算算从大厂出来到 AI 初创快两个月了，之前在大厂待了挺久，两边的节奏和环境差别还是挺大的，说几个体感最深的点 1.工作节奏差异 在大厂也忙，但所有需求都有明确排期，一般在一周之前，你就知道本周要干什么。 而在初创不是这样，大家都在找方向，方向本身没那么确定，重心每天都可能变，需求的优先级甚至需求本身也会跟着变，interrupt 也会比大厂多很多(需要刻意培养同事减少interrupt)，整个节奏快了很多。 会出现很多看似非常高优的事情，实则稍微拖一会就无人在意了，对工程师辨别需求的能力要求比较高，需要刻意区分哪些是真正重要的事情，最好是利用经验和权威把”重要的事“在一定范围内达成共识，让项目始终保持在正轨上，多做高ROI的事情。 2.真正做事的时间变多了 大厂有各种层级，每个人有自己的利益，个人利益、组织利益和公司利益的夹角太大了。你会做很多无用功，比如为了汇报而做的活，真正落在产品上的工作没那么多，整体效率打了很大折扣。 在初创这边，沟通摩擦和向上汇报的摩擦都少很多，你把事情做好、把效果做好，比其他什么都重要。 所以初创适合真正想做事的人，这句话并不是鸡汤。 当然，万事都是trade-off，同样这个点也会有一些负面效果：消化成果和方案的时间变少、output\reward 不一定相关、人力更少更容易导致鞭打快牛，产出多的人更容易承担更多。 3.忙起来是真的忙 初创的各种事都更草莽一些，流程、工具、规范很多是边跑边搭的，忙起来的时候遭不住，经常会有一口气开多个Agent、工作数个小时的情况，回过神来的时候只觉得脑子被榨干了。 最紧急的时候晚上接到的需求，当天晚上就直接做完了。 4. AI Native的研发方式 我的判断是，AI Native 的研发方式在现在的大厂组织架构下几乎不可能落地。 一方面大厂的技术架构和人员分配都非常固定，推 AI Native 意味着要打破原有的利益分配，这在大厂太难了。 另一方面大厂对个人用 AI 工具是有 ROI 考核的，我之前 token 用得多，就会被质疑产出，哪怕产出确实比别人高，token 消耗太多照样面临压力。 还有一个点：大厂对各种权限的管理是非常严格的，不可能给本地的coding agent太多权限，比如看线上日志、看数据库表、甚至修改数据库的权限。 而初创完全反过来，所有人都希望你有更高的 output，token 随便烧，权限完全放开，每个人都可以尽情发挥，搭建效率最高的工作流。 同样的工具，在两种组织里能发挥的效果是完全不一样的。 这也是为什么我觉得，离开大厂出来不是个坏选择。倒不是劝所有人都跑，大厂的现金流和稳定性，对多数人依然是最优解；但如果你想用最一线的方式做事，想把 AI 真正用进生产，现有的大厂架构确实不会鼓励你这么干。 换个环境，本质上是换一种对待你产出的方式。