一直有个念头：AI越强大，人的连接价值更大。
2025这一年，我自己真实的收入、得到的机会，还是活生生的现实里的人给我的。
当技术能力和生产要素，把曾经很难完成的工程的壁垒逐渐消解掉，似乎，在AI的背后，起决定性作用的，还是人。
懂AI、懂技术的创业者不一定能在商业上成立，但是理解人、把握人的，不可替代性还在提高。
人是需求的合集，也是想象和创造的合集。
国内不太能用领英和Tinder，但不代表需求不存在。
而且，很多曾经的问题，在AI时代有了新的解法；
今天人与人之间关系的变化、社会组织和交往结构的变化，也在呼喊AI建构一些不一样的……
最近用上南加大数学专业一哥们做的产品，叫 articuler.ai。
在社交和连接这件事上，人和模型两个要素，有了点不一样的重组。
带大家先看看他们这个产品的功能。用下来，我对产品背后的「人」的故事更好奇了，于是有了今天这篇前一半说产品、后一半访谈创始人的文章。
作为社交平台，精准撮合是articuler.ai一个主打点——
让该认识的人，早点认识；让原本平行时空一样的陌生人，变成可触碰的伙伴。
他们搭建了一套完整的AI模型驱动体系，从人脉搜索、匹配解释到触达管理，全链提高连接效率。
articuler.ai 的搜索系统，有点像个人脉助理，能抓取全网公开可查的个人资料。
就像领英主页、个人网站，或者新闻报道，都可以纳入到检索范围。
articuler.ai的创始人Jason预估，他们的系统能覆盖9.8 亿人脉数据。
类似于给每个普通用户，把BOSS直聘、领英、Tinder、Soul上面的人员库、对象库、人才池，一股脑儿用AI推荐出来。
01. 说说 articuler.ai 这个产品
在搜索入口设计上，articuler.ai 用的是「主动 + 被动」双模式：
先说被动推荐，完全是懒人友好的设计：
打开首页，系统会根据对我的了解，直接推送多组推荐用户集，还会定期刷新列表。
这是很像Tinder的地方，高质量抽卡——不用手动搜，只管点开刷新后的列表，说不定就能发现意料之外的优质人脉，还有点小惊喜。
再看更懂专业需要的主动搜索：
Jason他们没有用传统的纯自然语言输入，是用「连续追问封闭式问题+自然语言结合」的方式把细分需求拆出来。
让我感觉到团队是做了不少调研的。好比我做出海孵化器，自己要招人、要面试、要跟项目对接，经常要找人或者跟人打交道。
比起我自己绞尽脑汁组织语言、描述需求，articuler.ai 明确的封闭式问题，确实能更快梳理思路。
找人的搜索效率高，就能解决很大麻烦，还能避免因为自己表述模糊漏掉关键人选。
一被动一主动，想逛就逛，想pick就pick，想搜就搜……用着不累又保障专业性和精准，说实话，我是能用起来的。
再给大家看看更多实用的和人有关的功能。
比如我在被动推荐里，选一个社群“AI researchers and engineers at Google”：
有点像Discord或者Reddit群组的感觉。
出现的输入框给了我们清晰的指示：“你想要找什么人？”
在对话框里，我们可以输入自己的需求。
你是想要推荐信，coffee chat 还是某一技术的交流，都可以输入，等待ai给我们的回复。
比如这里，articuler.ai 通过精准筛选+深度理解，推荐了一个叫做Alireza Fathi的科学家。
Match Level是S级，articuler.ai 根据多维度赋分，对用户与目标人脉的匹配度进行评级，快速帮助用户判断连接价值；
标注了他的职位和就职机构，然后有一段精炼的职业总结。
在后面分条列点的介绍了项目经验，研究领域等专业信息。
能看出来，articuler.ai团队在定制化AI Profile下了不少功夫。
一般网上的介绍，都千篇一律的，尤其工作场景。
但articuler.ai会先深度整合三大关键信息，用户自身的背景标签、明确的寻人目标，再叠加全网公开资料，最终生成专属的人脉画像。
从首页一眼可见的「名字+职位+评级」精简标签，到点击后展开的详细Profile页，“千人千面”的逻辑算是贯穿了。
好比说，我想深入搜搜OpenAI的联合创始人，背后的诉求是既想认识人、想看观点、又想看点八卦。然后得到的简介，会重点提炼对方的行业洞察、技术观点等专业维度，还有些外网的相关故事。
