周鴻祎的AI突圍：不下場，就出局

文丨王閃

編輯丨程述白

北京360總部樓下，那張臨時搭建的長桌，像一個連接過去與未來的時空蟲洞。

隊伍盡頭，360創始人周鴻祎擼起袖子蹲在電腦前，在現場幫忙“裝龍蝦”。有人遞來電腦，他接過去直接操作；遇到問題就現場排查，流程不順就重新調整再試一遍，很快又把電腦交回用戶手中?，F場圍觀的人越來越多。

這畫面，讓人恍惚間穿越回了十幾年前的中關村——一群人圍著電腦，研究系統怎么裝、軟件怎么跑。技術還沒有被完全產品化，所有東西都帶著一種粗糙但真實的手感。

但這次，周鴻祎裝的不再是Windows系統，而是AI時代的智能體（Agent）。這看似是互聯網大佬的“復古行為藝術”，實則是AI時代的一場“成人禮”：

在通用人工智能重塑世界的前夜，所有產品都可以從“手搓”重啟。過去比的是誰能把人管好，現在比的是誰更了解產品。周鴻祎那件經典的紅襯衫被蓋在印著“AI世界”的黑色工裝馬甲之下，宣告著屬于“手藝人”的時代，回來了。

實際上，周鴻祎已經在AI一線活躍很久了。前幾天一場和耶魯學者的交流中，周鴻祎透露自己最近幾乎每天都在跟AI一起編程，自己寫prompt、改Skill、調Agent流程，甚至在具體項目中“手搓”近百個智能體，對話數千次，反復迭代數百個版本。“有時甚至十幾個小時連軸轉，連吃飯、睡覺和看微信都顧不上。”

這近乎偏執的“親力親為”，折射出AI時代一個殘酷的生存法則：傳統的管理“中介”正在失效。

在PC與移動互聯網時代，創始人可以通過層層匯報來理解產品，因為執行邏輯是線性的、確定的。但在AI時代，智能體的涌現性和不可預測性，使得“二手信息”充滿了失真。如果創始人不親自下場踩坑、不親手調試邏輯，就無法獲得對產品真實狀態的一手感知。一旦脫離現場，不僅會失去對產品的理解力，更將喪失做決策的根基。

因此，企業一號位重回生產現場，并非單純為了示范，而是一場“認知自救”。

但這不僅僅是CEO們的危機，更是每一個職場人的預演。當AI把技術門檻拉平，當“手搓”智能體成為可能，“管理者”與“執行者”的界限正在消融。無論你是掌舵億萬企業的創始人，還是初入職場的普通人，在AI時代，你都不再是發號施令的“甲方”，而必須是能駕馭工具的“超級個體”。

這，就是我們要面對的新時代。

企業家重回AI一線

周鴻祎是國內最早回到AI生產現場的企業家之一。

2023年，ChatGPT橫空出世，引發全球大模型浪潮，周鴻祎便敏銳察覺到了機會。彼時，大模型雖然火爆，但周鴻祎卻認為其存在一個致命短板：執行力差?！爱斍暗拇竽Ｐ椭荒芩闶橇奶鞕C器人，能說會道，但干不了實事?！?周鴻祎在公開演講中直言。

按照他的觀點，AI的最終形態應當是一種集感知、規劃與執行能力于一體的“智能體”。這種智能體能夠獨立領會用戶意圖，設計執行方案，甚至調用外部工具來完成任務。比如，如果用戶讓它“寫一篇關于人工智能的論文”，它便會自主檢索資料、分析數據、完成寫作，而不僅僅是機械地堆砌內容。

為此，周鴻祎將360所有資源都投入到智能體的研發當中，并于2025年提出了“All in Agent” 的轉型戰略，這一決策早于龍蝦爆火破圈之前。

然而，從戰略口號到產品落地，中間隔著巨大的鴻溝。在實際應用中，通用大模型往往難以直接滿足特定場景的需求。周鴻祎每年都會提出一個趨勢性的年度判斷，他把2024年稱為“大模型之年”，2025年稱為“智能體之年”，而2026年他定義為“龍蝦之年”。在他看來，地球上有70億人，未來一個人養一只龍蝦，一個企業養10只，用不了一兩年，全球就會出現100億只龍蝦。

●耶魯學者校友團走訪360，周鴻祎上臺分享。圖片來源：受訪者

他的工作方式也發生了明顯變化。過去，他更多以戰略掌舵、核心靈魂的角色去管理360，但當Agent浪潮席卷而來后，周鴻祎不再只是通過匯報了解業務，而是直接進入AI產品的具體開發過程。

