“小而美”的公司是什么样子？在AI时代，创立于北美的Every为我们提供了一个全新的样板：全员15人，每年百万美元营收。每天一份简报，吸引10万付费订阅用户。两个人做起一款应用，全员都是AI工具的熟练使用者。

Every，以AI为助燃剂，将自身具备的能量燃烧到*。

对于AI，Every做到“干中学”

简单来说，Every这家公司的主营业务是做了一个AI题材“公众号”——每天发布一份AI行业新闻简报。而就是这样一门“小本生意”，却已经拥有了10万订阅用户，每年能创造百万美元的营收。对于一家仅有15人组成团队的公司，这是一份很不错的创业成就。

然而，我们对于Every的赞赏并不仅限于此。很显然，能够将这份简报做得风生水起，证明了他们对于AI技术的新成果有着强大的学习能力，对于AI产业发展的新态势有着敏锐的洞察力，但更令人兴奋的是，Every为我们展示了一种近乎于*的商业模式。

因为，他们不仅通过学习AI、分享AI来收取订阅费，也直接使用AI来提升制作这份简报的工作效率，乃至于亲手开发可商业化的AI应用——这里面，每一个环节都在为这家公司创造价值。

在Every，所发出的简报都需要通过Dan Shipper这位公司创始人兼CEO的亲自审核。选题有没有价值、开头怎么写、标题怎么起，以往，都需要在团队与CEO之间耗费大量的精力与时间。而通过对AI的即学即用，Every把Dan的日常反馈提炼成一套prompts（提示词），形成了一套文章审核系统。这就让团队在与真正的Dan进行沟通之前，可以先用AI系统来校验一次，预先接受一次符合Dan的标准的审核，从而整体工作流程高效了很多。

在Every，还专门设立了一个岗位——Head of AI Operations（AI运营负责人）。她会专注于发现团队在日常工作中所发生的重复性作业，并将其记录下来。从而，利用AI来研发一些公司内部小应用，形成工作流，将重复的流程自动化。如果不是有人专营此道，各个岗位上的伙伴很可能因为忙于处理手头的工作而无暇进行这种有利于效率提升的梳理与优化。重要而不紧急的事，往往会被无限后置。但Every认为，把这样的事抓起来是很有价值的，尤其是在有AI进行技术加成的情况下。

以往，我们很难想象哪个公司对内对外所做的每一件事都在为自身做加法，每一件事都在丰沛公司账目上的收益列表。因为有AI在身，Every让这个商业上的*闭环成为了可能。

假想有一家以种植、贩卖土豆来创收的公司，他们当然也可以在现有主营业务之外，系统性地学习相关的农业和市场营销知识，从而提高其生产效率和产品销量。然而这些学习的过程，大概率要成为这家公司的运营成本——多数情况下，他们应该也不会单开一条土豆种植和销售知识的付费业务线，而只能是让这些学习的经历成为主营业务的燃料。

而对于Every来说，则面对着截然不同的局面。他们学习的、售卖的、应用的，皆非某种实体，而是能溶解于万事万物的AI——学到即可用到，学到即可售出，学到即可创造。企业自己生产的产品，能在*时间反哺企业，如此近乎*的模式，似乎也只会发生在AI领域。

AI优等生的“暴论”

能在自己的公司把AI玩转到如此炉火纯青，源于创始人Dan的的确确是个AI的优等生，乃至忠实信徒。而如此长时间浸润在AI领域，也自然而然让Dan对于AI有了很多自己的理解。其中有的观点，看上去是相当犀利的“暴论”。

在“AI是否会导致许多人失业”这个避不开的议题上，Dan认为：AI反而会为人们增加很多工作岗位。比如，当下普遍认为，AI很快将足以胜任企业法务、客服等岗位。而这些岗位，则往往又是创办公司所需要设置的。

今天，因为用人成本的高昂，一些有想法、有能力的人或许正是因为被人工成本这道门槛挡在市场之外，无法开创自己的企业，将自己的才华与抱负付诸实践。如果AI的介入可以有效降低这些硬成本，就能让更多人把创业的想法变为现实。而越多的创业公司，也自然会为更广大的群体带来就业机会。

同时，原先做法务、客服的人，是否就要因此失业？在Dan看来，他们也完全可以借助AI力量的加成，凭借自己对这些专业领域的深度理解与深厚经验，将自己所能创造的价值指数级放大——一个无论多么优秀的客服工作人员如果只靠接打电话，其一天内所能服务的人群也是极其有限的。但如果把自己的专业技能通过AI来实现系统化和自动化，其放大效果是没有天花板的。

