夜雨聆风大家好，七哥，5年生财圈友，优秀领队
这个是航海家AI大会精华
2月底在杭州举办了【航海家年度 AI 大会】，是航海家第二期最后一场线下大会，也是生财有术有史以来规模最大的一次活动。
2 天时间，1600人，12 场大会白天主分享， 30 场夜话，朋友圈铺天盖地的照片和好评~
距离上一次航海家AI大会仅隔半年，AI的进化速度，对各行业的冲击，是翻天覆地级别的。
拥抱 AI，是必然，是挑战，更是巨大的机会。
开场的时候，说：“如果工作影响了你学 AI，你应该辞掉工作。”
没想到这句话火到了X，但这不是在开玩笑，是生财团队这大半年最真实的体感：用好 AI 你不会变闲，反而会更忙。因为效率提高 10 倍后，你会恨不得把自己所有的业务都重新 AI 化一遍。
还分享说，AI 时代真正受益的，可能不是最会用工具的人，而是脑子里装着问题的人。
当你掌握了AI，你真的能把发现的需求做一遍，围绕AI改造你的工作你的生活~
所以这场年度 AI 大会，把这群脑子里装着问题、手里拿着结果的人聚在一起。
这条加班加点肝出来的总结贴，选取了部分嘉宾的精华观点。希望有所收获，也希望有更多圈友在未来能参与到航海家大会。
王煜全
王煜全老师第一个演讲，做了一场完美的开场，听完之后你会发现，们今天对 AI 的很多理解，其实
务做成普惠产品
王煜全一直强调一个判断：下一轮真正大的机会，长在服务平权里。
这个判断一定要落到具体行业里看，才有用。
他说 AlphaGo 真正重要的地方，不是“AI 赢了人类”，而是它第一次让大家看见，顶级教练能力是可以被无限复制的。
围棋教练原来是稀缺服务，越好的教练越贵，能被服务的人越少。一旦 AI 可以扮演高水平教练，这个服务就有机会从少数人专享，变成更多人都能用得起。
这件事放到教育、医疗、健康、理财，逻辑完全一样。
过去最值钱的不是信息，是高水平的人，持续帮你判断、纠偏、陪跑。
你所在行业里，哪些原来只有少数人买得起的高质量服务，现在第一次有机会被产品化、流程化、规模化。
这个视角一换，项目筛选标准就完全不一样了。
二
先找行业里最贵的服务，
持续服务
王煜全老师后面给了几个很具体的判断线索，比如 AI 教育。
他说很多 AI 教育产品现在的问题，不是技术不够，而是做浅了。
只做“扫一道错题，讲一个知识点，再推几道同类题”，这当然有用，但这还不是大机会。因为它解决的是“学不会的一次问题”，不是“长期愿意学、持续学得会”的问题。
同样的逻辑，健康、理财也一样。
如果你只是做一个一次性问答工具，用户当然可能会用。但真正值钱的，是长期理解这个人，持续给建议，持续调整服务，最后把一次咨询做成一段长期关系。
所以找 AI 机会时，先不要问“什么最容易做出来”。
先问：
这个行业里，用户最愿意花钱的服务是什么
这里面最依赖专家经验和判断的部分是什么
这里面哪一段最容易先被标准化
这件事做出来以后，是一次性交付，还是持续服务
这 4 个问题一过，很多看起来热闹的方向会自动掉下去。留下来的，才更像一门生意。
老华
老华的分享实在太对得起大家对他的期待了，人气爆棚，而且非常有意思。
别的嘉宾都在讲 AI、Agent、模型、工作流，他站上来先说自己其实有点懵，说很多词都认识，但组合起来没太懂，台下大家都笑了。
之所以请老华来，是因为每次技术浪潮来得很猛的时候，最容易丢的，就是对生意本质的判断。而老华作为一个极为优秀的连续创业者，讲这个，最适合不过了。
一
需求够不够硬
老华讲米课时给了一个很具体的例子，米课最早起步资金只有 3 万块，它能活下来，是切中了一个明确刚需：外贸从业者需要英文网站、需要推广、需要更高效地获客，但自己不懂技术。
这个需求有几个明显特征：
很具体
很高频
很难凑合
用户愿意长期付钱
所以米课最早那个产品，很多年后回头看依然卖得很好。
但老华也说，外贸垂直教育现金流很好，但市场规模有限，再往上做，盘子不大。
需求准和市场大不大，这是两码事，要分开看。
二
差异到底落在哪里
老华讲马厂的时候，表面上看，马厂的差异很简单：
只做重庆老火锅
只卖一款全红锅
