编者按：

最近混沌2026上半年课表发布后，后台收到很多同学留言：

有的同学表示课表干货满满，但不知道该从哪学起、该怎么用这些课程解决自己当下的实际问题；

还有不少创业者 / 一号位把自己在经营中遇到的真实困惑、焦虑、业务难题抛出来，希望得到直接解答。

为此，混沌君带着这些高频问题，找到负责这些课程的混沌课程主任们，希望从大家的实际需求出发，把这些课程变成解决问题的工具。

在重新梳理了过去3个月后台所有提问之后，我们发现：

大家的问题看似五花八门，但真正反复出现的，其实就是20个高频问题。而这20个问题，在上半年的课程中都有解答。

但是，混沌在线会员的价值，从来不是“让你听一堆课”，而是希望通过这些课程给你更多的解题思路。

所以，这篇文章将用一种更实用的方式：

按商业底层逻辑，也是创业者做决策的真实顺序——

【环境 - 事 - 人 - 钱 - 我】，给你一个可以“结构化自查”的认知工具箱。

如果你此刻最关心某个问题，可以直接跳到对应的板块，找到那门“处方课”。

如果你已经是混沌年度会员看过这些课，也可以带着这些问题去重温课程——你会发现，原来那些看似“大道理”的内容，真的能回答你当下的具体困惑。

本文篇幅很长，约1.5万字、预计阅读30分钟+，建议先收藏、点红心“在看”，给自己一个随时找回来的路径。

先讲清楚：为什么是 【环境 · 事 · 人 · 钱 · 我】？

这不是一个随意的分类，顺序也并非任意排列，而是模拟了创业者/一号位在面对复杂商业环境时，从制定战略到执行落地，再到持续成长的自然心路历程。它遵循“先看清世界，再搞定业务，最后回归自我”的认知顺序：

1. 第一站：环境 — 抬头看天，看清大势。任何商业决策都始于对环境的洞察。

2. 第二站：事 — 躬身入局，落地业务。方向看清了，马上面临生意怎么做。这是商业价值的主战场。

3. 第三站：人 — 组织赋能，带队打仗。事在人为，这是业务落地的保障。

4. 第四站：钱 — 资本驱动，配置资源。这是商业持续的燃料，解决如何让业务跑得更快、更稳。

5. 第五站：我 — 回归本源，驱动内核。这是决策的底层操作系统。

这套逻辑，是从“看路”到“走路”再到“修身”的完整决策闭环。如果你发现自己只关注某一层，而忽略了其他层，那很可能就是你当前焦虑的根源。

接下来，我们就按这个索引，和你一题一题对。

第一站：环境

确认你的“决策坐标系”