论介绍人，比大模型或者Google强。
而大学生想找工作、查老板信息时，页面一般会优先突出招聘偏好、简历筛选标准等求职关键信息。
这种精准到需求的内容呈现，让供需双方的匹配效率能提升，也是AI带来的不一样的。
然后还有，articuler.ai设计了一个深度辅助工具 “PlayBook”，很有特色。
当用户决定建立连接，articuler.ai 会生成包含 「DOs」「DON'Ts」 的详细指南，就像记者采访前的案头资料，让破冰有迹可循，让说啥都不再成负担。
照着PlayBook这个说明书，人人都能高情商高效发言了。
选中一个联系人，我们点“unlock the playbook”：
会出现两个目标，获得推荐和开始关系 （Get Referral & Initiate Relationship），
也可以自选社交链接的目标。
他会给你一个菜单一样的指南。
告诉你需要做什么，不需要做什么。
拿这个Playbook（沟通说明书）和他们创始人Jason聊之前就能获得很多有用的“情报”——
先给出了具体的沟通建议（DOs 部分），核心是围绕早期 AI 初创公司的增长和创始人韧性展开对话，重点包含两个方向：
聊 Jason 的核心理念：
围绕他 “通过 AI 实现‘通用沟通’” 的哲学，探讨他 “AI 赋能而非替代人际互动” 的愿景，结合他对碎片化沟通工具的批判、Articuler.ai “无缝整合 AI 且不牺牲用户创造性” 的产品方向，体现对其使命的理解；
聊产品开发逻辑：
结合他对 “过度复杂 AI 工具” 的批评、对 “直观易访问方案” 的倡导，探讨 articuler.ai 开发 AI 工具（如课程创作助手）时，如何平衡技术复杂度与易用性，契合他 “以人为本 + 数据驱动” 的设计偏好。
“DON'Ts” 部分，也明确了两个沟通禁忌：
不要把 AI 定位为替代人类的工具：
不能将 AI 方案描述为完全自动化、替代人类创造力 / 互动的工具 ——Jason 的核心理念是 “AI 应增强而非替代人际互动，是人类创造力的伙伴”，若把 AI 仅当作降本自动化工具，会违背其理念、阻碍关系建立；
不要聚焦融资情况或推进投资：
不要直接询问 Articuler 的具体融资轮次，也不要急着进行投资推销 —— 目前该公司未公开融资细节，其增长靠产品开发和用户互动驱动，初期沟通提融资会显得冒犯或功利。
说实话，不管找对象、和对象相处，还是面试、组团队、和同事交流，感觉人人需要这样一个「沟通说明书」，边界在哪、什么能聊、怎么聊，都写的明明白白。
甚至能让我反思自己和人对话时候，遇到过的问题。
不认识的时候，第一次和人建联，最难。
articuler.ai 团队与 Apollo、RocketReach、ZoomInfo 等头部 B2B 信息服务商合作，推出 Cold Email Agent。
它会先给用户提供目标人脉的好几个邮箱选项，而且不是随便列出来的 ——是会根据之前这些邮箱的回复情况动态调整排序，这样能大大提高邮件真正送到对方手里的概率；
接着，要是用户不知道怎么写 Cold Email 也不用愁，平台会主动问清楚用户的社交目的。
比如是想请教行业问题还是寻求合作，也会确认是否需要附上简历、项目介绍这类辅助资料，弄明白这些后就会自动生成专属的个性化邮件内容，帮用户省了不少琢磨措辞的时间；
在发送邮件时可以上传简历或者其他的文档。
你可以选择发送邮件的目的。
ai会根据你的需求自动帮你写出一篇专业的邮件。
简直是省了一个秘书的工作。
很实用的是，它还内置了 “Status Tracking” 工具，用户能随时看到邮件是不是被打开了、有没有收到回复。
基于这个，后续的匹配逻辑也会跟着这些反馈调整——
比方说要是某封邮件发出去好久都没人看，平台就会降低这个邮箱的推荐权重；
要是对方看了却没回复，那之后推荐类似背景的人脉时也会更谨慎，尽量让每一次触达都更有意义。
Jason 跟我讲，articuler.ai 的 Cold Email 回复率已经达到了15% ，远超行业头部平台 In-mail 不足 5%（甚至低至 2%）的回复率。
