2026 年，" 龙虾 " 出圈、OPC 大热，ChatGPT 和 Claude 迭代频繁，国内大模型竞相追赶，AI 成为话题中心。但这半年里最核心的一次范式转变，你看清了吗？
最新一期混沌课程，橘子（冯雷）说：" 我们和 AI 去聊天的时代结束了，正式进入了让 AI 去干活的时代。"
从互联网到 AI，从 Chat 到 Agent，橘子老师在一线亲历这些变化。他在 2000 年左右进入互联网企业，先后在 MiniMax、BOSS 直聘做产品，现在带着团队创业做 AI 应用产品。
他最真实的感受是：当 AI 真正开始干活，变化就不会只发生在工具层面。DAU、注意力经济、网络效应、平台、SaaS，这些移动互联网时代曾经无比可靠的经验，都失效了。
于是他写下了那篇《互联网已死，Agent 永生》。这个判断如何理解？又如何被验证？
这堂课，是一个创业者从观察、实践到认知的完整记录。
（以下是课程内容的精编笔记，仅占 1/10，可通过文末图片扫码进入混沌 APP 学习完整版。）
互联网六大常识失效，Token 成为新指标
先来看总体时间线。2025 年 12 月到 2026 年 1 月，Coding（编程）进入了一个质变阶段，Agent 真的能干活了。
2026 年上半年里，我们看到旧时代的许多经验开始失效。到了 6 月至 7 月，行业又进入一个新阶段：所有产品都在从 Chat 走向 Agent。
在第一个阶段，最大的影响是 Coding 的质变。AI 写代码从辅助角色变成主力，程序员的工作流被整个重写。Coding 为什么最先发生质变？因为代码是天然可验证的领域。代码写得好不好，跑一遍测试就知道。
由此发生了一系列连锁反应。第一，Coding 质量跃迁；第二，AGI 预期被提前；第三，Agent 产品 " 龙虾 " 开始破圈；第四，OPC，也就是一人公司，第一次从概念走向现实的组织实验。
我在 2000 年左右进入到移动互联网公司当产品经理，过去十几年的经验现在已经成为了标准。当 Agent 成为了新的人口红利，当它真正开始干活之后，当我发现这些过去的可靠经验在一瞬间集体失效后，我也非常受冲击。
那具体有哪些指标失效了呢？
第一是 DAU（日活跃用户数）。Codex 的活跃用户数远低于豆包，但它的商业价值却远远高于豆包。为什么一个周活只有 800 万的产品能够威胁到一个日活超 2.5 亿的产品？因为在 Agent 时代，价值不再是跟着人数走，而是跟着结果走的。
移动互联网重视 DAU，因为网络效应的前提是足够多的节点加入。但在很多 AI 场景里，人直接与模型交互，产品价值更多来自任务结果，而不是网络里有多少人。一个重度的用户使用 Agent，他的价值远远超过一个每天只是聊天的用户，哪怕这个用户的规模可能差了 10 倍、100 倍。
第二是注意力经济。字节用 Seedance 做 AI 短剧，放到红果投放，形成数据飞轮。AI 并没有撼动一个注意力经济的巨头，没有催生新的注意力平台，而是让旧的注意力平台变得更强。
因为 AI 应用的本质不是一个杀时间的生意。用户打开 AI 产品，是为了解决问题，并不是为了无限刷下去、消耗自己的时间。
第三是网络效应。移动互联网的边际成本接近于零，一个新用户加入，平台几乎不增加成本；但 AI 完成每一项任务都要消耗 Token，成本并不为零。用户越多、任务越重，模型成本越真实。免费用户不再天然等于未来资产，甚至可能先构成沉重负担。
第四是平台想象。过去几年，行业反复尝试 AI 应用商店、AI 内容社区和 AI 社交网络，但都没有形成稳定的平台。为什么？因为 AI 产品没有网络效应，就不可能诞生新的平台产品。
第五是 SaaS（软件即服务）。Agent 正在吞噬着 Coding、Office、设计等诸多领域的软件产品。因为 SaaS 卖的是功能订阅、是过程，Agent 提供的是结果交付。如果结果可以直接买到，用户为什么还要为中间流程付费？
第六是应用生态。过去一年，开发一个 App 的成本显著下降，APP 数量快速增加，但这些新 APP 的下载和收入却很少。这个景象我称为 " 供给暴涨，需求不涨 "。虽然软件供给变得无限大，但用户数、注意力与需求总量并没有变。
所以，Agent 时代的第一条经营原则，是从规模叙事回到价值和结果。用户究竟用产品完成了什么？这个结果值多少钱？产品每交付一次结果要付出多少成本？这些问题，比单独追逐一个漂亮的日活数字更重要。