如果你此刻最关心的是：我是不是站在错误的战场上？

先看【环境】。建立宏观视野，看清技术范式、资本周期、政策红利、消费趋势的变迁。

很多焦虑，源于“方向感”的缺失。在2026年这个AI爆发的下半场，创业者第一要做的不是埋头苦干，而是抬头看天。

如果看不清大势，你的所有勤奋都是在“负效率”奔跑。在错误的方向上加倍努力，本身就是最大的成本。

这一板块的内容，是帮你解决 “看不清 AI 大势、看不懂 AGI 范式、看不透 AI 本质、找不到消费红利” 的核心痛点，回答你最关心的 4 个方向性问题。

Q1：2026 年 AI 技术周期处于哪个阶段，我该如何判断本轮 AI 热潮背后的真实方向？

很多人看不懂AI热潮，是因为只盯着技术新闻，而忽略了背后的资本逻辑。

资本视角：本轮AI热潮，本质上是12万亿美元流动性过剩的产物。

什么意思？

2020年后，全球主要经济体为了应对疫情，释放了天量流动性。

这些钱需要寻找出口。

AI恰好提供了一个“宏大叙事”——

它足够性感、足够不确定、足够让资本愿意下注。这就是为什么你会看到一些AI公司估值高得离谱——不是因为它们今天创造了多少价值，而是因为钱太多了，好资产太少了。

AI投资会经历三个阶段：

• 第一阶段（2023-2025）：大模型基建，拼算力和参数（已经快结束了）

• 第二阶段（2025-2027）：通用Agent/具身智能，AI开始真正“干活”（正在发生）

• 第三阶段（2027+）：智能硬件和AI应用，产生真实现金流（即将爆发）

对你来说，这意味着什么？

• 如果你在第一阶段还没上车，别焦虑，因为那个窗口正在关闭。

• 你应该把注意力放在第二阶段和第三阶段：你的业务能不能被Agent重构？你的产品能不能接入智能硬件？

也就是说，你要重点盯的是——能力已经成熟到足以嵌入具体业务流程的机会。

这也是为什么课程组找李丰来回答这个问题。因为他是长期看技术投资和宏观周期的一线投资人，能把“热”拆成“阶段”，把“阶段”拆成“可判断的机会”。

Q2：2026年 AI 创业的真正“胜负手”在哪，我作为中国创业者如何布局全球？

这道题最容易答错的地方，是把“全球化”理解成“去海外卖货”或者“去海外做流量”。

很多人一提全球化，第一反应就是地缘政治、公司注册地、团队是不是要搬去海外。

实际上并不需要纠结“要不要注册国外公司”，因为：

真正的胜负手，不在于你的“身份包装”，而在于你能否比竞争对手更早的接住“模型能力外溢”的红利窗口。

全球最强模型（GPT、Claude、Gemini）每升级一次，就会脉冲式释放特定能力——

可能是代码生成、工具调用或语音交互。

所以，AI领域的创业者，必须懂技术，懂模型，懂红利的边界。

真正有机会跑出来的，

是那些能更早看懂模型每一轮新释放出来的能力，到底能改造什么场景的人。

那你的机会在哪？

中国创业者全球布局的机会不在“造塔”（做基础模型），而在“造船”（做应用层）。中国有三大优势：

• 产能溢出：当AI从纯软件走向“具身智能”，中国作为全球最强的制造业供应链的优势会凸显；

• 人才红利：当AI应用进入“精耕细作”阶段，中国在工程师数量和质量上的双重密度会变成决定性优势；

• 场景复杂度：中国庞大且多元的消费市场，是AI应用的天然试验场。

所以，别被“算力卡脖子”的焦虑裹挟。你的机会不在大模型本身，而在大模型之上的应用层，以及大模型之下的硬件层。

这也是为什么课程组找李广密来答这题。因为他不是纯研究者，也不是纯投资评论员，而是深度穿梭硅谷和中国的一线创业者/投资人，与OpenAI、Google、Anthropic等顶级AI公司的核心团队保持密切交流。他既能看到顶级实验室在往哪走，也能判断哪些能力真的会流到创业公司手里。

Q3：面对日新月异的大模型，我到底应该建立什么样的底层认知，才能不过时？

这可能是很多创业者的隐性焦虑：

不是不想学，而是害怕学了很快就过时。

这也是所有AI问题里最根本的一个。

给你一个极其硬核的元视角：知识的本质，就是“有损压缩”。

什么意思？

你想想，人类所有知识，本质上都是在用更少的信息量，去描述一个更复杂的真实世界。一张照片被压缩成JPEG，丢失了一些细节，但你依然能认出照片里的是谁。知识也是一样——我们用概念、公式、语言，去压缩真实世界的复杂性。

大模型做的事，本质上就是“压缩”——它读完了整个互联网的文字，然后找出其中的规律（也就是“流形结构”），再用这些规律去“解压缩”，生成新的内容。

理解了这一点，你就能理解：

• 为什么大模型会产生“幻觉”？因为压缩必然有损失，解压缩必然有误差。幻觉不是bug（漏洞），是feature（特征）。

• 为什么“企业99%的历史数据都是毫无价值的噪音”？因为如果这些数据只是重复已知的规律，没有新的“信息增量”，那它对模型就没有价值。

建立这种认知后，你不会再焦虑“下个月又出了什么新模型”，因为你会判断：这个模型是在压缩知识的维度上更优了，还是只是工程优化？前者是范式变革，后者是效率提升。

换句话说，面对大模型，创业者最该建立的底层认知，不是“怎么更好地控制它”，而是如何与一个不完全可控但泛化能力极强的系统协同。

这会直接改变你看产品、看流程、看组织、看护城河的方式。

为什么是张帆来回答？因为他长期在AI产业化深水区做企业落地与转型，不只是懂技术，而是擅长把第一性原理翻译成企业家能用的商业判断。这门课是所有AI课里最“烧脑”的一门，也是最值得花时间的一门。它不教你任何操作技巧，而是帮你建立一套能穿越技术周期的认知框架。

Q4：未来5年，还有哪些未被满足的确定性需求，我到底该往哪里找下一条增长曲线？

创业者最常见的误区，是一焦虑就想换赛道。

给你一个冷却剂：别急着换行业，先把你现有的能力和未来五年的确定性需求重新对表。

去看“十五五”规划给普通人的商业机会：出海经济、银发经济、孤独经济、颜值情绪、祈福经济、大健康经济、平替经济……

重点不在于列出趋势名词，而在于告诉你什么叫“确定性需求”——不是短期热度高，而是背后有结构性人口变化、价值取向变化、生活方式变化。

而这些名词的本质都是在说：今天人群的真实需求正在从“有没有”转向“有没有被理解、有没有被安放、有没有更低门槛地被满足”。比如做家具，不是改做老年床，而是做“适老化改造+情感陪伴”的空间方案；做饮料，不是改卖电解质水，而是做“情绪疗愈+文化符号”的功能饮品。

所以，下一条增长曲线怎么找？

别先问“什么赛道热”，先问“我现在服务的这个人，未来五年会更焦虑什么、更愿意为什么买单、更愿意持续复购什么”。

顺着这个问题走，你看到的才是真需求。

作为典型“混沌系”讲师，申晨的厉害之处，在于他总能把宏观大词翻译成普通创业者能看见、能上手、能够得着的生意线索。他不是纸上谈兵的营销专家，而是亲手操盘过上千个增长项目的实战派。他会用画面感极强的案例讲透逻辑，用自嘲式幽默消解认知门槛，提供能即刻上手的可复用工具。

第二站：事

站在商业价值的主战场

如果你此刻最关心的是：我现在这门生意，到底该怎么做，才能变成收入、利润、增长和壁垒？

重点看【事】。这里有各种业务动作的集合，涵盖了从战略制定、商业模式到产品创新、市场营销、运营打法的全流程。

这里是价值创造的主战场，也是创业者的痛点集中地。

方向对了，不代表事就能成。很多公司死在了“执行力”和“方法论”，甚至是“自嗨”上。

这一板块的内容，是帮你解决在业务过程中的 “AI项目ROI低下、技术与业务脱节、价格战困局、复购率瓶颈、出海水土不服……” 等卡点，回答商业主战场上的 10 个核心业务问题。

