#AI应用

3天前

Manus 月营收 800 多万美金……理解不了 manus 的火，就没办法理解 AI 的应用场景和用户付费的点。

#Manus #AI应用 #用户付费 #高营收 #商业成功

3天前

阿里巴巴准备对其旗舰AI应用进行改版，使其更像ChatGPT。（彭博）

#阿里巴巴 #AI应用 #ChatGPT #改版 #科技

4天前

60% 的AI 应用场景用国产模型替代， 40%场景用最好的美国大模型搞定。订阅制仍然是20$ 。

#AI应用 #国产模型替代 #美国大模型 #订阅制 #价格

白板报 Whiteboard

1周前

为sora 2找到了一个正经用途，制作数学视频素材。

AI视频井喷：Midjourney领跑，多模态混战· 310 条信息

#Sora #数学视频 #AI应用 #积极 #教育素材

1周前

音频转视频好像很少看到，于是我去搜索了一下，结果原来数字人就是做这个的。如果能挑选合适的角色，做讲解视频，效果还是不错的。比如图片中的案例。在导游，天气预报，新闻播报，AI陪伴，健身教练，编程教练，求职面试。更真实的体验应该有人付费的。

#音频转视频 #数字人 #讲解视频 #AI应用 #付费体验

1周前

锦秋基金的核心观点是：AI基础模型如同大宗商品，技术参数的差距会随时间快速缩小，而真正创造价值、留住用户的，是能被感知、被信赖的产品。在他们看来，当前AI应用公司的最大护城河不是技术参数，而是“信任”。这种信任并非来自广告宣传，而是通过深度理解用户需求、持续优化体验积累而来。例如，一个AI写作工具若能记住用户的写作风格、常用术语，甚至保存未完成的草稿，这种“被懂得”的体验，比单纯的技术指标更能建立用户粘性。基于此，锦秋基金聚焦三个投资方向，并采取差异化策略： AI应用领域，他们不投简单的“Prompt+UI”产品，而是关注那些能填补行业痛点的垂直解决方案。例如，针对中小企业在AI营销中面临的“不会用、不敢用”问题，能提供从工具到培训、合规的一体化服务的团队，往往更具潜力。他们更看重“懂行业”的创始人，这类团队能精准捕捉用户真实需求，形成难以复制的场景化优势。芯片领域，锦秋基金将目光投向了推理芯片市场。随着大模型的普及，推理需求呈爆发式增长，低延迟、高能效的推理芯片成为关键。他们不盲目追求“全栈自研”，而是关注那些能在特定场景（如边缘计算、车载）实现技术突破、提供高性价比解决方案的团队，期待中国团队能凭借架构创新走出差异化路径。机器人领域，锦秋基金认为行业正迎来类似2012年深度学习爆发的拐点，但更倾向于投资能在特定场景快速落地、积累真实数据闭环的项目。例如，工厂里的分拣机器人，哪怕动作不够完美，只要能7×24小时稳定运行并持续学习优化，其积累的真实数据就是未来进化的核心燃料。他们认为，“现在积累的场景，就是未来的壁垒”。锦秋基金总结其投资方法论为三个核心法则：一是寻找“不对称优势”，即信息差与执行力的结合；二是精准判断投资时机，在浪潮初期果断投入，在方向尚不明朗时保持观察；三是验证“数据飞轮”的真实性，关注收入、留存等可量化的商业指标，而非单纯的技术概念或用户数据。在锦秋基金看来，无论技术如何演进，执行力始终是成功的关键。再好的想法，若无法落地执行，也只是空中楼阁。他们尤为看重团队面对危机时的应对能力和快速迭代的行动力，因为这决定了企业能否在高速变化的AI赛道中存活并成长。对于AI创业者而言，锦秋基金的实践表明，在技术同质化加剧的时代，深入理解用户需求、构建真实信任、快速迭代执行，或许是穿越周期、实现可持续增长的关键。而对于投资者，聚焦核心赛道、精准把握趋势、重视执行细节，方能在浪潮中捕捉真正的价值。

