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      現在,沒辦法不信了

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      你可以看一下自己的手機桌面,現在已經安裝了多少和 AI 相關的 App 產品了?

      我數了下自己的,總共 26 款。

      如果加上之前我體驗過然后又刪掉的,估計有六七十款了。

      我記得上一次有這種產品井噴現象還是在 2012 到 2018 那幾年,幾乎每年都會在手機上增加幾款常用 App,包括微信、支付寶、滴滴、美團、抖音這些都是。

      不過自從 2018 年之后,新產品出現的頻率就降低了,甚至到后來干脆沒有了,有的只是一些曇花一現。

      直到去年開始,以 ChatGPT、豆包、DeepSeek、kimi 為代表的這一類 AI 產品逐漸增多,我們似乎又看到了新一輪的產品井噴。

      不僅如此,這些產品一出現就有完整的商業模式,付費使用更高級的模型。

      前幾天智譜上市了,MiniMax 上市了,后面還會有越來越多的原生 AI 公司陸續上市。

      在我看來,這是天大的好事。

      這說明,互聯網技術的新一輪迭代終于落地了,而且實現了產品化和商業化。

      隨之而來的,就是基礎設施的持續建設,以及越來越多的開發者圍繞 AI 能力去構建自己的產品。

      在這個過程中,普通人的參與度比上一個周期明顯增強了。

      一個很直觀的例子,過去做 App 至少需要程序員、設計師、產品經理和運維的參與才有可能做出一款上線產品。

      而現在,一個人利用 AI 編程可以實現從點子到上線的全流程。

      最近我一直在思考一個問題:在 AI 能力的持續迭代下,還有什么變化已經開始發生?

      1、AI + 設計

      之前我寫過幾篇文章介紹用 Nano Banana Pro 完成各種圖像類需求處理的文章,很多人看了覺得大開眼界,甚至有的可以立馬上手用。

      比如,我現在的公眾號文章題圖就是用 NBP 生成的,因為我覺得它生成的質量已經比公眾號自帶的 AI 生圖以及其他模型好太多,屬于拿來就能用的那種。


      放在過去,我就是去一些免費版權的圖片集合網站找合適的素材作為題圖,但現在我完全可以借助 AI 并根據每一篇文章的主題來生成我想要的場景。

      同理,這種把想象中的場景變得可視化的需求在動畫、影視、平面設計、廣告創意領域都可以直接用起來。

      2、AI + 產品

      再比如,上次我也用 NBP 基于定義好的需求生成了一份產品原型和視覺設計規范初稿,并且帶上了主流程設計。


      后來有個讀者給我分享了他的操作,就是把已經設計好的產品原型和當前的問題發給 NBP 并讓它優化和給建議。

      從結果看,AI 對用戶體驗分析、頁面信息設計、交互優化方案都給出了非常專業的建議,水平可以媲美一個資深體驗設計師。

      試想一下,在正式交差前可以有這么一個專業顧問給你的方案做點評和優化指導,工作表現能不好么?

      這還只是當下,如果讓 AI 能力再進一步迭代,它能做的事情更多。

      此外,還有產品工作中經常遇到的一類問題,方案 A 和方案 B 怎么選?

      按照傳統模式,用 AB Test 可以通過定量測試的方式看結果,哪個數據好久選哪個。

      但現在也多了一種方式,把你的兩個方案直接丟給 Gemini 3.0 Pro 讓它幫你分析,甚至能幫你做模擬樣本測試。

      至于數據分析,這已經算是 AI 的基礎能力了,肯定比人分析得更全面。

      3、AI + 編程

      我還和身邊一些做技術的朋友聊了下,想知道他們當中有多少人已經在工作中開始用 AI 輔助編程了。

      驚訝的是,幾乎每一個被我問我的都在用。哪怕是暫時還沒開始 用到實際工作里的,也自己玩了很久了。

      今年春節期間即將發布的 DeepSeek V4 會在編程能力上有巨大進展,據說超過了目前國際上的主流編程模式,我還是挺期待的。

      如果 V4 能完成超長上下文的復雜系統編程構建,那人人都是產品經理的時代才正式開始。

      這些,都是正在發生的變化。

      4、AI + 內容創作

      不僅是互聯網領域,其他行業對 AI 的使用滲透率或許也比我們以為的更高。

      我一個在體制內工作的朋友說,他們單位現在寫公文或者做演講稿都是用 DeepSeek 在協助,甚至還專門在外面請老師來公司培訓。

      包括很多做線下實體生意的老板,他們在淘寶、抖音、小紅書上的內容和商品圖也都是用 AI 生成的。

      據我了解,現在有一種專門套殼 AI 模型做視頻一鍵生成的小程序,只要你錄制一段自己的視頻和聲音,然后會根據你輸入的文案自動幫你生成二三十條短視頻。

      每一條的價格算下來平均兩三塊錢,很多沒有拍攝能力、剪輯能力、內容設計能力的小老板,對這種產品愛不釋手。

      這種產品盈利模式也很簡單,賣算力。

      比如,制作一條視頻要消耗 50 算力,而 1 塊錢可以買 10 算力,100 塊錢可以買 1200 算力。

      也就是說,100 塊錢可以至少做 14 條視頻,快的話一小時就弄完了。

      算下賬就知道,這比花錢雇人花時間去拍去剪效率不知提升了多少倍。

      更何況,連文案都是根據他們的業務需求讓 AI 生成的。

      凡事在線上有獲客需求以及賣產品的傳統商業模式,這套路徑和方法基本可以復用。

      以前做買賣,想的是選址開店、打廣告、做活動,然后等著顧客上門。

      現在做生意,要做的就是定義產品、明確客戶、AI 干活、利用平臺、獲客做轉化。

      這些,也都是正在發生的變化。

      變化,從來不是一個結果,而是一個緩慢的過程。

      一小部分人一開始就參與了這個過程,而大多數人都是在后知后覺中被動參與進來,甚至是不得以而為之。

      時代的車輪不會碾壓誰,而是悄然從我們身邊開過,上車的人開始加速,圍觀的人被落在后面。

      那個在體制內工作的朋友跟我說了一番話,現在我還印象深刻。

      他說:「一開始覺得 AI 就是一個更好用的百度,但現在發現它比我們大多數人的工作能力要強,而且還在變得更強的路上,這就很恐怖」。

      他還說,現在沒辦法不信了。

      ················· 唐韌出品 ·················

      安可時刻

      這周四我受邀去參加今年的微信公開課 Pro,到時候上午會重點去視頻號原創作者專場,下午會和微信團隊的一些同學有些交流。

      這是我第一次到線下去微信公開課,說來也巧,從成都騰訊忙完直接奔廣州騰訊,今年第一個月算是跟鵝廠高密度接觸了。

      今天去騰訊成都總部參觀和交流,明天飛廣州,這周末兩天在深圳上 AI 個體戶的課。

      AI 在跑,我們也得節奏拉滿。

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