封面图片由AI生成

过去一年，中国的AI创业版图里，年轻人几乎垄断了媒体的镜头。融资新闻里，“00后连续创业者”“95后AI应用公司创始人”是常见的报道母题，年纪小、团队轻、从辍学到融资的周期短到以月计。

AI正在改变创业竞争的排序。创业者之间的差距，可能不再来自谁更早掌握某项技术，而来自谁更清楚什么问题值得解决，什么方向值得投入。这也是为什么，一批创业多年、经历过至少一轮完整商业周期的创业者，成为一个值得观察的群体。他们被戏称为“土老板”“中老登”。他们积累的未必是某个时代的答案，而是在变化发生之后判断方向、做出选择的能力。老树就是这样一个样本。

一、一门赚钱的生意，为什么说关就关

5月，昆明。老树和合伙人老陆，关掉了一门当时仍在盈利的生意，一个运营了三年的信息竞赛培训班。

团队四五个人，8到12人的小班，单期收费三四万元，招生全靠口碑，长期排队候补。没有获客成本，没有现金流压力。放在整个教培行业的坐标系里，这样一家还能自然增长的机构，是少数的幸存者。

老树把它关了。

老树并不是一个标准意义上的教育创业者。他学物理，毕业后写小说、剧本和通俗历史读物，用过七个笔名。进入教育行业前，他是数字农业公司的创始股东。再后来，和初高中同学、在通信行业做了近二十年工程师的老陆，一起做起了AI编程教育。他的经历穿过中国创业者二十年间面对的产业变化：从内容产业到产业数字化，从教育培训到AI应用。

促使他关掉竞赛班的，是三个逐层显现的信号。

第一个信号来自课堂。学生识别题型、套用解题模型的速度越来越快，主动提问的频率却在下降。信息学竞赛考察的是学生能否快速识别模式、找到解法，但真实世界中的问题，通常没有标准答案。

第二个信号来自家长。咨询室里，家长的问题也在变化。从“孩子适不适合学编程”变成“能不能进白名单”“能不能拿奖”“能不能为升学增加筹码”。一门教育产品，从培养能力转向争夺一个结果。

第三个信号来自赛场。场上站着的是学生，较量的是学生背后的家庭资源，谁的设备更贵，谁请得起一对一的教练，谁能挤出更长的集训时间。老陆此前走访过北京、深圳的同行，得到的反馈是，一线城市的竞争烈度比云南更高，这是全国同频的资源竞赛。

对一家培训机构来说，这些变化并不会立即影响收入。但对一个创业者来说，需要判断的问题不是一门生意今天还能不能赚钱，是它未来是否值得投入。老树把这种模式比作温室栽培，所有养分集中投喂给一个指标，获奖率。植株长得又快又好看，代价是根系停止向下生长。一个可以验证这个判断的细节是，相当一部分获奖学生，拿到奖项之后，就再也没碰过代码。

于是他关掉了它。随之而来的，大模型成建制闯入编程行业，AI根据自然语言指令生成代码，过去需要程序员花费几个小时的工作在短时间内完成。他说，如果这时候还要花几年时间去记语法规则、背API、练操作细节，就像为了理解整片海洋，非要先记住昨天沙滩上一朵浪花的形状。

“变化刚冒头的时候，你得看得出哪些趋势还在生长，哪些已经死了。”这本事没法一次学会，得一直验、一直改。物理、文学、农业、教育，现在是AI，只看行业标签，这是一份缺乏连续性的简历。但换个角度，看他修正判断的过程，会看到一条清晰的主线：别人有“技能恐慌”，他没有，他积累的是一种穿越各个领域后留下来的判断力。

关于AI时代，流行的说法是经验会迅速沦为路径依赖，变成负资产。这句话说对了一半。贬值的从来不是经验，是那些停止更新的经验。留在真实世界里、肯不断修正判断的人，这一轮反而拿到了一张新船票。

