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一个攀岩馆老板的30天AI实践

By: blockbeats|2026/04/09 18:00:07
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文 | Kaori

2026 年 3 月初，香蕉攀岩的创始人钱小磊把分散在全国各地的核心团队召集到上海学习 AI。他不想再等了。

钱小磊在全国 7 个城市开了 21 家攀岩馆，员工超过 200 人。按国家标准，这是一家小微企业。但在中国攀岩行业，这是门店数量最多、规模最大的连锁品牌。

过去十年，他从互联网媒体、公关公司创始人，变成了一个每天花大量时间处理选址、工程和绩效考核的线下行业老板。钱小磊说，这些是不太想搞但不得不搞的事情。

把人喊到上海，是因为今年春节期间让他「觉得不对劲」。他的朋友圈分成两拨人，一拨是攀岩行业的同行、教练、会员；另一拨是他之前在互联网公司和科技媒体工作时认识的人。春节前后，两个群体呈现出极端的分化，同行对 AI 几乎毫无感知，而互联网那拨人的讨论已经 FOMO 到白热化。

更刺激他的是腾讯研究院的年度会议。钱小磊每年都参加，过去几年的议题是科技向善、互联网伦理、环保。今年，从早到晚所有话题都和 AI 有关。

这个春天，对 AI 技术的焦虑，成为了这个攀岩馆老板的主旋律。

一场紧急的线下 AI 培训

钱小磊站在两个世界的交界处。他在中关村在线写过手机行情，在锤子科技做过公关，见证了诺基亚从王座跌落和 iPhone 从被嘲笑到统治世界的全过程。这些经历让他对技术变革保持着一种条件反射式的警觉，但他现在管理的团队里，很多人连高效办公这个概念都没有进入过他们的生活。

上海的会议开了两天，钱小磊和合伙人，加上一个即将入职的前数字人团队产品经理，现场做 AI 技术培训，要求每个人根据自己负责的业务，用 Manus 做东西。

没有工具现场配置，不会 vibe coding 手把手教，谷歌邮箱被封了当场解决。最终，所有员工上手 AI 的转化率是 50%。

一个攀岩馆老板的30天AI实践

最让钱小磊意外的，是一位叫杨凯的定线员。

定线员的日常是在岩壁上设计攀爬路线，选点、配色、测试难度，需要空间想象力和身体经验，是一份手艺活。没有人指望他会写代码。

杨凯在现场花了大约两个小时，做出了两样东西。

其中一个是岩点库存管理系统。每家门店有三千到五千个岩点，但一旦下单数据丢失，没有人知道馆里到底装了哪些点。杨凯做了一套工具来给每个岩点打标签、归档、追踪。

同行开一两家门店，熬夜选两次岩点，忍两三天就过去了。但香蕉开了二十家店，杨凯每个月都在跟 Excel 搏斗。规模制造了痛苦，AI 恰好出现在痛苦最密集的地方。

KK 是香蕉攀岩上海和珠海区域的负责人。入职之前，他在澳门赌场的物业公司工作，管理过全亚洲最复杂的室内空间之一。

他用 AI 做了一套门店监控巡店系统。

香蕉攀岩所有门店都有全覆盖的监控，除更衣室外无死角，因为攀岩运动有受伤风险，需要随时调取录像。既然监控已经存在，KK 的想法是让它同时承担巡店功能，比如地上有没有垃圾，租赁鞋有没有按时归位，教练有没有穿工服，前台有没有在玩手机。

系统可以一键启动全国 7 个城市 21 家门店的巡检。监控截屏，AI 分析画面，生成报告。

这套系统解决了门店规模和距离的矛盾。香蕉攀岩的门店分散在七个城市，每个城市平均三家店，用传统的督导出差巡检，差旅成本惊人。而这个 AI 系统每天的运行成本，包括 API 加 Token 费用，只要一百多块钱。

但钱小磊也知道这套系统看不到什么。它能发现地上有纸，但闻不到鞋子臭不臭。能检查教练穿没穿工服，但感知不到场馆通不通风、客户热不热。「坐在前台，你会觉得很冷，但实际上客户在里面可能很热，你必须到客户那个位置，跟他做同样的事情，你才能感受到他的不爽。」

