分类： AI

到现在，连续更新了AI日报这个栏目有八个多月了，这期间体验了国内外至少上百个AI相关的各种应用，自己也做了一些应用甚至还有一些付费项目，跟几个月前比，倒是有一些新的思路和想法的。

今天就来一篇关于 AI 的碎碎念，关于各种模型、应用以及个人创业者又怎么利用AI给自己挣钱，也算是我这一年来的一点思考。

01，

我现在算是比较理解很多大佬强调的所谓「企业搞AI得靠一把手」，我前几天也发了个朋友圈，意思是很多公司口口声声要什么AI，结果公司连个操作gpt的环境都没有，也不给员工报销使用AI工具的费用。

如果公司老板自己都没体验过，他怎么能真正知道AI能替代他公司的什么岗位，提高什么岗位的工作效率？或者可以辅助现有产品业务？管理层都对AI完全没有啥好奇心，那怎么好意思跟风喊要AI呢。

02，

AI+某某，可能就是个人助手，也可能是商家运营专家，企业的经营助手等。只要能把AI的能力装到公司工作流程里，它就真正化身为专家变成了公司一员，真正做到降本增效。直接把运营数据扔给AI，让它帮忙做分析做决策，甚至比很多运营专员都靠谱。

03，

夸张的时候每周都有国内公司发布 xx 模型（刚才我大概数了下，叫得上名的各种厂发布了大约有 190 个国产大模型，绝大多数都是openai出来之后才跟风换到这个赛道来），宣传口号都是「全面对标 ChatGPT，xx 能力超越 GPT3.5，接近 4.0」，还跟以前手机一样一言不合就跑分，沉迷于“刷榜”，总能找到一些刁钻角度把自己切到 ChatGPT 旁边去。

一开始，我还会测试一圈，也会更新到当天的 AI 日报里，后来也懒得给它们发「广告」了，我不得不怀疑：大模型是不是有点太多了？

04，

从旁观者的角度，也确实如李彦宏所说「为了做大模型而做大模型，造成了对公司资源、社会资源的巨大浪费」。但参与「AI百模争霸」的很多团队估计也不乐意了，我不做，难道用你的模型然后一辈子寄人篱下，看你脸色不成？虽然结局我们都知道，大部分公司都会在这一波大模型之争中被献祭。

对于一些直接要结果的需求说，一个百度搜索，一个通义千问，都是app，你是更乐意百度搜然后点开网页看，还是通义千问直接告诉你正确答案？

剩下一些需要体验过程的需求，那就跟更不需要搜索了。搞不好，我们的使用习惯就被大模型们改变了，最后百度都可能被别人家的大模型抄了家。（当然也可以被它自家的文心一言替代）

05，

对于头部不差钱的大公司，似乎又不得不选择自己做了，下面的小公司就是肯定不做，寄生在头部大公司的大模型体系里做应用就好了（他们是iOS，我们是做App的，真正能做出操作系统的没几个，大部分都是炮灰，但站好大模型的队搞应用的机会可就多多了啊）。

剩下的那种中间的就比较尴尬，做不做都别扭，当然也有一转脸拿个开源套个壳「假装」自己是自己做的。甚至包括所谓的垂类模型，是不是也算是这种产物？大模型我搞不过，在别人的生态位下做应用我也不甘心，那我就调试定制搞某个垂直领域的大模型？

这个场景在哪儿呢？给投资者讲故事，拉融资、提股价？服务关系型B端客户？毕竟从效果上来说我还是更偏向于无所谓垂类，一个大模型吊打一切，极端点，我甚至觉得全球就一个统一大模型（AGI）才对味，所有的应用甚至垂类模型都是这个大模型的一个提示词出来的结果。

比如前天看到一个微软的研究报告，大意是GPT-4轻松超越了以往医学问答数据集的最高结果，那我们是不是可以畅想一下，GPT5 就可以在各个专业领域都是头名呢？

当然国内应该走出的风格不太一样。

06，

合规似乎就变成了搞大模型的公司挺大一成本，数据源干不干净，输出内容正不正面，还得防止被用户「调戏」「勾引」后「犯错」，大模型一个不小心「说错」了话，连科大讯飞这样的大厂都能被搞得掉半管血（参考科大讯飞学习机事件）。

07，

理论上大模型上的新技能越多，利用这个新技能做出来的新应用也更多。比如多模态。但这里又有很让人矛盾的地方，按照现在大模型公司的发展路径，他恨不得自己把应用都给你做了，那有没有可能你结合新特征刚搞出点什么成果就被人家自己做的给替代了？

如果主打某个功能的SaaS工具，正好被大模型公司自己的产品新功能眷顾到了，甚至人家直接就是「免费」功能，那它第二年续费率大概率要归零。 哪怕是ChatGPT放出一个 DALL·E 3，画图顶流midjourney也得瑟瑟发抖啊。利用AI搞创意营销内容jasper.ai，没当几天AIGC独角兽不也一样被抄了家。

乐观点说也有点像手机升级（软件的和硬件的），官方自带的应用确实会杀死之前做类似功能的第三方，但更多的可能应该是更多的第三方依附于它做出更多的新应用。

08，

对于个人使用而言，无所谓海内外，哪个好就用哪个准没错（我个人的建议就是用那个最好的，不要在其他的身上浪费时间），可做针对国内市场产品的时候，是绝不能直接用国外的大模型API服务的，必须采用国内的（百川/文心一言/通义千问/智谱AI等），某种程度上来说也是给了国内大模型公司的机会。

