估值百亿CEO的自我革命：为何我要砍掉会议、重写代码，并强迫员工"浪费"AI算力？

📝 创作说明

• 选题方向: [ICEO革命：Airtable创始人的AI原生重构法]
• 评分: AI相关性 48/50 + 故事性 45/50 + 加分项 15/20 = 总分 108/120
• 字数: 2350/2500字
• 核心价值: 揭示了在AI时代，传统SaaS巨头如何通过"创始人重回一线(ICEO)"、"快慢思考组织架构"以及"暴力使用AI算力"来实现企业的二次创业。

正文内容

几年前，推特上曾疯传一条关于Airtable的"讣告"：有人列出一堆数据，信誓旦旦地宣称这家估值百亿的独角兽公司"已经死了"（RIP Airtable），说他们融资过多却深陷泥潭。

虽然那条推文的数据全是错的，甚至后来不得不发文更正，但它击中了Airtable创始人Howie Liu内心深处的一个隐忧。作为一个掌舵13年的CEO，他发现自己正面临一个比"谣言"更可怕的现实：AI不是一次简单的技术升级，而是一场由于范式转移引发的"灭绝性事件"。

如果你今天从零开始创立一家拥有同样使命的新公司，你会怎么做？如果你的答案和现在的做法完全不同，那你就有大麻烦了。

面对这场危机，Howie没有选择躲在幕后做战略PPT。相反，他做了一个令所有高管震惊的决定：砍掉大量管理会议，重新打开代码编辑器，把自己变成公司里AI算力消耗最大的"败家子"。

这是一场关于"ICEO"（作为独立贡献者的CEO）的自我革命。

并不是所有CEO都敢"革自己的命"

Howie Liu并不是那种典型的西装革履的职业经理人。13年前，他亲手敲下了Airtable的第一行代码，致力于让普通人也能像程序员一样构建软件。

但在公司成为百亿美金巨头后，他陷入了"成功者的陷阱"。按照硅谷的传统剧本，作为成熟公司的CEO，他不应该再碰代码，不应该再纠结产品细节。他的工作变成了"规模化管理"——雇佣高管、划分泳道、像管理工厂流水线一样管理软件开发。

每个人都在自己的格子里做增量优化：搜索团队只管优化搜索，移动端团队只管优化App。虽然效率看似很高，但那种"整体性的魔法"消失了。

直到ChatGPT横空出世。Howie意识到，以前那一套"工厂模式"在AI时代彻底失效了。当Cursor和Replit这样的AI原生工具能让一个实习生在几天内做出一个完整App时，Airtable如果不进行彻底的"再创业"，就真的会像那条推文说的一样——死掉。

于是，这位30多岁的亿万富翁，决定重新变回一个"实习生"。

只有亲手尝过汤，才知道缺什么佐料

核心冲突在于：你无法在1万英尺的高空指挥一场地面巷战。

Howie发现，在AI时代，管理者和产品细节之间的距离被无限拉大了。以前你可以看报告说"我们要增加搜索功能"，但在AI时代，如果你不亲自上手去"玩"模型，你根本不知道现在的LLM（大语言模型）能做到什么程度，也不知道它的边界在哪里。

"如果不亲自参与熬汤，你就无法尝出汤的味道。"

他面临的困境是双重的：

1. 内部阻力：公司已经习惯了按部就班的节奏，如何让几百号工程师和产品经理像创业第一天那样"野蛮生长"？
2. 认知时差：AI技术每周都在迭代，传统的"季度规划"完全跟不上节奏。

他必须打破自己亲手建立的"管理层级"。

转折点：成为全公司最"浪费"的人

转折发生在Howie决定"暴力使用"AI的那一刻。

他不再满足于看下属的汇报。他开始亲自调用Airtable的AI接口，疯狂地跑数据。他自豪地宣称："我是全公司，甚至可能是全球范围内，Airtable AI推理成本最高的用户。"

他会为了一个战略洞察，花费数百美元的API成本，让AI去跑一整年的销售通话记录。在财务看来，这简直是疯了——一个人一小时就烧掉了几百刀。但在Howie看来，这比花几百万雇佣麦肯锡咨询要划算得多。

这不仅仅是使用工具，这是一种信号：CEO正在重新下场干活。 他开始用Cursor写代码，用Replit做原型，用Midjourney生成素材。他不再是一个审批者，他重新变成了一个Builder（建设者）。

方法论拆解：如何在AI时代重构你的工作流

Howie Liu的这场"ICEO革命"并非只有激情，他不仅重塑了自己，也重塑了整个Airtable。以下是他具体落地的5个关键步骤，每一个都值得你直接抄作业：

第一步：建立"快思考"与"慢思考"的双模组织

这是Howie最精彩的组织架构创新。他意识到，传统的统一开发节奏会拖死AI创新。于是，他引用丹尼尔·卡尼曼的经典理论，将研发团队一分为二：

1. 慢思考团队（基础设施层）：

   • 任务：负责底层架构、数据库稳定性、大规模数据处理（如HyperDB）。
   • 节奏：深思熟虑，追求极致的稳定和安全。这不是一周就能上线的东西，需要长周期的规划。
   • 目标：确保存量的企业级客户（如大银行、大公司）不出乱子。

2. 快思考团队（AI平台层）：

   • 任务：负责所有AI相关的新功能，比如AI Agent、生成式App构建。
   • 节奏：按周发布。这帮人必须像创业公司一样，甚至像Cursor这样的AI原生公司一样快。
   • 目标：捕捉AI技术的每一次突破，迅速转化为产品功能，制造"Wow"时刻。

你的行动指南：不要试图让整个公司都变成"疯狗模式"，那样会崩盘；也不要让所有人都在"养老"。把探索型业务（AI）和守成型业务（基建）彻底在组织架构上切开，给AI团队无限的开火权。