分析完这 6 个已经失效的常识，那新时代该用什么做指标呢？我觉得是 Token。
Token 就是今天商业价值的新指标。我给所有 AI 创业公司的建议是两点：第一，关注用户的 Token 消耗量，用户愿意持续消耗 Token，就代表他认可这个结果；第二，关注 Token 的溢价，AI 应用的本质就是 Token 的批发转零售，只有找到高价值场景，才能把 Token 卖出高溢价。
我必须强调，用户是为结果付费的。有好的结果，用户才愿意付费。所以只有我们关注用户的价值，而不是用户数量，才能做出一个好的 AI 应用产品。
AI 产品的价值，始终跟随模型和 Token 的变量而涌动。我们做 AI 产品，坚决不要做免费的产品，在第一天就要开始定价收费。
一定要记住，AI 应用公司的生意，它本质上就是一个批发转零售的生意。
Chat 时代正在结束，Agent 接管工作
所有产品都在从 Chat 走向 Agent，这个阶段发生得很快，那具体有哪些变化呢？我们可以来详细分析一下。
首先我们来看大模型行业的格局——两个王者以及一群追赶者。
ChatGPT 和 Claude 是闭源的王者，这两家最早发布 AI 模型的公司，依然在最高智能的模型上保持领先。开源模型行业在迅速追赶，6 月智谱 GLM-5.2 发布成为了最强的开源模型，但 7 月月之暗面 Kimi K3 发布，成为全球参数最大的开源模型。
我们会看到，虽然闭源始终领先，但是开源的追赶速度越来越快，距离已经缩短到了 3 到 6 个月。同时，二线阵营正在快速追上，比如说字节、谷歌等公司的模型智能，所有模型进步的共同方向就是真正能干活。
那这对于创作者、创业者的意义是什么呢？是选择越来越多了，灵活就是优势。我们千万不要把自己的生死绑在一家模型之上，可以让自己始终保有选择权。
而第二个变化是，智能正在成为一种权利，高级的算力正在成为一种权利。最顶级的智能会被分层使用，会成为一种战略资源。我们也许并不能一直体验到最先进的模型，但可以把它当成一种 " 优先体验权 "，有条件就适当用，也不必为此焦虑，因为开源模型的追赶速度非常快，等一等都会有的。
第三个变化就是 GPT-5.6 的发布。ChatGPT 是一个活跃用户数高达 9 亿的产品，OpenAI 试图把所有的 Chat 用户，以强硬的方式转为 Agent 用户。想让所有用户的心智改变成 "AI 可以干活，而不只是聊天 "。因为 Agent 带来的价值太高了。
第四个变化是，我们正在进入一个愿力时代。今天 Agent 可以做的事情非常多，于是「做什么」似乎已经没那么重要了，「想要什么」反而变得更加重要。
人的价值开始转向定义问题。我们只要能够清晰表达自己，Agent 就能做出来。能够清楚自己想要什么的人和说不清楚的人，所交付的结果也是不同的。所以意愿的清晰表达，就是这个时代最重要的一种稀缺能力。
第五个变化是，人类和 Agent 的紧密合作，容易导致 " 人类的幻觉 "。我们经常会看到 Agent 说 " 你的方案太棒了，你真是个天才 "，但这是真的吗？我们常说 AI 模型会出现「幻觉」，人也会：Agent 说什么就信什么，Agent 做什么就接受什么。
我想说，人类永远需要有自己的判断力。Agent 做事很强，但是做判断很弱。因为它不理解你的处境、不知道你的工作环境和底线。如果我们把判断权都交给了 AI，那等于完全放弃了自我的主体性。
永远记住：稀缺的，才有价值。我们既然已经进入了一个高智能时代，智能就不再是稀缺品了。我们每个人身上都有独特的、不可替代的东西，那就是在这个时代稀缺的东西。
ListenHub 实践：在垂直体验上做 AI 应用产品
讲完观察，进入实践。我将根据公司实际产品 ListenHub 和 Cola，讲讲我们在过去一年半里遇到的实际问题和反思。
先说我们的第一款产品 ListenHub。去年 5 月上线时它只有一个功能—— AI 播客。今天它已经成为一个内容营销生成平台，拥有 AI 声音、AI 生图、AI 视频、AI 播客、AI 解说视频和 AI PPT 六大功能。这些功能都服务于做内容营销的用户去创作内容、发布到社交媒体的场景。
回头来看，这个产品经历过三次重要的路线选择。
第一次是 " 选择消费还是生产 "。刚上线时我们发现，消费端用户反馈说 " 我为什么要来这听播客，我用小宇宙听就好了 "，但生产端用户给了很多好评——这些用户以前没有能力制作播客，但有了 ListenHub 之后可以很快就做出一档自己的播客，用起来非常简单，只需要输入一篇文章的链接就可以生产出一个 AI 播客。再配上画面还能发到社交媒体平台上去。