這種轉變背后，藏著一種深刻的焦慮。在接受某家媒體專訪時，周鴻祎直言：“行業進步太快了。過去半年，我深陷其中，壓力很大?！庇盟脑捳f，整個馬年春節，他基本上“不吃不喝，不眠不休，每天所有精力都用來跟Agent苦戰”。

在參與納米漫劇流水線開發過程中，他前后“手搓”了近百個智能體，對話次數超過5000次，總計消耗約12億Token，而整套系統前后迭代了兩三百個版本，一個完整智能體單次運行就需要消耗1300萬Token。

在不斷的修改和調試中，也能夠更直觀發現問題和需求。例如圍繞普通用戶最關心的安裝復雜度和權限安全問題，360后來推出了“360安全龍蝦”這一類面向普通用戶的安全智能體產品。據悉，系統中的一部分智能體產品是周鴻祎一點點改出來的。

實際上，這種場景在互聯網早期十分常見。周鴻祎這一代互聯網創業者，大部分都是技術、產品出身，靠寫代碼、做產品發現用戶需求，從而下場創業。只不過，后來因為公司組織規模變大、市場環境及政策等原因，這批互聯網“大佬”們也逐漸遠離一線，坐鎮幕后管理，甚至變得緘默。

如今，工作方式再次發生顛覆，企業家們重新進入生產過程，也愿意表達意見了。有的思考技術，有的思考AI與人類共存的哲理等，仿佛回到互聯網時代最活躍的時候。

不止國內，在海外，這種趨勢同樣明顯——比如Shopify的CEO一晚上跑幾十輪AI實驗優化代碼；YC的負責人一天寫一萬多行代碼；還有投資人帶兩三個工程師，幾周時間從零做了一個Jira的替代系統。他們并不缺工程師，但仍然選擇自己下場，親身實踐。

AI時代的創始人們，“活人感”越來越強了。

不下場的創始人很可能被淘汰

當AI成為基礎生產力，創始人還能不能只做一個管理者？答案正在變得越來越清晰：不能。

更準確的表達是：AI時代，創始人必須具備基于一線經驗而產生的判斷力。因為AI不再只是一種技術支撐或者工具，而是成為生產力本身，創始人必須通過親手使用、反復踩坑、長期協作才能形成真實判斷的能力。

互聯網剛剛起步的時候，周鴻祎這一代創業者也是從“技術極客”走出來的，那時候的成功也是靠親手干、親自試、真懂技術。但隨著企業越做越大，行業越來越成熟，公司要擴張、要管理、要應對競爭，企業家不得不把更多精力放在戰略、團隊、管理和布局上。慢慢地，他們從坐在電腦前寫程序的人，變成了站在高處掌舵的人。

但這是互聯網發展的趨勢必然。在互聯網時代，商業成功的關鍵在于規模化效率與精細化分工。成熟的組織架構、KPI與OKR管理體系、分層匯報機制，讓創始人無需深入一線細節。技術交給CTO，產品交給團隊，創始人通過數據與匯報就能把握行業方向。公司更核心的任務是資源整合能力，以及用戶在哪里、流量怎么轉化、商業模式如何成立，所以需要創始人站在更高維度去做戰略判斷。

但AI時代，這個邏輯行不通了。未來，不下場的創始人很可能被淘汰。

其一，AI成為通用生產力，幾乎每一個環節都可以應用，但前提是必須知道如何與它協作。這種協作能力只能通過親身使用去理解，如果光聽匯報，信息是很容易被加工的，最終創始人獲取的信息也許偏差很大，產品的真實狀態也無法通過匯報被還原。

其二，過去創業需要門檻，資金、團隊、渠道……但現在AI正在降低這些門檻，也許一個人加上AI就可以完成過去一個團隊的工作。如果創始人不親自下場，就會出現危險的斷層：團隊在使用AI，但創始人不知道AI的能力范圍在哪里；團隊在優化產品，但創始人無法判斷戰略方向是否正確。

AI的變化速度太快、可能性太多、邊界太模糊，如果不親手使用AI，就很難真正理解這輪技術的邊界。在海外，一些AI公司甚至刻意保持較小規模，讓創始人直接參與產品開發；在國內，一批AI創業團隊中，創始人本身就是最深度的用戶和開發者。

