AI工具越强 · 普通人越要想清楚自己能做什么

工具会更新，判断力要留下

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从2024年开始，我就自己摸索着用AI做一些偏研究性的东西。那时候不像现在，很多工具打开网页就能用，按钮也做得越来越傻瓜。

最早的时候，很多东西都要本地部署。

我用过 Stable Diffusion，也折腾过 ComfyUI。图片一开始出得很小，想出大一点就容易崩。显卡、模型、节点、提示词、参数，哪一个没弄好，结果就会很奇怪。

网上资料也很碎。

今天看到一个教程，明天又换一种说法。一个节点接错了，图出不来。一个模型没配好，效果完全不是那么回事。很多时候不是学不会，而是不知道自己到底卡在哪里。

我们当时有一个方向，是想用这些工具开发一套可以自己换脸的小程序。

这个事情最后确实做出来了。

也就是说，它不是一个停留在想法里的东西。我们真的把流程跑通了，也实现了想要的效果。

但问题也很快来了。

因为是本地服务器，速度很慢。一个人用还好，两个人用也还能扛，可如果小程序里下单的人一多，电脑就开始慢下来。

就要排队，有人等很久，体验就会变差。

这时候你会发现，一个技术能做出来，和一个产品真的能跑起来，是两回事。

更现实的是，没过多久，可灵、即梦这些大平台也开始更新类似的能力。

我们前面花几个月摸索出来的东西，突然就像被一键替换了。

这件事挺打击人的。

不是因为自己没努力，而是因为你会发现：当大平台把一个能力产品化以后，小团队前面啃下来的很多细节，很快就不再值钱了。

我们本来是做三维视频的公司。

所以我学AI，一开始不是为了赶时髦，也不是为了做什么AI网红内容。

我最直接的目的，是想提高工作效率。

以前做视频，有些素材不好做，有些概念图不好出，有些想法要很久才能看见一个大概。AI出现以后，我会想：如果它能帮我们先把画面方向跑出来，后面再合成、再制作，是不是效率会高很多？

那时候国内一些模型做概念图还不太稳定，很多时候还是要借助 Midjourney 这样的工具。

Midjourney 的艺术效果确实好。

但它也不是一上手就会。怎么写提示词，怎么控制风格，怎么让它更接近想要的画面，也要慢慢试。

后来我们又用 ComfyUI 跑视频。

但早期体验并不好。

视频时长只能跑十几秒的长度，速度非常慢，效果也不稳定。有时候辛辛苦苦跑出来，离真正能交付的东西还差很远。

所以那段时间，AI更像是一个可以帮忙出素材的工具，而不是一个直接替你完成作品的工具。

它能给你一些以前不好做的画面，帮你节省一点试错时间。可是最后怎么判断、怎么合成、怎么服务客户需求，还是要靠人。

AI 变化越来越快。

2022年以后，Stable Diffusion、Midjourney 这些图像工具，让很多人第一次真正感受到AI生成图片的冲击。

2023年，视频生成开始往前走，Runway 这类工具让“AI做视频”不再只是想象。

2024年，Sora、可灵、即梦这些工具陆续进入大家视野，视频生成突然变成了所有人都在讨论的事。

再往后，大厂模型更新越来越快。

以前我们要自己部署、自己接流程、自己写提示词、自己反复试，现在很多平台直接把功能做成按钮。

以前你花几周摸索出来的技巧，可能下个月就被新版本抹平了。

以前你觉得自己终于会了一点，过段时间规则又变了，又要重新学。

这就是这两年最真实的感觉：

一开始是本地部署重置了传统流程。

后来是平台工具重置了本地部署。

再后来，是客户也会用AI了，反过来重置了我们的服务价值。

这件事对做视频的人影响很明显。

以前客户不会做图，也不会做视频。他们更多是告诉你需求，然后等你给方案。

但现在不一样。

有些客户自己也能用AI生成一些图，甚至生成一些视频。

这些东西不一定专业，也不一定真的能解决问题，但看起来已经像那么回事了。

于是他们开始觉得：这个东西AI不是可以做吗？

或者说：我自己也能生成，为什么还要找你？

这句话其实挺扎心的。

因为它说明，AI不只是提高了我们的效率，也降低了别人对专业工作的敬畏。

尤其是一些对视频要求没那么高的客户，他们可能真的不再需要很专业的制作了。

以前视频更多是讲功能、讲产品、讲专业。现在很多需求开始变得娱乐化、轻量化、短平快。

于是项目需求变少了，预算变紧了，客户的判断标准也变了。

我们一开始以为AI是一个好用的工具。

后来发现，这个工具反过来也差点杀死自己原来的生意。

AI很好，但不一定真的就适合你

直到今天，我还是会用AI做图、做视频、做概念、找方向、整理素材。

很多以前很难做的东西，现在确实变简单了。很多以前要花很久试出来的画面，现在可以先让AI跑几个方向出来。

问题不在于AI有没有用。

问题在于，普通人很容易被表面的热闹带着跑。

今天大家都在做AI写真，明天大家都在做AI换脸，后天大家都在做AI短剧。每次看起来都是机会，每次都有人喊着风口来了。

但真正能赚到钱的人，没有那么多。

大厂当然希望更多人冲进来。

因为用的人越多，算力消耗越多，平台越热闹，生态越大。

可普通人不一样。

普通人没有那么多试错成本，也没有那么多时间陪平台一起打仗。

这两年折腾下来，我越来越觉得，普通人学AI，最重要的不是追最新工具。

而是先想清楚三件事。

第一，我原来到底会什么？

你是会拍摄，会剪辑，会三维，会写方案，会沟通客户，还是会判断画面？

这些东西不会因为AI出现就完全没用了。

相反，AI越普及，这些判断力越重要。

因为工具人人都能用以后，差别就不在“会不会点按钮”，而在你知不知道自己要什么。

第二，AI到底帮我省了哪一步？

它是帮我出概念图，帮我找素材，帮我做分镜，帮我跑测试，还是帮我整理方案？

如果只是为了生成一堆看起来很好看的东西，但最后用不上，那就不是效率，是消耗。

第三，我能不能把AI生成的东西接回自己的业务里？

这点特别重要。

AI图片好看，不等于能交付。

AI视频炫，不等于能解决客户问题。

AI短剧热，不等于普通人进去就能赚到钱。

真正有价值的，是把AI变成自己工作流程里的一部分，而不是整个人被AI的热闹牵着走。

我现在对AI的态度，比一开始冷静多了。

我不会说它没用。

也不会说它万能。

它确实改变了很多行业，也会继续改变下去。做视频的人、做设计的人、做内容的人，都绕不开它。

但越是这样，越要清楚自己的位置。

如果你只是追着工具跑，今天学这个，明天学那个，很容易一直很忙，却没有积累。

因为工具会更新，按钮会变化，平台会替代平台。

但你的审美、经验、客户理解、执行能力、判断力，这些东西如果能被AI放大，就不会那么容易被一键替换。

这也是我现在最想提醒自己的地方：

不要只问AI能做什么。

更要问，我到底要用AI做成什么。

这两句话看起来差不多，其实差别很大。

前一句容易把人带进工具里。

后一句才会把人带回自己的目标里。

40岁以后再学AI，我觉得最重要的不是冲得最快。

而是在一次又一次技术重置里，还能慢慢想清楚：自己到底靠什么往前走。

这里是“大鱼时光号”。

我会继续学AI，也会继续试。

但这一次，我不想只追着风口跑。

我想先把自己的路看清楚一点。

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