用鲜肉
不靠折扣、不靠团购、不靠大广告
很多人第一反应会是：这不就学一下的事嘛，哪里算得上差异化或者壁垒呢？
真正难的是定位后面那整套支撑：
供应链能不能稳定支持鲜肉
门店运营能不能撑住不打折的策略
组织能不能支持稳定复制
用户愿不愿意持续为这个差异买单
这里面要考虑的就太多太多了。
现在很多 AI 创业也是容易出这个问题，很多人今天抄别人的产品、抄别人的工作流、抄别人的页面。
最后抄不到结果，什么原因呢？因为只抄到了表层，没有抄到背后的逻辑和底层的支撑，没有抄到别人的一整套系统。
三
供给侧稀不稀缺
老华的“1 亿实盘”视频能爆，一个很重要的原因，是供给侧稀缺，和人设、表达能力、剪辑无关。
在那个时间点，网上几乎没人公开讲这个量级的真实实盘内容，所以这个内容这个选题就是足够稀缺的。
这个案例放到今天也一样成立，很多人现在总在卷这些东西：
标题
包装
表达方式
发布技巧
这些当然有用。
但如果你提供的东西本身就很少见，它天然更容易形成势能。
所以对于创业者来说，你提供的这个东西，在市场供给侧到底稀不稀缺，这个很重要。
如果市场上已经有一堆几乎一样的方案，你再怎么包装，也很难真正拉开差距。
四
组织和现金流接不接得住
老华这场还有个很重要的提醒：很多项目在市场上需求是有的，产品也有差异性，供给侧还稀缺，但是输在后面接不住。
比如：
商业模式不健康，赚到的钱又被投放、人力、库存、算力吃掉
组织没有跟上，增长来了，交付和管理扛不住
团队没有持续迭代能力，只能抓一波机会，抓不住长期结果
所以，这两件事就很值得考虑清楚了：
这件事赚的钱到底是不是高质量现金流
这件事如果真的做起来，组织到底接不接得住
很多项目看上去增长很好，但增长不是最难的。接住增长，通常更难。
刘小排
去年 3 月，小排老师在当时的大会上问“用过 AI 编程的人举手”，现场大概只有 10%。
今年他又再问了这个问题，已经到了 70% 到 80%。
但他这次又问了一个更加深刻的问题：你离开电脑以后，AI 还会不会继续帮你产出结果？
在场几乎没有多少人是举手的。
今天大部分人已经会用 AI 了，写文案问一句、查资料问一句、改代码问一句、做图问一句，这些都算在用。
但这类用法有个共同特点：你一停，它就停。
所以问题已经不是“会不会用 AI”。
现在很多人面临的新一个问题是：你怎么让 AI 自己持续产出。
一
为什么很多人用了 AI，结果
还是没有明显变化
小排老师举了一个例子，他去看 OpenClaw 作者 Peter Steinberger 的代码提交记录，发现对方一天能提交 600 多次代码。换算下来，一天 1440 分钟，平均两分钟一次开发、测试、提交。
这显然已经不是“AI 帮他写代码”。
这是 AI 在替他完成一整段持续性的工作。
大多数人交给 AI 的，还是任务，不是岗位。
任务是一次性的，岗位是持续性的。
你让 AI 帮你写一篇文章，这是任务。
你让 AI 每天固定抓选题、筛优先级、输出提纲、沉淀初稿，这是岗位。
两者的差别不在于复杂度，差在有没有持续输入、持续输出和明确标准。
这也是为什么很多人明明用了很久 AI，还是只得到了一点提效，没有得到真正的放大。
你让 AI 去做任务，只能提速；你给 AI 一个确切的岗位，这才能放大。
二
岗位说明书六要素
怎么做呢？
你怎么教一个新来的实习生，就怎么教 AI。
如果把这件事压成一份最小岗位说明书，至少写清楚 6 个东西：
目标：这个岗位最后交什么结果
输入：它每天吃什么数据、素材、信息源
流程：它按什么顺序做
标准：什么叫通过，什么叫不合格
升级：哪些情况可以自己处理，哪些必须交给人
输出：结果交到哪里，用什么格式交
举个可以直接照抄的例子。假设你要先试一个“公众号选题岗”：
目标：每天产出 3 个可写选题，1 份带标题的提纲
输入：行业新闻、评论区、竞品公众号、销售聊天记录
流程：抓取信息 -> 去重归类 -> 打标签 -> 评估优先级 -> 输出选题和提纲
标准：和业务相关；有明确痛点；能找到案例或数据支撑
升级：涉及品牌风险、敏感表述、关键数据不确定时转人工