老树当初关掉竞赛班时看到的问题，所有人挤破头去够同一个可量化的指标，反而把更值钱的东西挤丢了，这时候正在AI这个更大的行业里重演。老树做出的第一次判断，停止一门还赚钱的生意；第二次，他把这种判断带到了一个完全陌生的领域：写代码。

二、一行代码没写，怎么做出一个真产品

老树的团队上线了一套招聘与用工管理平台。

临工找工作、查看岗位、在线签约、查询薪资；企业发布岗位、筛选人员、管理合同、完成结算；平台负责审核企业、处理异常。放在三年前，这套系统标配是一支完整的软件团队。产品经理定义需求，前端做交互，后端搭系统，数据库工程师维护数据，测试反复验证，缺一不可。

老树说，这一次，团队一行代码都没写。

整个开发过程，他们一直在和AI对话。描述需求、拆解流程、修正逻辑、调整Bug，反复迭代。对于这种Vibe Coding的方式，多数人把它理解成“不会写代码，也能做软件”，老树觉得这个理解说对了表面。招聘管理平台的需求，来自他过去参与产业项目时看到的真实问题。AI降低的是实现成本，决定产品形态的，仍然是对业务现场的理解。

他打了个比方，多数人以为程序员是施工队，其实一个项目里最稀缺的从来不是施工队，是图纸。哪里是承重墙，哪里能开门，水电怎么走，哪些地方不能动。图纸没画清楚，施工队再专业，也只能边猜边盖，开发越快，返工越多。Vibe Coding改变的不是AI替人施工，是普通人有机会自己画图纸。这件事，比会不会写代码更重要。

对老树来说，做产品和做教育，面对的是同一类问题。很多学生并不是不会使用工具，而是不知道自己究竟要解决什么问题，这也是老树反复强调“产品化表达”的原因。标准化训练把被定义好的问题作为起点，题目是什么、条件是什么、答案是什么。真实世界通常反过来，先出现的是一个模糊的处境，问题本身还没被定义，更谈不上答案。这一步想不清楚，工具再强大，只是在批量制造无效产出。

团队做过一个适老化项目，最初孩子们的方案都很像，智能家居、自动报警系统，听着挺唬人，一追问给谁用？不知道。什么时候用？不知道。为什么非要这么做？说不清楚。老师把问题拉回真实生活：一个老人半夜起床，最容易出什么事？孩子们开始观察、讨论，想象那个真实会发生的夜晚，摸黑下床，找不到开关，容易摔倒。想清楚这些，才开始设计灯光、传感器、报警模块。技术不是起点，是被推导出来的答案。

老树后来把这种判断带回团队管理。招聘时最先问的不是学历，是“你做成过什么”。他会关注简历里的那些动词：做过什么项目，解决过什么问题，对什么结果负责，而不是参加过什么、学习过什么。一个人的判断力，最终要靠做过的事情来证明。

每一次技术进步，都会改变着力点，但有些能力始终有效。2005年前后，中国互联网比拼的是商业模式和融资速度，谁能扩张得更快，谁就赢；2012年前后，移动互联网进入产品时代，用户体验、留存、增长曲线，成了新的竞争变量。今天，AI正在改写的，是产品从想法到落地的整条链路被压缩，定义问题、设计方案、工程实现、上线验证，不再是完全分离的环节。一个真正理解问题的人，有机会直接参与产品的形成。老树说，“AI把所有人重新拉回了考场。”

经验无法替一个人回答新问题，但会影响他面对新问题时的选择。它帮助一个人在变化里判断什么值得做，什么方向值得一试，哪件事该放弃。

三、一个创业者，如何保持不过时

第一件事是持续进入陌生领域。

他说自己毕业后才开始学各种东西，但老树不觉得这是跨界，他只是对没接触过的东西感兴趣。多数人理解跨界是在原有能力上叠加新技能；老树的跨界，更像是进入一个陌生领域，从头建立对它的理解，写小说要理解人的情感，做教育要理解人的成长，做农业要理解土地和供应链。