#AI应用 #信任 #推理芯片 #机器人 #执行力

1周前

山寨季来了不过注意主线，不要圈内PVP 最强的标的是 $ICP AI应用、AI云、隐私、每一个都是可落地可用后续期待大的APP去上面开发东西有能力的速度去上面做应用币圈抖音之类都可以做起来

以太坊上涨背后的操控与山寨币季节的迷思· 96 条信息

#ICP #AI应用 #AI云 #隐私 #币圈

1周前

AI应用 $TSLA $GOOG AI GPU $NVDA $AMD AI 核电 $SMR $NNE 目前就关注这些，大家有更好的AI标的欢迎补充讨论。

#AI应用 #TSLA #GOOG #AI GPU #NVDA

1周前

这些年一直不太能 get 到 Canva 的核心优势到底是什么？订阅费用和 AI 应用接近，确实不想花这个钱，有哪些免费替代吗？主要就是做一些平面图。

#Canva #平面设计 #免费替代品 #AI应用 #订阅费用

2周前

值得买科技旗下的星罗是抖音电商钻石品牌服务商之一，在企业内部的AI应用大赛里也连续拿到第一名，他们为品牌在短视频平台做品牌宣传上应用了非常多的AI内容，今天的值得买科技的直播活动中，展示了一些例子和思路，还是非常有启发的。

#值得买科技 #星罗 #抖音电商 #AI应用 #品牌宣传

3周前

前几天跟一个同事吃饭，说是他们那边已经大量adopt AI ，但是新人搞出来的代码被频繁打回去重写。听起来AI除了增加老员工的code review负担以外，没什么正面作用。我们组效果就更明显，因为大家都是老妖精，一旦有人用AI干，大家就觉得他是不是喝醉了写的代码，依然打回去重写了，都不用仔细review了🤪

#AI应用 #代码质量 #老员工 #code review #负面影响

4周前

当ai可以越来越快实现人们的想法时缺少的并不是“就差一个程序员了” 而是“做什么，怎么做”的上下文去开闲鱼去做淘宝去找外包去reddit翻帖子看看谁还在寻找程序员在你不知道做什么的时候重要的是接触客户去多和别人谈一谈并询问对方支付定金在接单的过程里你就会知道对方是谁遇到了什么问题当下是怎么解决的是否愿意花钱提高效率这些上下文是开发的基础当你3-4个窗口同时并行4个付费需求时你独立开发的成功机会就悄悄地被放大了

