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陳天橋親自下場“再創業”:公開打造AI Native公司“Tanka”,驗證新商業物種

   時間:2025-12-31 14:14:41 來源:互聯網編輯:茹茹 IP:北京 發表評論無障礙通道

當眾多大佬還在坐而論道AI趨勢時,陳天橋選擇了“All in”實戰。

在最新的個人博文中,盛大集團創始人陳天橋不僅輸出了關于AI時代的理論框架,更宣布了一個重磅消息:他將通過一個深度日志系列,毫無保留地公開他正在親手打造的AI Native公司——Tanka。

這不僅僅是一次創業,更是一次公開的社會實驗。陳天橋明確表示,將公開Tanka的底層邏輯、運行藍圖,甚至那些決定生死的關鍵爭辯。他試圖驗證:在AI原生階段,一家公司是否可以完全基于“人類做選擇與擔責 + AI做執行”的模式運行。

對于創投圈而言,Tanka的實驗具有極高的觀察價值:

成本結構的重塑: 傳統公司的人力成本是大頭,Tanka模式下,算力成本將如何取代人力成本?

決策機制的變革: 當AI能提供完美的理性數據支持時,創始人的“直覺”和“非理性賭性”在決策中占比多少?

組織形態的演變: 這種公司是否真的能實現“超級個體”的量產?

陳天橋將這種模式稱為“馬斯克模式的民主化”。他認為,錢是社會發給人類過去正確決定并承擔后果的“信任憑證”。未來的創業者,比拼的不是誰招的人多,而是誰的“意志支點”更穩,誰的Prompt(戰略選擇)更準。

“如果我成功了,這將是新時代的生存樣本;如果我失敗了,這也將是后來者寶貴的前車之鑒。”

這種“公開造車”的姿態本身,就是陳天橋文中提到的“我選擇,我承擔”的最佳注腳。對于正在迷茫如何利用AI轉型的創業者來說,關注Tanka的進化之路,或許比看一百份行業報告更有價值。

以下是陳天橋完整文章:

我選擇,我承擔,故我在

【寫在前面:三重稀釋下的主體危機】

在即將被算力淹沒的荒原上,人類的主體價值遭遇了前所未有的稀釋:我們引以為傲的專業技能正在經歷 AI 帶來的惡性通脹,我們基于“理性”的主體價值將被數字分身逐漸侵蝕,我們的大腦,那個滾燙的神經熔爐,因為長期向機器直接索取答案,而被逐漸冷卻、固化,我們不得不思考:究竟什么才是 AI 無法逾越的人類最強防線?

答案可能恰恰隱藏在我們的“弱小”之中。

一、人類的結構性防線:“碳基缺陷”

在執行層面,我們因為肉體的脆弱(會累、會痛、會死)和決策的非理性(沖動、偏見、賭性),而完敗給機器,我曾因此預測管理學的黃昏即將到來!但當我們退無可退的時候,又正是這些“缺陷”奇跡般地轉化成了人類不可被逾越的防線:因為肉體的脆弱,人類能懂得代價;因為決策的非理性,人類可能變得偉大。在執行層,缺陷是 Bug;但在決策層,缺陷可能是 Feature。

第一道防線:有了肉體的脆弱,才能擔責

AI 的本質是計算,人類的本質是博弈。這就好比德州撲克:如果桌上是虛擬籌碼,依靠數學家算概率就行;但一旦押上身家性命,我們的決策就變得沉重無比,這種重量,正來源于我們肉體的“不可溯性”:我們的財富會歸零,名譽會掃地,生命會終結。而 AI 因為可以在虛擬空間里無限重開,失敗只是參數調整,他無法付出人類因為肉體的不可溯性而帶來的代價,而代價,是商業社會交易的基礎,誰承擔“不可撤銷”的后果,誰才擁有上牌桌的權利。

這里我要澄清一個誤區:“擔責”不是背鍋,而是確權。并不是說壞事需要人擔著,好事都被 AI 拿走了。恰恰相反,擔責(Shouldering)意味著對結果的全權所有(Ownership)。因為只有我們能付出切膚之痛的代價,所以只有我們才有資格享受成功的百倍紅利。AI 只是拿固定工資(電費/算力)的打工者,而我們是拿剩余價值(利潤/股權)的股東。痛苦是收益的門票。

第二道防線:只有決策的非理性,才可能偉大

理性可能強大,因為 AI 的底層邏輯是基于概率論和歷史數據尋找“統計學最優解”,但這也意味著 AI 的天性是收斂(Convergence)和避險。它的任務是拉平曲線,消除噪音,讓一切回歸均值。但在文明進化的尺度上,“回歸均值”往往等同于“平庸的死寂”,因此絕不可能偉大。試想一下,如果 15 世紀有一個 AI 擔任哥倫布的顧問,它會根據當時所有的航海數據計算出:向西航行是死路一條,它會用完美的理性勸阻哥倫布:“請留在港口,那是局部最優解”。同樣,AI 絕不會建議凡高畫下那扭曲的星空,因為它違反了當時所有的透視學算法。在 AI 的算法里,哥倫布和梵高都是必須被優化掉的“噪音”、“錯誤”和“離群值”。但恰恰是這些“離群值”引爆了人類文明的每一次偉大的躍遷。我們之所以成為萬物之靈,不是因為我們比機器更理性,而是因為我們擁有“神圣的非理性”。

