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整理 / 巴九灵(微信公众号:吴晓波频道)

AI能写代码,能做方案,能处理客服问题。但普通人手里那些说不清道不明的经验、判断力,在这个时代到底值不值钱?

本期《AI未来谈》,吴畏对谈Leapility创始人白双。

白双的路径挺特别:从小立志做联合国同传,考进巴黎高翻,却在真正接触翻译工作后决定不做了;后来创立过AI翻译项目,又转向To B知识库,最后落到今天做的事——帮普通人把经验变成可复用、可交易的数字资产。

这场对话最终要回答的问题很具体:AI时代,普通人的经验怎么变现?

1.从“高级工具”到“我要打开背后的文化”

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白双学语言出身,进入巴黎高翻接受正统翻译训练后,反而发现自己不想做翻译。

原因很直接:翻译只能在A语言和B语言之间做润色,不能改变原意。有时候要翻的观点她自己都不认同,还是必须翻出来。那一刻她觉得自己变成了一个“高级工具”。

她意识到,自己热爱语言,是想以语言为媒介打开背后的文化,而不是做一个翻译工具本身。于是本科毕业后她没有读研,放弃了很大概率能去联合国的机会。

这段经历给她后来做Agent留下了一个底层判断:2023年6月,大部分人还没聊智能体的时候,她已经从人脑的感知、思考、行动、记忆维度去看大模型的突破——因为她学的就是语言科学,研究人脑怎么使用自然语言。

2.经验没有过时,过时的是“存量经验”

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回到今天的主题,白双的第一个判断是:要区分存量经验和增量经验。

过去的经验,不一定能服务明天的需求。真正有价值的,是那些还没有发生、需要人持续去获取和沉淀的经验。这部分需要人作为和世界交互的主体,不断探索。

她打了个比方:知识像一座冰山,大模型已经训练了冰山上面的显性知识,形成了它的能力边界。但冰山下面还有大量隐性知识,属于那些有好奇心、在垂直领域持续深耕的人。

更重要的是,冰山本身也不是静止的。新的商业场景、新的用户行为、新的营销方式还会不断出现。

所以经验没有贬值,只是“存量经验”的保质期变短了。真正有价值的,是那些愿意持续进入现场、捕捉变化、把新经验沉淀下来的人。

3.通用AI是瑞士军刀,专业智能体是手术刀

直达视频 00:05:36 看完整观点

白双引用了她采访凯文·凯利(KK)时听到的一个比喻:通用智能体像瑞士军刀,什么都能干,但你不可能拿瑞士军刀做手术。

这个世界既需要通用服务,也需要专业服务。只是提供方式变了:通用AI提供通用服务,专业智能体提供专业服务。这是两个完全不同的商业格局。

通用智能体赛道是集中化的,未来会归模型厂商所有——因为模型本身就是通用Agent。她的判断比较尖锐:今天还在做通用Agent、但自己不拥有模型的创业公司,是很危险的。

但另一个市场——专家智能体赛道——恰恰是普通人的机会。这个赛道非常长尾,需要人去获取新鲜知识并不断迭代,这是模型属性本身做不到的。

她把这个逻辑总结成一个公式:Token + X。Token是大模型厂商赚的钱,X是独立于通用模型之外的专家溢价。用户愿意为X付订阅费。

4.谁能提供X?不一定是老师傅

直达视频 00:07:49 看完整观点

白双认为,这一波浪潮的财富再分配,不是给开发者的,而是给真正有know-how的人。

她举了个例子:公司一个学电影出身的00后员工,被安排做海外Reddit运营。一开始完全不懂,工作三个月后,她自己摸索出一套稳定发帖、不被封号、还能持续带来流量的方法。她把这套经验做成Skill发到小红书,一晚上就有两百多人订阅。

“你说她是老师傅吗?不是。她是一个能在新领域快速学习的人。”

关键不在于你是不是资深专家,而在于你有没有持续获取新知识的能力。

至于怎么把这些说不清道不明的经验萃取出来,白双的判断是:不能让用户从0到1自己做,因为很多人“不知道自己知道”。需要一个引导角色,先帮你做商业价值定位,再把价值点收敛成可复用的资产包——这有点像过去咨询师做的工作。

5.Skill市场为什么容易变成垃圾场

直达视频 00:10:30 看完整观点


OpenClaw火起来之后,出现了大量开源Skill Hub。但白双的观察是,这些平台正在沦为垃圾场——几十万个Skill,大部分没什么用。

原因是贡献者大部分是开发者。开发者有coding能力,但缺业务know-how,做出来的东西往往没法真正落地。

她也直接回应了商业化这件事本身:很多人一提商业化就觉得负面,好像免费才高尚。但一个东西要持续运行,一定要能自给自足。而且“免费有时候才是最贵的”——很多人装了开源Agent一直跑着,Token费用反而烧了不少钱。

单纯做一个明码标价的交易市场,也未必成立。

交易需要信任、需要治理、需要履约,这是一整套商业基础设施,不是把东西放上去等人买那么简单。她拿Shopify打了比方:Shopify不只是一个货架,而是站在业务所有者的角度,提供用户画像、CRM、运营工具的完整基础设施。

6.AIM:衡量一个人的个体价值

直达视频 00:44:09 看完整观点

白双给出了一个具体的公式,叫AIM。

A(Agent),跟专业能力挂钩——你的Agent能不能和通用Agent拉开差距,取决于你在行业里的深耕程度。

I(Influence),影响力——你不能只有专业能力却没有自己的私域社群,那就像一家公司只有开发部门没有营销部门。

M(Marketability),市场力——更多由平台赋能,包括构建、分发、交易、支付等商业基础设施。

三者缺一不可。

7.OPC真正的含义:不是效率变高,是“solo but scalable”