那当 ListenHub 找到了一个音频场景的 PMF（产品市场契合度）之后，我们就需要去拓展它的模态，去获得更多价值。于是我们很自然地从音频拓展到图片，再拓展到视频。完成了第二次在媒介形态上的选择和扩展。
然后是在客户人群上的第三次路线调整，从个人创作者扩展到了企业营销部门。这三条轴线不是同时动的，而是每次只推一条，验证之后再推下一条。
这对我的启发就是，一个产品的定位，最初可以有美好构想，但也不要拘泥于构想，要去真实的世界里和用户发生共鸣。
ListenHub 到现在已经上线一年多了，PMF 也更强了。我总结下来背后原因有两点：
第一是品牌心智，它卡住了 " 内容营销 " 这个位置，拓展媒介形态后我们在用户心里建立了 " 做营销内容，用 ListenHub 一站搞定 " 的认知；
第二是上手门槛极低，产品很简单。当大部分 AI 产品越来越复杂、越需要看教程学 skill，你的产品上手简单就是某种意义上的护城河。
总结来说就 10 个字—— " 通用做能力，垂直做体验 "。技术的发展是越来越通用的，但是用户去了解一款通用产品，一定是通过一个个垂直的场景，这在 AI 产品的增长中是非常非常关键的。
ListenHub 还进行过一次增长实验。最后发现付费投放带来的单个付费用户成本一度高于全年订阅费，根本不划算；反而是选择成本较低的模型、开放限时试用，引发用户主动推荐，通过口碑传播带来了自然增长。
这次实验深刻说明，投放买不来 PMF。当获客成本高于 LTV（用户终身价值），继续投放只是在加速失血。AI 产品需要找到有机增长方式，让收入和利润真正支撑现金流。
Cola 实践：AI Native 组织的三次撞墙
今年年初我们决定转型做第二个产品 Cola，只留了一名同事维护 ListenHub，从产品、运营、开发到商业化都由他与 Agent 协同完成，在公司内部探索 OPC。
一开始这位同事很担心，但两周之后，他不仅接住了原有工作，还接手了另一个小项目。而且他发现各种沟通与确认环节消失后，一个人的决策和迭代反而更快，也让 ListenHub 这个产品的迭代和收入都变得越来越好。
但参与 Cola 开发的同事，经历却完全不同。为了开发这样一款通用 Agent 产品，我们去掉了所有岗位 title 与分工，让每个人自由探索 Agent。
由此进入了 " 巨大迷茫 " 的第一阶段。许多同事从早到晚研究前端、后端、设计和开发，好像得到了很多结论，却又没有看到终点。有同事回顾说，这是工作十年以来最累的两周。直到我们的 CTO 做出 0.1 版本后，所有人终于看到了一个方向。
接下来三周，每个人都像一个 OPC，与 Agent 一起承担过去一个团队的工作。早晨想到一个功能，到晚上可能已经做完了。团队用五周就把首个内测版推上线，相比 ListenHub 用了半年才上线，组织模式和速度发生了巨大变化。
但第二阶段很快到了：快并不一定好，快并不一定就顺。
产品迭代一天一版、功能不断增加，用户却说不满意、不需要，体验比最初版本更差。现实反馈的 " 铁拳 " 迫使我们重新审视项目，才发现代码竟然在两个月里超过了十万行，其中 AI 代码就占了 99%，非常混乱。更危险的是，有些同事逐渐放弃思考：AI 说方案很好，就直接让 AI 开工。
所以我们开始整治，最后来到了第三阶段 "Human in the loop（HITL，人在环中）"。loop 并不是完全自动化，并不是越快越好，而是必须要有人在里面保持自己的判断。我们开始重新分工，人和 Agent 分工，每个人依然是 OPC。在试错之后，我们团队终于看清楚了 Agent 擅长干什么、人擅长干什么。
后来我们分析，ListenHub 适合，是因为它已有明确场景和经营闭环；在一个场景确定性很高的产品里，人多就容易陷入到 " 为细节雕花 " 的状态，协作环节多、速度就会慢、进而赶不上变化迭代。
但如果是一个新产品，它处于探索期时，仍需要不同视角碰撞和尝试。所以完成 AI Native 组织转型之后，我们也终于把 Cola 的节奏带到了一个比较合理的状态里。
经历了两个产品从 0 到 1 的研发和一次组织转型，我也想总结一下我在 Agent 创业中观察到的三重困境，我相信这也是很多 Agent 产品都会遇到的共同困境：