由此，Dan也延展出了他对于“人类+AI”模式的充足信心。他相信，这种模式要比人类单枪匹马出战，或完全依赖AI处理全程都更有优势——至少在目力所及的阶段是这样。比如一位医生，就目前的行业平均能力而言，其诊断能力很可能已经比不过AI。但是，如果是一位从医多年的医师，已经能够凭借丰富的临床经验进行一些精准的直觉判断，再辅以AI的强大算力，其诊断能力，乃至治疗方案的制订能力，无疑会再实现一个质的跨越。

Dan也必然对于AI有着一些哲学向的思考。今天，有人担忧AI会让人类大脑的一部分脑区变得迟钝。在Dan看来，人类的整个进化史、文明史，从来都处于“放弃一些能力以换取新的能力”的模式之中。

曾经，人类能够长途奔袭，捕猎动物。后来，随着生产力的进步，绝大多数人类不再需要做到这件事，也的确不再能做到这件事。但这种交换显然是值得的。正如曾经人们拥有极强的记忆能力，可以背诵长篇史诗——柏拉图就反对用书面形式记录知识，他认为这会削弱人们的记忆力。今天的人们可能连电话号码都记不住，但所能掌握、调用的信息，则是柏拉图时代人群的几万，乃至几百万倍。

AI会让人在某些方面“变笨”？或许是的。但或许，人类在那些方面本来就无需投入曾经的那么多脑力。Dan相信，未来这个世界的面貌足以让人们意识到，即便我们真的放弃了某些小小脑区的活力，换来的则是更大尺度上的生机。

AI就这样在Every内部生长

对于像Every这样一家与AI深度融合的公司而言，AI也势必在公司内部自由生长，并不断推进公司的自我进化。

Dan盛赞Claude Code这款编程任务优化AI应用。他津津乐道于自己的团队无论是否为工程技术人员，无论是否经常写代码，都可以把Claude Code给用起来。他相信，尤其对于非技术人员而言，Claude Code的价值被大大低估了。以往，这款应用对于不经常写代码的人来说有些“吓人”。但事实上，只要跨过“打开终端，输入命令”这个基础门槛，任何人都可以用日常交流用语对Claude Code提出自己的需求。

Dan还注意到，AI对于公司内的新人尤其具有重大意义。在过去，公司里的新人总是需要经过较长时间的磨砺，才能熟练掌握手头的基础工作，并逐渐向管理岗位演进——一个足够有想法的新人，可能就是因为文笔不够精良，就被长时间地困在基础岗位，无法施展自己真正的才华。而在AI的辅助下，有能力的新人们完全可以迅速跳过入门阶段，直接进入公司的中坚层级，早一点释放出自己更加高阶的能量。

在Every，“两个人研发出一款产品”这件事也被传为一段佳话。在一个名为Cora的内部团队中，核心成员Kieran与Nityesh提出了一个被称为“复利式工程”的理念。他们相信，每一项用以提升效率的任务，都还能被再度进行效率提升。换句话说，但凡是做过的事，下一次再做，就应该有更加省时省力的办法。

例如，在Claude Code的帮助下，大家所需要写的代码少了，取而代之的是更加简洁明了，更加人性化的“产品需求文档（PRD）”。而Cora团队则会就此去想：那么写PRD这个任务，是否可以被再度简化并提效？何不写个prompt，让它能够理解我的想法，并更加快速地生成PRD？如此持续迭代，曾经为提升效率而设置的流程也会变得更加有效率。整个项目就在AI的辅助下，像雪球一样滚了起来。

这样一款能带给人无限憧憬的增效产品，就由Cora团队的两个人做出来了。在私测阶段，这款产品就已经有了2500个活跃用户，且每天处理着几百万封邮件。而这，还仅仅是这家15人公司产出的众多效率产品中的一款。

也就在若干年前，人们还在探讨“专才”与“通才”的优劣。在Dan看来，AI时代的人已经可以跳脱出固有的人才分类框架。毫无疑问，AI本身正是传统意义上的“通才”，并且还是极其优秀的那一类。一个人只要能够做到与AI进行顺畅的沟通，就相当于随时拥有了一个由成千上万名不同专业博士组成的智囊团。而在这个近乎于全知全能的智囊团的护佑下，人类作为主体，完全可以把自己的所专所长发挥到*。让天地间的一切知识，都成为自己所从事专业的养料。

这是Every所秉持的哲思，也是其正在践行的理念。