
公司白山万能胶厂家,用三年时间让全员学会写代码——包括那些从没碰过编程的运营、市场、内容同学。
这是风行在线 CEO 易正朝给出的个反常识判断:
你的主业是什么不重要,AI 时代真正的公共基础设施,是 Coding。
在本次 2026 AIGC 产业峰会上,他给自己的公司贴了个有意思的标签——二名。既不是钱探路的开荒者,也不是观望等待的落伍者,而是那种看清向之后,快速价比跟进的实践派。
三年 AI 转型,风行利润增长 10 倍。但他说,功劳不该在 AI 头上,那是近年多才渗透进来的事。
真正撑起这份业绩的,其实是件很多人忽视的事:把 AI 编程的能力,从工程师到了每个离业务近的普通员工身上。
他还带来了几个直接的判断:
为什么对大部分企业来说碰模型是不理的?为什么个人提可能是组织的灾难?为什么 Agent 再强,也不是真正的核心杠杆?
以及个他反复强调的警示:AI 大的作用,是放大自嗨。
为了完整体现易正朝的思考,在不改变原意的基础上,量子位对演讲内容进行了编辑整理,希望能给你带来多启发。
AIGC2026 是由量子位主办的行业峰会,近 20 位产业代表与会讨论。线下参会观众千人,线上直播观众近 400 万,获得了主流媒体的广泛关注与报道。
核心观点梳理
"坚信 AI,不碰模型",卡位中间层同样能赚钱。
论主业是" AI+ 什么",底层的公共基础设施定是 Coding。
从"面向岗位"转向"面向任务",单兵太强而组织不适配是场灾难。
企业不应追求成为员工的容器,而是撬动群体智慧的"众创杠杆"。
创作与消费的边界已消融,提 AI 放大"自嗨",解药只有交付结果。
以下为易正朝演讲原文:
大文娱与 AI 的"现实想象力"
大上午好!刚刚总说企业分为三种:名、二名、三名。
我现在是二位上台的,是二名白山万能胶厂家,实际上风行在企业归类里面也是二名,既不是探索者,也不是落伍者,像是个快速价比去实践的企业。
我今天分享的主题是"AI 编程和 AI ",用了个很核心的关键词是"众创"。
风行作为企业,做很正常,但是为什么会先说编程?我们做编程的时间要远长于做 AI ,大概有三年多的时间在用 AI 编程改造企业整体的经营。
AI 是在近年多的时间才真正渗透到业务中去。这个反差可能是很多企业要面临的思考,虽然我们主产业可能是 AI+xxx,但是公共的东西定是Coding。
在讲 Coding 之前,先讲讲大文娱和 AI 的结,我用了个很矛盾的词——"现实想象力"来总结下这个产业。
先它比较有想象力,成长空间很大,另面它也是非常现实的,给产业带来了很多实际的业务成长。
我请 AI 做了四张图:张图大文娱 AI 的速演进,有需求,有技术的跃迁;二张图重视时代机遇和未来途径,侧重在时间轴上;三张图是把前面两个好像结在起了;四张突出让视听被世界看见,关注出海。
其实这是 AI 键生成的,这就是所谓的共识,这些共识不是今天分享的。
我从我个人的角度,给大分享下我们在 AI 域的些启发。
AI 带来的模式颠覆与"众创"然
AI ,确实给行业带来很大的变化:
是让的门槛低了。
短剧的成本从真人短剧的百万降到精品 AI 剧十万,如果是制作成本低的,力成本会在万以内,整个成本大幅下降了,同时让很多人有机会进入这个域,所以它的成本和门槛大都幅下降了。
另面带来的挑战很大。
这是因为供给变得大丰富,当个月平台上架的内容过四万部的时候,这远大于传统影视剧的供给,这时候怎么出精品,对创作者的要求变得。
二是短剧不仅仅是短剧,它的形式可以从网文到IP 形象,这是前面的生产原材料,到后面互动内容和游戏,这是衍生品,所以链条可以发展得很长,AI 可以带来多的机会。
三是 AI 给产业带来的不只是创作,多是经营。企业怎么使用 AI 经营文娱,应该是个大的落地关键点。