第一重，是通用智能与垂直定位。Agent 是大势所趋，但 " 通用 " 往往意味着没有定位。什么都能做，等于用户不知道为什么要选你。所以即便我们在做通用的产品、技术，依然要选一个垂直定位去发力。比如我们给 Cola 的差异化定位是 " 人文、技艺、进化 " 这六个字。
今天做产品其实越来越难了：既要达到越来越高的通用及格线，又要在及格线之上找到一块足够鲜明的长板。竞争其实非常激烈。
第二重，是 Agent 红利与增长。行业内部觉得 Agent 无处不在，但其实 Agent 现在的渗透率还很低，圈外的大多数人仍停留在基础聊天和搜索。Agent 有红利，但抵达红利的路径还是漫长的。现阶段的增长仍然依赖人的传播，包括口碑、内容营销和社交媒体分发。比如字节在用抖音推豆包，腾讯在利用微信推 WorkBuddy。
第三重，是 Coding AGI 与价值泯灭。人人都拥有的能力，会成为基础设施。必须把 Coding 和自己独特的稀缺价值结合在一起，建立商业闭环，才能够把 Token 卖出溢价。判断力、注意力、行业知识、用户关系和对真实场景的理解，这些才是我们和别人形成差异的价值所在。
给创业者、职场人与个人的行动建议
讲完了观察和实践，最后我也希望能够总结后给出一些切实可行的建议。因为只有付诸行动、进入真实环境并接受真实反馈，才可能成长、进化。
给所有创业者的建议是：
忘掉移动互联网时代的大部分经验，但保留仍然有效的增长经验。内容与口碑是创业公司的杠杆，SEO、自媒体、口碑营销可以继续用在 AI 产品上。并且，把产品做出来只是起点，教育市场是每一个公司的责任。AI 的普及，需要我们一起去推动。
AI 行业现在呈现明显的 "K 型分化 "，圈内快速迭代，普罗大众学习很慢，中间有非常多的 gap。这个差距不是因为信息被封锁，而是信息过量与人的惯性。把一个强大的 Agent 放在普通用户面前，他可能根本不知道怎样开始。
我们每个人其实都处在信息茧房里，在 AI 行业里的人因为发展太快而感到焦虑，但其实外面的更大的世界发展非常慢，依然有无数的机会在等待我们。
在一个行业早期的时候，其实没有必要太关注竞争对手，更应该关注真实的未来用户。谁能解决用户真正想要的问题，谁能教会用户上手，谁才真正赢得用户。你的产品既要让今天的人类用户喜欢，依靠人的口碑获得增长，也要提前让未来的 Agent 容易调用，例如提供 Skill、CLI 或 MCP 口。
最后，Token 依然是最核心的出发点。AI 应用的创业者一定要围绕 Token 寻找高频场景，创造价值，赚取转化的溢价。
给职场人的建议包含两方面，一是在职场里成为一个跟 AI 协作更加好的员工，主动拓展边界，不要被原来的角色困住。并且永远记得提升自己的判断力，千万不要陷入到幻觉里。
长期只与 AI 对话，人与模型可能形成封闭系统：它觉得你的方案很好，你也觉得它的建议很好。此时离开 AI，去听一堂课、读一本书、沉浸在高质量内容里，反而能校正判断。
二是不妨进行一些 OPC 的尝试，做一点小生意、进入真实市场，可能获得更深刻的反馈。今天的小机会前所未有地变多了，可以持续关注模型的进步。因为每一次模型的进步，都会带来一波新的红利、解锁一些新的场景。
在个人层面，我要讲的是使用 AI 的一个大框架：要把 AI 当成一个朋友，而不只是当作一个工具。
AI 可以帮助完成工作，也可以一起做创意、学习陌生知识、探索过去没有精力进入的领域。不要只用它提效，也要用它扩展知识疆界。AI 就是一个很强很强的朋友，你跟它聊天可以获得非常多你以前不知道的认知。当然，这个过程中，你一定要保持判断、提升判断。
当智能逐渐成为每个人都能获得的基础设施，真正产生价值的仍然是稀缺。高质量内容会改变人的思维模型，真实反馈会修正人的判断，长期实践会沉淀无法被一次调用复制的 context。
最后，如果要将这堂课收束成三句话，那就是：
第一，Chat 时代结束了，接下来是 Agent 时代，我们要关注交付、关注结果、关注价值。
第二，AI 应用的核心是 Token 的批发转零售。我们要寻找高频、高价值、高溢价的真实场景。
第三，当智能不再稀缺，稀缺的东西才是价值。我们要提升自己的商业能力、判断力、注意力，找到能够让你提高价值的东西，找到你身上不可替代的东西。
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