Q5：我的企业到底该如何把 AI 从工具，变成新的战略、产品和商业模式？

这是今年被问得最多的一类问题，也是所有“AI转型”问题的核心。

先说最关键的一句：如果AI只是帮你把旧流程提效一点点，它大概率只是工具；只有当它开始改写你的价值交付方式，它才会变成战略。

一个残酷的现实：为什么95%的企业AI投入根本换不来真金白银？

因为你只是在“租用智能”——

买几个账号，做几个ChatBot，“旧业务+AI插件”，这是消费。

而真正的AI Native企业，是在“积累智能”——

每一次用户交互都让模型更懂业务，这样才是在把自己的业务经验、场景理解和数据循环，慢慢沉淀成可迭代的智能资产。

要做到这点，必须实现“依赖倒置”：

传统软件是人适应机器（学操作），AI Native产品是机器适应人（理解意图）。比如法律科技产品，传统思路是做更好的文档管理（工具），AI Native思路是“你告诉我案情，我直接给你诉讼策略”（结果交付）。

这意味着企业要从三个层面重构：

• 第一，战略层，不再把AI当成本项，而是看它能否重写产业分工；

• 第二，产品层，不再卖软件席位，而是更接近卖数字劳动力、卖结果；

• 第三，商业模式层，把收费逻辑从“功能使用”转向“业务结果”。

当你的AI产品能直接交付业务结果，而不是辅助工具时，你就完成了从工具到战略的跃迁。

所以，不是“要不要上AI”，而是“你愿不愿意承认旧商业逻辑已经不够用了”。

这就是这道题最根本的答案。

Q6：AI 智能体到底怎样进入业务流，实现复杂业务的人机协同？

现在大家都在讲Agent，但很多公司真实的处境是：

会演示，不会落地；上了AI项目，却陷入“试点即死亡”的困境。

为什么？

有一个用10亿学费换来的教训是：AI不是“装上就行”，而是要重构业务流程。

这是把“智能体落地”从一个概念问题，变成了一个系统工程问题。

真正能进入业务流的Agent，至少要同时具备三件事：Memory（记忆）、Tool Use（调用工具）、Planning（规划）能力。少任何一个，它都更像一个聪明的聊天框，而不是一个能和人协作干复杂活的“业务角色”。

再往前一步，为什么很多试点最后没结果？

因为企业把Agent当成一个IT项目，而不是当成一次工作流重构。但是，它不是“上线个功能”就结束，而是要重新定义目标、标准、流程和 human in the loop（AI决策人审核，AI执行人兜底） 的协作边界。

这里有一个非常有用的框架——AI的五级演进：

• L1：聊天机器人（你问它答，被动响应）

• L2：助手（帮你做事，但需要你指挥）

• L3：协作者（和你一起工作，有主动性）

• L4：专家（独立完成复杂任务）

• L5：组织者（协调多个AI和人，完成系统性工作）

很多企业的问题在于：他们想直接从L1跳到L4，中间跳过了L2和L3。结果就是，AI能力很强，但不知道怎么嵌入业务流。

一个需要转变的观念：AI智能体不是替你“省一个人”，而是先替你重写“一件事是怎么被完成的”。

之所以请明略科技创始人来回答这个问题，是因为这家公司从2020年起就在企业级AI领域投入了千人团队。吴明辉讲的不是理论，而是用10亿人民币“学费”换来的实战教训。他知道AI落地最大的坑在哪里，也知道怎么绕过这些坑。

注：本课还在打磨中，实际内容以最终上线为准

Q7：AI 如何真正为业务带来增长（不仅仅是“降本”），具体的营收路径在哪里？

这几年“AI降本增效”听太多了，创业者更关心的是：除了省钱，能不能多挣钱？

为什么很多公司一做AI就默认从降本讲起？

因为降本更容易量化，也更容易快速讲成果。但真正能穿越周期的公司，最后拼的不是谁先省一点钱，而是谁先把AI嵌进离收入最近的环节。

“孩子王”的案例告诉我们：

AI应该是“利润中心”。

孩子王的真账本：

用AI实现了20亿业务增量+1.5亿成本削减。

核心在于找到了“离钱最近的五个场景”：

• AI训战：把销冠经验数字化，让新人快速达到80分水平；

• AI视频营销：素材众包+AI合成，降低内容生产成本；

• AI私域社群：AI托管+人工兜底，实现“一客一群”的精准服务；

• AI会员营销：千人千面的推荐，提升ARPU值；

• MOSS助手体系：经营决策标准化，拉平组织能力下限。

增长路径不是“AI替代人”，而是“AI增强人”。

比如私域社群，以前一个运营管500个群，现在AI管490个，人管10个最难搞的VIP，整体营收反而上升。

关键是“场景-数据-人才”三大支柱：

选对场景（必须直接挂钩营收），沉淀数据（不是存起来，而是喂给模型），培养“数字化副店总”（既懂业务又懂技术的 hybrid 人才）。

所以，AI为业务带来增长的正确问法不是：

“我们公司能不能用AI？”