输出：飞书表格 3 条选题 + Markdown 提纲 1 份
你把岗位写到这个程度，AI 才开始像个员工。
三
第一批最值得交给 AI 的工作，
得是最好验收的
很多人上来就想做全自动，这个顺序很容易出问题。因为自动化一旦跑偏，那后面一系列就跟着错，效率没放大先把错误放大了。
所以第一批最适合交给 AI 的工作，要同时满足 4 个条件：高频、重复、低风险、结果好验收。
一旦你开始用岗位视角去描述工作，AI 的位置就变了，变得像一个能自己做事的员工。
觉得这也是很多人用了很久 AI，还是觉得“没啥变化”的根本原因。
工具没问题，模型也没问题，主要是，从来没有试着让 AI 接管过一个具体的“岗位”。
所以如果今天你想开始往前走，不用一上来就做大系统。
最好的办法，是先挑一个岗位。
这个岗位最好高频、重复、规则清晰、结果也好验收。能先跑通一个，你对 AI 的理解会更进一步。
Zero
zero 这场在现场大家反响很炸裂，大家是万万没想到他的来时路竟然如此艰辛又传奇。
2017 年，他 27 岁，做过餐馆服务员、工地种树、电话销售，电脑零基础，连 Excel 都不会。
到了 2025 年下半年，他用 AI 视频拿到了 40 亿+ 播放、15 个以上高级 YPP，月入万刀。
他在现分他的方法论，把“爆款”讲成了一件可拆、可练、可复现的事，“631”法则。
他说，一个视频能不能成为爆款，6 成看剧本，3 成看画面张力，1 成看整体质量。
一
先判断值不值得做
很多内容跑不出来，和你用什么模型、制作好不好没啥关系，是因为从一开始，这条内容就不是一个值得传播的结构；换句话说，一个好的剧本，哪怕你制作得再烂，都能保住播放量的下限，而如果你没有一个好的剧本，你制作再精良，也留不下观众。
这有点像老生常谈的“选题定生死”。
那怎么找到好剧本呢？Zero 说，初期，就干一件事，去找市场反馈。
好剧本，不是觉得好就好，要看整体的数据反馈。如果一个视频的在平台发布 1 到 3 天内，能跑出足够强的播放反馈，那么就可以对标这个剧本的结构，来进行创作。
好内容不是审美判断，好内容首先是市场判断。
二
张力怎么做
zero 对“视频张力”的解释特别好，因为他没有讲抽象艺术、抽象审美。
他直接抓几类最容易占住注意力的元素：
冲突
反差
暴力
异常
欲望
情绪翻转
很多内容之所以跑不起来，就是第一眼没有抓住人，没有“张力”。
你做一条内容，至少勾选其中 2 个，再进入制作。
比如一条内容同时有“反差 + 情绪翻转”，大概率就比只有信息、没有张力的内容更容易被看下去。
三
密度怎么塞
很多人理解密度，就是硬塞更多信息，其实不是。
真正的密度，是在有限的播放时间里，持续给用户新的回报。
他说得很细：
如果一个片段，用户在 1 秒左右已经理解了信息但后半段没有新动作、没有新表情、没有新刺激、没有新反转，那他的潜意识就开始飘了。
一飘，就滑走。
所以，有几个特别实用的检查标准：
每 1 到 2 秒，有没有一个新的信息点
每个镜头后半段，有没有新的动作或表情变化
字幕、语气、画面，是不是在同一时间一起给
接下来大家做抖音付费短视频打法基本可以参考这套逻辑。
四
“仿、拆、量”，才是新手真正
该练的基本功
Zero 分享了一套他自己的训练方法，非常适合新人：仿、拆、量。
先说仿。
仿不是抄题材，也不是抄标题，仿是先做一比一复现。
视角、机位、动作、表情、节奏、转折，尽量都先对齐。
因为新手阶段最先要练的，不是创新，是控制能力，你得先确认，自己能不能把一个已经被验证过的结构稳定复现出来。
再说拆。
拆是把同类爆款拉出来，逐条对比，找那些反复出现、不能乱动的核心爆点。
他建议大家可以直接做一张“爆款拆解表”，至少记这 6 列：
标题和开头钩子
第一个冲突点在第几秒
张力元素用了哪几个
中段回报是什么
结尾怎么收
哪一处最影响完播和转发
最后是量。
这个时代大家都喜欢找捷径，但 zero 这套方法其实非常笨。他要求自己仿一个小时素材，拆够 100 组同类爆款，还做了自己的爆款库。