虽然说不能用国外的，但还是会有一些公司在不是那么敏感的地方或者对内用上了国外的。如果对方不具备开发条件，那是不是对于我们来说也算是一种提供服务的机会？哪怕给传统的企业装一个内部员工使用的GPT或者midjourney、Stable Diffusion画图，还有一个所谓垂类小模型私有化部署，比如搞一个内部私有知识库结合大模型进行检索问答。就是偏企业端的机会轮不轮得到我？

09，

我能想到的，别人也能想到，尤其是现在那些「烂大街」的，比如什么文案小助手，图片生成器，卷死你。非要做，好像除了要快，先下手为强之外也没啥别的办法了。除非你财大气粗，后来者很难卷过，就只能找点非共识的东西，起码暂时大厂看不上，别人没想到，咱先第一时间把用户心智占了。（这动动嘴是真容易啊）

这倒是让我想起在一个视频里看到一个博主讲的一句话「新理念，新视角，就会很容易发现“优化的机会”。」是不是很适合做AI相关的产品。

既然如此，先发优势和后续运营倒是成了关键所在（猥琐发育再四两拨千斤）。这个玩意儿确实是不能搞长期主义，还是第一时间把钱挣，边挣边跟着openai屁股后面迭代战斗力反而会更强。

10，

再回到个体对AI的感受，依然还是一头热一头冷，有人ALL-in，有人「看不上」，还有一堆人用着用着新鲜劲儿没了退出了。

比如ChatGPT刚火的时候，一堆大佬卖铲子建了各种AI相关的知识星球，我也加入了其中一个，刚开始确实很热闹，现在除了每天有几个固定的人用来倒流到自己的公众号，没什么动静了，到期续费率可想而知。

包括我自己也做了一个应用，很多人哪怕付了钱，也不太用了，我跟几个用户聊过，得到的答案基本上就是「觉得它挺厉害的，但是也不太知道能给自己带来啥好处」。同样的问题也回到一些企业，说明光喊AI提高效率其实吸引力不大，关键还在于效果本身。

哪怕那些现在喊着ALL-in的，做的产品在未来的一年未必不会变成先烈（炮灰），但先进场干起来，待在AI这张牌桌上抓机会很重要。

11，

关于提示词（prompt），到现在我依然认为「提示词就是生产力」。

比如我的那个后台是可以看到别人跟AI的对话的，差距就很明显，有人根本不会提问，最后对着AI骂骂咧咧。那么对于这个人来说，AI带给ta的体验就是：垃圾。

用Midjourney文生图，差距就更明显了，在掌握规则的前提下可以正确的表达自己的观点实际上很多人是做不到的。

那么卖优质提示词这门生意也算是行得通的，哪怕ChatGPT上线的Gpts，对应的提示词也成了竞争的「核心资产」。

12，

前面聊AI的文章我也有提到，我之所以对这波AI感到比较兴奋，一个最重要的原因就是感觉回到了我挣过钱的个人站长时代。大言不惭的说，挺匹配我这种综合能力强的选手。

那么这波做AI相关应用的产品经理就跟原来那波可能会有一些技能点上的不同，尤其是那些功能性产品经理（比如很多做定制化的、外包属性的）要小心。

得了解你需要的这个大模型，起码你得是它的用户吧（如果都没用过，怎么能说得上了解？），搞清楚它能做什么，不能做什么（这个不能伸直比能还重要），摸得到这个模型的边界在哪里，这个技术用在哪（这么多模型，这么多开源），对技术的要求要比以前高。（所以也有人说特别适合独立开发者，因为需要技术来引领）。还有一个大头是成本，以前可能不用考虑这么多，而现在不考虑可能就入不敷出，破产啊。

同样一个模型（如SD），人家能做一个妙鸭；一个图生视频模型，人家能搞出全民舞王。去拆解下这两个产品或者看他们当事人的一些分享，或许就理解了所谓AI产品经理的「奥妙」。

当然，这个所谓的AI产品经理更多的也是「伪命题」，能力体现在的技术和用户交集的地方，本质上还是产品经理结合新场景的自我进化。

13，

最近这几个月，我也体验过一些AI相关产品，也接触到了各种奇怪的需求，本质上很多都是自嘿，当然也包括我自己的一些尝试。

再烂的产品经理体验了上百个应用，什么是好，什么是烂，总归是有感知的。所以这一年我是吸取了一些经验教训，2024年尽量避开这些坑，有钱就用有钱的打法（当然我更喜欢贵人相助给我有钱的打法），没钱就用没钱的打法。

垂类模型从投入产出比上在我看来远不如垂类应用（当然因为我也就是个个体户，2B另说了…），所以我更偏向于「强需求」+「AI」的组合方式。这种组合方式下的「单品」比全家桶更有杀伤力，甚至离钱更近。对个体户（小团队）未尝不是一个好的策略。

比如同样是套壳，一些公司投入一堆人力物力也不一定有个人做的好，因为它不是一个蠢蠢的堆砌功能的事儿。同等条件下，运营和成本的不同表现就拉开了巨大的差距。

14，

AI既然已经来了，那我们就拥抱呗。

从具体的人和具体的事儿入手，去落地。

一时兴起的「点子」很多时候纯粹是在浪费时间。