而是：

“我们业务链条上，离钱最近、最重复、最可标准化、最容易积累反馈的数据节点在哪里？”

找到这些节点，AI才会从“成本项目”慢慢变成“增长机器”。

为什么这道题要听王海龙？作为孩子王CTO，他不是讲“未来会怎样”，而是已经在大型零售业务中把AI跑进了真实经营链路里。他最大的说服力，不是方法论，而是已经用实际业务结果验证过这些方法。他做的AI项目，每一分投入都要对营收负责。

注：本课还在打磨中，实际内容以最终上线为准

Q8：怎样把我的一个好想法，真正做成一个能跑起来的商业系统（特别是怎么用AI）？

很多初期创业者说：我有好想法，但就是做不出来。

答案可能很简单：你缺的不是执行力，而是一个能跑起来的系统。

创业者最常见的思维陷阱：

不是不会想，而是只会点状思考、线性思考、框架思考，却不会做系统设计。

一个真正能跑起来的商业系统，至少要把这四个维度想清楚：

• 价值：你发现并满足了谁的什么需求，解决了多痛的问题？

• 能力：你有什么独特技术、团队、资源、能力来解决这个问题？

• 交易：怎么收费？如何让你发现的这个机会高效盈利？

• 增长：你的盈利业务怎样才能持续增长？

这就构成了一个商业系统的“价值 × 能力 × 交易 × 增长”四位一体模型。

很多人的想法之所以落不了地，是因为这四个模块没有形成闭环。比如，你有很强的能力（技术很牛），但没有找到有价值的场景（用户不买单）；或者你有很好的增长策略（流量很大），但交易环节转化率极低。

AI在这个系统中的作用是“加速器”：

用AI做行业分析（快速扫描竞品）、用AI做用户洞察（分析海量评论）、用AI做模拟推演（预测市场反应）。这能把原本需要几周的工作压缩到几天。

具体落地时，可以尝试先用AI找到“高胜率无人战场”——竞争不激烈但需求真实存在的细分市场，比如“钓鱼服”这种看似小众但复购率极高的品类。

更重要的是放弃僵化的三年/五年规划。在AI时代，环境变化太快，战略应该像“指南针”而不是“地图”——知道北方在哪里，但路径可以实时调整。

这道题之所以要听曾小军，是因为他同时具备三重视角：前麦肯锡战略顾问、连续创业者、AI领域投资人。他既看过大量企业战略失效的原因，也亲身做过从0到1，更能从投资人视角判断一个想法能不能变成系统。这三种视角的融合，让他能把“战略”这件事讲得既有高度、又能落地。

Q9：在供大于求的市场中，我该凭借什么把东西卖出溢价，实现有利润的增长？

当中国消费已从“供不应求”进入“供大于求”的理性时代，这是所有消费品牌创业者最头疼的问题。

过去“品牌溢价”的逻辑（我牌子响，所以贵）失效了，新的逻辑是“消费者价值=性能+便利+情绪+价格”。

这句话适合今天的消费品牌反复咀嚼：

供大于求时代，用户买的不是“品牌自信”，而是综合价值。

也就是说，今天谈溢价，已经不是“我讲一个好故事你就愿意多付钱”，而是你必须在多个维度同时成立。

三大实战解法：

• 性能向上，价格向下：如源氏木语，用电商砍掉中间环节，实木床卖宜家价格。这不是“低价低质”，而是“用效率换价格”；

• 市场向下，情绪向上：如赵一鸣零食，在下沉市场提供“零食自由”的即时情绪满足。这是把“情绪价值”产品化；

• 情绪向上，产品向上：如薛记炒货，把炒货店做成体验空间，现烤现卖。这不仅是卖产品，更是卖“体验”和“信任”。

背后的共同逻辑都是：别空谈升级，要让用户感到“更值”。

因为在供大于求的时代，你的竞争对手不是同行，而是用户的“不购买”。 你要做的不是比同行便宜10%，而是让用户觉得“不买你的东西是一种损失”。

为什么是常斌来答这一题？因为他长期深度陪跑源氏木语、十月稻田、赵一鸣零食、薛记炒货这些头部消费品牌，他不是站在品牌理论层面谈升级，也不是站在投资人角度看趋势，而是直接从新消费企业的真实经营困境出发，讲清楚今天消费者到底为什么买单、为什么复购。

Q10：在机器越来越强的时代，我的产品还能依靠什么创造不可替代的价值？

这道题最容易掉进两个极端：

一个极端是继续卷功能；

另一个极端是空谈情怀。

而答案可能恰恰是在中间：

在创始人世界观的表达之上，遵循市场交换逻辑，回归用户体验的本质。

今天功能价值已严重过剩，产品若只停留在“好用”，很快会被AI抹平溢价。

产品真正的竞争力会回到三个底层问题：

用户为什么需要它？它承载了什么情感？它离开世界时留下了什么？

这就是产品三观：用户观、价值观、世界观。

这时再重新看产品完整的生命逻辑：

它不只是一个被设计出来、被生产出来、被卖出去的商品，更要成为一个真正被使用、被感知、被认同的“用品”——不是被购买，而是被使用、被依赖、被需要。

一个只用来喝水的杯子，随时可以被替代。

但55度杯的诞生，是源于创作者看到女儿被热水烫伤的切肤之痛，这种“以用户伤痛为起点”的共情，他人难以取代，AI也无法通过数据训练获得的。

未来的爆品不是参数最强的，而是“最懂人心”的。

AI越强，人性越贵。产品的不可替代性，不来自技术，而来自你对“人”的理解有多深。

当功能同质化到极限，用户会为“这款产品在抚慰我”而买单。

从“悦人”（讨好客户）到“悦己再悦人”（先治愈自己，再治愈用户），这也许是硅基时代碳基人类唯一的生路。

因此，在算力时代，产品的新壁垒不是更多功能，而是更深的人性连接。

这题之所以贾伟答最合适，是因为他同时站在企业家、设计师和艺术家的交叉位置上。他既长期做产品与商业创新，也经历过极深的个人与企业危机，所以他对“机器替代不了什么”“人类产品最后靠什么穿越周期”这件事，有非常少见的复合视角。