这就是量，堆量。听起来一点也不厉害，但它很有效。
Zero 说，爆款当然有运气，但爆款首先不是玄学，它是一套可以被识别、被拆解、被模仿、被训练出来的结构能力。
郭东超
郭东超这场特别适合所有做产品的人听。
因为他分享了一条非常完整的冷启动到多渠道增长的路径。
去年 8 月，他做了一款小程序，0 到 100 个用户，花了 1 个月；100 到 8000 个用户，花了 4 个月；8000 到 2 万多用户，花了不到 1 个月。
第一个月营收 6000 元，后来单月做到 100 多万。
但你可能想象不到，他的产品刚上线小红书的前 20 天，几乎没有流量反馈。
当时他卖的是 2.9 元体验会员，只卖出两三单，还被人骂，说你这和买一本书回去学有什么区别。
这才是真实的冷启动。
一
找需求
郭东超把需求分成了两层：
需求层：用户有没有这个问题
行动层：用户有没有在主动找解决方案
他在刷平台的时候，反复看到高赞资料帖、评论区要资料、求链接、求模板、求案例，然后意识到这些就是赚钱的信号。
因为这已经不是用户觉得“有点需要”，而是用户已经在伸手找东西了。
如果你今天也在做冷启动，建议你先去抓这 3 类帖子：
高赞求资料帖
高赞求模板帖
高赞求案例帖
然后看评论区里，大家反复在问什么。
如果同一类问题连续出现 20 次以上，这就不是偶然了，这通常就是可以做产品的入口。
然后也不要先着急补功能、加模块、做大而全，先做一个 MVP 去测试大家的反馈。
二
写内容
郭东超一开始，他也在模仿爆款标题、封面、结构，结果效果一塌糊涂。
后来他发现，是内容角度的问题。他后面改成了一个非常实用的内容结构：
场景描述 -> 痛点共情 -> 解决方案
这个结构为什么强？
因为它先让用户在内容里看到自己，再让产品自然出现。
举个很典型的写法：
场景描述：你每天收藏一堆资料，晚上打开的时候根本不知道从哪开始
痛点共情：不是你不努力，是资料太散、太多、太难吸收
解决方案：所以不是再给你一堆资料，而是帮你把资料变成能学进去的路径
这样一来，产品就会减少广告的生硬感，很自然被用户理解成一个解决问题的方案，让用户觉得，“这和我有关”。
三
投流
因为很多人一提投流，第一反应都是怕。怕烧钱，怕 ROI 不正，怕素材不稳定，怕花了钱还没结果。尤其是刚做产品的人，天然会把投流理解成一种“放大动作”。
意思是，等自然流验证好了，再拿钱去放大它。
郭东超这场最大的启发恰恰相反：投流当然能放大，但它更重要的价值其实是校准。
为什么这么说？
因为一个产品在冷启动阶段，最稀缺的不是流量本身，而是反馈速度。
你写了一篇笔记，发了一条视频，如果纯靠自然流，你可能要等很久，才能大概知道这个选题行不行、这个表达有没有击中用户、这个产品是不是能卖、这个场景有没有共鸣。
问题在于，等的过程本身就很浪费。
你也许一周、两周、一个月，都在用一种低反馈速度的方式试错。最后得到一个模模糊糊的结论：好像不太行，或者好像有点机会。
但如果你把投流当成一种“快速买反馈”的方式，事情就完全不一样了。
你不用赌一条内容爆不爆，你直接用钱换来市场对你的内容的判断。
这条内容用户点不点？
点进来的人准不准？
停留够不够？
私信多不多？
成交有没有？
是什么人最容易下单？
这些数据，本来都要靠时间慢慢熬出来。投流把这个过程压缩了。
所以对郭东超印象特别深的一点，是他没有把投流当成最后一步，而是很早就把它纳入增长流程里。
他还说，投流不是每一笔都要赚钱，把投流当做投资。
有时候一笔投流没有直接回本，但它给你带来了非常清晰的结论：哪种内容用户会点，哪种场景更打动人，哪类人群更容易转化。这种信息本身，就是你后续增长里最值钱的东西。
可拉
可拉这场，觉得所有带团队的人都该认真听。
他分享了一个 AI 时代绕不开的话题：AI 到底怎么才能在组织里真的推下去。
他2015 年入局跨境电商，现在年营收 1 个亿，团队 25 个人，全员远程办公，全员 AI 化，这一点就非常有说服力了。
一
第一步，老板亲自学
很多团队推进 AI，一上来就做三件事：
统一培训
统一采购工具
统一宣导“这件事很重要”
