原文着实有点长，费了不少时间。在阅读过程中做了一些摘录，在最后会抛出几个我感兴趣的主题。
摘录
所以这些年来，我的动力一直来自于“想赢”。还有一点也挺重要的，真正成功的创始人通常也不是被钱驱动的。这其实是我面试时很喜欢问的问题。我发现最优秀的人，往往是被个人成长、学习进步、被启发、被有挑战性的事情吸引，还有“赢”的感觉所驱动。
Adam 在访谈中也提到，满足生存需求是他最开始的目标。在达到这个目标后，去做 AppLovin 可以在一定程度上摆脱金钱驱动。在这一点，我也有一些体会，就是在决定放下一些期待、接受普普通通人生之后，反而可以去思考一些自己喜欢做的事情，把提升自己人生体验这件事放在待办列表里面。
还有一个改变，是我开始给自己找一些兴趣爱好。比如这两年我开始学冲浪。冲浪的时候你必须把手机放下，完全断开连接，人也会放松下来。如果没有这些改变，我觉得我可能会一点点失去那种让自己保持稳定、保持快乐的能力。但当我把这些找回来之后，反而造就了我在工作中成为更好的CEO，更能冷静思考，也更能长线规划。
“让自己保持稳定、保持快乐的能力”，在过去的两年里，这种能力几乎缺失殆尽了，26 年初开始逐步掌握自己的节奏。“莫听穿林打叶声，何妨吟啸且徐行”，这是我牟定的一句诗。前半句，是构建自己的内核，屏蔽外部的干扰；后半句，是找到自己的节奏，率性自然。
如果有一个指标来验证最终的效果，就是终于可以静下心看一些平静的电影。在过去很长一段时间，是看不下去的。顺便，这两周把两部小森林看完了，重新去感受生命悠长、细微的脉动。
当然，人还是需要的，尤其是在创新这件事上。但你可以用更少的人，因为很多设计类的工作其实是可以交给工具去做的。工程这边也是类似。最优秀的工程师用这些工具，效率会被大幅放大；但相对没那么强的工程师，可能用不好这些工具，产出可能只是翻个两倍，而不是十倍、甚至一百倍。
这里的工具是最近基于大模型出现的一系列工具，常见的是一些 Coding Agent。关于这个点，我想做一篇分享，关于 AI 应用与陷阱。在最近工作过程中，也在印证 Adam 的这个观点，好马配好鞍确实事半功倍。
我不太喜欢把人留在一个“死路一条”的岗位上。当然，当时这是一个判断——我们相信这些技术很快会成熟，很多岗位会被自动化。但我们不想冒一个风险：把人留在一个注定没有未来的岗位上。因为那样只会打击士气，让整个组织变成一个“大家都不开心”的地方。而我们是想把资源集中在最优秀的人身上。
顶尖的人才想要有空间去好好发挥，他们不希望被各种负面情绪拖累，也不想被那些“很快会被淘汰的岗位”所影响。
留下来的，都是HR里的佼佼者——那种能真正把事情做成的人，是独立贡献者，不是天天搞流程、搞管理的那种。
对我们来说，“优秀”的定义是——那些真的想做出改变、想成长、想提升自己的人，而且不依赖流程，不需要一层层管理，也不会拖慢节奏，就是一心想把事情干成。整个公司我们都是这么调整的。等你再回头看，会发现身边全是很强的人，你在这样的环境里工作，其实是很享受的。
我后来也意识到，顶尖人才是可以出现在任何岗位的，不管是后台支持、工程，还是一线创收岗位。但如果周围全是B、C、D级的人，A player是很难“批量存在”的。
真正厉害的人，其实不太需要太多“手把手带”。
优秀的人通常不需要这种“被照顾式管理”。而那些特别需要被培养、被带的人，说实话，也不是我想要放在这支“A player团队”里的。所以我们会刻意避免很多传统的管理方式。
靠好奇心去问、去摸索。我发现我们最优秀的人，基本都是这种类型：进来之后主动问问题、自己搞明白。