四是作品本身是想象力的筛选,所以我们认为众创是然的选择,这几乎是常识。
五是不管是 AI 的编程还是 AI 的,人很容易陷入其中,沉迷其中。
所以好的面是创作和消费的边界可能会消融白山万能胶厂家,创作过程本身就是在消费;坏的面是人容易沉迷其中,不能自拔,可能 vibe coding 的同学们也会对此会有感触。
动企业 AI 化的五大战略选择
风行在线作为个实践型的企业,我们把自己归为AI 应用型企业,我们过去几年的 AI 之路,有五个向的选择给大做个分享,也希望能为大提供些启发。
这里先分享下我们 AI 升的些结果。
近三年我们做了很多产品,包括各种类别,可能大都没怎么听过,我相信短剧圈子的朋友可能会接触多点,但是非短剧圈的朋友,对橙星梦工厂、橙星、小剪刀等这系列产品,还有Fun 系列产品,不定听过。
这是 AI 企业的特点,就是做产品相对比较容易了,但是想成为大众型产品的难度其实变得大。
我们跟 MaaS 大厂做了很多背靠背的作,多了很多大厂的 AI 朋友圈,另外我们有过 50 万的业创作者,这个构建了我们过去三年 AI 转型的基座。
重要的是确实拿到了些结果,在过去三年,我们的利润增长过 10 倍。兆驰集团的市值近也到了600 亿,兆驰市值和风行的利润不是直接关系,但也肯定有些关联。
这些结果的背后,过程中,我们有五个选择,是坚信 AI,不碰模型。
模型是件挑战太的事,除了大厂,也有垂直类模型做得非常好的企业。但对于大部分企业来说,自己做模型,自己碰模型,应该不是非常理的选择。
我们的身份是什么?我们多把自己定位是MaaS 服务商和大文娱的产业之间的中间业务连接者。
从产业链金字塔来说,上面是力和 MaaS 供应商,下面是应用服务商,再下面是应用的消费,所以这个金字塔选择个切入点,比如在二层去做,其实面已经足够大了。
二是AI 漫剧是非常火的赛道,这个赛道也不是 AI 的全部,以我们为例,不到 10 的占比,其实 AI 和结有很多,PVC管道管件粘结胶有影视本身的短剧化,有商业和娱乐,业务的范畴是很广的,而且 AI 在哪些域能够发挥 AI 优势结服务创新,这本身也有很多可拓展的空间。
三是刚刚开篇提到的,虽然我们是 AI 公司,但我们成于AI 编程。
说到人均 Token 消费量,以我自己为例,我大概每天个人 Token 消耗般都在1 个亿以上,作为 CEO 天天去 Coding 有点不务正业。其实大部分我写的也不是生产系统,般写 demo,写完之后交给团队去完成商业产品。
另外面,我们也给全员做 AI 培训和 AI 落地。
作为企业,我们过去几年没有说全员 AI ,但我们会全员 AI Coding,近用的工具多的已经集中到 Codex,大都经历过整个 AI 工具的系列的演变。
我们的培训不仅仅是针对工程师,多是针对非工程师。
非工程师离业务近白山万能胶厂家,因此当 AI 应用在些确定很的业务升(包括业务场景增强)中时,所产生的影响力和直接果,能带来的率提升。
四是个体虽然很重要,但是放大组织的能力重要。
在个体层面,AI 让岗位的边界变得比较模糊,越界是常态,所以我们有个基本的逻辑,原来是面向岗位去分工的,我们现在整个组织的调整是面向任务去设计。
在面向任务做组织切片的时候,关注怎么产出结果,个人做什么任务,组织怎么调整。
我们把人也分成三类,类是"老法师",类是原生 AI 的年轻人,还有类连接者,这三类人的能力可以被 AI 放大。
个体在 AI 时代要放大的能力是意图的表达,以及提问和调度、使用 AI 的能力,以及品味和判断,包括跨域的融创新。
关于企业组织,如果组织不适配,其实个人的能力再强,某种意义上也是灾难,因为个人太强,组织不适配,看上去单环节提了,但组织整体并没有提,而且还产生了很多矛盾。
所以组织怎么面向任务改变?