钱小磊为此专门设立了一个 AI 提效奖，给 KK 发了奖金。

AI 能做的，是把人从重复性的监督中释放出来，去做只有人才能做的事。

「我太开心了」

上海集训之后，钱小磊发现员工使用 AI 的转化率只有 50%，他最初的距离焦虑变成了技术焦虑。

那些已经在用 AI 的人，做出来的东西超出预期；但那些还没上手的员工，从零基础到成为熟练掌握 AI 技术的人，不是缺意愿，是缺一个懂技术的人帮他们跨过最初的门槛。

于是钱小磊在小红书上发了一条招聘帖。

这次的招聘帖面向的不是教练，而是懂 AI、愿意深入具体业务场景的技术人。各种背景的人都来了，大部分是攀岩爱好者。在深圳和上海分别见了几个之后，他招到了两个人。

其中一个帮他的电商团队解决了一个折磨已久的问题。

香蕉攀岩旗下代理户外装备品牌的天猫店，SKU 极多，各种装备、快挂、机械塞、安全带，每一个都需要做天猫商详页。

过去的流程是，运营先把英文产品信息翻译成中文，贴到排版文件的大致位置上，标注字号，再交给设计师出图。一个商详页的设计成本通常是 300 到 500 块，但更贵的是时间，运营花大量精力提需求，设计师花大量精力理解需求，来回沟通几轮，一个页面可能折腾好几天。

新招来的 AI 工程师给电商运营配了一套工具链，接上几个 API，做了一个定制的 skill，输入产品名称，自动生成商详页图片，设计师在整个过程中完全没有参与。

最终 API 消耗了大约 60 美元，产出了几十个商详页。钱小磊说到这里的时候用了四个字：「我太开心了。」

纽约山谷里的山羊

同样的事情正在太平洋另一侧发生。

Scott 是 Hudson Valley Forestry 的创始人，公司在纽约州哈德逊河谷，主营业务是清理土地，用大型粉碎设备处理灌木和杂草，为光伏电站、管道通道或私人地产腾出空间。从半英亩的后院到 50 英亩的工业项目，什么都接。

Scott 之前是影视摄影师，干了 15 年，没有任何软件工程背景。

有些地方机器进不去，或者地下埋着高压管道，他就放一群山羊进去定向放牧，用动物代替机械完成清理。他需要追踪这些山羊的位置，市面上的智能项圈 300 美元一个，还要交月费。Scott 自己做了一套追踪系统，一个设备 30 美元。

这不是他做的唯一一个系统。他还搭建了公司网站、CRM、ERP，全部自托管在自己的服务器上。他在做的另一个项目是给偏远山谷里没有手机信号的工地搭建一个网状通信网络，让工人之间可以互发消息、传图片、共享 GPS 定位和工程数据。

投资人 Todd Saunders 把 Scott 的案例分享出来时用了一个词——蓝领开发者（blue-collar developer）。

钱小磊和 Scott 之间相隔一万两千公里。一个管二十一家攀岩馆和两百个员工，一个在纽约山谷里放山羊和开粉碎机。但他们做的事情指向同一个方向：在各自的行业里，用 AI 去解决之前要么忍着、要么花大价钱外包、要么根本没人觉得有值得解决的问题。

但 AI 来了。钱小磊的 CRM 系统是一个攀岩爱好者，也是香蕉攀岩的会员做的创业项目。

这个人成立了一家小公司，用 AI 辅助写代码，四五个月开发上线了一套专门面向攀岩馆的会员管理系统。扫脸入场、闸机联动、保险对接，所有功能都来自攀岩行业特有需求。香蕉是他的种子客户，现在他正在把这套系统卖给更多的攀岩馆。

钱小磊觉得虽然这套系统偶尔会有小 bug，但它的成本和带来的效率提升是从前没法想象的。「当写代码的门槛和成本足够低的时候，我可以定制，为什么要买标准化产品？」

这句话在 2026 年的 SaaS 行业是正在发生的事实。2024 年，全球 SaaS 行业经历了十年来最剧烈的估值收缩。

Salesforce 的股价从 2021 年高点跌去超过 30%，市盈率从 60 倍以上压缩到不足 30 倍。曾经被视为 SaaS 标杆的 Twilio 在 2023 年裁员超过 1500 人。垂直 SaaS 公司的融资笔数在 2024 年同比下降超过 40%。几乎每一家上一个周期的明星公司都在经历同样的故事：增长放缓，客户流失率上升，定价权被侵蚀。