最后的结果通常是：大家都知道重要，但没人真用起来。
可拉说，团队推 AI，第一步老板必须先下场，先打一个真实业务样板。
因为老板最懂业务瓶颈在哪，也最清楚什么样的结果，才配进入真实流程。
如果这件事交给一个只懂工具、不懂业务的人，最后很容易变成一个很好看的演示案例，这个压根没用。
如果你今天要在团队里选一个流程做样板，建议用这 3 个标准选：
痛：这个流程现在真的很痛
频：这个流程高频发生
量：这个流程前后对比可以量化
只有同时满足这 3 个条件，样板跑通以后，组织里的人才会信。
二
第二步，找个愿意折腾的尖兵
在推行过程中，可拉没有先找技术最强的人，他找的是团队里一个 00 后，美术生，没有 IT 基础。
结果两三周以后，这个小伙子用 Claude Code 的能力已经超过他了。
这件事其实很现实，AI 时代很多时候真正重要的，不再只是技术基础。
更重要的是这 3 件事：
你愿不愿意折腾
你愿不愿意持续调试
你愿不愿意把新方法带回组织
所以你在团队里找 AI 尖兵时，建议用这 3 个标准挑人：
他愿意连续试，不会试两次就放弃
他能把过程讲清楚，不只是自己会
他愿意把新用法分享给别人，而不是闷头自己爽
这样的人，往往是年轻人；这样的人，才适合被培养成第一个扩散点。
三
第三步，自上而下
当老板能站在懂 AI 且懂业务的位置上带领公司时，且已经有尖兵做出了 AI 提效的结果。这个时候，大家对 AI 的接受度肯定就会提高。
所以下一步，就是老板 + 尖兵，来教公司内一些中层如何用 AI，让他们感受到危机感和 AI 带来的实实在在的提效。
当中层学会了 AI，再自上而下去辐射其他员工，逐步做到全公司的 AI 化。
四
SOP 要成为 AI 能调用的资产
可拉还讲了一个很多团队都会踩的坑：过去他们也有 SOP，写得很长很长，结果就是，新人看不懂，老人懒得看，最后还是得问人。
后来他们把 SOP 改成更短的 skill、脚本、插件、MD 文件，事情就完全变了。
因为这时候 SOP 不再是“给人记住的知识”，开始变成“AI 可以直接调用的资产”。
不懂，直接问 AI，AI 会告诉你怎么做；同事，部分工作，AI 可以直接做或者辅助你做。
如果你今天也想做这件事，建议别一上来写长文档。
直接把每个 SOP 压成 6 段：
场景：这个流程是干什么的
输入：需要什么资料和权限
步骤：按什么顺序做
标准：什么结果算通过
异常：哪些情况必须停下来找人
输出：最终交付什么格式
这 6 段一写，SOP 才有机会变成 Skill，或者，把你的业务描述清楚，问 AI 怎么做成 Skill，AI 会帮你做的。
未来企业真正的壁垒，可能不只是人才，而是“人才 + 企业自己的 Skill 资产”。
易亚婷
易亚婷讲了一个 AI 时代我们不得不去面对的现状。
她把同一个主题下，5 篇 KOL 写的文章，和 5 篇 AI 写的文章，一起拿给闺蜜看。
闺蜜的评价是：
都挺好，但一个都记不住。
当 AI 已经能把很多事情做成 80 分之后，什么东西会重新变贵？
一
AI 会把 80 分拉成标配
今天写一篇 80 分的文章，真的太容易了。结构完整，逻辑清晰，论点也不差。
但问题也恰恰出在这里。
当 80 分开始被批量生产，80 分就会迅速失去溢价。
所以易亚婷后面那句判断，非常值得所有做内容、做咨询、做产品、做销售、做 IP 的人记住：
AI 会把同质化内容的价值打到接近于零，但会把极致真实的个体价值重新抬上来。
她说，真正拉开差距的，以后会是 80 分到 95 分之间那 15 分。
而这 15 分，不是更强模型给的，它来自你的判断力、审美、提问方式、切题角度。
AI 能替你写得更完整，但不能替你活得更像你。
二
制作自己的脑子副本
怎么办呢？易亚婷给出的答案，是“脑子副本”。
什么叫脑子副本？
易亚婷会在电脑上建这么一个文件夹，然后让所有的 AI 在面对任何问题的时候都优先去读一遍“脑子副本”，这里面存的，是一些个性化的内容。
代表作：你最满意的文章、视频、演讲、方案
项目复盘：你做成或做砸过的关键项目
