随着AI的步步逼近。
尤其是随着国内低成本大模型的推出，本地化部署AI的可能性大幅度提高，当下越来越像2000那阵子。
我记得2000年的时候，是家企业就开始做网站，做属于自己的网站，而网吧里，也人头攒动。
随后的十年，互联网应用如雨后春笋般冒出来，再之后的十年，逐渐推广到几乎每个人，每个角落。
当下的AI，也处在这个位置，对标2000年互联网搜索引擎，门户网站刚刚兴起的日子。
有很多读者问我，当我们又一次坐在时代的快车上的时候，怎么借助AI的力量，去快速地找到属于自己的那份人生答案?
这个问题非常好，让我仿佛穿越到了26年前，1999年，我一个大学生，坐在互联网前，彼时彼刻的它，就是我眼里无所不知的AI。
我也很想问问当时的它，年轻且迷茫的我，该如何找到自己的人生答案。
那年月没人教我如何融入互联网时代，全靠自己磕磕绊绊的去摸。
如今，我尝试来回答你们，如何融入AI带来的这个，陌生又熟悉，忐忑又激动的，时代。
本文两万字，共三个部分，文中多处有链接，俗称画中画，文中文，阅读时留心莫错过。
本文下面的留言，每一条我都会看到。
以下进入正文：
别再感叹错过互联网和房地产了，历史性的机遇再次敲门，这次是AI。如果你以为AI只是聊天机器人，那可能已经错过了第一班车。现实是，我们正处在一场堪比电力革命的巨大变革早期。抓住它，不需要你是技术天才。 ### 项目本质：这不是炒概念，是生产力革命 AI的本质是新一代通用目的技术，它将像电一样渗透到每个行业。当前阶段很像电力革命初期：爱迪生早在1882年就建了电厂，但生产力飞跃是在三四十年后。现在AI也处于“安装期”，巨大的价值重构正在酝酿，而不仅是“旧流程+新工具”。到2027年，AI创造的价值规模预计将达到1.16万亿美元。 ### 操作流程：三条路径，总有一条适合你 普通人参与AI浪潮，主要有三种务实的方法： 1. **职业转型与就业**：AI正在创造新岗位。你可以成为Prompt工程师、AI产品经理，或在法律、医疗等传统行业成为最懂AI应用的那个人。关键在于**迁移你的底层能力**。例如，前银行职员凭借金融知识转型为AI金融解决方案销售，建筑设计师将空间规划能力用于设计AI数据标注工具。 2. **投资布局**：对于投资者，关注核心赛道。一是**算力与基础设施**，这是确定的底层需求；二是**AI应用与Agent（智能体）**，特别是能重塑行业工作流、解决具体痛点的垂直领域；三是**具身智能（如机器人）**，这是AI与物理世界交互的关键。 3. **创业与副业**：AI降低了创业门槛。机会在于用AI解决一个具体问题，而不是空谈技术。成功的团队往往是“特种兵”式的小团队，强调快速执行和场景深度。例如，有团队聚焦AI生成互动内容，积累了千万用户；也有团队为金融、医疗等行业打造专属智能体，半年内合同金额即破亿。 ### 收益分析：机会具体可见 不同路径的潜在收益差异巨大： * **职业提升**：从传统行业转型至AI相关岗位，往往意味着薪资提升和职业赛道升级。更重要的是，避免了被技术变革边缘化的风险。 * **投资回报**：早期抓住核心硬件（如芯片）和成功应用公司，可能获得倍数回报。例如，AI基础设施是巨头持续重金投入的领域。 * **创业回报**：上限最高，风险也最大。但AI应用公司达成高收入的速度可能比传统软件公司快得多。抓住一个细分痛点，就可能快速成长。 ### 风险警告：热潮下的冷水 盲目冲进去，你更可能成为代价而非赢家。 * **技术与泡沫风险**：AI部分领域可能存在过热。许多项目估值很高却没有成熟产品。技术路线快速迭代，今天的明星技术明天可能过时。 * **巨头碾压与竞争**：行业存在“强者恒强”的局面。创业公司必须找到巨头做不到或看不上的“非共识”领域，建立独特壁垒。 * **落地与需求错配**：技术能力与市场真实需求常有巨大落差。客户可能抱有不切实际的科幻式期待，而实现商业闭环比做出炫酷的技术演示难得多。 ### 适合人群：你不需要全懂技术 以下人群更适合行动： * **敢于学习和跨界者**：愿意快速学习新知识，并将原有行业经验与AI结合。 * **问题解决导向者**：不痴迷于技术本身，而热衷于用技术解决实际问题。定义问题的能力比单纯的技术能力更重要。 * **高效执行者**：AI领域差距会急速拉开，执行力强的个人和团队能迅速积累复利优势。 ### 结尾总结 AI时代的大门已经打开，但门票不是对技术的空谈。对于大多数人，最实际的起点是：**立刻在你的工作和生活中，寻找一个可以用现有AI工具（如各种大模型）优化或解决的小问题，亲自动手尝试**。通过实践建立认知，再决定向职业、投资还是创业深度投入。记住，悲观者也许正确，但乐观者，尤其是付诸行动的乐观者，才能赢得未来。别等又一个十年后，再感叹“我本来可以”。课程下载：
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