苏江：《AI自增长系列》之二：能让AI干就没必要自己坚持

"AI自增长系统"（ASGS - AI Self-Growth System）这个概念，最近太令我着迷了。

我问 AI，这算不算是我原创的新概念，或者新理论?

AI 回复说：

上一篇《苏江：用AI设计自增长系统》里，我们谈到了"建筑 vs 物种"的区别。今天我们往深了挖一点，谈谈能量与哲学，并提出一套完整的理论框架。

1. 道德经：为什么"坚持"是反宇宙规律

这种观点可能听起来很反直觉。从小老师就教我们："世上无难事，只怕有心人"、"只要功夫深，铁杵磨成针"。

但在道家眼里，"坚持"本身就意味着你的系统设计出了问题。

《道德经》讲"无为而无不为"。"无为"不是什么都不做，而是不妄为，不逆势而为。 如果一件事情需要你动用极大的"意志力"去"咬牙坚持"，说明你在逆流而上，你在对抗物理定律，你在用有限的肉身能量去填补一个巨大的耗散结构。

物理学告诉我们，世界是耗散结构（Dissipative Structure）。 任何有序的系统（你的生意、你的流量池），如果不持续输入能量，就会自动走向无序、混乱和死亡。这就叫熵增。

传统生意，本质上是靠燃烧"人类能量"来对抗熵增。 你必须每天盯着员工，每天回复客户，每天更新代码。 一旦你生病、偷懒、或者仅仅是"不想干了"，系统就崩塌了。 这就是为什么创始人总是很累，因为你在用生命（负熵）去喂养你的公司。

AI 生意，本质上是靠燃烧"Token"来对抗熵增。 我们第一次拥有了一种纯理性的、人人触手可及的、趋于无限供给的、不老不死的能量源。

2. 但如果不做就不舒服呢？

有人可能会问：那是不是什么都不做了？

不是的。

关键的判断标准是：这件事，你不做会不会难受？

如果你不做就不舒服，那就做它，即使它不产生什么直接的价值收益。 就好比我在写这篇文章，即使没人看，我自己也舒服了一些。 这叫"顺心而为"，是"无为"的另一层含义。

但如果你让我每天坚持拍短视频、做直播，我做不了。因为那是在"逆心而为"。 那种"坚持"会让我内耗，会让我痛苦，会让我每天都在消耗意志力。

真正的选择标准，不是"这事能赚钱"，而是"这事让我心流"。

心流是什么？是你做一件事时，完全沉浸其中，忘记了时间，忘记了自我。参考我之前写的《人类痛苦的唯一解药》——各种古老智慧传统（禅修、道家、工匠精神）的终极指向，其实都是"专注当下"。当你处于心流状态时，你不需要"坚持"，因为你根本不想停下来。

然后，把那些需要"坚持"的、重复的、无聊的部分，全部外包给 AI。

3. 核心术语：ASGS 的命名体系

要让一个理论成立，首先要有自己的语言。以下是 ASGS 的核心概念定义：

熵税（Entropy Tax） 你每天不维护系统所"欠下"的债。如果你3天不发内容，流量下降10%，那你的日熵税就是 3.3%。熵税是宇宙对所有有序系统收取的"物理税"。

Token 燃烧率（Token Burn Rate） 单位时间内消耗的 Token 数量。这是你的 AI 系统运行的"电费"。一个健康的 ASGS，Token 燃烧率应该远低于它带来的收益。

自增长系数（Self-Growth Coefficient, SGC） 核心 KPI。公式：SGC = 新增流量 / Token 消耗。如果 SGC > 1，说明你的系统在"赚"，每消耗 1 Token 能带来超过 1 单位的价值回报。如果 SGC < 1，说明你在"亏"，系统还没跑通。

反馈延迟（Feedback Latency） 从内容发布到数据回流的平均时间。一个成熟的 ASGS，反馈延迟应该尽可能短。如果你发了一篇文章，3天后才知道效果，那就太慢了。理想状态是实时反馈。