判断标准：你挑内容、挑选题、挑人时最看重什么
反例黑名单：你最反感的套路、表达、选题和写法
高频问题：客户、用户反复问你的问题
观点原材料：你平时收藏的案例、金句、截图、记录
这 6 类东西一旦开始整理，AI 以后看到的就不再只是“信息”，它看到的是你的偏好、边界、标准和方法。
只有到这一步，AI 才有可能越来越像你。
三
别迷信通用 Skill
易亚婷讲 skill 的方式，和很多人不一样。
很多人理解 skill，就是去装一个别人做好的模板，拿来即用。
她觉得，Skill 不是买来的模板，Skill 的最佳用途，是你自己的最佳实践被沉淀成了系统。
因为别人好用的 skill，不一定适合你，别人做出来的是基于别人的判断、别人的审美、别人的业务工作流。
你拿来能用一时，但不一定能形成你的长期壁垒。
如果你今天要把一个能力沉成自己的 Skill，至少写清这 4 件事：
任务说明：这个 Skill 到底解决什么问题
判断标准：什么结果算好，什么结果算差
反例黑名单：哪些表达、角度、套路不能出现
输出格式：最终产出长什么样
比如“内容质检 skill”，如果你只写“帮我润色文章”，它永远不稳。
你要写成：
任务说明：检查文章是否有活人感、是否有案例、是否有可执行动作
判断标准：读者看完能不能记住 1 个判断、带走 1 个动作
反例黑名单：空话、套话、过度工整、没有具体信息
输出格式：给出问题清单 + 修改建议 + 修改后版本
这时候，Skill 才开始成为一个你的专属系统。
四
如果你不知道怎么开始，就
让 AI 先采访你
很多人一听“沉淀判断力”，马上就卡住。
觉得太抽象，不知道从哪里开始。
易亚婷给了一个非常实用的方法：
如果你不会写自己的脑子副本，就先让 AI 反过来采访你。
这个方法特别适合起步。
你完全可以让 AI 围绕下面这 5 个问题来问你：
你过去最满意的 3 个作品分别好在哪
你最反感哪 3 类内容或表达方式，为什么
你做判断时，通常最看重哪几个标准
你过去做错过哪些判断，后来是怎么修正的
你希望别人一想到你，就想到哪 3 个词
你回答完以后，再让 AI 做 3 件事：
总结你的表达风格
总结你的判断标准
总结你的禁忌和反感套路
到这里，脑子副本的 1.0 就有了。
短期看，这件事可能没有做一条爆款那么爽；但长期看，它非常像在给自己修一条护城河。
结尾
这次大会有 12 位主嘉宾，每一位都值得展开写。
30场夜话也非常精彩好多夜话都是聊到后半夜，第二天圈友、航海家们又起来继续大会的节奏。
大会的热闹会过去，朋友圈会沉下去，照片也会翻篇。
但一个岗位有没有交给 AI、一条内容链有没有跑顺、一个产品有没有拿到真实反馈、一套团队动作有没有沉成 skill、一个人的判断有没有变成长期资产，这些东西会留下来。
正如现场说的：今天站在台上的嘉宾，一定就是未来的你。
他们和我们的差距，很多时候不在于技术基础，甚至只是因为他们在一两年前遇到了人生的困境，被逼得没办法，只能死磕 AI，反而赶上了这波浪潮。
真正的差距，其实是勇气，是决心，是你能动起来的这一步。
别总想着“先想明白”，很多“想明白”其实都藏在行动之后。
如果你错过了这次1500人的年度AI大会，千万别再错过 AI 时代的这张船票。
生财，航海家也愿意把一群最愿意往前走的人，聚在一个更高密度、更讲结果、讲赚钱的 AI 实战圈子里。
汇入车流，哪怕只是一辆单车，也能借势而行，走得更远更稳；
随行千帆，哪怕只是一艘小船，也能乘势破浪，驶向更深更远。
AI 浪潮里，我们一起前行，生财有术！
期待在下一次 AI 实战大课现场，看到你熟悉的面孔。
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我最建议的是你参加3天体验营，这样你更能全流程感受生财的运营体系，也能更好初步了解生财
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作为新手，全年最低价2765元，4.28日20:00就要涨600了哟。