一个人的价值，过去很大程度上来自专业深度；但当AI可以在几秒内调用几乎所有公开知识，专业边界已然松动。重要的不再是一个人知道多少，而是面对一个完全陌生的问题，他能多快建立起有效的理解，能不能把不相关领域的经验关联到一起。大语言模型的底层是自然语言，而语言正是一个人理解世界、组织经验的方式。过去，表达能力决定沟通效率；往后，它可能直接决定一个人的创造能力。

第二件事是和真实世界保持接触。

老树聊教育时，总会绕回一个词：真实世界。他说现在的孩子知道很多知识，却很少观察一棵植物怎么长出来；知道很多答案，却很少经历一个问题被解决的全过程。“感官没有充分打开，怎么会对世界有兴趣呢？”

特德·姜的小说《降临》里，人类面对未知文明时，最终承担理解任务的是一位语言学家。表面看重点是语言，更深的问题是：一个人有没有能力进入另一个世界，而不只是获取关于那个世界的信息。这大概是AI和人之间，目前最真实的分界线。AI可以告诉你一株植物叫什么，但没法替你产生对它的兴趣；能总结一本书讲了什么，没法替你经历读完之后那种莫名的触动；它能生成一份方案，但没法替你承担方案失败之后的后果。

老树喜欢一种植物，苔藓。他说自己像一棵树，而树喜欢苔藓，因为苔藓的特点是慢，它不挑环境，石缝里、墙角边、潮湿的树皮上，有一点点条件就能活，甚至能一点点把石头风化成土壤。他觉得很多人的焦虑，来自一种错位的比较。所有人都在拼命追求快，学更多工具，练更多技巧，要更快的反馈，但管用的能力，往往来自慢下来之后的观察、积累和试错。

第三件事是坚持“先定义问题，再等答案”。

“我们是甲方，不是乙方。”多数人面对AI的第一反应，是学工具、背提示词、想着让AI替人完成什么；老树认为更重要的问题是，你到底想解决什么。AI能替一个人完成大量具体工作，前提是这个人自己清楚目标在哪，知道什么问题值得解决。否则AI越强，人反而越容易被工具牵着走。他讲“主控性”，不是控制AI，是先控制住自身方向。一个人得先是提出问题的人，才有资格做承担结果的人。

第四件事是把经验变成表达。

一个创业者多年攒下的行业判断，一个老师摸出来的教学方法，一名管理者对组织运行的理解，这些东西有价值，但很难被复制，传递给别人。AI出现后，经验有了被拆解、被表达、被重新组合成的可能。

老树觉得产品化表达至少包含三层：一层是用户思维，不是“我要提供什么”，是“别人用完之后到底发生了什么变化”；一层是结果意识，不是完成了一个动作，是确认这件事有没有产生价值；还有一层是结构化表达，因为往后一个人的协作者不只是人，还有AI，你的想法有多清晰，直接决定了你能调动多少AI的能力。

回看老树这几十年，一直在做同一件事：把脑子里的理解，变成真实世界里能被别人用上的东西。有价值的经验，从来不只是过去发生过什么，而是一个人能不能把经历过的一切，转化成下一次创造的能力。

AI会让更多人拥有创造的工具，但最终决定差异的，仍是谁保有一份面对复杂问题，寻找答案，并为结果负责的耐心。

商业世界永远会奖励新鲜，也会重新发现那些被低估的东西。AI、融资、新应用成为创业叙事里的主角。与此同时，还有另一群人，他们创业多年，经历过至少一轮完整周期，见过行业繁荣，也经历过市场退潮。他们的价值，不在于知道更多旧答案，而在于面对新问题时，依然能做出判断。《老登商业局》想记录的，就是这些穿越周期的创业者。我们关注他们的选择、失误与坚持，也寻找那些经过时间验证、依然有效的商业判断。