独立创业者如何突破零收入困境，迈向月入1000元· 246 条信息

#AI应用 #需求挖掘 #客户沟通 #独立开发 #商业机会

4周前

本周 BestBlogs 精选内容已邮件推送，欢迎阅读 ----------------------------- 🚀 模型与研究亮点： ✨ Anthropic 发布了 Claude Haiku 4.5 ，该小模型以其接近顶尖的编码性能、显著的成本效益和更快的处理速度，重新定义了高智能 AI 的可及性与效率。 🎬 谷歌 DeepMind 推出 Veo 3.1 模型，通过增强真实感、提示遵循度和视听质量，并集成生成音频和高级编辑功能，革新了 AI 视频创作工具 Flow 。 📄 百度开源了自研多模态文档解析模型 PaddleOCR-VL ，其 0.9B 参数量在 OCR 四大核心能力上全面刷新 SOTA，打破了“大模型才有好效果”的迷思。 💡 阿里巴巴开源了 Logics-Parsing 模型，基于 Qwen2.5-VL 架构，利用布局为中心的强化学习，有效解决了复杂 PDF 文档的端到端结构化处理难题。 💻 大语言模型结构化输出成为构建可靠 AI 应用的核心，文章深入解析了模式引导生成、约束解码、SFT 及 JSON Mode 等六大关键技术路径。 🤔 深度分析当前大语言模型 LLM 的过度宣传与“p^n 困境”，强调 AI 缺乏真实智能，并提出构建人机协同系统的三大原则以应对其固有局限性。 🛠️ 开发与工具精粹： 🔗 LangChain 与 Manus 深度探讨 AI 智能体上下文工程，提出了上下文卸载、缩减、检索、隔离等策略，并通过 Manus 的“分层行动空间”优化工具调用。 📝 规约驱动开发 (SDD) 作为 AI 辅助编码的新范式被详细解析，其规约优先、规约锚定、规约即源的理念及 Kiro 、Spec-kit 、Tessl 等工具成为关注焦点。 ⚙️ 特斯拉前 AI 总监 Andrej Karpathy 开源了 nanochat 项目，以约 8000 行 Rust 代码和 100 美元的成本，从零开始构建了一个简易版 ChatGPT ，并提供了详细教程。 🧑‍🏫 吴恩达推出 Agentic AI 新课程，将智能体工作流开发沉淀为反思、工具、规划和协作四大设计模式，实战证明能让 GPT-3.5 在特定任务中超越 GPT-4 。 Go 腾讯发布 tRPC-Agent-Go 框架，旨在填补 Go 语言在自主多 Agent 协作框架领域的空白，集成了 LLM、智能规划、工具调用等能力。 🔄 《智能体设计模式》深度解析了 AI 智能体的反思模式，通过“生产者-评审者”架构实现自我评估和迭代改进，显著提升任务输出质量，并提供实战代码示例。 💡 产品与设计洞见： 🔧 Anthropic 推出 Claude 技能功能，用户可将专业知识与指令打包成技能包，定制 Claude 的工作流程，实现可组合、可移植、高效且强大的 AI 任务执行。 🔍 谷歌搜索产品副总裁 Robby Stein 揭示了谷歌 AI 转型的内幕，强调 Gemini 、AI 概览和 AI 模式如何通过更自然的语言和多模态输入，扩展而非取代传统搜索。 🎨 Figma CEO Dylan Field 认为在 AI 时代，设计、工艺和毫不妥协的质量将成为初创企业新的竞争优势，强调产品开发中培养品味的重要性。 🏢 硅谷内部讨论会揭示，AI Agent 部署失败的 95%并非模型智能不足，而是上下文工程、安全性、记忆设计等支撑体系缺失，强调治理与信任及多模型推理。 🚀 Slack 首席产品官 Rob Seaman 提出在 AI 时代，传统路线图已失效，应围绕客户与业务结果规划，并通过精简团队快速原型设计，加速产品开发和创新。 📈 Lovable 增长负责人 Elena Verna 强调 AI 正在瓦解传统分发渠道，产品增长需从漏斗模型转向增长飞轮，构建数据护城河并利用产品作为营销渠道。 📰 资讯与报告前瞻： ⚡ Nathan Labenz 驳斥 AI 发展减速论，强调 AI 在推理能力、上下文扩展及作为“协同科学家”方面的持续进步，并预见多模态 AI 的关键作用。 🖥️ 英伟达发布个人 AI 超级计算机 DGX Spark ，将数据中心级 DGX 架构浓缩至桌面，售价 3999 美元起，旨在实现本地高效 AI 开发和推理，并支持 OpenAI API 服务。 🤝 美图公司吴欣鸿分享在 AI 时代下的组织进化心得，实践“反惯性工作流”，提出“AI 原生组织”模式，倡导“一个人即一支团队”理念，并普及 AI 编码。 💰 《State of AI Report 2025》指出 2025 年是 AI 业务追平炒作的“推理之年”，头部 AI 公司年化收入已达百亿美元，AI 编程、音视频生成等商业领域取得显著成功。 ✍️ 语言学家娜奥米·S·巴伦深刻剖析 AI 时代人类写作的核心价值与挑战，强调写作是思考与情感表达的独特方式，呼吁“增强而非自动化”并划清人机协作界限。 ⚖️ 北京大学论文揭示 AI 在加速知识产出的同时，可能加剧内容和思想同质化，产生“创造性伤痕”效应，警示 AI 带来的“资历偏向”重塑劳动力市场。希望本周的精选文章推荐能帮助您快速了解 AI 领域的最新进展！期待与您下周再见！

