夜雨聆风
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上周跟互联网公司做产品的朋友吃饭，他刷着热搜突然冒出来一句：OpenClaw是不是死了？前阵子打开社交平台全是相关内容，一会儿说要干掉程序员，一会儿说要替代运营，现在连热搜前50都挤不进去。
你看到的“凉”，只是炒概念的人退潮了
4月3日，openclaw的微信指数是14099514（14M），相较于3月初的170M+的峰值，暴跌超过90%，而且整体还是持续下行的趋势。
看起来确实像热度退散，甚至有不少人直接喊出“大模型泡沫破裂”的论调。但你转头去看企业端的数据，同一时期，国内接入类OpenClaw大模型工具的企业数量，从1.2万家涨到了4.7万家。某云服务厂商的朋友说，他们今年大模型相关的企业订单，已经超过了过去3年的总和，现在技术部天天加班做部署，根本闲不下来。
你觉得它凉了，不过是之前靠它炒话题、造焦虑的人赚够了钱，转去炒下一个风口了而已。
真正要用它干活的人，早就关了社交平台，对着电脑调参数去了。就像当年互联网刚出来的时候，街头巷尾都在讨论“互联网会不会颠覆一切”，等大家讨论腻了，互联网才真正渗透进各行各业的日常里。
83%的企业AI落地烂尾，问题出在哪？
当然不是说现在企业用AI就一帆风顺，刚好相反，踩坑的比做成的多得多。我大学同学在一家跨境电商公司，前阵子他们老板头脑一热，批了200万预算搞AI改造，专门招了个挂着“AI架构师”title的员工。折腾了几个月，除了给客服组装了个自动回复插件，半毛钱效率没提，最后架构师辞了职，预算所剩无几，老板拍着桌子说再也不碰AI。
某平台数据显示：国内尝试过大模型落地的企业里，只有17%真正跑通了可复用的工作流，剩下83%要么停留在员工个人买账号试玩，要么做了几个demo就直接烂尾。
为什么落地这么难？根本不是技术不行，是太多人对AI的预期错了。很多企业老板一上来就喊“全流程AI化”“用AI替代30%的员工”，根本没仔细想过自己的业务场景里，哪些环节能用AI，哪些不能。就像你给餐厅买了个最好的烤箱，本来只能用来烤面包，你非要让它炒菜、蒸米饭，最后用不好，反而怪烤箱没用。AI本质就是个效率工具，你得先知道自己要干嘛，才能用好它。
被卖课的收割了3000块后，我发现用AI的逻辑根本错了
比企业落地难更搞笑的，是来回横跳的营销号。之前喊“AI要淘汰30种职业，再不学就失业”的是这批人，现在喊“OpenClaw凉了，大模型泡沫破裂”的还是这批人。去年他们卖998的Prompt工程师课程，现在改个名字卖1298的AI落地操盘手课。课程里一半是网上随便能搜到的基础操作，剩下一半全是“要有AI思维”“要拥抱变化”这种正确的废话。
所有不结合具体工作场景的AI教学，收的全是智商税。
你是做文案的，就学怎么让AI帮你找选题、整理素材；你是做财务的，就学怎么让AI帮你整理票据、核对数据；你是做设计的，就学怎么让AI帮你出初稿、找参考。
普通人适配AI的3个可落地方法
我整理了三个普通人适配AI的小步骤，不需要你懂技术，上手就能用。
1.先拆碎你的工作流，再谈AI改造
别一上来就想让AI替你干完整件事，先把你每天的工作拆成一个个独立的小环节。比如你做新媒体运营，就把工作拆成找选题、写初稿、做封面、剪片段、回评论这几个模块，挨个看哪些是重复度高、不需要太多创意判断的。
像找选题的时候要翻100篇同领域爆款文章整理规律，这个活AI就能干，你自己做要2小时，AI10分钟就能把核心数据和规律整理好给你。
2.低风险试错，别把核心工作交给AI
刚开始用AI的时候，别一上来就把要交付给客户、给老板的核心活交给它。比如你做设计，别让AI直接出给客户的终稿，先让AI出10版草稿给你挑灵感，比你自己翻一下午设计网站找参考快得多。就算AI出的东西不行，也不影响你最终的交付，试错成本几乎为零。
之前有个做财务的朋友跟我说，她现在让AI帮她整理报销单的明细，之前每个月底要熬3天夜，现在只要核对AI整理的结果就行，最多加2小时班就搞定了，用了半年从来没出过岔子。
3.把AI当协作者，不是替代品
很多人怕AI抢自己的工作，其实完全没必要，现在的AI根本没法独立完成完整的工作，你要做的是当它的“老板”。你给它派活、提要求、修改它的产出，而不是跟着它的思路走。比如你写客户方案，AI给你出的框架肯定是通用的，你要把自己公司的具体情况、客户的特殊需求填进去，最后出来的东西才有用。
以前大家说“未来淘汰你的不是AI，是会用AI的人”，其实这句话说反了，未来能帮你拉开差距的，是你会不会把AI当成自己的实习生用。
其实现在再讨论OpenClaw凉不凉，已经没什么意义了。它已经从热搜的聚光灯下，走到了一个个普通的工位里，从营销号制造焦虑的素材，变成了普通人手里提高效率的工具。不用追什么AI的风口，也不用怕被AI淘汰，你只要把手里的活拆碎了，一点点把AI嵌进去，就已经比90%的人走得快了。
从来没有技术会淘汰人，只会淘汰不会用新技术的人，这句话放在AI时代，依然成立。
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