直达视频 00:47:13 看完整观点

对“一人公司”这个概念,白双的态度很直接:大家的理解“错得很离谱”。

她举了个反例:一个开发者过去外包项目要两个月,现在用AI两周搞定,那他是不是OPC?她认为不是——因为他还是在卖自己的时间,只是效率变高了。如果交付主体还是本人,客户从1个变成100个,他照样没法scale。

真正的OPC是“solo but scalable”——一个人,但可以规模化。

她用PLG(产品驱动增长)公司类比:Notion这类产品可以无限复制,不需要因为用户变多而按比例增加服务人员。而SLG(销售驱动增长)公司,服务1000个客户和1万个客户,体量要一起增长。

所以OPC的核心,是能不能把个体价值产品化——你卖的不是时间,是产品。

8.先有蜜蜂,才有蜂群

直达视频 00:49:35 看完整观点

关于未来组织形态,白双引用了凯文·凯利在《失控》里的“蜂群组织”概念。

未来社会组织会是多中心化、超链接的。她举了好莱坞模式作类比:拍一部电影,把最顶尖的人临时组队,拍完散伙,下一部电影重新组合。

纯脑力劳动、没有实物交付的专业服务行业,很多会走向蜂群形态。但生产实物(手机、食品、化妆品)的企业不会这么快消失。

她强调了一个前提:脑力劳动会先超级个体化,再蜂群化。“你得先有一只只小蜜蜂,才能聚在一起变成蜂群。”她自己的公司12个人,没有重复岗位,每个人指挥自己的一堆Agent,再和其他人的Agent协作——这已经是内部蜂群。

9.不是专家,也能参与生态

直达视频 00:54:34 看完整观点

白双设计了三类“专家经纪人”角色,类似抖音生态里MCN的角色。

Sourcing经纪人,负责发现谁是真专家,有点像猎头。陪跑型经纪人,一对一帮助那些经验丰富但不擅长用AI表达的“老师傅型专家”,把经验Agent化,通过陪跑获得收益。IP经纪人,帮助已经孵化出来、但缺乏传播能力的资产做推广,类似MCN。

这个设计的意思是:上一个周期不一定是专家的人,也可以参与到这个生态里获得收益,平台、创作者、经纪人三方分润。

10.护城河不在产品,在生态

直达视频 00:56:27 看完整观点

AI公司的壁垒到底在哪?白双的判断很直接:如果只讲产品,就很危险。产品可以被抄,工程能力也在被AI拉平。

真正难抄的,是平台里沉淀的资产、服务生态、专家经纪人体系、创作者和订阅者之间的信任关系。

她提到了一个具体探索:和OPC社区做联合孵化时发现,综合型社区容易变成“众创空间”——大家有工位,但该做什么还是各做各的。

她认为更有效的路径是垂直产业化,比如围绕一个产业集群(她举了南京一个美妆产业的例子),把各个链路上的专家know-how智能体化,自然形成基于产业的协作网络。

她认为,AI公司创始人要想清楚两个问题:你和模型厂商是什么竞争关系?即便暂时拉开了差距,你能不能沉淀出真正的护城河?

11.去找“睡美人需求”

直达视频 01:12:08 看完整观点

聊到底层逻辑,白双提出了一个说法:创业者不要只盯着产品和技术,要多想人性。

她举了泡泡玛特的例子——盲盒这件事本质上一直存在,只是换了不同时代的形态,嵌入的是人的好奇心。她也提到了陪伴机器人,折射的是普遍存在的孤独感。“从老人到年轻人,都有很多需求没有被满足。”

她的建议是:去找这些还没被满足、但值得被满足的“睡美人需求”,而不是执着于功能和技术本身。

12.找到自己的Spark

直达视频 01:15:01 看完整观点

对普通人在AI时代怎么找机会,白双的建议回到了一个很个人化的问题:你有没有找到自己热爱的东西?

她提到电影《心灵奇旅》里的Spark概念——找到那个顺应自己天性的东西,深扎进去,就会知道自己面向什么人、解决什么问题,自然会变得独特。

她也强调,越垂直的需求,越容易获得用户的直接反馈,和通用模型的差距也会越拉越大。OPC不需要很大的用户群体,服务好一小群人、持续迭代,就能形成良性循环。

至于代价,她说得很坦然:“我放弃了很多东西,但我不觉得那是牺牲,因为那是我主动选择的。”从联合国同传的机会,到两次创业转型,她的选择路径一直不算轻松,但她认为幸运的地方在于,现在做的事情和自己的热爱是一致的。

Leapility 这个名字,来自 “Leap your ability”——跃向更高处。

白双对AI的理解,并不是让人变成更高效的工具,而是反过来:让AI接管人的工具属性,把人从重复、机械、被动的劳动里松绑出来。

当工具性的部分被拿走,人剩下的就不该是焦虑,而应该是创造力、判断力、热爱,以及重新选择生活方式的能力。

这或许也是她说的“能力跃迁”:不是跑得更快,而是终于有机会换一条真正属于自己的路。

《AI未来谈》是吴晓波频道与非凡产研联合推出的对谈栏目,会持续邀请在AI浪潮里真正下场的创业者、企业家和研究者,聊他们正在做的事、踩过的坑,和对这个时代的判断。

下一期,我们请到了MovieFlow联合创始人梁巍。7月20日20:00锁定吴晓波频道视频号直播间,我们一起聊聊AI视频会改变哪些生意。

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