pizone

其实没必要焦虑，即使是编程大神的代码，你把某些代码 copy 下来，问 AI 有什么缺陷或可以优化的点之类的，也能说出一堆出来。

这波 AI 浪潮个人基本上很难抓住的，即使在身处大模型公司也不一定能抓住，毕竟竞争太激烈，要么做到行业领先，要么被淘汰，不存在说做到平均水平，然后存活下来，基本上是赢者通吃。即使百度这么大的公司自己的文心一言在 DeepSeek 面前也是毫无招架之力。可能还会促使大模型公司裁员，因为实在是打不过，干脆不研究了，直接用 DS 了。

B 端应用可能是一个机会，但是在 B 端怎么样才能应用上 AI ，这是一个大难题，其实也一直都没看到在 B 端怎么落地，搞来搞去都炒作芯片、算力相关的概念去了。
在如何促进各种工业生产环节的生产力提高方面是个探索阶段，毕竟也不可能一窝蜂去做人形机器人吧，至于其他的机械自动化，其实并不依赖这么智能的 AI ，更依赖于流程化和机械自动化。还有待解决的难题是市场需求疲弱，很多工业产品都是需求过剩的，在 B 端成功应用 AI 即使能大幅提高生产力，生产出来的产品，卖给谁也是个问题，只能卖到全世界去了，也只能期望不要打贸易战。

至于 C 端应用端怎样能抓住，其实国内整个 APP 应用层面，是需求严重过剩的，很难存在什么机会，毕竟国内这么多年的互联网的发展，即使放到全球也是领先的，内卷到这个程度，各种 APP 已经在全场景中无孔不入了。也许做海外市场，是 C 端的最佳的选择，有能力的个体可以尝试发力一下。

还有一个潜在的机会在做自媒体了，搞点短视频、水文之类的，毕竟有了 AI 加持，很多自媒体对应的能力短板都可以补齐。如果有能力提供情绪价值，那就更棒了。

最后可能买个相关的股票或者算力相关产业的基金，会好一点，只要能起来，抓住机会涨个几倍，还是有可能赚到养老的钱的。

试用了下，能基于 VSCode 把 IDE 做成这样，厉害了。

就是学习成本有点高，其实很多人连 dify 或 coze 这种都用不太明白，这个对普通用户来说有点难，可能程序员出身会好点。
如果能像 cursor 那样，根据自然语言的描述生成基础的工作流，也许受众会更多点。

不知什么时候能用上 Grok 3 的 api ，还是有点期待。

真要是这么好挣，确定性这么高，人家自己就可以靠这个活得很滋润啦，即使没啥本金，每天公开量化实盘也可以赚到流量拉，前提是有这么厉害。

你可以选择你要订阅的微信公众号，配置一下规则，找个服务生成 RSS 订阅源，你统一以 RSS 来订阅就可以了。

至于生成摘要之类的，现在的订阅源信息都太杂乱了，最好还是自己快速标记一下，节省一下 token 消耗。

我自己的解决方案是，之前有写过一个 rss 的帖子，可以翻阅一下，看下有没有灵感。

其实最好自己写一个浏览器扩展根据自己需求实现一些个性化功能。实现 RSS 订阅和标记的工作，然后根据全文内容生成对应的摘要，并在此基础上自定义一些 prompt 来实现一些个性化的功能，比如分析某个标签的文章（我之前是让他分析美联储相关的报道，分析各种可能情况和市场影响），或者选择一下某个主题，写篇文章。

类似这样，用来做什么，主要还是看你的 prompt 怎么写了，比如用推理模型来分析，把过去一个月或 2 周内所有某个标签的内容，拿出来分析和推理，也是挺有意思的：

https://ibb.co/WNFckr7p
https://ibb.co/pr3Qm3mr
https://ibb.co/23wwb6tw
https://ibb.co/DH1Xff5C

这种新闻明显是为了应对一下，苹果手机的 AI 采用阿里后的一个应对措施，减轻一下股价的压力。

你看百度他自己都要靠，提供满血版的 DeepSeek R1 来获取新用户了，肯定也是无奈之举，能力上不如人家，那么只有拥抱对方了。真要有自信，就立马开始免费，哪里还需要 4 月份开始。

以下个人观点，娱乐一下：

1 、掌握能提供情绪价值的技能或者 z 做些实现能提供情绪价值的工具咯，AI 再厉害，即使在所有领域都大幅领先人类，人类也无法从 AI 身上获取到情绪价值，就像跟 AlphaGo 下围棋，只会感到绝望，不会有任何乐趣。

2 、deepseek 之后，算力反而更重要了。
以前的算力大部分都是用来研发，少部分用来提供应用支持，而且高频在用的无非是搞黑产和搞自媒体的，现在 DeepSeek 已经是国民 AI 应用了，这个所需要的算力可能是几十倍上百倍的上涨，可能还远远不止。当所有人都体验到了 AI 的强大，只会大幅增加需求，甚至每个个体都希望自己部署一个满血版的 R1 ，这些都是需求。

DeepSeek 的成功也对各大模型厂商有启发，人类的知识和各种数据已经基本学习完了，可能很难有更进一步了，味蕾只能通过 AI 来生成高质量的数据，DeepSeek R1 看分析说有是有通过强化学习和无监督式微调成功训练出有强大推理能力的模型，这条路证明通了，那么未来想要更进一步，算力规模需要几十上百倍的增长来支持强化学习，才能训练出更牛逼的推理模型，除非满足现状，R1 这种模型以及足够了，不需要实现 AGI 了。

3 、AI 发展瓶颈这个应该不是能源，可能更多是一些炒股票、搞投资的搞搞概念，可能对电网的负荷是一个负担，对于某些国家，电网基础设施落后的国家而言，想要搞个算力集群中心还得把电网先搞一下，这个的确是一个瓶颈，不过对于国内而言，这些都是小意思。

主要还是看你的手机价值，比如你的手机二手价也就 1000 元左右，其实可以选择自己折腾一下，买块电池省钱，即使不小心出差错也可以直接换手机，有个借口。

如果手机还有些价值，最好还是不要自己换，首先电池是个危险品，拆时要小心，然后换完可能有些手机还得换防水胶，这个还是专业人做好一些。

哈哈，其实很多场景下，这些话反而起了反作用。

如果你以卖课为目的，面向抖音、小红书这些用户群体，这么说其实问题不大，本来就是要表达，我很厉害，用 AI 工具可以快速做东西出来，赶紧来跟我学怎么用吧。

如果你是在一堆程序员论坛里喊这个，可能目的也是想宣传一下产品，获得一些反馈。这么一说，肯定是起反作用的，可能会被嘲讽，其实不管你是不是真的 x 天做了一个 APP ，只要这么喊了，大概率都给你打了一个标签，低质量的产品。

所以其实未来产品好，最好不要乱说这种话，除非觉得自己会被被资本选中，需要广而告知做宣传稿，树立典型，为某个细分行业做一些热度或趋势的引导。