这一数据背后，我感觉既得益于精准的匹配质量，也离不开欧美成熟的 Email 文化支撑。
02. 双向连接：从 “找人工具” 到 “社交平台”
更有意思的是，articuler.ai的野心不止于“高效找人”，更在于构建一个“双向连接”的社交生态：
让用户既能主动寻找人脉，也能被动被发现。
之前说了很多关于找人，再说说维护关系、保持联系的时候，能发挥什么作用。
articuler.ai 提供两大核心工具：
Threads 站内信：类似社交平台的即时沟通功能，方便用户与目标人脉直接对话，避免沟通依赖外部邮箱；
社交漏斗管理：在 Status Tracking 中，用户可将联系人按 “未沟通 - 已发送邮件 - 已读 - 已回复” 等阶段分类管理，清晰掌握社交进展，提升人脉维护效率。
简单总结一下：四大前提支撑 AI Native职场社交
articuler.ai 的模式能在欧美市场落地，我觉得有四个关键前提的支撑，这也是其AI Native属性的核心体现：
首先一个，开放的互联网信息环境：欧美PC互联网时代，孕育了大量个人网站、公开资料，数据质量也高，就为9.8亿人脉数据池提供了数据基础；
第二个，AI 能力的跃迁：大模型与算力的发展，也让高效处理海量非结构化数据成为可能 ——之前的处理器虽也能搜索数据，但无法深度理解，而LLM让 精准匹配、定制化Profile成为日常；
再就是，成熟的 Email 文化：Cold Email 老外交流的主要方式，为社交链路闭环提供了天然工具，接受程度更好。
最后，刚需的 Coffee Chat 需求：美国职场中，大量工作机会来自熟人介绍，大学生、求职者对 Coffee Chat（咖啡聊）的需求强烈。尤其是远程办公普及、经济压力增大的背景下，职场社交需求进一步攀升。
03. 说说 articuler.ai 背后的Jason
说了这么多我用产品的感受，带大家看看创始人Jason自己怎么说。
有些我很好奇的问题，比如他是怎么想到做人的生意的、为什么对人和模型有那么多理解。
下面是一些对话，聊完让我觉得，社交类的产品，就该Jason能做。
从高中时耳机创业，到一个更懂「人」的 CEO
Frank：Jason你好像很会抓痛点，很好奇你这种能捕捉“别人想要什么”的能力，是从什么时候开始的？有没有一件特别早的事影响了你？
Jason：如果要说最早的起点，大概是高中。
我特别喜欢音乐，那几年“烧耳机”很火，但好耳机贵得离谱，一个高中生根本买不起。
我心里就冒出一种冲动：为什么没人把这件事做得更聪明一点？如果别人做得不够优雅，那我来试试。
于是我开始在淘宝买发声单元、调音棉、腔体，把书桌变成一个“地下工作室”。
更有意思的是，我发现不同同学要的东西完全不一样。有人喜欢摇滚，我就给他调低音；有人爱民谣，我就把中频贴耳；甚至有些女生更在乎好看，我就连外壳颜色都给她定制。
那是我第一次真正意识到：每个人的偏好都不同，而你如果能精准地做出“ta心里那副耳机”，ta就会产生一种强烈的信任感。没想到那批耳机在学校一夜爆火，甚至让我赚到了人生第一桶金。
其实现在回头想想，我只是凭借自己的爱好，并且解决了一个我身边的问题。但是那是我第一次感觉，理解一个人的偏好，并给他做出符合他们想要的东西，这件事的价值远比我想象的大。
Frank：有没有某个时刻让你突然觉得“世界和我想的不一样了”？那种撞墙式的感受？
Jason：其实就是刚去美国时。那种文化失重感特别强，你突然发现自己在中国累积的社交方式、语言方式、判断方式都失效了。
你说的话没人听懂，你不懂别人的梗，你插不上嘴，别人也不知道怎么和你建立连接。那段时间很孤独，但也逼着我重新观察世界，而不是带着惯性在行动。
Frank：听起来你其实小时候的某些特质一直延续到今天，但也有些是在不断被逼出来的，对吗？
Jason：对。我觉得有些东西是人的“底色”，比如我从小就爱折腾，对于自己感兴趣的东西有好奇心。但也有很多是在新环境里被迫长出来的，比如文化理解力、快速融入陌生群体的能力、以及在混乱中找到自己的方式。这些都不是天生的，是环境逼出来的。
从尴尬的兄弟会，到1200美金的创业课
Frank：你之前提过兄弟会，那段经历对你影响很大。你能讲讲你是怎么真正融入的吗？