注：本课还在打磨中，实际内容以最终上线为准

Q11：怎样把我一个看起来抽象的消费主张，做成高复购、可控价、能长跑的生意？

“健康”是一个好概念，但怎么把它做成生意？

FoodBowl超级碗做到了。

这个案例最打动人的地方，是它没有把“健康”讲成价值观，而是讲成了用户提案。

很多品牌的问题，不是不会讲故事，而是故事和生意之间没有闭环。

超级碗的回答是：如果一个消费主张真的成立，它必须同时满足三件事——

用户能感知、组织能交付、数据能验证。

对超级碗来说，“健康”不是抽象名词，而是被拆成更干净可控的饮食体验、更稳定的体感反馈、更高频的复购逻辑。数据预测、价值置换、驻店机制、薪酬分配，都不是运营细枝末节，而是在把这套主张稳定交付出来。

具体怎么落地？

• 价值置换：取消用户无感的酱汁标配，成本反哺核心食材，实现同价位的降维打击；

• 数据预判：用“10%误差模型”预测销量，将损耗控制在10%以内，实现国民级控价；

• 机制化真诚：把“真诚与有爱”的价值观翻译成薪酬体系——店长背得出常客手机号有奖金，中后台全员驻店体验一线。

因此，把抽象主张变成具体生意的一个可行路径是：把价值观变成可执行的算法。

作为超级碗FoodBowl创始人，高松用了十年时间把一个“健康轻食”概念做成了100多家门店、高复购率的连锁品牌。他不是学院派，不是顾问，而是一个“手上有泥、脚上有土”的创业者。他的复盘没有滤镜，全是踩过的坑和填坑的方法。餐饮和大消费领域的创业者，很难找到比这更真实的案例课。

注：本课还在打磨中，实际内容以最终上线为准

Q12：我该怎样把机会真正转化成收入，把流量变成资产，把一次性客户变成长期复购？

这是营销层面的“终极问题”。

核心答案是：增长不是靠某个爆点，而是靠一条完整闭环。

为什么很多人看懂趋势了，收入还是起不来？

因为他们把增长拆成了很多孤立动作：

有人只做定位，有人只做流量，有人只做私域，有人只做内容。

结果看上去很努力，实则每一段都在漏水。

把这件事系统化的“新商业增长七步法”，本质上是在回答三个问题：

你是谁，他为什么买你，他为什么持续买你。

也就是从定位、场景、价值，到内容、引流、转化、私域，一条链路走完。

关键在于“场景公式”：产品不是卖功能，而是卖“特定时刻的解决方案”。瀑布咖啡能54天回本2000万，因为“城市人周末去山里看瀑布”这个场景本身就是社交货币，用户自发传播。

流量变资产的核心是“私域沉淀”。不要花钱买流量，要“花钱雇摄影师”——生产能自发传播的内容。

一次性客户变复购，靠“可感知价值”的提升：功能价值（好用）+情绪价值（开心）+资产价值（买了能发朋友圈长脸）。当用户觉得“买了不仅实用，还能定义我是谁”，复购就来了。

Q13：我的品牌该如何迈出「出海」第一步，且长期规模化增长，变成全球品牌？

出海是很多创业者的梦想，也是很多人的焦虑。

TikTok美区有一个现象：一场直播每小时能卖出300美金，就已经跨过了盈亏平衡线。这个数字放在杭州，可能连主播的饭钱都不够。

这意味着：你在国内成功的打法，出海后可能完全失灵。

这里还有一个反常识的观点：出海最大的障碍，往往源于我们“太强了”。

国内电商的竞争强度是全球最高的。但“太强”意味着你会试图用“核武器”去改造一个还在用“冷兵器”的市场。结果不是降维打击，而是中国老板在海外互相内卷。

所谓出海第一步，不是开工厂，而是从“渠道动作”重新定义成“品牌系统工程”。

可以用W.A.V.E.S模型作为你的参考系：

• W（自我定位）：你的品牌在海外市场到底代表什么？不要试图讨好所有人。

• A（市场分析）：找到“你的供应链优势自然成立”的市场。比如，你的产品适合欧美还是东南亚？适合亚马逊还是TikTok？

• V（渠道布局）：内容电商、货架电商、独立站，三种渠道怎么组合？

• E（落地执行）：把内容生产从“创意活”变成“工程学”。用AI工具批量生产素材，用数据驱动迭代。

• S（规模化复制）：跑通一个市场后，怎么复制到第二个、第三个市场？

提醒大家：出海不是去追瞬时爆款，而是去沉淀可跨平台、跨渠道迁移的品牌心智资产。

作为TikTok美区官方唯一华人导师，孙思远来答这题再合适不过。他长期深耕海外一线，观察中国品牌在海外从“卖货”到“做品牌”的真实路径。他还是自己把品牌做到海外、同时辅导数百家企业出海的实战派。