Google Gemini 2.5发布引发AI模型性价比热议· 282 条信息

OpenAI新德里发布会：ChatGPT语音翻译功能引发热议· 657 条信息

#AI进展 #大模型 #AI工具 #AI应用 #AI伦理

番茄锅包肉

1个月前

杀死所有queue的job后算出了最终的cost🙃 已经有人去跟某家谈discount了这个incident我不会也不能再发推说了🙃 如果可能大家新闻见大老板今天开会说裁掉的manager与incident无关希望大家继续安心的 embrace failures with learnings and we encourage risks and innovations 物理phd可能更加热爱这份工作了 😭🙇‍♀️ 我今天安慰了phd 跟他讲述了我以前工作捅过的娄子并跟他说锅包肉一直都在全网只有我真的爱物理phd 😭呜呜呜🙇‍♀️ 这笔钱怎么花出去的呢？可以大概想象一下类似于把推特过去一年所有产生过的推文让gpt逐条处理一遍🙇‍♀️

#裁员 #成本控制 #物理博士 #团队安慰 #AI应用

1个月前

当人工智能真正开始以服务的形态融入各行各业，我们看到了一种新的技术范式正在形成。无论是会计、法律、金融、税务还是医疗领域，那些信息量大、既有个体细节又存在普遍规律的行业，正逐渐成为AI技术落地的沃土。以会计行业为例，每天都有大量的票据需要处理、账目需要核对。这些工作看似重复枯燥，实则蕴含着复杂的规则和逻辑。 AI可以通过学习这些规则，自动识别票据信息、完成初步的账务处理，不仅能大幅提高效率，还能减少人为错误。同样，在法律领域，大量的案例分析、合同审查工作，如果交给AI来做，它可以快速梳理海量的法律条文和过往判例，为律师提供精准的参考，让复杂的法律事务变得更高效、更透明。金融和税务行业更是数据密集型领域，市场动态、政策变化、交易数据等信息层出不穷。 AI在这里可以发挥其强大的数据处理能力，实现风险预警、智能投顾、自动化税务申报等功能。当AI能够实时分析市场数据，为投资者提供个性化的理财建议；当它能根据最新的税收政策，自动完成企业的税务申报，这将为整个行业带来怎样的变革。医疗健康领域同样充满了可能性。从医学影像识别到病历分析，AI可以帮助医生更准确、更快速地做出诊断。海量的医学文献、病例数据，AI能够从中挖掘出有价值的信息，加速医学研究的进程，让患者获得更好的医疗服务。这些行业的共同点在于，它们都积累了大量的结构化和非结构化数据，并且存在相对明确的业务逻辑和规则。 AI的出现，就像一把钥匙，能够打开这些数据的价值之门。它不再仅仅是实验室里的技术，而是真正走进了人们的工作和生活，成为推动行业进步的重要力量。随着技术的不断成熟，我们有理由相信，AI服务将在更多领域发挥作用，改变我们的工作方式和生活方式，让复杂的事务变得简单，让效率得到质的飞跃。这不仅是技术的进步，更是时代发展的必然趋势。

#人工智能 #AI应用 #行业变革 #数据驱动 #效率提升

Jesse Lau 遁一子

1个月前

openai的sora以2.8分低分高居apple app美国区榜首，这算AI应用的技术指标背离吧奥特曼还是没老马放得开敢干，大多数打1分的大概都是因为又不能上传真人图片，又诸多限制