Jason：刚加入的时候真的很尴尬。兄弟会全是美国白人，大家讲段子、讲文化梗、讲一些托福听力里根本不会出现的东西，我完全听不懂，自然也插不上话。他们觉得我融不进来，我也觉得自己像透明的。
转折点是一次和几个兄弟会里的“brothers”一起上一节创业课。
老师给每组 200 美金，让我们一个学期想办法赚最多的钱。别的组做午餐订阅、做小 app，我提出：“中国春节快到了，我们做春联吧。我可以给每个人写中文名字。”
提出这个想法的原因很简单——我觉得这件事对美国同学来说很酷，对中国学生来说又很亲切，而且最重要的是可以在这个project规定的时间下下快速产生现金流。
我们在图书馆门口摆了一周的摊位，我们赚了 1200 美金，全班第一。当时我兄弟会里的白人brothers们都惊了，他们说“Jason，为啥你能让所有路过的人都掏钱买单？”
其实答案也很简单，身边的同学都对这个对联上的内容很感兴趣（而且可以贴在自己的车窗上），并且美国同学都想要自己的中文名字（笑）。
那时候我就觉得，跨文化融入不是成为“美国人”，更不是讨好别人——得找到让别人对你感兴趣的点，然后用你的能力给出价值。
Frank：那你最初觉得“我真的融入了”的时刻是什么？
Jason：是我身边的brother觉得我很“酷”，我能创造价值。
那是我第一次在一个完全不同文化的系统里，靠自己的能力建立起我的社交标签，成为一个很“酷”的独立个体。
Frank：你也做过转学模型，对吗？这段经历听上去也很有意思。
Jason：对，我大学学数学，但其实是留学生圈里的“小镇做题家”——别人高中过科研，我大一第一天连“论文是什么”都搞不明白。
但我发现有很多人和我一样，学习能力极强，却缺乏资源，被困在信息不对称里——只是因为我比较会考试，申请结果还不错，但是身边有很多和我背景相同的小伙伴并没有进入特别好的大学
于是我研究美国转学机制，做了一个量化模型来解释美国大学申请这个比较 “玄学”的过程：客户只需要告诉我他们的成绩、选课、背景，我模型输出录取率最高的学校与专业，还告诉他们怎么选课、文书重点是什么。
三年里，我帮了接近一百个学生转入 Top30。
我可以用技术把一些原本被埋没的人推到一个更好的起点。这也影响了 Articuler.ai 后来的价值观——技术的价值不是把强者变得更强，而是让所有人的价值能被放大、能被看见。
为什么被叫做“更懂人的 CEO”
Frank：很多人都说你特别懂人。懂用户、会识人用人，你觉得这是天赋吗？
Jason：我觉得不是单一来源，是一条连续积累的路径。
高中做耳机，我开始理解到每个人想要的东西都不同；去美国，我从「懂偏好」变成「理解文化」；做转学模型，我从「理解人」变成「影响和改变一群人的命运」。
这些经历叠加在一起，让我形成了三个能力：
第一，经历逼出来的观察力——不断进入陌生系统，让我必须快速理解群体规则；第二，对人的偏好和动机保持漫长的好奇心；第三，解决问题的能力。我的性格底色是“利他”的，同时我属于看到身边的问题就想解决掉的人。这个过程中，我发现我很享受解决问题、同时帮助别人的体验。
Frank：你判断一个人适不适合一起做事，最核心的标准是什么？
Jason：其实就是动机和匹配。不是这个人强不强，而是他真正想做什么、他在什么环境里最舒服、他在什么结构里能发挥最大价值。每个人都有自己的“最优解”，关键是看你能不能读懂。
为什么不去大公司，偏要创业
Frank：感觉按你的学历背景和同学情况，身边更多可能选择去大公司、去特别响亮的Big Name，为什么你想创业呢？
Jason：big tech 毫无疑问能培养一流的工程师，只是它擅长的是——在成熟系统里，把既定问题优化到极致。
而我从小到大擅长的，是在混乱里发现问题、定义问题、用极少资源把它解掉。
高中我自己焊耳机、后来用一个模型帮近百个学生逆袭 Top30，这些经历本质上都不是“执行任务”，而是从 0 到 1。
所以我没有进 big tech，不是因为我进不去，而是我知道那条路不会把我训练成一个创始人，只会把我训练成一个体系里的螺丝钉。
反过来，现在回头看这条路——我做 VC，看过不同赛道里最极致的创业者；现在创业，我们的融资只有同类团队的大约 1/10，上线时间是他们的 1/5。
