夜雨聆风
All in AI 没错,但你可能 all 错地方了
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这句话本身没问题。
但问题是，大多数人理解错了。
很多人以为，
All in AI，
就是去学工具，
去玩模型，
去研究各种新功能。
看起来很努力，
但方向是偏的。
因为你只盯着 AI，
你是做不出结果的。
你往上走，技术层。
那一层你基本参与不了。
你往下走，应用层。
如果你只是会用，
那你和大多数人没有本质区别。
工具谁都能学，
而且越来越简单。
所以问题不在 AI，
在你有没有一个“承接它的东西”。
这句话本身没问题。
但问题是，大多数人理解错了。
很多人以为，
All in AI，
就是去学工具，
去玩模型，
去研究各种新功能。
看起来很努力，
但方向是偏的。
因为你只盯着 AI，
你是做不出结果的。
你往上走，技术层。
那一层你基本参与不了。
你往下走，应用层。
如果你只是会用，
那你和大多数人没有本质区别。
工具谁都能学，
而且越来越简单。
所以问题不在 AI，
在你有没有一个“承接它的东西”。
我更建议的一种路径是：
先找一个具体的行业，
先进入一个有真实需求的场景。
然后再去用 AI，
把这个行业重新做一遍。
这个时候，AI 才有价值。
因为你不是在“用工具”，
你是在“放大能力”。
真正能在这一波里跑出来的人，
大概率都有一个共同点。
他们本来就在某个领域里。
有认知，有经验，
甚至有资源。
然后他们发现，
AI 可以让他们效率提升，
甚至放大十倍、百倍。
这时候，变化就发生了。
而不是一个完全没有行业基础的人，
天天在研究工具，
最后觉得自己已经“在做 AI”。
我更建议的一种路径是：
先找一个具体的行业，
先进入一个有真实需求的场景。
然后再去用 AI，
把这个行业重新做一遍。
这个时候，AI 才有价值。
因为你不是在“用工具”，
你是在“放大能力”。
真正能在这一波里跑出来的人，
大概率都有一个共同点。
他们本来就在某个领域里。
有认知，有经验，
甚至有资源。
然后他们发现，
AI 可以让他们效率提升，
甚至放大十倍、百倍。
这时候，变化就发生了。
而不是一个完全没有行业基础的人，
天天在研究工具，
最后觉得自己已经“在做 AI”。
这种状态，其实很危险。
因为你会产生一种错觉：
你好像很前沿，
但实际上没有沉淀。
等到真正的机会出现，
你会发现自己抓不住。
所以我对这件事情的看法很简单。
AI 一定要做。
但不要只做 AI。
你要有一个具体的领域，
然后用 AI 去改造它。
这才是这波机会真正的入口。
我写完了，我们下篇见。
这种状态，其实很危险。
因为你会产生一种错觉：
你好像很前沿，
但实际上没有沉淀。
等到真正的机会出现，
你会发现自己抓不住。
所以我对这件事情的看法很简单。
AI 一定要做。
但不要只做 AI。
你要有一个具体的领域，
然后用 AI 去改造它。
这才是这波机会真正的入口。
我写完了，我们下篇见。
我是易兴
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