原因不只是经济周期，AI 狂潮下，那些曾经靠通用解决方案收订阅费的公司，护城河就从产品变成了惯性。

惯性终究会被打破。

钱小磊自己也是这场迁移的实践者，他甚至尝试废掉内部的工单系统。运营团队之前上了一个工单系统来管理设计需求，「我当时特别反对，觉得是大公司才有的臭毛病。」

后来他发现，如果一个人能把设计需求描述清楚，直接提给 AI 就能出活，根本不需要工单排期。「当然 AI 交付的海报可能是 70 分，设计师做出来至少八九十分。」差距还在，但在很多简单需求上，那 30 分的差距已经不值得等三天了。

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用 AI 控制组织的规模

在钱小磊的攀岩馆里，不少会员是程序员。已经有一些被裁员了。

「刚被裁的时候，来攀岩馆的频率会变多。工作日白天出现，一问就是领大礼包了，很开心的样子。过几个月可能跑来问我们，你们招不招教练？」

有一个和钱小磊同龄的岩友，之前一直在互联网行业，被裁员后去了一家攀岩馆当教练。钱小磊换了个角度想：他爬得不错，能做一个好教练，总比失业在家好。

过去几十年的个人电脑革命、互联网革命、移动互联网革命，都没能将全球一半的工作数字化。而 AI 冲击的，恰恰是那些在前几波浪潮中「赢」了的人。

格子间里分析数据的金融分析师，比工地上搬砖的建筑工人更危险。电脑前 P 图的设计师，比后厨切墩的帮厨更危险。敲键盘的程序员，比打扫办公室的保洁阿姨更危险。因为 AI 替代数字工作的成本在飞速下降，而替代物理工作的成本依然高昂。

钱小磊的攀岩馆恰好处在两个群体的交汇地带，他的会员里有白领也有蓝领。在他的观察里，攀岩从来不是白领专属的运动。

钱小磊是一个非常乐观的人，他说：「所有的事情悲伤不会超过晚上两点，睡一觉就好了。」但他的焦虑在这两个月里还是加重了，「随着我用得越来越深，我发现这个东西还是挺可怕的。」

可怕不在于 AI 对攀岩行业有什么致命威胁，攀岩这项运动本身和 AI 的关系很远，可怕在于他无法想象三年后大模型和 Agent 会变成什么样子。

「人会觉得未知比较可怕。」

但对钱小磊来说，这种恐惧的另一面是机会：「这是我们拉开差距的很好的时机。」

他不希望公司膨胀到 500 人、1000 人，然后被大量没有必要的流程和规章制度拖垮。他想用 AI 控制组织的规模，不是裁员，是让 200 人能做过去需要更多人才能做的事。

钱小磊缓解焦虑的方式就是去攀岩，找个人少的馆爬一会。如果不想运动，就去店里逛一逛，在前台待一会儿，和会员聊两句。

「一旦上墙了，或者你跟人发生了接触之后，那感觉和对着电脑跟 GPT 聊天是不一样的。」

攀岩的渗透率在中国远未到顶，巴黎几家大型连锁攀岩馆的会员加起来，占全城常住人口的 5%，意味着 20 个人里有一个会去攀岩。中国离这个数字还有巨大的距离。而且这个运动的传播率已经大于 1，一个爱好者平均能带动超过一个新人入坑。

钱小磊用了一个很乐观的假设来描述未来，如果每个人每周只工作三天，就有四天可以休息、陪家人、攀岩。当然他也知道这个假设的反面，如果大部分人失了业，没有收入，也不可能来攀岩了。「不确定性在后面，五年以后这个世界会变成什么样子，谁知道呢？」

但他相当确定一件事，不管那个世界长什么样，人还是需要用身体去感知世界的。AI 可以帮他巡店、做商详页、管库存、生成财报，但它替代不了一个人在岩壁上的三个小时，手指抓住岩点时的摩擦力，脱落时大脑在零点几秒内做出的缓冲判断，完成一条线路后那种确切的成就感。

王石 75 岁还在攀岩，他说过一句话，攀岩教会我的第一件事，就是如何安全地摔倒。

在一个越来越多工作被算法接管的世界里，也许最稀缺的能力是知道怎么摔倒，摔了还能站起来，接着爬。

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