但无论从匹配效果、产品打磨程度，还是真实的用户留存，我们的表现都远在很多“履历光鲜”的对手之上。
这让我更确定一件事：
不是只有大厂出来的人才配做创业者，真正适合创业的人，是那些习惯在无人区里自己找路的人。
Frank：所以你认为自己天生更适合从零开始？
Jason：可以这么说。我从来不喜解决别人定义好的问题，而是自己发现问题、定义问题、解决问题——我发现自己身边还没有解决的问题都已经很多了，为什么还要去大厂里面解决别人定义好的问题？
big tech 里工作大多数时候解决的是“成熟系统里的优化”；而我一直喜欢的是发现问题、定义问题、再从0-1找到最优雅的解法，是在资源极少的情况下创造价值。
Frank：你还去麦肯锡实习过，后来又转做了 VC。这算是你为创业做的“侦察”吗？
Jason： 是的。我当时做的两个创业项目现金流很好，但很难 Scale Up。我想弄明白世界上最大的公司是每天都是怎么做生意的，所以我去了麦肯锡——
因为听起来麦肯锡就是在给这些最大的公司解决最难的问题。但十周summer之后后我发现咨询太形而上，很难接触到真实的Business。
坦诚来讲，当时毕业的时候很迷茫。虽然想创业，但是不知道应该去做什么。所以，我转去做 VC。
在我看来，VC 是一种 “Meta-level 的创业”：用自己的判断押注新的世界，和最聪明的人一起做事。那几年，让我比去 Big Tech 更快地接触到“商业的真相”和“人的真相”。
VC给我最大的帮助是“见过好东西”——我不相信一个人连好东西都没见过，自己就能凭空做出来。
但反过来，做 VC 做久了，也会有一个很大的错觉：你站在场边看了太多比赛，会以为自己上场就能打得很好。
真正创业以后我发现，一个再专业的裁判，上了场都得从基本功练起。以前我觉得 VC 和创业是一体两面，现在我觉得——这是两种完全不同的肌肉。VC 让我知道什么值得做，创业逼着我练出“真的能把它做出来”的那部分。
职业社交的底层逻辑是“匹配”，而非“搜索”
Frank：你的创业之路也不是一帆风顺，经历了三次方向重构，团队也曾有人离开。你人生中最大的挑战，就是这一年的创业转型期吗？
Jason：绝对是。创业更像是在无人区探索，不知道方向在哪儿。我们最初做了 cold email agent，增长很好但不愿付费；接着做了 Personal CRM，但发现很难切入销售生态的核心链路。那段时间很迷茫。
直到我们从一次次用户访谈和数据里，看到了一个惊人洞察：超过 80% 的人，在 LinkedIn 上的使用时间，都在“找人”。
那一刻我们突然意识到：人与人的关系，本质就不应该是“搜索”。搜索是上个时代的技术范式。今天应该是“匹配”。帮用户找到应该认识的人，帮用户被那些应该认识他的人看到。
我们才真正找到了 articuler.ai 的方向。
Frank：所以你们选择用 Embedding 来理解人，这和 LinkedIn 的关键词匹配有什么本质区别？
Jason：我们的 CTO 以前在做 Dating 产品时就踩过“给人打标签”的坑，信息损失巨大。
标签是离散的、断点式的；人是高维的、连续的。
大模型最强的能力不是生成，而是表达。它把“人”这种最复杂的存在，用向量的方式精确地表达出来。职业社交的本质是价值交换，难点是找到双方真正的关联点，这天然就是一个向量空间问题。
LinkedIn 的逻辑是：搜索 → 过滤 → 人工判断，像在 Patch 一个旧架构。
我们的逻辑是：把“找人”和“匹配”合成一步，做一次数学意义上的相似性匹配。这是一个从多步启发式（Heuristic）到单步数学算子的降维打击。我们不是在用 AI 模拟旧时代的人才搜索系统，我们是在重写这个系统的底层结构。
用户是唯一的金标准
Frank：听说你在冷启动时，还亲自跑去美国校园做地推，发海报、做访谈。在融资艰难、资源稀缺的情况下，是什么力量让你挺过来的？
Jason：说实话，不是靠迎合市场的风口，不是靠投资人，是靠用户。
今年上半年我们没有钱烧广告，只能用最“土”的方式增长。我永远记得在 Berkeley，一个同学跑过来说：“原来你就是 articuler.ai 的人？你们帮我找到第一个工作内推。谢谢你们。”
