我研究复利型企业
是如何建成的
我曾在Google Cloud从事企业AI建设， 之后联合创立了一家公司，最终以数亿美元被收购。 现在我写下我观察到的规律——那些经验丰富的操盘手如何用AI构建 能够跨越数十年持续复利增长的事业，而非昙花一现。
UF · NVIDIA · Google Cloud AI · 斯坦福商学院 · Orby AI · Uniphore
加州·库比蒂诺 · 在AI与企业的交汇处构建
我曾在Google Cloud从事企业AI建设， 之后联合创立了一家公司，最终以数亿美元被收购。 现在我写下我观察到的规律——那些经验丰富的操盘手如何用AI构建 能够跨越数十年持续复利增长的事业，而非昙花一现。
加州·库比蒂诺 · 在AI与企业的交汇处构建
早期接触了将驱动AI革命的硬件。学会了在芯片与软件的交汇处思考。
大规模构建AI系统。学会了大型企业如何真正地购买、部署和依赖AI。 后来成为我的核心竞争力的模式识别能力，从这里开始。
在这里，我学会了以十年为单位思考，而不是以季度。
离开Google去创业。把企业AI的判断转化为产品、团队和公司。 这个判断被证明是对的。
主导AI战略，构建下一代智能体平台。 用这一章节为下一章做准备。
来自企业AI一线的框架和真实经验。
一篇新论文展示了通过知识复利实现84.6%的token节省。核心洞察：token应该是资本投资，不是消耗品。
一篇新论文展示了代理在不更新模型的情况下自我改进。但更大的洞察是大多数企业没有利用的完整优化面。
一篇新论文测试了何时应该将多代理系统压缩为单个代理。答案是反直觉的：这不取决于任务，而取决于指标。
当你的Copilot代理发送邮件时，它使用的是你的身份。你的凭证。你的权限。Microsoft的Agent 365直到2026年12月才会解决这个问题。
Jensen Huang告诉Lex Fridman他认为AGI已经实现了。同一周，ARC-AGI-3发布。人类得分100%。最强前沿AI得分0.26%。两者都是对的。
一个随时间推移变得不可替代的判断模型。永久记忆、自主执行、 伙伴智能。不是一个应用——是一种存在。
Garmin同步、自适应训练、体重追踪。接近MVP阶段。 这个小赌注让我学习消费端的产品市场契合。
彻底重新思考企业如何构建和部署AI智能体。堆叠式SLM、 自我改进飞轮、以及一个让每次交互都让系统变得更智能的架构。
编排小语言模型，以极低成本超越前沿模型的表现。 路由层才是真正的产品。
覆盖每一次客户互动的实时对话智能。情感检测、实时座席指导、 将对话转化为竞争优势的洞察。
AI代理激活客户数据驱动个性化互动、编排营销活动、在每个渠道 最大化ROI。构建在AI原生的客户数据平台之上。
将知识层、SLM、AI代理和信任基础设施连接为一个平台。SLM飞轮、 代理架构和企业治理在此汇聚为一个完整系统。
每个工程团队都有口传心授的经验——那些不成文的规则和有效的模式。 Lore从AI编程会话中自动捕获这些知识，将其变成一个活的共享大脑。
基于角色的AI智能体，天生了解PM。对话优先的界面。 你跟系统说话，系统自动更新自己。
我想构建一个比我更持久的东西。不是一个产品——而是一个由想法、 信任和杠杆组成的复利系统，无论我在不在场，都能持续增长。
我有成功的退出经验、深厚的企业AI积累、斯坦福的人脉网络， 以及通达美国、中国和韩国市场的三语能力。未来十年， 我要把这一切同时投入。我写作，是为了让自己保持自律。
我在 LinkedIn 上发表文章，并在构建的过程中更新这个网站。