Q14：在存量时代，如何才能让用户持续地选择我的品牌？

这是品牌建设的终极问题。

首先一定不是产品功能，因为功能只能通向无穷的功能。

对这个问题的回答，可以浓缩成一句话：

在存量时代，品牌不是“放大声量”，而是“制造重力”，为用户提供一个“不变量”支点。

过去大渗透、大广告、造梦的品牌逻辑（Big Idea）失效了，因为信息差消失了。用户越来越难被“更大更响”的传播说服。

他们更需要的是一个稳定、可信、持续可感知的存在锚点。它不是讲一个漂亮故事，而是建立一个让用户愿意停靠、愿意反复认领的表达系统。

所谓“不变量”，就是无论外界怎么变，用户对你的品牌有一个稳定的、确定的认知。

所谓“造重力”，就为用户制造一个能安心停靠的支点。

这里有一个很有用的概念：品牌需要“母题”。

母题不是“卖点”，而是品牌反复讲述的那个核心故事。比如，耐克的母题是“Just Do It”——不是卖鞋，是卖“运动精神”。苹果的母题是“Think Different”——不是卖电脑，是卖“创新者身份”。

有了母题，你的所有内容、产品、体验，都围绕这个母题展开。用户选择你，不是因为你的功能比别人强，而是因为你的“叙事”和他自己的“身份认同”产生了共鸣。

所以，用户持续选择一个品牌，底层上不是因为你一直在营销，而是因为你在替他稳定表达某种身份、情绪和生活方式。

作为前 gaga CMO，Jennifer 亲手操盘了 gaga 从“一个餐厅”到“一个生活方式品牌”的跃迁。她不讲空洞的品牌理论，而是用自己构建品牌叙事、重构内容矩阵、打通生意闭环的实战经历来拆解。对于想摆脱“功能内卷”的品牌操盘手来说，她的经验极其稀缺。

注：本课还在打磨中，实际内容以最终上线为准

第三站：人

带出能打硬仗的团队

如果你此刻最关心的是：我的方向对了、打法也有了，但团队为什么还是跑不起来？

请看【人】。思考如何构建和管理你的“人”这一核心资产，确保团队能承接住战略，实现从“我一个人干”到“我们一群人干”的跨越。

很多公司的问题，最后都不是战略问题，而是组织问题。

组织的熵增，是企业最大的内耗。

这一板块解决 “组织能力滞后、人才密度不足” 两大核心问题，帮你搭建能打硬仗的 AI 时代团队。

Q15：在 AI 时代，我该如何重新定义领导力，并构建一个能适应未来的新型组织？

AI时代，领导力最大的变化，不是学会管理AI，而是重新理解“组织是什么”。

因为AI时代最难的，不是会不会管理某个工具，而是原来的组织逻辑正在松动。

过去很多管理动作，建立在稳定分工、明确权威和确定流程上；

但是AI会让任务、角色、权威和权边界都发生变化：

• 任务：目标是否清晰？是否允许AI参与决策？

• 角色：岗位边界是否模糊化？是否鼓励跨界？

• 权威：权威来自职位还是专业？AI专家是否有话语权？

• 边界：部门墙如何打破？是否允许“非正式组织”存在？

如果说工业时代的CEO是“建筑师”——

设计严丝合缝的组织结构，控制一切；

那么AI时代的CEO更像是“园丁”——

提供土壤（文化）、阳光（资源）、方向（愿景），

让组织像生物一样自然生长。

不是告诉团队怎么做，而是帮他们建立与AI协作的能力。

当你开始重新思考如何围绕财富（怎么分钱）、价值观（为什么而战）、权力（谁做决定）、知识（经验怎么沉淀）、“美”（是否让人向往）这五个核心关键词，来塑造组织内核，你才有可能打造出一个适应AI时代的新型组织。

在AI时代，能讲清楚“组织第一性原理”的人不多，欧德张可能是最合适的一个。作为前阿里中供铁军核心大将，亲身经历了阿里从几百人到数万人的组织进化全过程。他不是学院派的组织管理教授，而是“从战火中走出来的”实战派。他是从真实组织如何打仗、如何定权责、如何建边界的角度来讲领导力。

注：本课还在打磨中，实际内容以最终上线为准

Q16：我该如何利用自动化工具，实质性拉升企业人才密度？

有一个回答值得深思：

让工具成为工具，让你成为人。

我们需要首先理解一句话：

自动化的真正价值，不是替代人，而是让人不要再像机器一样工作。

为什么很多企业上了很多工具，组织还是没变强？

因为工具只是叠加在原有低效结构上，并没有把人从低价值重复劳动中解放出来。

传统组织里，优秀的人才有50%时间花在填表、拉数据、做报表等机械劳动上。

改变的关键是“From human doing to human being”：从“干活的人”变成“思考的人”。比如财务人员，不用对账了，去做财务分析；运营人员，不用发优惠券了，去做用户洞察。

