夜雨聆风这个月认识了很多AI创业的朋友，又和朋友聊到AI开发者生态的议题。我想到一个很有意思的敲门砖，不愿私藏，分享给大家。
1. 预计海量的AI开发者将会到来
开发者生态对toB企业的价值“既很大、又很小”，我甚至写过建议云厂商让开发者品牌独立运营的文章。
外界脑补靠开发者挣钱、脑补如何大批吸引开发者，都是梦话。开发者生态火不火，主要靠自然增量需求，即市面上涌现出大量的开发者和小微企业，其次才是看开发者平台产品和运营做的好不好。
看过我个人履历的朋友都知道，我的开发者运营经验比大部分空谈热爱开发者的人更多一些。我只是能做的事情比较多，没必要刻意热爱这一小撮事情而已。
随着对AI编程、AI生成内容的学习使用，我们能预见到，将来会有几千万工程师要转岗分流。这些人不可能都去送外卖开网约车，他们大概率要赌一把，自己去做AI APP，或者加盟这些小团队。我最近就认识了好几个这样做AI的朋友。依旧在职的IT工程师，如果完全不了解IT编程，真就是“50多岁的Delphi老大爷”，靠情怀编程了。
接下来AI开发者生态，一定会非常火爆。几千万个AI开发者，哪怕仅仅是sayhi，都能做出个爆火社区，哪怕每人买十块钱的token，也会成为一笔不小的营收。
2. 最偏门也最正统的开发者生态
大众认知里，最先想到的开发者生态都是面向互联网新兴技术、个人用户热烈交流的生态。大家就算没做过这些事，也能脑补出来这事怎么做。
但是，在GUN开源运动兴起之前，一样有开发者、一样有开发者生态啊。本文要分析的是一个看似偏门实则最正统也有可能挣钱的方向：
面向企业管理需求的，以企业在职员工为培训目标的，AI开发者培训+认证。
这个工作跟20年前的CCIE/OCP、10年前的云计算认证类似，有四个目的：
首要目的：让企业管理者了解，在岗员工/面试对象有没有AI编程的能力。
重要目的：让企业员工能够有信心地使用AI编程，去推动生产环境的工作。
营收目的：培训和认证本来就能收费，不收费企业还不重视这些认证结果哪。
长期带货目的：通过让企业员工养成使用本公司AI编程工具的习惯，形成客户粘性和品牌信赖，最终实现转售算力、深度优化上下文等工作。互联网模式的开发者生态就在做这样的梦，CCIE和OCP也做到了成功带货，但云厂商那堆认证没起到带货的作用，让我们忘记还有这种带货手段。
3. 现有的培训无法满足企业要求
现有的AI培训视频和文档，无论是收费还是免费，都是在满足自然人的自主学习需求，而不是满足企业客户的“管理”需求。
这些企业管理者本身就不是IT工程师，对自家技术团队是防备和评估。一个工程师从网上扒拉点教程，就在公司内部尝鲜新技术，这对企业管理是威胁；公司工程师拒不学习新技术，企业无法应用新技术提高生产效率，这对企业管理也是个威胁。
全球大部分工程师不是互联网工程师，而是企业和外包里的应用业务工程师。他们没有梦想变现的渠道，只想躺平谋生。很多人工作3年后，就不想学任何新技术了。他们确实没兴趣去网上找一堆良莠不齐妙的教程，莫名其妙的自学。
网上的个人培训资料，都是时尚炫酷的技术，否则就没流量。而企业里的IT技术是很落伍甚至活化石状态的。泛互联网从业者做培训的最大问题是，员工的薪资、技能和门第都太高了，很难和普通企业的大专生沟通。
企业管理者需要权威第三方说出，“你的员工通过我的培训和认证，他就能达到XXX的水平”。企业可以将培训认证费用做入年度预算，将培训认证效果列入考核，甚至直接在招聘阶段提硬性要求。企业里的员工有了硬性管理指标，公共培训课程也不会太难，他们自然也能完成课程学习。