4. 能量公式

为了把这件事量化，我总结了一个 AI 增长能量公式：

Growth = (AI_Energy × Data_Feedback) − Entropy_Market

AI_Energy（AI 势能）：你投入的 Token 数量和 Prompt 质量。这是系统的燃料。

Data_Feedback（数据反馈）：这最关键。如果没有反馈，系统就是开环的，只是"自动化"而非"自增长"。

Entropy_Market（市场熵增）：竞争对手也在卷，用户阈值在变高。你的系统必须跑得比熵增快。

参考：《你用AI越勤奋，越赚不到钱》——因为你只增加了分母（产量），没有优化分子（质量和反馈）。

5. ASGS 成熟度模型：从 L0 到 L3

不是所有的"自动化"都是"自增长"。我把 ASGS 分为四个成熟度等级：

L0 手动：你亲手干所有事。发文章、回复评论、分析数据。你是系统的"能量源"。人停则停。

L1 自动化（开环）：你搭建了定时任务，让 AI 每天自动生成内容并发布。但没有反馈闭环，你不知道哪些内容效果好，哪些差。这是"盲人走路"。

L2 自反馈（闭环）：系统能根据数据自动调整策略。比如，发现"AI 去水印"相关内容点击率高，就自动多生成类似内容。这是"有眼睛的机器人"。

L3 自进化（自我复制）：系统能发现新的增长机会，并自我复制。比如，一个站在"AI 工具"领域成功了，系统自动分析模式，并克隆到"设计工具"领域。这是"会繁殖的数字物种"。

大多数人卡在 L1，以为"自动化"就是"自增长"，其实差了十万八千里。

6. 与经典理论的关系

ASGS 不是凭空发明的，它站在巨人的肩膀上：

与 PLG（Product-Led Growth）的关系 PLG 强调"产品本身驱动增长"，用户用着用着就会分享。ASGS 进一步强调，这个"驱动"的过程可以被 AI 接管。不是等用户自发分享，而是 AI 主动识别"值得分享"的时刻并推动。

与亚马逊飞轮（Flywheel）的关系 贝佐斯的飞轮：更低的价格 → 更多的客户 → 更多的供应商 → 更低的成本 → 更低的价格……循环往复。ASGS 的飞轮：更多的内容 → 更多的数据 → 更好的 AI 决策 → 更精准的内容 → 更多的流量……但关键区别是：ASGS 飞轮的每个环节都可以由 AI 驱动，无需人力。

与 Pieter Levels（@levelsio）方法论的关系 Levels 是独立开发者圈的传奇，一人做十几个产品，年入百万美元。他的核心理念是"Launch fast, iterate based on data"。ASGS 把这个理念工程化：不是人去 iterate，而是 AI 去 iterate。你设计规则，AI 执行进化。

7. 优先做有势能的工作

如果非要"选择"做一件事情，优先选择具有势能的工作。

什么是势能？就是你做一次，能持续产生收益的事情。

写一本书，比写100条朋友圈有势能。 做一个产品官网，比发100个小红书笔记有势能。 搭建一套 AI 自动化营销系统，比手动发1000封开发信有势能。

参考《E^F 定律》：V = (E^F × S) / N。其中 F 是 Focus（专注系数），当 F > 1（心流状态）时，能量 E 呈指数增长。AI 的价值在于它可以帮你进入"系统级心流"——你设计一次，AI 以极高的专注度 7×24 执行，S（系统化程度）被无限放大。

8. 忍一忍，一次性把它打造成一个系统

很多人的问题是：遇到一个重复性工作，做了3遍，觉得烦了，但懒得优化，于是继续手动做第4遍、第5遍……

凡是让你重复动作3次以上的事情，都应该考虑自动化。

忍一忍，集中精力，一次性把它打造成一个系统。

参考《造妖指南：如何成为信息时代的麦克斯韦妖》——信息时代的真正杠杆，不是更努力，而是创造一个替你努力的"妖"。

吴军老师有一句话我很认同："提高效率的最好办法是少做事。"

对，为了实现"少做事"，就要多打造几套"AI自动化参与的自增长系统"。 然后你唯一要做的，就是付出 Token Fee，让它自己维持。

9. AI 自动化营销实例

来看一个具体场景：自动化 SEO 营销。

传统做法（有为）： 你要雇一个 SEO 专家，每天从 Google Keyword Planner 里挖词，然后找写手写文章，配图，发布。 坚持一个月，写 30 篇。人累得半死。