RPA有数据显示，当用AI把这些机械工作自动化后，企业人才密度（单位时间内创造性工作的占比）能提升30%以上。

当我们把“大模型大脑 + RPA四肢”放在一起看：

自动化不只是省人，而是在孵化新的数字劳动力结构。

于是人才密度的提升，不再等于“招更贵的人”，而是把组织里大量机械性、规则性、可重复的事情交给系统，让人真正回到判断、创造、协作、表达这些高价值环节。

但工具只是手段，组织文化才是土壤。影刀在只有100个客户前不做销售，只靠产品口碑增长，这种“极致产品主义”的文化，吸引了真正认同使命的人才。

自动化工具 + 高密度人才 + 强认同感组织文化 → AI Native组织

作为长期服务上万家企业的影刀创始人，金礼剑最知道自动化工具到底改变的是“效率表面”还是“组织结构本身”。他能把“大模型+RPA”真正讲成企业人才密度和组织效能问题，而不是软件功能介绍。他是一个真正“用工具重塑组织”的创业者，这种“创始人视角”的组织效能课，市面上很难找到第二个。

注：本课还在打磨中，实际内容以最终上线为准

第四站：钱

合理配置兵马粮草

如果你此刻最关心的是：我该去哪里“找钱”赋能我的业务和团队，又该怎样最大化利用这些资本？

去看【钱】。看懂资本的流向，利用创新的金融工具，优化自身的财务模型，让“钱”成为业务的助推器，而不是瓶颈。

人需要钱来激活，业务需要钱来扩张。这里的“钱”不仅仅是财务和现金流管理，更是资本运作和金融思维。

因为钱会放大正确，也会放大错误。尤其需要谨慎。

这一板块，解决 “融资难、硬科技投资踩坑” 的核心问题，帮你找到创新的资本模式，用杠杆效应放大资本功能。

Q17：在高不确定性时代，我该用什么方式为我的生意找到钱，并且不稀释我的控制权？

先给你一个观点：

传统金融最擅长服务的，未必是最真实、最广泛的商业世界。

传统融资只有两条路：

股权（稀释控制权，依赖IPO退出）和债权（需要抵押，刚性兑付）。

但是，对于大量中小微企业，特别是线下门店、服务业，这两条路都走不通。

前港交所总裁李小加提出了“第三种金融范式”——现金权：

直接从被投企业营业收入中按比例获取每日现金流回报。

逻辑其实很简单：我不是借钱给你，也不是买你的股份，而是“投资”你的未来收入。你每天的收入，按约定比例分给我。你赚得多，我分得多；你赚得少，我分得少。

这对创业者的意义：

1. 不稀释控制权：你还是100%的老板；

2. 风险共担：生意好就多还，生意差就少还，赚不到钱，也不用“催债”；

3. 灵活性高：投资期限可以和生意周期匹配。

对于线下门店、加盟商、服务业态来说，这可能是一条全新的融资路径。

作为“第三种金融范式”的开创者，李小加可能是最适合回答这个问题的人之一。作为前香港交易所行政总裁，他在港交所任上推动了沪港通、深港通等重大改革，无疑是全球金融界最懂“资本流动”的人之一。更难能可贵的是，他不是只懂传统资本逻辑，而是真正在重新定义“什么是好资产、什么是更适合实体经营者的资本方式”。

注：本课还在打磨中，实际内容以最终上线为准

Q18：未来产业里，哪些赛道最值得提前布局，怎样判断它们的投资价值？

很多投资人看不懂硬科技项目，是因为缺乏底层认知框架。

先给你一个核心判断：未来的创新，将以“AI × 生物 × 材料 × 能源”的交叉融合方式发生。

为什么这么说？

单一的AI创新（比如一个更好的大模型）已经进入红海。

但“AI+生物”（用AI设计新药）、“AI+材料”（用AI发现新材料）、“AI+能源”（用AI优化能源系统），这些交叉领域还是一片蓝海。

判断技术投资价值的标准不是“技术是否先进”，而是“是否跨越死亡之谷”——

从实验室（0到1）到商业化（1到100）的那道鸿沟。

具体判断维度：

• AI4S：看AI是否能解决生物、化学、材料学的“设计-建造-测试-学习”闭环，比如晶泰科技用AI设计蛋白质；

• 量子计算：看技术路线（超导、离子阱、中性原子）的工程化进度，以及是否有“杀手级应用”（如药物研发、金融建模）；

• 生物制造：看“细胞工厂”能否把实验室的菌种放大到工业级生产，成本是否低于化学合成。

所以，未来产业的投资价值，不取决于它听起来多前沿，

而取决于它能不能形成底层科技突破 + 工程化路径 + 商业化时点这三者的合力。

听起来越大的机会，越要具体拆回这个判断框架里。

马睿的优势，是他同时有政策（参与国家政策研究编制）、学术（卡内基梅隆大学博士）和投资（峰瑞资本合伙人）三重视角，所以他并不只讲“投什么”，也讲“怎么判断能不能投”——也就是如何识别技术是否正在跨越“死亡之谷”，哪些赛道有可能借助 AI4S、产业链和工程化能力率先爆发。

