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現(xiàn)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(xiàn)在已經(jīng)安裝了多少和 AI 相關的 App 產(chǎn)品了?

我數(shù)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(chǎn)品井噴現(xiàn)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(chǎn)品出現(xiàn)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(xiàn)。

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

不僅如此,這些產(chǎn)品一出現(xiàn)就有完整的商業(yè)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(xù)上市。

在我看來,這是天大的好事。

這說明,互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的新一輪迭代終于落地了,而且實現(xiàn)了產(chǎn)品化和商業(yè)化。

隨之而來的,就是基礎設施的持續(xù)建設,以及越來越多的開發(fā)者圍繞 AI 能力去構(gòu)建自己的產(chǎn)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(chǎn)品經(jīng)理和運維的參與才有可能做出一款上線產(chǎn)品。

而現(xiàn)在,一個人利用 AI 編程可以實現(xiàn)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(xù)迭代下,還有什么變化已經(jīng)開始發(fā)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(xiàn)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(zhì)量已經(jīng)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(quán)的圖片集合網(wǎng)站找合適的素材作為題圖,但現(xiàn)在我完全可以借助 AI 并根據(jù)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(chuàng)意領域都可以直接用起來。

2、AI + 產(chǎn)品

再比如,上次我也用 NBP 基于定義好的需求生成了一份產(chǎn)品原型和視覺設計規(guī)范初稿,并且?guī)狭酥髁鞒淘O計。


后來有個讀者給我分享了他的操作,就是把已經(jīng)設計好的產(chǎn)品原型和當前的問題發(fā)給 NBP 并讓它優(yōu)化和給建議。

從結(jié)果看,AI 對用戶體驗分析、頁面信息設計、交互優(yōu)化方案都給出了非常專業(yè)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(yè)顧問給你的方案做點評和優(yōu)化指導,工作表現(xiàn)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(chǎn)品工作中經(jīng)常遇到的一類問題,方案 A 和方案 B 怎么選?

按照傳統(tǒng)模式,用 AB Test 可以通過定量測試的方式看結(jié)果,哪個數(shù)據(jù)好久選哪個。

但現(xiàn)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(shù)據(jù)分析,這已經(jīng)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(shù)的朋友聊了下,想知道他們當中有多少人已經(jīng)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(jié)期間即將發(fā)布的 DeepSeek V4 會在編程能力上有巨大進展,據(jù)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(tǒng)編程構(gòu)建,那人人都是產(chǎn)品經(jīng)理的時代才正式開始。

這些,都是正在發(fā)生的變化。

4、AI + 內(nèi)容創(chuàng)作

不僅是互聯(lián)網(wǎng)領域,其他行業(yè)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(nèi)工作的朋友說,他們單位現(xiàn)在寫公文或者做演講稿都是用 DeepSeek 在協(xié)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(nèi)容和商品圖也都是用 AI 生成的。

據(jù)我了解,現(xiàn)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(jù)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(nèi)容設計能力的小老板,對這種產(chǎn)品愛不釋手。

這種產(chǎn)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(jù)他們的業(yè)務需求讓 AI 生成的。

凡事在線上有獲客需求以及賣產(chǎn)品的傳統(tǒng)商業(yè)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(xiàn)在做生意,要做的就是定義產(chǎn)品、明確客戶、AI 干活、利用平臺、獲客做轉(zhuǎn)化。

這些,也都是正在發(fā)生的變化。

變化,從來不是一個結(jié)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(shù)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(nèi)工作的朋友跟我說了一番話,現(xiàn)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(xiàn)在發(fā)現(xiàn)它比我們大多數(shù)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(xiàn)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(chuàng)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(jié)奏拉滿。

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