我们不想把人“框住”，我们想要的是那种好奇心强、敢开口、能主动获取信息、能自己成长的人。
把团队、人相关的摘录合并在了一起。两个视角，管理者和个体。
管理者视角。Adam 在访谈中的回答相当坦率，且有自己逻辑，作为管理者如何把事情做成（赢）是非常重要的，是对更多人负责的表现。
个体视角。我不好评价自己是哪一级别的 Player，不觉得是 A，但我可以肯定我不是想躺平的 Player，我期望自己能成为 A Player。基于此，这两年一直在思考，究竟该怎么成长、怎么输出、怎么选择团队。Adam 的几个点很有指导性，比如 “想做出改变、想成长、想提升自己”，“一心想把事情干成”，“不需要被照顾式管理”，“靠好奇心去问、去摸索”，“主动获取信息、能自己成长”。
但这里有个关键点——“数量”和“质量”是两回事。如果你只是看生成的token数量，那你完全可以让AI疯狂输出一堆代码，但那可能只是“垃圾代码”。如果你激励的是这种“堆量”，那公司是走不远的。你可能只是花了很多钱去付大模型的费用，但业务并没有真正前进。真正重要的是：你的工程师有没有能力用这些工具，去加速那些真正“有价值”的东西？而且你能不能衡量这个价值？
你当然可以放一堆agent去帮你干活，但如果你都说不清最终要交付什么、这些交付和业务增长有什么关系，那本质上就是在浪费。
如果你看现在AI时代的工程师，他们必须更有想象力，也更像产品人。他们不一定要手写所有代码，但必须能看懂、能审核代码。因为你不可能只靠一句prompt就把复杂系统全部搞定，最后还是要有人去把关质量和安全。
现实中会发生的是——谁先成为“AI native”、谁更会用这些工具，谁就会变成那种真正高产的人，可能是10倍、甚至100倍产出的那种。
而当你发布速度变快，就会进入“move fast, break things”这种状态——你做得越快，出问题的概率就越高。
很多公司会意识到——如果不裁员，反而会阻碍它们真正转型成“AI native”的状态。
意味着你要用这些技术去创造更多产出，你要成为AI native。如果你能做到，你就会一直有位置。但如果你刻意回避这些技术，那你就不会有位置，你会被淘汰。这就是现实。所以我们对团队的要求很明确——你必须快速采用这些技术，并且提升产出。我们不会回避这些困难的对话。因为如果一个人做不到，那他可能可以在别的地方找到适合他的角色，但不会是在我们这里。
这是关于 AI 对行业带来的冲击，后面会探讨如何打造 AI Native 个体、AI Native 团队。
当然，激进这种风格确实会让一部分人不舒服。但我发现，如果你太“温和”、不够直接、不够强势，其实是在浪费彼此的时间。而时间是最宝贵的资源，你也很难量化那种“为了照顾情绪而绕弯子”的成本。所以我宁愿更直接一点，哪怕让一部分人不舒服，也要和那些愿意一起只顾做事的人在一起。
在人际关系上也是一样。我还是希望身边是一群很优秀的人，可以长期一起工作，甚至成为朋友。我也很希望有一群核心的家人和朋友，能陪我很长时间。但当你节奏很快的时候，确实不可避免会让一些人不舒服，也会有沟通不到位、做错事的时候。但如果你因为害怕这些，就降低节奏，那你就会变慢。我宁愿继续快节奏前进，同时接受这是一种风险。
“物以类聚，人以群分“，我们的风格会潜移默化地选择我们身边的人，前提是要敢于逃离不舒服的氛围。如果很不幸，那就只能当一只特立独行的猪。
主题
AI
代码生成，数量不等于价值
工程师角色变化，写代码 -> 审代码 + 懂业务
AI 杠杆，人、代码是杠杆，AI 是倍增器
A Player
保持稳定、快乐的能力
把事情做成
好奇心、探索、主动成长
找到有成长空间的环境