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陈天桥亲自下场“再创业”:公开打造AI Native公司“Tanka”,验证新商业物种

时间:2025-12-31 14:14:41来源:互联网编辑:茹茹

当众多大佬还在坐而论道AI趋势时,陈天桥选择了“All in”实战。

在最新的个人博文中,盛大集团创始人陈天桥不仅输出了关于AI时代的理论框架,更宣布了一个重磅消息:他将通过一个深度日志系列,毫无保留地公开他正在亲手打造的AI Native公司——Tanka。

这不仅仅是一次创业,更是一次公开的社会实验。陈天桥明确表示,将公开Tanka的底层逻辑、运行蓝图,甚至那些决定生死的关键争辩。他试图验证:在AI原生阶段,一家公司是否可以完全基于“人类做选择与担责 + AI做执行”的模式运行。

对于创投圈而言,Tanka的实验具有极高的观察价值:

成本结构的重塑: 传统公司的人力成本是大头,Tanka模式下,算力成本将如何取代人力成本?

决策机制的变革: 当AI能提供完美的理性数据支持时,创始人的“直觉”和“非理性赌性”在决策中占比多少?

组织形态的演变: 这种公司是否真的能实现“超级个体”的量产?

陈天桥将这种模式称为“马斯克模式的民主化”。他认为,钱是社会发给人类过去正确决定并承担后果的“信任凭证”。未来的创业者,比拼的不是谁招的人多,而是谁的“意志支点”更稳,谁的Prompt(战略选择)更准。

“如果我成功了,这将是新时代的生存样本;如果我失败了,这也将是后来者宝贵的前车之鉴。”

这种“公开造车”的姿态本身,就是陈天桥文中提到的“我选择,我承担”的最佳注脚。对于正在迷茫如何利用AI转型的创业者来说,关注Tanka的进化之路,或许比看一百份行业报告更有价值。

以下是陈天桥完整文章:

我选择,我承担,故我在

【写在前面:三重稀释下的主体危机】

在即将被算力淹没的荒原上,人类的主体价值遭遇了前所未有的稀释:我们引以为傲的专业技能正在经历 AI 带来的恶性通胀,我们基于“理性”的主体价值将被数字分身逐渐侵蚀,我们的大脑,那个滚烫的神经熔炉,因为长期向机器直接索取答案,而被逐渐冷却、固化,我们不得不思考:究竟什么才是 AI 无法逾越的人类最强防线?

答案可能恰恰隐藏在我们的“弱小”之中。

一、人类的结构性防线:“碳基缺陷”

在执行层面,我们因为肉体的脆弱(会累、会痛、会死)和决策的非理性(冲动、偏见、赌性),而完败给机器,我曾因此预测管理学的黄昏即将到来!但当我们退无可退的时候,又正是这些“缺陷”奇迹般地转化成了人类不可被逾越的防线:因为肉体的脆弱,人类能懂得代价;因为决策的非理性,人类可能变得伟大。在执行层,缺陷是 Bug;但在决策层,缺陷可能是 Feature。

第一道防线:有了肉体的脆弱,才能担责

AI 的本质是计算,人类的本质是博弈。这就好比德州扑克:如果桌上是虚拟筹码,依靠数学家算概率就行;但一旦押上身家性命,我们的决策就变得沉重无比,这种重量,正来源于我们肉体的“不可溯性”:我们的财富会归零,名誉会扫地,生命会终结。而 AI 因为可以在虚拟空间里无限重开,失败只是参数调整,他无法付出人类因为肉体的不可溯性而带来的代价,而代价,是商业社会交易的基础,谁承担“不可撤销”的后果,谁才拥有上牌桌的权利。

这里我要澄清一个误区:“担责”不是背锅,而是确权。并不是说坏事需要人担着,好事都被 AI 拿走了。恰恰相反,担责(Shouldering)意味着对结果的全权所有(Ownership)。因为只有我们能付出切肤之痛的代价,所以只有我们才有资格享受成功的百倍红利。AI 只是拿固定工资(电费/算力)的打工者,而我们是拿剩余价值(利润/股权)的股东。痛苦是收益的门票。

第二道防线:只有决策的非理性,才可能伟大

理性可能强大,因为 AI 的底层逻辑是基于概率论和历史数据寻找“统计学最优解”,但这也意味着 AI 的天性是收敛(Convergence)和避险。它的任务是拉平曲线,消除噪音,让一切回归均值。但在文明进化的尺度上,“回归均值”往往等同于“平庸的死寂”,因此绝不可能伟大。试想一下,如果 15 世纪有一个 AI 担任哥伦布的顾问,它会根据当时所有的航海数据计算出:向西航行是死路一条,它会用完美的理性劝阻哥伦布:“请留在港口,那是局部最优解”。同样,AI 绝不会建议凡高画下那扭曲的星空,因为它违反了当时所有的透视学算法。在 AI 的算法里,哥伦布和梵高都是必须被优化掉的“噪音”、“错误”和“离群值”。但恰恰是这些“离群值”引爆了人类文明的每一次伟大的跃迁。我们之所以成为万物之灵,不是因为我们比机器更理性,而是因为我们拥有“神圣的非理性”。