這里我們同樣要澄清一個誤區,我們說的“非理性”,絕不是無知的“瞎選”,更不是把命運交給硬幣的“盲目隨機”。“偉大的選擇”是在窮盡了所有的理性計算之后,依然選擇相信那個 1% 可能的信念。它是基于深刻直覺的戰略冒險,它是 經驗積累到極致后的直覺躍遷。這種“基于深刻洞察的主動偏離”,是碳基生命最后的火種。理性構成了我們生存的地板,但那些看似錯誤的“瘋狂”,才是通向文明的天窗。

二、AI 和人類共同形成的價值閉環

如果人類脆弱而且還不愿意主動承擔,脆弱就僅僅是軟肋;只有當我們押上代價,脆弱才變成了 AI 無法生成的“信用”。如果我們有”非理性”的偏離,而且從不主動選擇這種偏離,偏離就僅僅是噪音;只有當我們選擇這種偏離,它才變成了 AI 無法計算的“奇跡”。

選擇和承擔正是人類最后的防線。

而對于 AI 來說,因為商業的本質是“利益的交換”,所以 AI 永遠無法坐上主桌——它擁有永不減少的壽命,所以它付不出同等的“代價”;它擁有完美的邏輯,所以它給不了偉大的“變異”。AI 就像是一個對著空氣出拳的拳擊手,沒有人類替它“選擇”,它只是耗散的熱量, 而非物理學上的“做功”。 沒有人類替它“承擔”,扮演價值傳遞的介質,AI 就沒有來自拳擊的回饋和反作用力,只有形成了價值回饋和閉環,AI 的運算才從“數據處理”變成了“商業價值”,意義才得以確立。

三、超級個體的崛起:馬斯克模式的民主化

“我選擇,我承擔”只是面對 AI 的被動防御么? 初看是的,但是深入的思考下去,會發現這其實是通往“超級個體”的進化之路。 很多人誤以為超級個體就是“全才”,這對于碳基生物來說是違背自然規律的,哪怕是馬斯克,也不可能同時既是頂級的火箭專家,又是頂級的腦科學家,還是頂級的汽車工程師,但他是一個極致的“意志杠桿”。他利用他的“意志”和“信用”,聚合了全人類最優秀的外部大腦來為他做功。

馬斯克本人在這個系統里只做兩件事:極具野心的 Prompt(選擇): 指明那個看似不可能的方向。賭上一切的擔責(Ownership): 承擔所有失敗的代價,這就是超級個體的定義。

有人會說:“因為馬斯克有錢,所以他才能擔責。” 這完全搞反了因果。馬斯克不是第一天就有錢才去擔責,而是因為他之前的每一次正確決定和成功擔責,撬動了今天的成就和財富。 錢是我們過去做出的正確決定、并承擔了后果之后,社會發給我們的“信任憑證”。所以,人類和 AI 之間將形成一個巧妙的杠桿,責任是支點, AI 的執行是杠桿臂,而選擇則是施力撬動的目標。這個杠桿會將“馬斯克模式”徹底民主化,更多的超級個體將在未來不斷涌現。因為 AI 已經將執行力無限放大,人類現在唯一需要比拼的,就是誰的支點(責任)更穩,誰的施力(選擇)更準。

四、構建最小可行性責任(MVR)

當然,在 AI 原生階段,不需要人人都能成為馬斯克,但我們有必要盡快構建出個人主體價值的支點,將自己從隨時可被替換的“執行者”,越遷到不可替代的“責任主體”,我把這個支點稱為 MVR(“最小可行性責任”),具體可以分為三級:

第一級:建立“人機防火墻” 我們要做現實世界的守門人。哪怕 AI 的產出再完美,也必須經由我們的逐行檢查和肉身簽名。我們簽下的不是名字,是信用。我們要敢于對著世界說:“此方案經我驗證,我為此負責。”

第二級:學會“概率預測”,做好守門人后我們還要做預言家。AI 只能擬合過去,而我們能直覺未來。試著在方案后附上我們的賭注:“我有七成的把握成功,但也做好了三成失敗的準備。”這每一次的下注與復盤,都是對我們認知的一次淬火。

第三級:主動認領“混亂”,AI 喜歡秩序,喜歡收斂。所以我們的終極使命,是擁抱混亂。去尋找那些數據缺失的角落,去解決那些人心博弈的難題。當其他人都退縮時,請舉起我們的手。因為我們的價值,不在于處理了多少公文,而在于解決了多少連 Prompt 都寫不出來的離散與荒謬。

簽名確權,概率預測,駕馭復雜。不斷練習,我們就不再是冰冷的算力接口,我們成了擁有信用記錄和決策能力的超級節點。而組織將進化為一個“責任容器”。它存在的唯一理由是作為一個法律實體和資本實體,去替這些超級節點承載那些一個人背不動的物理代價和無限責任。

【寫在最后】

至此,我已盡力呈現關于 AI 原生時代的商業拼圖。但我所描繪的一切,究竟是邏輯自洽的空想,還是觸手可及的未來?為了驗證它,我將通過一個深度日志系列,毫無保留地公開我正在親手打造的 AI Native 公司—Tanka 的核心過程。我會公開我們的底層邏輯、運行藍圖,以及那些決定生死的關鍵爭辯。無論你是見證者還是未來的同行者,請看我們如何利用 AI 的杠桿,試圖從舊時代的泥潭中拔出雙腿。

如果我成功了,這將是新時代的生存樣本;如果我失敗了,這也將是后來者寶貴的前車之鑒。無論結果如何,我選擇公開。并且,我愿為可能的失敗承擔一切責任。

本文首發于陳天橋個人博客 ChenNative.ai,在這里你可以看到更多他對AI時代的思考。

原文鏈接:https://chennative.ai/zh-cn/human-responsibility-in-ai-native-era

 
 
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