ASGS 做法（无为）： 你搭建一个 AI 自增长系统：

感知层（Sensor）：Script 每天自动监控 Google Search Trends 中上升最快的长尾词。例如发现："AI 视频去水印 免费……"

决策层（Controller）：AI 分析这个词的搜索意图，决定生成一个专门解决这个问题的 Landing Page。它会自动规划页面结构：痛点 -> 解决方案 -> 工具推荐 -> FAQ。参考《如何用Vibe Marketing来做AI自动化营销》。

执行层（Actuator）：AI 调用 Vercel API 自动部署新页面，调用 Midjourney 生成封面图，自动提交 Google Search Console 索引。

反馈闭环（Feedback Loop）：这是最重要的一步。如果有用户点了这个页面停留时间超过 1 分钟，系统会判定"该词条有效"，并自动围绕这个词裂变出 10 个相关页面。如果跳出率极高，系统自动判定"内容匹配度低"，下次调整 Prompt 策略。

整个过程，你不需要"坚持"什么。你只需要支付 API Token 成本。 这就是参考文章《5个今天就能自动化的业务流程》里提到的核心逻辑：一次构建，自动运行，复利增长。

10. 失败边界：什么时候系统会死？

任何理论都要有边界才站得住脚。ASGS 也会死，通常死于以下三种情况：

数据中毒（Data Poisoning）：感知层如果把爬虫流量当成真实用户，决策层就会产生幻觉，系统开始空转。曾经有个做 Newsletter 自动化的朋友，他的系统每天自动抓取热点新闻并发送。结果因为订阅用户里混入了大量机器人邮箱，他的"打开率数据"一直虚高，AI 判断"当前策略效果极好"，实际上真实用户早就流失了。这就是典型的数据中毒。

平台制裁（God's Wrath）：Google 的算法更新，Twitter 的封号。这是来自更高维度的"物理打击"。你的 ASGS 再完美，如果 Google 决定把你从索引里除名，你的流量一夜归零。所以，ASGS 的最高原则是：尽可能去中心化（多平台分发），或者模拟得足够像人（避免被识别为 Bot）。

能量赤字（Energy Deficit）：即 Token Cost > Revenue。如果你的系统每天消耗 10 美元 Token，但只带来 5 美元收益，那它就是一个"吸血鬼"，而不是"造血机"。

但好消息是，Token 的价格每年下降 10 倍。这意味着，生存的门槛每年都在急剧降低。

11. 实现方式：AI 编程与工作流

ASGS 的两种主要实现路径：

路径一：AI 编程（Vibe Coding） 用 Cursor / Windsurf / Antigravity 这类工具，直接让 AI 帮你写代码。你负责描述需求，AI 负责实现。整套系统完全定制，灵活性极高。

路径二：工作流（Workflow Automation） 用 n8n / Make / Zapier 这类 No-Code 工具，把各种 SaaS 服务串起来。不需要写代码，但胜在快速、稳定。

两种路径不冲突。你可以用 AI 编程做核心逻辑，用工作流做边缘连接。关键是让机器做重复的事，你只做创造性的事。

12. 做造物主

所以，性价比最高的事情是什么？

就是打造"AI自增长系统"。

做一次，获得持续收益。 一次构建，自动运行，复利增长。

在传统世界，效果和努力是线性的。 但在 AI 世界，如果你把努力 E 封装成一个可复用的系统 S，再让 AI 以高专注度 F 持续运行，你的价值 V 会呈指数级放大。这就是 E^F 定律在 ASGS 场景下的应用。

停止坚持，开始设计。 从今天开始，做造物主，疯狂地制造"AI自增长系统"。

参考阅读

• 📗 《AI自增长系统》完整教程（40章）
• 苏江：用AI设计自增长系统（本系列开篇）
• 人类痛苦的唯一解药（心流与专注当下）
• 造妖指南：如何成为信息时代的麦克斯韦妖
• 你用AI越勤奋，越赚不到钱
• E^F 定律
• 如何用Vibe Marketing来做AI自动化营销
• 5个今天就能自动化的业务流程（不需要写代码）