#Sora #OpenAI #奥特曼 #AI应用 #技术指标背离

1个月前

最近几年，职场上的变化确实让人有些措手不及。 2023年，不少人都感受到了“35岁中年危机”的压力，身边有一些朋友面临失业的困境。这背后，既有经济环境的影响，也有行业调整带来的挑战。大家开始重新审视自己的职业规划，如何在变化中保持竞争力，成了很多人思考的问题。到了2024年，AI技术开始快速渗透到工作的方方面面，“降本增效”成了很多企业的关键词。不少岗位因为AI的介入，工作方式发生了很大改变，效率也有了明显提升。这一年，大家开始学习使用各种AI工具，希望能借技术的东风让自己的工作更轻松、更高效。转眼到了2025年，AI的能力越来越强，甚至在一些基础工作上，表现得比刚毕业的年轻人还要出色。这时候，新的问题出现了：如果让AI负责技术架构，万一出了问题怎么办？于是，一些企业开始意识到，那些有丰富经验的35岁以上的职场人，尤其是能带领团队的小组长，反而成了关键。他们不仅懂业务，还能更好地驾驭AI工具，确保技术架构的稳定和安全。其实，不管是23年的危机，还是24年的AI应用，再到25年对有经验管理者的需求，本质上都是职场在时代浪潮中的自我调整。技术在进步，对人的要求也在变化，但“经验”和“解决复杂问题的能力”，始终是职场中非常宝贵的财富。重要的是，我们要保持学习的热情，不断提升自己，才能在变化中找到自己的位置。

#职场变化 #35岁危机 #AI应用 #经验价值 #职业发展

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1个月前

英伟达的市值目前已经超过所有大型制药公司的总和，无论是有机还是无机，只要是物质合成，就会越来越依赖加速计算。英伟达真正的爆发还没有到来，大家一定要在这一波AI Infra的热潮中积累足够的资本，拿到下一波AI应用爆发的入场券。

英伟达市值破四万亿，AI芯片霸主地位稳固？· 177 条信息

#英伟达 #AI Infra #加速计算 #市值爆发 #AI应用

Frank Wang 玉伯

1个月前

AI 应用最有竞争壁垒的，可能就是人机交互。好的人机交互，需要充分理解模型的能力边界，同时也需要充分理解人的交互感知，这两者都做到极致，才能产生 aha moment。比如：ChatGPT 通过对话形态让人与模型能交谈，DeepSeek 通过展示思考过程让人感知到 AI 的推理能力，Manus 通过展示工具调用让人惊叹 AI 真能帮人干活。这些例子里，交互界面都至关重要。近几个月让人眼前一亮的，是 Lovart，通过无边画布的形态，让人看到了一种新的交互界面。结合图片、视频等模型，让上下文、生成、修改编辑等过程非常流畅。 Chatbot 的交互形态，大概率最终还会是模型厂商或现有大厂的机会。 Canvas 的交互形态，Lovart、Canva、Figma 等，都在快速演进。或许还有创业者的机会，只要足够垂类。 Agent 不是一种单独的人机交互形态，Chatbot 和 Canvas 都可以无缝加入 Agent 能力。还有一个巨大的交互形态，是 Voice + 硬件。有一个很值得学习的玩家是 Plaud。一个便携式硬件，非常有机会获得用户的很多线下上下文。这些线下上下文提供给 AI 后，有机会让 AI 生成真正 Only for you 的内容。或许都有新的内容平台的机会。门户 - 搜索 - 推荐，接下来是什么。有可能是基于用户线上和线下上下文的真个性化内容（Content for one）。于是门户 - 搜索 - 推荐 - 生成，路线清晰了起来。 AI 应用创业，都还在很早期很早期阶段。基础模型能力 + 人机交互界面 + 用户上下文感知，会是产品成败最关键的三个基础要素。

#人机交互 #AI应用 #交互界面 #用户上下文 #内容生成

1个月前

用大模型的多模态，向“普通人”展示：AI 竟然还能这么用 ⬆️ 这句话可以让我抖音涨粉 50w～100w 之后每用这个方法做一条视频，我就转一下这条推文 #flag

