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知识分享 丨生活感悟
学习思考，寻找自我。
大家好，我是满肚子鸡汤的吴大爷，一个天天在键盘上敲打心灵，喜欢给人讲知识讲故事的男人。
最近持续看网课，持续被AI炸裂的能力刺激认知上限。
但震惊归震惊，问题是我们的大脑，真跟得上这波技术革命了吗？
就拿最简单的笔记说起。
很多人记录课程、会议、想法，依旧是用“线性顺序”的纸笔逻辑，就像上学时抄黑板：什么想到了就写哪里，不分类、不结构、不标签。
哪怕你是在用数字工具，脑子还是活在纸的逻辑里。
段子、方法论、商业模型都往一个文档堆，就因为“记得顺手”。
你看是我们在数字世界里，却还用着“笔记本脑袋”。
一、老思维在新技术面前，有多低效？
AI早就不是只能“打字”的机器人，它已经能“听”“看”“说”“写”“画”，是真正的多模态感知系统。
想象一下，你只需要写五个字，AI就能模仿你全部手写字体。
你拍一张照片，它能判断你饭量、推荐菜谱。
你写了段文字，它不仅自动剪出视频，还能配音对嘴。
教育类AI能通过提问来辅导小孩写作业，而不是直接喂答案。
这不仅是智能，而是一种全新交互范式。
如果你还在“写字”记知识，那你就等于在用iPhone当计算器、拿特斯拉当电瓶车。
二、AI时代的商业模式三原则：离钱近、有套路、不严谨
真正赚钱的AI项目，往往符合这三条标准：
1.离钱近
换句话说，你的AI项目是不是马上能产生现金流？
不是概念、不是PPT、不是期望，而是能直接开票的需求。
比如：
营销文案生成：可接单即变现。
法律申诉AI助手：每封信收服务费。
客户服务AI机器人：减少人工成本立竿见影。
反之一些“很酷但离钱远”的AI，比如“帮你整理笔记”或者“虚拟宠物写诗”，就没那么快赚钱。
2.有套路
“套路”不是贬义词，而是可规模化、可复制的机制。
营销套路、运营套路、内容创作套路……
你如果连用户旅程和转化路径都没想清楚，就别指望AI自动带你上天。
有套路，就能变成产品；没套路，只是玩具。
3.不严谨
AI的特点是“猜得不错”，但它不是逻辑学家，也不是精算师。
所以它适合不需要100%准确的场景，比如：
视频剪辑：90分够用。
营销文案：吸引人就行。
抄歌词生成器：不跑调就好。
但在医学、法律判决、金融审计这种对“严谨”有致命要求的领域，用AI就是自找麻烦。
三、一个AI创业者的自我定位三问
要想用AI做事，请从下面三个问题的“交集”出发：
l用户真正的任务是什么？（而不是你想象的需求）
l你自己的能力边界是什么？（内容、数据、算法、渠道？）
lAI现在的能力可以干到什么程度？
三者交叉的部分，就是你能站稳的“产品位”。
比如你做法律咨询的AI应用，你得知道：
用户不是想“学法律”，而是“解决麻烦”；
你要能提供案例库、语义识别的支持；
AI不能判案，但能模板化回复、情绪安抚、初步诊断。
四、成本意识：别把AI当不用充电的神
很多人一头扎进AI创业，忘了一个事实：大模型的服务器成本比传统互联网高得多。
运行一个小型ChatGPT API服务，每月可能就是上万成本。
AI并不是廉价劳动力，它是烧钱的火箭引擎。
怎么办？
优先使用开源模型（如LLaMA、Mistral）；
用小模型跑大任务（压缩推理）；
构建数据飞轮：你收集的数据越多，模型越精准，用户留存越高，成本越低。
Stable Diffusion这类画图软件的崛起，就是数据网络效应+社群传播效应+开源共建效应的典范。
五、AI的能力=不是对话，而是“自动完成任务”
很多人一看ChatGPT就觉得：“噢，这就是个智能聊天机器人”。
错了！
AI不是“能说话的人”，而是“能干事的队友”。
所以你在设计产品时，千万不要只想着“对话怎么做得更顺”，而要问自己：
“我能不能让AI帮用户完成这个任务？”
“我能不能把AI变成这件事的‘自动驾驶舱’？”
举个例子：
不是做个“文案对话助手”，而是设计“生成+审稿+排版+投放”一体化平台。
不是做个“教育答题AI”，而是构建“引导式学习流程+反馈回路+个性化进阶”的教学系统。
AI的真正红利，不是能说多少，而是能帮你少做多少。
结语：我们需要的是“AI原生思维”
最后，让我们回到最开始的问题：
你看似用上了AI，其实是在用老框架强行装新能力。
l你还在“记笔记”，AI已经能“生成知识图谱”。
l你还在“问问题”，AI已经能“完成任务”。
l你还在“搜答案”，AI已经能“设计流程”。
我们要做的，不是学会AI怎么用，而是学会自己怎么换脑子。
告别“笔记本脑袋”，进入“任务协同脑”。
别再用钢笔画太空飞船了。
你该拿起AI这把“光剑”，去砍开这个全新的商业宇宙。
欢迎点赞、转发、评论。
我是吴大爷，夜风同学
愿一路陪你共同成长！
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