文章核心观点 - 文章核心观点认为，许多改变世界的知名产品最初都起源于不被重视的“支线项目”，这些项目因非KPI驱动、非战略立项而拥有更大的创新自由度和试错空间，最终成功逆袭成为公司核心产品或行业标杆 [1][2][3] - 在AI时代，由于技术降低了试错成本，个人或小团队通过支线项目进行探索和验证的效率大幅提升，这使得关乎未来方向的早期信号可能越来越多地出现在这类项目中 [37][42][53] 支线项目的定义与特征 - 支线项目被定义为非主线、非KPI驱动、最初非战略立项的项目，其成立之初对公司战略并不重要 [2] - 这类项目因不受项目经理、销售、合规、股东等约束，被认为是“魔法生效的地方”，拥有更大的自由度和创新潜力 [3] 国内支线项目案例：DeepSeek与Qwen - DeepSeek：是量化投资公司幻方量化内部的支线项目，最初作为服务于量化交易的技术研究自然延伸而出，并非战略立项 [11][12] - 公司因量化交易背景，拥有丰富的GPU算力资源和金融场景数据优势，为AI研发提供了坚实基础 [14][15][16] - 项目绕开了创业项目常见的节奏、融资等约束，允许技术跑在需求前面 [13] - Qwen：是阿里巴巴的支线项目，在公司早期战略更侧重于ToB大模型商业化交付的背景下，坚定走上了开源道路 [20][21] - 项目负责人指出，支线项目通过减少过度决策和微观管理，将自主权交还给研发人员，从而提高了成功几率和迭代速度 [22][23][24] - 公司采取“放养”策略，在项目证明价值后再逐步融入主线资源 [25][26] 硅谷支线项目案例：Claude Code与ChatGPT等 - Claude Code：最初是Anthropic工程师Boris Cherny基于Claude大模型的一个实验性支线项目，旨在与系统文件交互 [27][28][30] - 项目面市后产生暴风式传播，成为公司当家产品之一 [32] - 工程师记录显示，该项目已深刻改变其工作流程：在过去30天里，其使用Claude Code提交了259个PR、497次提交，添加了40000行代码，删除了38000行代码，Claude能持续运行数分钟至数天 [34] - 其他案例：文章列举了多个源自支线项目的全球知名产品，包括OpenAI的ChatGPT、Meta的PyTorch、Google的Gmail、Odeo的Twitter（现X）以及Tiny Speck的Slack [4] AI时代支线项目的趋势与价值 - 试错成本降低：AI加速进入软件工程流程，显著拉低了试错成本，使个人能更轻松、迅速地完成初步验证，缩短了从想法到验证的距离 [37][38][42] - 探索模式改变：探索不再必须作为正式立项行为，许多支线项目始于解决具体问题，通过真实使用不断修正方向而最终成长为重要产品 [39][41][43] - 个人价值放大：当试错足够便宜，能否被迅速使用和反馈变得更重要，这直接放大了个人探索的价值 [44][45] - 与主线项目的关系：支线项目探索成本低、反馈快，能为主线项目在方向被验证后承接规模化任务打下基础，但AI并未同步提升战略判断的准确性，主线项目在技术环境变化时仍可能受原有判断束缚 [47][48][51]