#大模型 #多模态 #AI应用 #抖音涨粉 #内容创作

1个月前

(1/12) Vercel AI SDK 在 V5 版本后，已经有点培养出生态的感觉了现在是构建 AI 应用的最佳时机！🚀 社区贡献了大量优秀的开源项目，下面是一些基于 AI SDK 的衍生开源库 👇

#Vercel AI SDK #AI应用 #开源项目 #生态构建 #积极

澎湃新闻-对齐Lab

1个月前

150万条聊天记录背后，人们都在用AI干什么？

#AI应用 #聊天记录分析 #用户行为 #数据挖掘 #技术趋势

Frank Wang 玉伯

1个月前

最近在想产品定位问题，更具象的挑战是：怎么一句话向目标用户介绍清楚你的产品，让用户明白。这个问题，对于 To C 的产品来说，往往挺难。因为 To C 产品的目标用户，往往并不是有直接画像的一群人。比如浏览器的目标用户是谁？Office 的目标用户是谁？Notion 的目标用户是谁？Manus 的目标用户是谁？NotebookLM 的目标用户是谁？ChatGPT 的目标用户是谁？特别是在早期。To C 的 AI 应用，最终会落到：对 AI 有好奇的尝鲜者。细分去看，会五花八门。用 ChatGPT 的用户里，有 70 岁的老教授，也有 10 岁的小学生。NotebookLM 的用户，有白领，也有学生。YouMind 也类似。于是，需要换一种思路定义目标用户。如俞军老师所说，用户是需求的集合。从这个角度来看，关键不是定义用户，而是定义某种共性需求。 Notion 满足的共性需求是在线文档协同。NotebookLM 满足的共性需求是资料学习。ChatGPT 满足的共性需求是通过 AI 来获取信息。YouMind 满足的共性需求是通过 AI 来创作表达。从需求集合的角度来定义目标用户，YouMind 的目标人群是：对 AI 有好奇并有创作表达欲的人。但目前也不完全是，比如只想学习，不想创作的人，是不是 YouMind 的目标用户？目前看起来也是。目标用户定义好之后，接下来是如何一句话描述，给用户介绍清楚产品。我最近有个想法是，这里要分好几种： 1. 老瓶装老酒。比如用互联网技术再做一个微信。这个没人在做。 2. 老瓶装新酒。比如用互联网技术新做一个大红书。大红书是全新的，世人没见过的。这个也不会有人去做。 3. 新瓶装老酒。比如用 AI 技术重做客服系统、销售系统等等。这个在 To B 领域非常多。需求是确定的，通过 AI 技术重塑产品形态，非常有机会。 4. 新瓶装新酒。比如用 AI 技术新做一个社媒工具。比如会听到 AI 时代的微信、抖音、小红书的提法。有意思的是，因为是新酒，真做出来，产品形态肯定不是微抖红。新瓶装老酒，比较容易通过一句话给用户说清楚产品是什么，有啥价值。新瓶装新酒，则往往很难一句话说清楚，经常会被描述成 AI 时代的抖音这种类比说法，也有 XX looks like if Notion and NotebookLM has a baby 的类比方法。类比总是表面上看起来清楚，实际上啥都没说清楚。如同 iPhone，早期也会通过 Phone + iPod + Internet 的三合一来描述自己，一直到 Smart Phone 的概念被用户接受，然后终于大家可以接受 iPhone 的一句话介绍了：iPhone 是全球首个智能手机。 YouMind 的“智能手机”是什么？我曾设想的一个答案是：YouMind 是全球首个好奇心平台。用户因好奇心而来，在好奇心的驱使下，阅读学习，然后在 AI 陪伴下，顺畅创作出了一些作品，这些作品被其他用户看见，又激起来更多的好奇心。然而在当下，如果给用户说：YouMind 是一个好奇心平台。那只会引起大部分用户的一脸懵圈。做产品，好难。