第二步：强制性的"玩耍时间"（Play Time）

Howie发现，员工用AI往往是为了"完成任务"，这完全错了。为了改变这一点，他下了一道死命令：

"如果你想取消一天甚至整整一周的所有会议，只为了去玩遍每一个你觉得可能跟Airtable相关的AI产品，那就去吧！"

他要求团队不要只看TechCrunch的文章，不要只看推特上的Demo视频。你必须去下载、去注册、去付费、去亲自上手。

• 案例：Howie自己为了测试AI视频生成，周末花时间用ChatGPT写了一个搞笑剧本，然后用HeyGen生成数字人，最后剪辑成片。他不是为了做网红，而是为了搞清楚现在的多模态模型到底能把工作流整合到什么程度。

你的行动指南：给你的团队（也给你自己）发一张"免死金牌"。每周哪怕半天，允许不做任何产出，纯粹地测试最新的AI工具（Claude 3.5, Gemini 1.5, Sora等）。只有在"玩"的过程中，你才能发现真正的商业机会。

第三步：用"暴力算力"换取"顶级洞察"

这是Howie最反直觉的操作。大多数人都在想怎么帮公司省钱，怎么优化Token成本。Howie反其道而行之。

他经常执行一种"Map-Reduce"式的AI任务：

1. 把过去一年几千份销售通话记录全部导出来。
2. 因为上下文窗口限制，先切片，让LLM分别总结每一段。
3. 再把所有总结汇聚起来，让更高级的模型（如GPT-4o或Claude 3.5 Sonnet）进行宏观分析。
4. 提问："我们的产品痛点到底在哪里？""客户提到的竞品有哪些变化？"

这一套操作下来，可能一次就要花掉几百美金的API费用。但Howie认为，这相当于拥有了一个不知疲倦、阅读速度无限快的超级幕僚长。

你的行动指南：别在AI算力上抠门。对于高价值的决策信息（如用户反馈、市场调研），要敢于投入算力。哪怕花$500换来一个关键的产品改进方向，也是血赚。

第四步：消灭"纯粹"的PM和设计师，全员"独角兽化"

在Airtable的AI团队里，传统的角色边界正在消融。Howie提出了一个激进的观点：未来的产品团队，每个人都必须是混合型人才（Hybrid）。

• 产品经理（PM）：不能只写文档（PRD）。你必须会用AI工具做高保真原型，甚至直接生成可用的前端代码。
• 设计师：不能只画静态图。你必须理解AI的底层逻辑（Tool Calling, Context Window），因为AI产品的核心体验在于"交互"而非"界面"。
• 工程师：不能只懂代码。你必须具备产品思维，因为AI已经把写代码的门槛降到了地板上，你的价值在于判断"造什么"。

Howie直言："如果作为PM，你不能变成一个混合型的原型设计者，你在未来就会很麻烦。"

你的行动指南：如果你是PM，现在就去学Cursor或v0.dev；如果你是开发，去补习设计心理学。AI拉平了技术门槛，你必须在技能树上横向扩张。

第五步：用"Vibe Coding"替代PPT汇报

Howie现在极度反感看PPT或长篇文档。他要求团队：别告诉我你想做什么，做出来给我看。

在过去，做一个功能演示可能需要工程师开发一周。现在，利用AI代码生成工具（Vibe Coding），一个PM可以在下午就搓出一个能跑的Demo。

• 场景：Howie想测试一个新的"营销落地页"想法。他没有找设计团队，而是直接用Replit生成了网页，用AI生成了文案和图片，直接发给团队一个可交互的链接，而不是一份需求文档。

你的行动指南：把"原型"作为沟通的第一语言。当你有一个想法时，用AI花30分钟把它变成一个可点击的网页或小程序。这比开10次会都管用。

理论升华：从"创始人模式"到"ICEO"

Howie的实践，其实是硅谷最近热议的"创始人模式"（Founder Mode）的具体落地。保罗·格雷厄姆（Paul Graham）和布莱恩·切斯基（Brian Chesky）都提到过，随着公司扩大，创始人被教导要"放权"，这往往导致平庸。

Howie更进一步，他提出了ICEO（Individual Contributor CEO）的概念。这不仅仅是"微观管理"，而是"微观参与"。

在AI时代，由于工具的赋能，一个个体（哪怕是CEO）所能掌控的复杂度和产出量是指数级上升的。CEO不再需要通过层层科层制来获取信息，他可以直接与数据对话，直接与代码对话。

正如Howie所说："我们都是基于不同语料库训练出来的LLM。不要只听别人的建议（输出），要去查看他们的思维链（Chain of Thought）。"

局限性提醒：不要为了细节丢失大局

虽然Howie极力推崇CEO下场，但这并不意味着你要去干涉每一个像素的颜色。

• 适用边界：这种模式最适合产品驱动型（Product-Led）公司，尤其是处于技术变革期的软件公司。
• 不适用场景：如果你的公司是重运营、重资产（如物流、制造业），或者处于极其稳定的收割期，CEO过度关注代码细节可能会导致战略失焦。
• 风险："快思考"团队可能会制造大量的技术债务，必须依靠"慢思考"团队来兜底。如果你只有快没有慢，产品可能会变得极不稳定。

金句收尾

Howie Liu用他的亲身经历告诉我们，AI时代的生存法则只有一条：要么重塑自己，要么被重塑。

就像他最后说的："现在是有史以来成为'构建者'（Builder）最好的时代。那些以前需要像黑魔法一样去钻研的技术壁垒，现在都消失了。你和你的梦想产品之间，只差一个Cursor的距离。"

别再开会讨论AI战略了。这个周末，取消所有约会，打开电脑，去写你的第一个AI App吧。