这里我们同样要澄清一个误区,我们说的“非理性”,绝不是无知的“瞎选”,更不是把命运交给硬币的“盲目随机”。“伟大的选择”是在穷尽了所有的理性计算之后,依然选择相信那个 1% 可能的信念。它是基于深刻直觉的战略冒险,它是 经验积累到极致后的直觉跃迁。这种“基于深刻洞察的主动偏离”,是碳基生命最后的火种。理性构成了我们生存的地板,但那些看似错误的“疯狂”,才是通向文明的天窗。

二、AI 和人类共同形成的价值闭环

如果人类脆弱而且还不愿意主动承担,脆弱就仅仅是软肋;只有当我们押上代价,脆弱才变成了 AI 无法生成的“信用”。如果我们有”非理性”的偏离,而且从不主动选择这种偏离,偏离就仅仅是噪音;只有当我们选择这种偏离,它才变成了 AI 无法计算的“奇迹”。

选择和承担正是人类最后的防线。

而对于 AI 来说,因为商业的本质是“利益的交换”,所以 AI 永远无法坐上主桌——它拥有永不减少的寿命,所以它付不出同等的“代价”;它拥有完美的逻辑,所以它给不了伟大的“变异”。AI 就像是一个对着空气出拳的拳击手,没有人类替它“选择”,它只是耗散的热量, 而非物理学上的“做功”。 没有人类替它“承担”,扮演价值传递的介质,AI 就没有来自拳击的回馈和反作用力,只有形成了价值回馈和闭环,AI 的运算才从“数据处理”变成了“商业价值”,意义才得以确立。

三、超级个体的崛起:马斯克模式的民主化

“我选择,我承担”只是面对 AI 的被动防御么? 初看是的,但是深入的思考下去,会发现这其实是通往“超级个体”的进化之路。 很多人误以为超级个体就是“全才”,这对于碳基生物来说是违背自然规律的,哪怕是马斯克,也不可能同时既是顶级的火箭专家,又是顶级的脑科学家,还是顶级的汽车工程师,但他是一个极致的“意志杠杆”。他利用他的“意志”和“信用”,聚合了全人类最优秀的外部大脑来为他做功。

马斯克本人在这个系统里只做两件事:极具野心的 Prompt(选择): 指明那个看似不可能的方向。赌上一切的担责(Ownership): 承担所有失败的代价,这就是超级个体的定义。

有人会说:“因为马斯克有钱,所以他才能担责。” 这完全搞反了因果。马斯克不是第一天就有钱才去担责,而是因为他之前的每一次正确决定和成功担责,撬动了今天的成就和财富。 钱是我们过去做出的正确决定、并承担了后果之后,社会发给我们的“信任凭证”。所以,人类和 AI 之间将形成一个巧妙的杠杆,责任是支点, AI 的执行是杠杆臂,而选择则是施力撬动的目标。这个杠杆会将“马斯克模式”彻底民主化,更多的超级个体将在未来不断涌现。因为 AI 已经将执行力无限放大,人类现在唯一需要比拼的,就是谁的支点(责任)更稳,谁的施力(选择)更准。

四、构建最小可行性责任(MVR)

当然,在 AI 原生阶段,不需要人人都能成为马斯克,但我们有必要尽快构建出个人主体价值的支点,将自己从随时可被替换的“执行者”,越迁到不可替代的“责任主体”,我把这个支点称为 MVR(“最小可行性责任”),具体可以分为三级:

第一级:建立“人机防火墙” 我们要做现实世界的守门人。哪怕 AI 的产出再完美,也必须经由我们的逐行检查和肉身签名。我们签下的不是名字,是信用。我们要敢于对着世界说:“此方案经我验证,我为此负责。”

第二级:学会“概率预测”,做好守门人后我们还要做预言家。AI 只能拟合过去,而我们能直觉未来。试着在方案后附上我们的赌注:“我有七成的把握成功,但也做好了三成失败的准备。”这每一次的下注与复盘,都是对我们认知的一次淬火。

第三级:主动认领“混乱”,AI 喜欢秩序,喜欢收敛。所以我们的终极使命,是拥抱混乱。去寻找那些数据缺失的角落,去解决那些人心博弈的难题。当其他人都退缩时,请举起我们的手。因为我们的价值,不在于处理了多少公文,而在于解决了多少连 Prompt 都写不出来的离散与荒谬。

签名确权,概率预测,驾驭复杂。不断练习,我们就不再是冰冷的算力接口,我们成了拥有信用记录和决策能力的超级节点。而组织将进化为一个“责任容器”。它存在的唯一理由是作为一个法律实体和资本实体,去替这些超级节点承载那些一个人背不动的物理代价和无限责任。

【写在最后】

至此,我已尽力呈现关于 AI 原生时代的商业拼图。但我所描绘的一切,究竟是逻辑自洽的空想,还是触手可及的未来?为了验证它,我将通过一个深度日志系列,毫无保留地公开我正在亲手打造的 AI Native 公司—Tanka 的核心过程。我会公开我们的底层逻辑、运行蓝图,以及那些决定生死的关键争辩。无论你是见证者还是未来的同行者,请看我们如何利用 AI 的杠杆,试图从旧时代的泥潭中拔出双腿。

如果我成功了,这将是新时代的生存样本;如果我失败了,这也将是后来者宝贵的前车之鉴。无论结果如何,我选择公开。并且,我愿为可能的失败承担一切责任。

本文首发于陈天桥个人博客 ChenNative.ai,在这里你可以看到更多他对AI时代的思考。

原文链接:https://chennative.ai/zh-cn/human-responsibility-in-ai-native-era

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