要做面向企业的IT认证，我们就必须得是个权威第三方。在新技术新浪潮下，成为“权威第三方”并不太难，只是步骤比较繁琐，需要事事小心时刻注意体面。
很多人会说，模型原厂可以亲自做IT认证培训。我当然知道很多公司都有可能完成该工作，我并没有捂着这个创意，因为具体执行时有上百个关键细节，凡事都是事在人为的。
4. 详解潜在带货能力
无论是互联网分享还是企业培训，开发者生态的尽头都是带货。
20年前CCIE和OCP的培训带货效果也很好。以OCP（Oracle的DBA认证）为例：因为考过OCP后工程师的待遇会很高，所以他们在企业内的话语权就会随着高薪而变重要；因为OCP的话语权很重要，那企业就更倾向于采购对应的商业软件和原厂服务。
但是十年前云厂商通过培训认证带货的尝试是很失败的。这有两个原因：第一，云产品是100%同质化的，通过A云的认证操作B云的产品毫无障碍；第二是培训的力度不到位，企业并不强制要求员工完成培训，员工通过认证也没有职场收益。
现在看AI培训和认证，是有可能成功带货的。因为AI培训有个厚厚的中间层，那就是在Agent/Hermes/SDK等组件上做上下文优化。我上一篇文章聊到《一个神级卡位的AI云产品》，最终也是做这个厚厚的中间层。
首先，几个顶尖大厂的大模型能力会趋于相同，甚至会演化到“无需培训直接使用”。这就跟云计算产品100%同质化一样，让培训变得毫无指向性。顶尖大模型自己做的培训教材，很可能和专业培训班通用教槽没任何区别。
在通用大模型和客户业务需求之间，是可以有个很厚的中间层的。这个中间层并不负责完成模型思考，而是优化提示词和审核输出内容，就是比通用大模型更靠近客户业务场景，也更容易做出差异化的培训内容。
这个中间层的优化工作，可以让AI编程变得更简单，比如优化一些浪费token的提问、比如自动对接Agent tools和skill。而且这些上下文优化，会模糊token转售的界限，从代理客户的token变为这就是我自己的token。
当培训者习惯使用培训内置的Agent/Hermes/SDK以后，向企业转售Token、服务、数据，就会成为大概率事件了。而且培训费用越高、培训者的职级待遇越好，带货的难度越低。
5. 简述培训内容和运营要点
前面谈了宏观可行性，我也多次强调事在人为看细节。最后我分享一些培训认证的内容和运营的要点。
首先，不用担心AI越来越易用，会导致本文失效。我关心的不是AI大模型，现在的AI已经足够聪明了。但再聪明的人干活，也需要了解上下文传递的环境和需求等信息。而且企业的管理者焦虑，不会随着产品易用而消失。
企业客户的具体技术和具体教材，这可以从零基础IT培训班和IT外包团队挖人解决。这些人的价格都不贵，但缺乏眼界和抽象能力，需要高手把握方向，他们只能执行细节。
培训和认证的目标是，让不懂IT的管理者感到安心，让做IT的工程师感觉难度适中，最好还能让IT工程师感觉到升职加薪的期望或继续躺平的安全感。
无论是培训认证还是其他AI中间层工作，我们要给客户讲一些AI颠覆IT系统的故事，但别亲自上手去掺和颠覆现有IT系统，因为那就不是做产品做培训，而是做系统集成项目了。
6. 结束语
写到这里还是忍不住叹息一下，我确实特别看好《AI中间层的产品工作》。本文提到的AI企业培训，最适合的承接方也是AI中间层厂商。这些厂商做的各种细节优化，本来就需要培训衔接。
但我一直找不到合适的项目和沟通渠道，大家看我这些文章，能帮我推荐一些项目和朋友吗？
本文写的是培训认证的内容，但不代表我只能做、只会做、只想做培训教材。这同样属于《产品经理做产品设计时，本就应该想到的一个小插曲》。