例如OpenAI的CEO Sam Altman，他在YC（Y Combinator，全球知名創業孵化器）時期就長期處在技術與產品的交叉點，對技術趨勢的判斷極為敏感，且長期參與、推動模型能力的產品化路徑，這直接體現在推出ChatGPT的決策上。彼時，大模型已經存在，但行業主流思路仍然是做API、做能力輸出，ChatGPT的出現本質上是把復雜技術變成一個“任何人都能直接使用的產品”。

DeepSeek也是如此，創始人梁文鋒出身量化交易，對算力優化和模型效率有極強的直覺，這也決定了DeepSeek能夠用相對更低的成本做出高性能模型；再比如宇樹科技，創始人王興興長期深耕機器人底層技術，外界看到的是產品的爆發式增長，但背后其實是一號位對運動控制、硬件結構、算法協同的長期理解。

這些路徑，如果沒有深度技術理解，是很難感知到風口方向的。

周鴻祎亦如此，他扎進智能體研發、親自調試prompt、現場幫用戶安裝“龍蝦”，正是因為他清晰意識到，AI產品的關鍵問題只有在真實使用現場才能被發現。普通用戶在意的安裝復雜度、權限安全、流程流暢度，都不是辦公室里的匯報能感知到的。

當然，這不意味著所有老板都要變成工程師，而是創始人的關鍵決策必須建立在一手經驗之上。老板可以不會寫代碼，但必須親自用AI做過產品；可以不調模型，但必須理解模型在真實場景中的表現；可以不參與每一個細節，但不能完全脫離生產現場。

否則，在一個技術快速演化的時代，對AI理解能力的偏差足以決定一家公司的生死。

人的角色不會被取代

當創始人紛紛重回一線、親自與AI協同工作，也在印證一個更底層的變化：這一輪AI真正改變的，不是某個崗位，而是所有人的工作方式。從企業一號位到普通個體，都在被推向一種全新的角色——從單純的執行者，變成AI的組織者、管理者與決策者。

周鴻祎在深度參與智能體開發后，對此感受尤為強烈。他在一場活動中表示：“當你真的天天跟AI一起干活一段時間之后，會發現感覺完全不一樣：一開始覺得是在用工具，后來像是在帶一個人，再后來更像是在帶一個團隊?！?/p>

比如他在參與納米漫劇流水線開發過程中，他搭建了近百個智能體，許多智能體的邏輯、流程設計和Skill結構，都是在一遍遍試錯中打磨出來的。在這個過程里，他不是替代AI干活，而是定義目標、規劃路徑、把控結果。

這也恰好回應了外界最普遍的焦慮：AI越來越強，人會不會被取代？

周鴻祎在一線實操得出來的結論恰恰相反：AI效率越高，人反而越忙。因為AI聰明的時候很強，犯錯的時候也很離譜。

他形容AI是“我合作過水平最高的程序員”，能夠快速理解需求并生成幾千行代碼；但它也會犯渾，會亂改代碼，甚至誤刪模塊。比如，有一次本來交付的是1200多行代碼，后來同事發現只剩600行，第一反應就是“是不是你的智能體又給刪掉了”。

于是，人的角色被徹底重塑：過去由人負責的大量執行性工作，如今可以交給AI；而人類真正的價值，轉向定義問題、判斷好壞、搭建系統。

●在未來，每個人都需要懂得如何指揮AI。圖片來源：AI生成

定義問題，意味著知道要讓AI做什么，而不是泛泛地給出指令；判斷好壞，意味著能夠分辨AI輸出的好壞，而不是盲目接受；構建系統，則是把一次次有效的嘗試沉淀為可復用的流程或產品。這些能力決定了一個人在AI時代的位置。也正因此，普通個體并沒有被邊緣化，反而獲得了一種前所未有的機會。

更重要的是，當創始人重回一線、親自示范如何與AI協作，也為普通人打開了前所未有的機會。

在過去，大多數人很難獨立完成一件復雜產品，因為資源和能力都受限。而現在，一個人借助AI，就能完成從前需要一整個團隊才能實現的事情。小團隊、個人創作者、輕量創業項目，都可以快速把想法變成產品，不再是大組織里的一顆“螺絲釘”。從這個角度看，AI不是在替代人，而是在放大每個人的能力邊界。

周鴻祎甚至開玩笑說，將來可能會出現一類新的職業——“調蝦師”，專門負責管理和調度智能體工作。

創始人回到現場，只是變化的起點，更深層的變化，是人的角色正在被重寫——人如何與AI協作、能力邊界如何被放大，是未來時代對每一個個體的要求。

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