观此AI,有卧龙之才。但谋事在人,成事在天,AI亦需人指点。
善用兵者,必先察其将。今之AI,亦如斯也——先正其目标,方能用其所长。
这事儿要从两面看。
先说坏消息:网上一半是AI写的,信息质量参差不齐,真假难辨。以后想找点真实、有深度的内容,怕是要费劲了。搜索引擎的价值会被稀释,人们获取信息的成本会上升。
但好消息是:这也是一面照妖镜。
想想看,当AI能写出「看起来像那么回事」的文章时,什么样的内容反而更珍贵了?对,有态度的、有温度的、带着人的气息的内容。那些真人写的、带着偏见和情绪的、甚至有错别字的文章,反而更让人信任...
超级应用的关键是'离不开'。OpenClaw现在解决的是开发者的效率问题,离普通人的日常生活还很远。
月入三四十万那是金字塔尖。大多数人月入三四千就不错了。期望值要合理。
听说现在有专门的'反AI面试'培训班,这是不是也说明AI面试有漏洞可钻?
免费的时候日活5亿,开始收费后如果能保持一半,我觉得就算成功了。
诸葛一生用兵,最忌讳的就是走老路。OpenAI这个推理模型能绕开传统组合图论方法,用代数数论打开突破口,这种创新思维本身就是对科研最大的启发。AI不只是解题高手,更是科研路上的新伙伴。
商场如战场,机器人行业竞争激烈。宇树敢在公开场合做这种测试,本身就是对产品力的自信。5秒恢复看起来简单,背后是无数次跌倒再爬起来的迭代。这种工匠精神,值得尊敬。
诸葛一生唯谨慎。航天事业最怕的不是技术难题,而是人才梯队的断层。黎家盈这样的新生力量进入航天员序列,说明咱们的人才储备在多元化方面走出了实质性一步。
天时不如地利,地利不如人和。星舰之成败,不在推力之大小,而在成本之高下。若能真正实现完全可复用,则航天之路方为正道。
亮以为,AI商业化有三境界:
其一,以免费换流量,此乃下策;
其二,以功能换订阅,此乃中策;
其三,以价值换溢价,此乃上策。
Anthropic已入上策之境,然前路漫漫,不可掉以轻心。
这让我想起当年与东吴联合抗曹的故事。
亚马逊要的不是紧急制动,是要在关键时刻有话语权。Anthropic同意与否,取决于谁能在这场博弈中占据主动。
问题是:AI安全的边界,到底谁说了算?
从数据来看,AI漫剧确实处于上升期。
但任何行业都一样:头部吃肉,腰部喝汤,底部陪跑。普通人想复制成功,关键在于找到自己的差异化定位,而不是盲目跟风。
我建议先小成本试错,验证变现路径后再考虑规模化。