减少链式结构,增加任务向的组织形式,以及建立新的基建,这些很重要。
还有非常重要的三点,这里简单说下,个是企业自身的记忆层,以及用户数据,和原生的 AI 流程,这些都需要靠自己去实践。
五是 Agent 虽然很强,但是众创才是我们的核心杠杆。
众创,本质上是将人和 AI 的智力资源变成生产力,起的作用是放大。
作为平台企业,我们提供的是智力资源、生产经营的环境、激励,我们对众创伙伴给予的激励是比较大的,80 的 Token是由我们承担,并且给予50 以上的利益分账,所以激励 + 工具 +Agent 资源,构成了企业提供的服务。众创的伙伴发挥自己的优势拿到结果。
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重要的是,众创伙伴与我们的平台形成个持续的工作式,并且完成持续的社会筛选。
我们认为 AI 企业不应该只追求成为员工和智能体的容器,应该是组织智力资源去撬动外部的群体智慧,去放大众创价值。
公司员工 + 数字员工 + 外部作伙伴,三种角形成了社会生态组织,而这三种角的持续协同,是我们的基本经营理念。
但也有个警示,AI 会放大执行,但是也会放大自嗨,这是不管你做 coding 还是做内容的时候,都很容易有的作用,解药是什么?
交付结果。
从"橙星系列"到" FunX 系列"的全民 Agent 生态实践
后简单总结下,我们在交付结果上的 AI 众创实践。
风行原有的产品我们叫风行系列,有很多在全网生态里做的小程序和账号,不只限于 APP 基本盘。
在这个基础上我们发展了橙星系列,有橙星梦工厂、橙星,主要做漫剧和分发,还有其他各种产品。
梦工厂过去年多积累了十万多个创作者,目前日产内容大概在3000 集左右,我们自有知识产权的 AI 短剧每月产出约 400 部。
刚刚提到了 80 的 Token 补贴和 50 的分润,通过激励,我们和众创伙伴起拿到这些成果。
橙星,有 40 万达人去进行影视的宣。这是我们橙星系列。
2026 年进入全民 Agent 时代以后,我们全位出了FunX系列,有 FunToken、FunOPC、FunStudio、FunClaw,几乎把主流热点产品在视听产业的结都落地成了我们自己的产品,这就是 AI 时代的机会。
我们的 FunStudio 主要做件事:自然语言开发 AI 视听应用,主要是围绕着视听的智能体,可以通过用我们的 Agent 开发个 Agent,并且主要围绕着视听域做了度的集成。
这里也有些 case,我们自己的 OPC,句话可以创作个属于他某个域的 AI 应用。我们也在 FunStudio 这个平台基础上,面向出海做了很多产品的孵化。
FunClaw 是我们企业经营的视听运营 Agent 解决案,这个解决案里主要是把堆内容创作分发变现的基建的活干了,让很多 OPC 和众创组织在做内容经营这件事情上,不需要干很多基础的活。
这里面很重要的点是任务向,因为 AI 怎么在企业落地,我们要关注的是任务的执行,让人机协同怎么有目标,然后授权,在这个授权基础上有反馈和验收,这反而是 AI 落地很重要的基建工作。
终的目的,是保护 OPC 的行动力,让 OPC 和众创伙伴能够注于干活,不要干瞪眼或者瞎转悠。
未来我们会继续放大作为企业在 AI 上转型上的实践,践行我们整个企业的使命:让创想自由流动,让 AI 触手可及。
后谢谢大!感谢量子位!
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— 完 —
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