注：本课还在打磨中，实际内容以最终上线为准

第五站：我

升级底层操作系统

如果你此刻最关心的是：作为决策者，我自己是不是已经被时代和焦虑拖垮了？

最后看【我】。关注个人效能、心智模式、人生算法和职业素养，帮助你在不确定性中找到内心的秩序和力量，实现持续的自我进化。

很多创业者到了今天，最深的疲惫不是业务本身，而是持续高压下的内耗。

如果“我”崩了，所有的一切都将归零。

所以“我”这个板块，放在最后，其实也最根本。它主要解决 “个人 AI 素养不足、身心俱疲” 两个根因问题，帮你修炼 AI 时代的个人内核，成为企业最持久的增长动力。

Q19：作为一个非技术背景的创业者/管理者，我如何快速掌握 AI 并让它为我所用？

有一个答案非常适合大多数人：

别把“学AI”理解为补技术课，而要把它理解为升级你的工作接口。

为什么很多非技术背景的人迟迟迈不过去？

不是智力门槛，而是心理门槛。总觉得“这玩意儿得工程师会”“我不懂代码”。

给你一个反常识的观点：“不要学习AI，除非你遇到了真问题。”

什么意思？很多人学AI，是因为焦虑——

怕被时代淘汰，于是报各种课、看各种文章、学各种工具。

可学完之后，还是不知道怎么用。

但你要知道的是，2026年最大的红利就是“AI程序员同事”——

每个非技术背景的人，都可以通过自然语言指挥AI写代码、做工具、搭系统。不需要学Python，只需要学会“把业务问题拆解成AI能执行的步骤”。

具体三步：

• 拆解任务（IPO）：把大任务拆成输入（Input）、处理（Process）、输出（Output），告诉AI要什么，检查AI的输出，迭代优化；

• 重构流程：不问“我原来怎么做”，而是问“如果我有1000个实习生，我会让他们怎么做”；

• 极致浪费：用1000倍的算力冗余（让AI试错）换取体验突破。

这就是在培养“指挥AI”的元能力。

对管理者来说，AI素养从来不是知识储备，而是问题意识、任务拆解和调用能力。

谁能先学会“指挥AI”，谁就先拥有新的生产力杠杆。

作为最受欢迎的混沌领教之一，任鑫本人就是一个“懂代码的投资人”和“懂商业的产品经理”的罕见复合体。同时他还是高频使用AI解决真实问题的“超级个体”。他讲AI素养，不是从工程师训练营出发，而是从创业者和管理者最现实的使用门槛出发。他能用非技术背景的人听得懂的语言，讲清楚“怎么用AI”。

Q20：面对复杂、高不确定、强摩擦力的现实世界，我该怎样建立一个不会轻易崩掉、能长期自我修复的个人反脆弱系统？

这是所有问题里，最“向内”的一个。

为什么很多创业者掌握的方法越来越多，状态却越来越差？

因为他管理了公司，却没有管理自己。

因此，这个问题的核心不是“如何更卷”，而是提醒你先回到三个更底层的问题：

我是谁，我要什么，我怎么持续。

有这样一个框架也许可以帮你——

“To Be - To Choose - To Do”：

• To Be（存在）：定义你的幸福效用函数。不是追求财富最大化，而是定义“足够”——多少钱、多少健康、多少关系，你会感到满足？这是你的“锚”。

• To Choose（抉择）：在不确定性中配置资源。不All in单一选项，而是用“混合概率策略”——80%资源守本分（确定性），20%资源搏超额（不确定性）。

• To Do（践行）：建立自我迭代的递归引擎。每天做微小但正确的事，让结果反过来塑造身份（比如“我是跑步者”不是因为计划，而是因为今天跑了）。

当你将这套方法论应用到生活、工作的真实场景中（如财富、健康、关系），

本质上你就是在重建自己的内在秩序。

这道题的关键概念其实是“本分”：

守住能力圈，不嫉妒机会主义者的短期暴利。

在复杂系统中，“活得久”比“跑得快”更重要。当你的内心建立了“幸福函数”，外界波动就很难让你崩溃。

如果你觉得自己最近不是不会做事，而是心力已经见底，那这门课要放到优先级最前面。

作为《人生算法》作者、公众号“孤独大脑”主理人、知名投资人和连续创业者，喻颖正（老喻）也许是中文世界最擅于将数学、物理学第一性原理应用于个人成长的思考者。他长期研究“跨越时间的生存底层逻辑”，不讲鸡汤，而是基于概率论、熵减理论的“用算法思维讲人生”的理性派。

写在最后：这是一张创业者 AI 时代的认知体检表

写到这里，混沌君想再说一句：

我们当然知道，这20个问题，不能覆盖所有创业者的所有问题：这一篇文章也不可能解答你的全部困惑。

但它从方向到业务，从组织到资本，再到个人心力，刚好构成了一张供你在2026年自查的完整结构化索引。让你在混乱的时候，知道该先问哪类问题、先补哪块短板。

所以，混沌年度会员真正的价值，不是“你又多听了20门课”，而是你拥有了一套可以反复调用的结构化自查系统：

• 当你看不清风向，就回到【环境】；

• 当你增长停了，就回到【事】；

• 当你团队接不住，就回到【人】；

• 当你资源不够用，就回到【钱】；

• 当你发现外部问题都压到你一个人身上时，就回到【我】。

而且，混沌的课通常知识密度极高，从来不是“一门课只回答一个问题”。

每门课里，都藏着十几甚至几十个你可能还没想到、但迟早会遇到的“隐形问题”。

今天你带着一个问题进来，最后带走的是一整套新的观察角度和行动框架。

据此索引，按图索骥

混沌，陪你一起进化

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