那一瞬间我知道：我们做的不是一个工具，而是给用户一个被看见的机会、让用户连接到那些本就应该认识的人。
当用户增长、留存曲线变长，我知道方向是对的。所以我现在越来越坚定一个信念：用户是创业唯一的金标准。一切成就都不是我做出来的，而是用户把我们抬上来的。
我相信，这个时代属于小团队，属于 underdog。
Underdog always win. 创业应该是靠真实的价值前进，而在弹尽粮绝的时候噪音最小，也最能清晰的发现真实的价值。
重构“巴别塔”：AI 时代职业社交的入口
Frank：最后一个问题，你对 articuler.ai 未来 10 年的愿景是什么？你最希望这家公司在这个行业和社会留下什么？
Jason：我一直觉得，职业社交本质上缺了一个东西：每个人在互联网上都应该有一个真正属于自己的职业 Identity。不是简历，不是主页，而是你真实的经历、能力、价值主张，以及你应该和谁相遇。这些东西现在都是碎片化的。
我希望 articuler.ai 能成为 AI 时代职业社交的入口。一个能够帮你连接、被发现、被理解、被看见的产品。
我们公司的主体名字叫 Babel Intelligence，来自“巴别塔”的神话。那个故事讲的是人类因为沟通不畅，无法继续合作。我觉得这也是现代职业世界的写照：信息割裂、人被标签化、本该认识的人彼此错过。
我相信 AI 带来的最大机会，就是：让人类重新互相理解。 让价值被看到。让应该相遇的人终于相遇。
我们不是在做一个“更便宜的 LinkedIn”，我们是在尝试用技术重构一座新的巴别塔——把人重新连接起来。
我希望 articuler.ai 能让每个人都能被理解，被看见，找到属于自己的位置，让那些本就应该发生的连接，不再错过。如果我们能推动哪怕百分之一的人，因为一次连接而改变人生轨迹，那这家公司就值得存在。
Frank：感谢 Jason，这个故事非常有力量。我能感受到你不是“为了创业而创业”，你是“因为相信一个问题值得解决，相信你能解决，才不得不创业”的。
Jason：在 AI 的时代，信息会越来越不稀缺，但被理解、被看见、被连接，永远是最稀缺的东西。希望我们的产品能帮助大家连接到那些“本就应该认识”的人。
04. 社交的下一站，远没到终点
我微信一万多近两万好友，但还是会人脉过载、会社交无效，好友躺在列表里，从点赞之交到僵尸之交到相忘于江湖……
Tinder逻辑 + LinkedIn网络 + AI引擎，articuler.ai 似乎给出了新的解法。
就像创始人Jason说的愿景：“让每个人都能被理解，被看见，找到属于自己的位置，让那些本就应该发生的连接，不再错过。”
像我身边，对很多需要拓展人脉的朋友来说，articuler.ai 或许不是唯一选择，但它能为职场社交提供一种更高效、更温暖的可能——
毕竟，最好的连接，从来都不是刻意寻找，而是恰好遇见。
和Jason聊完，我突然想起自己前阵子在LinkedIn上翻了半个钟头，给一个AI行业前辈精心发了打招呼求合作的一段话，却石沉大海。
而现在打开articuler.ai，看着那个匹配的Google AI研究员，还有PlayBook里写好的“可以聊聊你最近在大模型推理优化上的实验吗”，好像主动连接这件事，变容易了。
终于我不用再硬着头皮、尬聊，因为AI把那些“怕说错话”、“怕找不到共鸣”的顾虑，都变成了刚好能聊到点上的底气。
Jason说，AI的终极价值是“让人类重新互相理解”，我原来觉得这是句漂亮话，现在倒有点信了。
当AI从冷冰冰的工具，逐渐变成帮你读懂对面那个人真正在意什么的翻译器，那些本该平行的人生，才真的有了相交的可能。
就像你刷Tinder时偶然划到的人，后来成了常约咖啡的朋友；在articuler.ai上随手点进的Profile，说不定就是下一个和你一起把想法落地的伙伴。
在Jason身上，我看到一个贯穿始终的逻辑：理解人、影响人、创造价值。
AI 能做的，是把复杂和碎片变得清晰，把潜在的机会显化；人能做的，是把价值的火花点燃、把关系的种子养成。
世界，更小了……
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