AI 短期是复杂制造机，不是效率工具
AI 让每个人都能写、能做研究，结果是更多邮件、更多演示、更多决定。Jim VandeHei 说，短期它制造复杂，只有主动删减才能拿回时间。
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六个月规划已经是幻想
Jim 说他以前嘲笑一两年、三年的规划，现在连六个月规划都觉得可笑——他只能对六到七周内的事有高置信度。他给了一个具体数字：六个月前 Axios 有 30% 到 40% 的流量来自 Google Search，现在掉到 5% 到 10%，涉及数百万用户，几乎是一夜之间发生的。他把这种状态叫 post-processable velocity：AI 世界的速度超出了人类理解它的能力。这不是抽象焦虑，是流量结构在几个月内被重写。
— Jim VandeHei大多数公司卡在 messy middle
Jim 把当前阶段叫 messy middle：公司开始用 AI、做原型、看到承诺，然后发现「我得把它接到我的数据池上」，比想象中难得多。他描述了一个分裂：硅谷的人觉得这是 1999 年，一切即将爆发；但 Toledo、Topeka、Oshkosh 的大多数人觉得「我就是在经营公司，AI 大概是那个新东西，员工在聊，我们迟早会用到」。引入任何技术到现有公司都难，因为要把它接到过去十年搭的笨重系统上。
— Jim VandeHeiAI 短期是复杂制造机
Jim 直接说，对大多数人短期而言，AI 是一个 complexity creation machine。机制是：现在任何人都能用 AI 写出不错的东西，任何人都能做深度研究然后丢进邮件发给老板。结果是所有人收到更多邮件、更多演示、更多想法——有些想得清楚，很多没有。于是「天哪，我现在要做更多决定」。这正是他写书的原因：怎么帮你删掉那些出于习惯和惯性在做的事，好去放大你真正想做的事。
— Jim VandeHei每周浪费 25% 是习惯不是能力
Jim 引用 The Economist 等的数据：平均每周有 25% 的时间花在本不该做、或对公司没有价值的事上，原因是习惯和惯性。他算了一笔账：25% 意味着每十年里有两年半被浪费掉。他强调 AI 现在不会解决这个问题——「我以为 AI 会让我们更高效，现在不是」。短期人们焦虑、困惑，而他认为你应该焦虑、应该困惑，因为这是活着的奇怪时代。
— Jim VandeHei先 confront，再 delete，最后 amplify
框架三步：confront 是心理动作，问「我为什么要做这件事」「这个会真的需要开吗」；delete 是删掉或说不；amplify 才是做你擅长、喜欢、能带来晋升或回报的事。Jim 说这套系统在 Axios 跑了两三年，效果是人更专注、更高效，但最重要的是更快乐。他举了「let's kill shit」会议：把领导团队叫来，花一两个小时列出所有蠢的会议、流程、产品，然后杀掉。Axios app 就是这么被砍的——几千万人来 Axios，但只有三万人经常用 app，维护成本却极高。
— Jim VandeHei决定做多了，做决定的能力就下降
Jim 说平均每人每天收到约 120 条短信、150 封邮件，这种精神压力被低估了。他引用脑扫描研究：你做的决定越多，做决定的能力越差，这叫 cognitive fatigue。所以除非减少要做的决定数量，否则你在真正想做的决定上表现不会好。他举了个人例子：把牙膏、除臭剂这类定期要买的东西设成 Amazon 自动订购，永远不用再想。这些小事加起来，决定更少、时间更多，才能去读书、去和人喝咖啡。
— Jim VandeHeiAI 不会取代记者，会取代通用顾问
Jim 说他不认为 AI 会取代记者，也不认为会取代大多数工作。他点名了一个会被取代的：generic consultant——AI 做通用咨询和商业分析已经不错。但对任何有热情的人，只要能把这技术当成自己具体工作的 force multiplier，并且用得很熟，就会没事，甚至更抢手。他判断，熟练使用 AI 在职场里很快会成为 table stakes。Axios Local 的扩张逻辑也在这里：用 AI 做分发、文案编辑等非新闻核心的后端工作，把成本降下来，然后雇几百名记者。
— Jim VandeHei别把商业模式押在第三方的善意上
Axios 与 OpenAI 有内容授权协议。Jim 的逻辑很直接：ChatGPT、Google、Anthropic 已经吃掉了互联网上所有公开信息，包括 Axios 写过的一切。所以只有两条路——像纽约时报那样起诉并指望赢，或者接受授权费。他判断 Axios 打官司赢不了，而且内容量不够大，即使赢了赔偿也不划算。他强调与 BuzzFeed 押注 Facebook 的区别：这份收入明天消失，公司整体表现不受影响。他的原则是：永远不要把商业模式押在一个对你的生意没有既得利益的第三方的慷慨上。
