每年年末，我都会给团队和董事会写一封公开信来总结过去一年公司的整体进展以及我对未来的思考。
以下是我在公司内演讲以及最近我对外分享的内容，已删除部分敏感信息。
Hello Every Linker！
首先辛苦各位在2024年的付出，今年国内的软件行业和开发者市场受到了严重的冲击，但是在全体成员的努力下，公司经营逐渐稳定，财务更加健康，为接下来产品和公司出海奠定了一个比较好的基础。在此需要感谢所有成员。
去年我做完年终总结之后（详见：Eolink 2023 年度总结与思考），花了非常长的时间去思考和寻找一些问题的答案。
在经过一年的新产品实践、外部交流以及自我思考，今天也将我的思考过程和答案分享给大家：
1. AI 目前处于什么阶段？API赛道是否依然有前景？
2. API 开发者工具是否变得不重要了？
3. 为什么我们要探索非 API 赛道的产品？
4. 我的信心来自哪里？
5. 过去一年的心路历程
1. AI 目前处于什么阶段？API 赛道是否依然有前景？
人类历史是一个循环加强的过程，因此我们需要先了解：
1. 历史上的几次科技进步对当时社会造成的冲击是什么？
2. 什么行业崛起/消亡，什么资源变贵/便宜？背后的逻辑是什么？
3. 对应到当下，什么事情最有机会？
工业时代，蒸汽机内燃机让机器代替人力，使得低技术含量的劳动力变得廉价。网络时代，全球知识联网代替纸质媒介，并且信息传递可以低成本地跨越全球，让信息获取和控制变得廉价。移动互联网时代，手机和各种移动终端将人与网络的时空限制打破，我们不再需要回到家或去网吧上网，人类反而变成了网络节点。
如今到了 AI 时代，知识和决策变得廉价。工作场景下，人不再需要大量思考，并逐渐从工具的使用者，变成了工具的附属。（这是情感上的悲观表述，但我认为这就是现实趋势。同时推荐所有人看一部日本动画《攻壳机动队》）
AI 不仅自动化了大量的重复性工作，还使得复杂的认知任务（如诊断、分析、创作等）得以在更低的成本下完成，极大地提高了效率。
不难推断：
1. 越来越多的岗位会被 AI 取代；
2. 个人会加速与 AI 的结合，完成人机协同；
3. 自动化智能化成为企业经营的终极目标，并迎来新一轮的生产效率提升。
因此围绕自动化、智能化、人机协同相关的行业会迎来蓬勃发展，为了实现这一目标，AI 会结合所有现存的操作系统、软件、结构化的数据，而 API 是最主要的结合方式。
与此同时：
1. API 的概念更深入人心：公共媒体更多的报道，非技术人员也开始了解概念。
2. API 用户更多更泛：不仅人机界面（Web、App、PC、硬件）会调用API，AI 会逐渐成为新的一端。而且不仅专业程序员会开发和使用API，所有会使用AI的用户，都可以通过AI Coding或者Low-Code、No-Code平台来创建应用并调用API。
3. API 调用更频繁：AI 的调用比人更多、更频繁。
4. API 承载的数据价值更大：现有系统和软件通过API为AI提供的数据价值更高，并且由于不需要考虑人及操作界面，所以单纯面向前端的API会减少，面向后端数据处理的API会变多。
因此我认为 API 赛道和相关产品未来依然有有十倍到百倍增长，中美两国的 API 企业会将AI+API的产品和实践经验向全球其他地区输出，但十倍在国内，百倍在海外。
2. API 开发者工具是否变得不重要了？
我在去年的总结文章里写道：面向专业开发者提供技术工具的价值在快速削减，因为 AI 让技术门槛降低甚至消失，AI Coding 甚至会代替开发者的工作。
这对我们主营业务提出了挑战：API 开发者工具是否变得不重要了？
经过一年的观察和思考，目前我的观点依然是“是的”，但并非“API工具不重要”，而是“面向专业开发者的API工具变得不重要了”。
Eolink 在过去7年构建了 API 全生命周期的产品体系，覆盖了 API 开发、测试、运维、交易等领域，Eolink 始终向业内宣扬的是“将API作为资产”，而不是一种技术资料。因为资产是能产生复利的，而资料则是负债和消耗品。如今这种认知在 AI 时代被验证、加强。
这是去年总结时画的图，经过一年基本到达了交汇点，各种 AI Coding 工具让人人都能做产品，一个人的团队迎来了黄金时段（稍后我打算写一篇文章聊聊个人开发者的机会）。
在 AI 时代，API 可以被 AI 自行生产出来，摆脱了“程序员”这个中间层，因此可以生产出无限的、动态的 API。
因此 API 开发工具依然会存在，但不一定是现在的产品形态。我也不介意目前竞品在 API 产品出海方面做得比我们更早。我认为我们去年推出的 Postcat，能够以开源的形态，通过更轻量级、更有扩展性的技术架构，承担起未来全球化的任务。
包括我们推出的 APIPark，将企业内部的 API、第三方API、AI API结合起来，并且与各种 AI Agent 对接，解决企业内部各系统、AI 和 API 对接过程中的各种问题，我相信在未来1-2年能得到市场验证。
3. 为什么我们要探索非 API 赛道的产品？
我的观点是，在时代变化最剧烈的时候，要亲自投身到一线接触用户，才能磨练出最有商业价值的技术和产品。而2B和2C虽然商业逻辑不同，但是体验在 AI 时代是趋同的。
就像 ChatGPT 对于 OpenAI，Talkie、海螺对于 MiniMax的价值，AI 时代最重要的 KnowHow 已经变成用户体验，而不是技术能力。
去年我们以快速探索的心态做了几款产品，虽然目前还没形成稳定的收入，但是我看到团队在这个过程中不断成长。现在如果我们要去面向海外用户做一款新的产品，在产品的设计研发，市场推广等方面应该都有更好的感觉。不再无从下手就是好的开始。
因此我们依然会尝试更多+API、+AI 的产品，将底层的 API 能力C端化。而且随着我们越来越多关注海外市场，我相信我们在这个方向上的努力会得到越来越多的回报。
4. 我的信心来自哪里？
过去的几次科技革命，中国软件在大部分时间都在做跟随和抄袭，在前人的基础上复制并改进，所谓拾人牙慧。这种科技和商业的进步是更容易的，因为有参照物，有成功和失败的案例。就像我去融资就一定会被问到：“你们在海外是否有对标的公司？”。
但这次不太一样，相比于前几次大变革，AI变革的速度更快，并且在中美之间更同步地发生。
因为要诞生AI的前提是大量全场景的数据，而全场景的数据依赖于繁荣的互联网/移动互联网，互联网又依赖于强大的基础设施，基础设施又依赖于强大的能源供给、工业化水平、人口需求。
全世界能同时集齐以上要素的国家和地区，只有中国和美国，因此这是历史的必然。
回顾过去几次科技革命，我们不难推断出，在AI时代更高效利用结构化数据来推动企业甚至个人的自动化、智能化会是市场稀缺的能力。在这个过程中会有大量的 Agent 参与甚至替代现有的工作岗位，而我们能够通过 AI Agent + API 的方式加速这一过程。
凭借我们在 API 领域多年的经验，以及现有的 API 全生命周期的产品，能让我们在这一领域更快地发现和理解需求，并占据一定的身位。
因此我们应该自信。
同时我们也需要意识到一个事实：先行者会觉得兴奋，但也必然迷茫，想象力、产品力、技术力会是第一轮竞争的关键。（如果有成熟经验可参考，比拼的就是市场、销售和管理能力了）。
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