AI當老板，快給10家公司干破產了…

AI當「老板」，快給10家公司干破產了……

普林斯頓大學最近搞了個CEO-Bench，讓AI運營一家虛擬SaaS初創，為期500天。

誰曾想，14位硅基CEO上場，只有4個保住了本金。

而這第四名，還是個純rule-based算法……

AI自主運營公司？讓AI當老板？？

至少現在，還是個大問號。

當然，也有一些能力突出的模型，已經展現出潛力了——

Fable 5，500天到賬4715萬美元，全世界最強「AI老板」。

人工智能CEO大賽

在正式開始觀看本場「AI翻車」名場面前，先講講游戲規則。

• 啟動狀態：本金100萬美金，零客戶。

• 游戲目標：在500天的模擬周期內，盡可能多賺錢。

• 評判標準：游戲結束時賬上還剩多少錢。如果中途余額跌破零，直接宣告破產，模擬終止。

還蠻容易理解的，跟玩大富翁差不多，只不過交互方式不一樣。

核心是一個Python API，包含34個工具、19張數據庫表。Agent接入后，可以寫代碼、用SQL查詢數據庫，再根據查詢結果動態調整工作流。

博弈環境中的變量也要多得多。

定價策略、廣告投放渠道、研發預算分配、基礎設施擴容、客服團隊配置——全得自己拿主意。

甚至還有個模擬社交網絡，AI可以在上面刷帖子、看客戶投訴、視奸競爭對手。

基本上能操控公司的一切，權限無限大，和人類CEO一模一樣。

但這也意味著，沒有人再從對話框里敲下指令。模型必須獨自為每一個判斷負責。

這也是這場「饑餓游戲」最有意思的地方——

廣告投放后，客戶可能下周才來；研發預算砸進去，產品質量提升要等好幾天……

成本馬上就能燒干。回報，會延遲很久。

這就是CEO最害怕的「不確定性」，錯一步就會觸發連鎖反應。

想用統計學路線大力出奇跡？不好意思，關鍵變量全部「隱式」存在。

客戶滿意度、支付意愿、最低質量預期——這些指標，只能從退訂率、工單數量、社交網絡里反推。

與此同時，外部環境始終在動態變化：競爭對手會出陰招，市場偏好隨時間漂移，還有宏觀的經濟周期……

堪稱「地獄級」難度的長程決策任務。

上下文太爆炸了，不可能等所有信息去噪結束再做決定，人類CEO更多時候也是靠直覺。

事實證明，結果確實慘烈。

14位參賽選手中，絕大多數褲衩子都快虧沒了。

GLM 5.1、Claude Haiku 4.5、Gemini 3 Flash、DeepSeek V4 Pro、Grok 4.20，這五位更是中道崩殂，甚至都沒完賽，「破產」遺憾離場。

跑出正收益AI，只有3個：

• Claude Fable 5，4715萬美元；

• Claude Opus 4.8，2780萬美元；

• GPT-5.5，2130萬美元。

冠軍花落Fable 5——全世界最會當「老板」的模型。

毫無懸念的第一名，給本金翻了整整47倍，斷層領先第二名Opus 4.8。

并且，Fable 5是唯一一個在不止一次運行中收益超過初始資金的模型。

（btw，安全限制還在發力，Fable 5多次拒絕響應）

但這不是最精彩的地方。

其實有四位選手賺到了錢，只不過第四位不是LLM……

三位最佳「資本家」之外，排在第四名的參賽選手——

是個純rule-based的啟發式算法。

完全沒有調用任何語言模型。固定定價、固定配額、固定層級……全是腳本設計好的規則。

你敢信，就是這么個「阿甘」，賺了1576萬美金。

超過了除Fable 5、Opus 4.8和GPT-5.5之外的所有模型。包括Qwen 3.7 Max、Opus 4.7、GLM 5.2、Kimi K2.6……

Takeaways

相當Drama了。

不過，比起比賽結果，這個過程中能提煉出的insight，或許更有價值。

這篇論文有兩個核心Takeaway——

1、探索>謹慎

算是一個比較符合直覺的發現。

從模型備忘錄里能看到，GPT-5.5 和 Claude Opus 4.8 會隨著情況的變化不斷嘗試新的策略，無論是加大客戶獲取力度、調整層級，還是調整支持和研發預算。

相比之下，Claude Opus 4.7在遇到挫折時主要采取削減成本、保留現金的策略。

這種保守打法，雖然能讓模型茍活到最后，卻無法盈利。

俗話說：好死不如賴活著。

但商業世界是「贏家通吃」——僅僅是活著，可能真沒什么意義。

想當一位成功的CEO，「賭博」是必備技能（bushi）。

除此之外，該論文還提煉了四項關鍵能力維度：

• 發現隱藏信息：比如哪個廣告渠道對特定客戶群最有效

• 預測未來：以四周現金流預測的誤差衡量

• 快速適應變化：以模型察覺競爭對手動作的速度衡量

• 提前規劃：以Agent筆記中if-then情景分析的出現頻率衡量

在這四個維度上，Opus 4.8和GPT-5.5均高于其余模型的平均線。

2、編程Agent并非萬金油。

Harness是最近的熱門話題，這項研究也涉及了。

但結論，相當反共識。

研究員用Claude Code跑Opus 4.7，用Codex跑GPT-5.5。

結果，兩位選手的行動次數顯著減少，表現大幅下降……

經過分析，研究員指出原因可能出在系統提示詞上。

編程Agent的系統提示詞是為軟件開發場景優化的，硬套在CEO角色上反而成了束縛。

強加「馬鞍」，還不如裸騎。

前段時間SaaS股暴跌，全球投資者高呼「軟件末日」。編程Agent + MCP + Skill，似乎能吃掉一切。

但這項研究給出了不一樣的判斷：

Agent可能和大模型一樣——不同行業，需要特定的Harness框架，需要垂直場景的深度適配。

而這，或許會在模型廠商紛紛下場侵蝕應用層的當下，創造出新的增量空間。

畢竟，不可能每個人都會用Codex，然后自己一步步搭建工作流。與Agent交互本身就有學習成本，同一套Harness也并不能馭萬馬。

寫作Agent、HR Agent、財務Agent……大部分用戶仍然需要極致化的垂直產品。

畫矩陣的人

1997年，蘋果距離破產只剩90天。

然后，喬布斯畫了那個經典的2x2矩陣，指向兩個方向——消費級和專業級、臺式機和筆記本。

隨后大筆一揮，砍掉了蘋果70%的產品線，宣布只為這四個格子造產品。

后來的事情大家都知道了。iMac、iPod、iPhone。

這是喬老爺子回歸蘋果時的「神來之筆」：在極端不確定性下，完全靠直覺，把無數可能性壓縮進了一個極簡框架。

回看科技史上的偉大轉折，往往都源于這種「純粹的直覺」：

黃仁勛在AlexNet驚艷亮相后，力排眾議將英偉達的未來押注于深度學習；

Ilya Sutskever在曲線剛抬頭時，便篤定地喊出「All in Scaling Law」；

Anthropic敏銳嗅到編程場景的潛力，在大家都在做多模態時選擇了Coding，打OpenAI一個措手不及……

現在的AI，能在每個格子里，按照指定模板把顏色填滿。

但畫出那個矩陣的能力——

還屬于人類。

文章來源：量子位。