— Jim VandeHei给妻子建的 Claude 项目比医生更有用
Jim 在 Claude 里给妻子建了一个项目：输入她全部健康信息，再指定 AI 只从 Johns Hopkins、Mayo 等来源取信息，让它每两周看新医学文献，并在网上找症状相似的人做交叉比对。他说这比任何他见过的医生都好，直到他们最终去了 Mayo，才遇到能接近这个系统水平的医生。他自己的用法是把所有血检、MRI、家族史喂给 ChatGPT。他承认自己有 concierge doctor，会把结果拿去核对，医生每次都说「这相当不错」，甚至有一个医生现在用这套东西做大部分工作。
— Jim VandeHei原话 · 已逐字校验
I've always laughed at like year or two or three-year planning. I'm like, how the hell do you do that? But now I kind of laugh at six-month planning.
我以前一直嘲笑一年、两年、三年的规划，我想，你到底怎么做得到？但现在我连六个月的规划都觉得可笑。
Jim VandeHei6:07
I think for most people in the short term, it is a complexity creation machine.
我认为对大多数人来说，短期而言，它是一台复杂制造机。
Jim VandeHei9:10
Well, think of a 25%, man. That's two and a half years out of every decade that I pissed away doing things I don't want to do or shouldn't be doing.
想想那 25%，老兄。那就是每十年里有两年半，被我浪费在做我不想做或不该做的事上。
Jim VandeHei10:16
There's been tons of studies, tons of brain scans that show the more decisions that you make, the worse you get at making decisions. It's called cognitive fatigue, mental fatigue.
有大量研究、大量脑扫描显示，你做的决定越多，你做决定的能力就越差。这叫做认知疲劳、精神疲劳。
Jim VandeHei15:28
don't ever bet your model on the generosity of a third party that has no vested stake in your business.
永远不要把商业模式押在一个对你的生意没有既得利益的第三方的慷慨上。
Jim VandeHei25:47
I have found it to be astronomically better than any doctor I've ever met with.
我发现它比我见过的任何医生都好得多，好到天文数字级别。
Jim VandeHei28:51
You need to be that ruthless, constantly thinking about fewer, fewer, less, less, quicker, quicker.
你需要那么狠，不断想着更少、更少、更少、更少、更快、更快。
Jim VandeHei31:59
数字与实体
| Axios 来自 Google Search 的流量占比变化 | 从 30%-40% 降至 5%-10% | 6:07 |
| 平均每周被浪费的工作时间 | 25% | 10:16 |
| 平均每人每天收到的短信数 | 约 120 条 | 15:28 |
| 平均每人每天收到的邮件数 | 约 150 封 | 15:28 |
| Anthropic 高管给出的 AI 毁灭人类概率 | 10% | 4:07 |
| 特朗普支持率 | 约 40% | 1:04 |
术语
- post-processable velocity后处理速度
- Jim 自造词，指 AI 世界变化的速度超出人类理解能力。
- messy middle混乱的中间地带
- 公司开始用 AI、做原型，但发现要接入旧系统比想象中难。
- cognitive fatigue认知疲劳
- 做的决定越多，做决定的能力越差。
- force multiplier力量倍增器
- 把 AI 当成放大自己具体工作能力的工具。
- table stakes入场门槛
- 熟练使用 AI 很快会成为职场基本要求。
收听指南
适合正在把 AI 引入组织的创始人和管理者，以及被 AI 带来的信息过载压垮、想找回时间的人。
开头关于中期选举和数据中心政治毒性的部分，与 AI 效率主题关系不大。