#产品定位 #目标用户 #AI应用 #需求集合 #好奇心平台

1个月前

在 OpenAI 最新那篇《How People Use ChatGPT》的研究报告里，可以看到一个很多技术人不愿意承认的事实。我们天天讨论 AI 的未来、模型的能力、Agent 的协同，但普通人真正反复在用的确是最不起眼、最没技术含量、但最能偷懒的那一类小脑力动作。很多的创业方向都是 AI 重构操作系统，但在报告里能看到的基本都是这样的提问场景： “我懒得写，你帮我润色下” “这事我大概懂，但你能快速解释一下吗” “我脑子卡住了，你先给我几个思路我再改” 就是这类小到不能再小、但一天下来会出现无数次的轻认知需求。要说这些任务值钱吧，好像也不大值钱；但要说不值钱吧，每一次都真想掏出点什么东西来换时间、换注意力、换一口气不费脑的轻松感，于是，这反而成了 ChatGPT 用得最频繁的几个场景。报告里有个特别关键的数据点：写作、实用建议、信息查询这三类用途，加起来占了用户对话的大头。注意！！！不是图像生成、代码开发和多模态探索之类的，就是字面意义上的“你帮我想点内容”、“你帮我写点东西”、“你告诉我这个怎么做”，极其朴素、但极其高频的脑力协助。更有意思的信息是，真正把这三类用法用在工作场景中的人占比也很高，尤其是在教育程度高/收入水平高/日常脑力劳动密度大的人群中。也就是说大量的高认知人群的低成本输出策略，用 AI 省点脑子，完全不是因为不会做，单纯的不想做或者不想做得那么费力。我意识到一个很本质的判断转变，AI 应用不应该去比谁更智能，而应该去比谁更懂人类和人类不想动脑的那一瞬间。很多技术人一个很大的错觉，以为大家想要一个能回答所有问题的 GPT，其实大家更想要一个能帮他们免于思考前5分钟的小工具；以为用户要的是全链路智能流程，其实用户更需要的是一个“我脑袋转不动了你先帮我垫一脚”的认知助理；以为大家要构建的是一个 super agent，但现实中能留下来的产品，很多时候可能只解决了一个问题，比如：懒得写。也正因为这样，我现在看“做什么 AI 应用能赚钱”这个问题，视角已经完全变了。别去想还能不能做一个内容平台、一个垂直模型、一个 SaaS 系统。应该反过来去问自己：我有没有办法，找到一个特别具体、特别细分、但特别常见的人类偷懒瞬间，然后围绕这个瞬间，去设计一套轻决策路径 +提示词模板 + 好的 UI 输出，让用户在最不想动脑的时候，最快拿到可修改的半成品。而当这个偷懒动作被频繁触发，它就自然变成了习惯性的AI 肌肉记忆，而我们所做的应用，也就从一个工具变成了大脑外挂。那 AI 产品的商业价值又该如何定义，可能有一类不在于能不能模拟一个人类专家，而在于能不能替用户做掉那些明明可以做但就是不想做的动作。真正的市场不应该只盯着智能的天花板，往下看看，再懒惰的地板上也有大量的机会。那再 AI 革命的宏大叙事下，我们追求的就不只是让人更强，让人更轻也应该进入视野。人类会为强大而敬畏，但也会为轻松而掏钱。思考下自己的日常，再环顾下市场，一个值得做的 AI 应用，不一定惊艳，但一定能替人类懒一次。所以，你想不想做一款 AI 产品，能替用户少动一次脑？你能不能用 prompt、memory、数据和一点点贴心，帮人类多偷一秒懒？如果可以，那它可能比我们写出一个能做十种事情的智能体，还更容易被买单和留存。这类的机会还有很多。

OpenAI GPT-5发布引发用户不满，阿尔特曼回应质疑· 142 条信息

#ChatGPT #AI应用 #用户需求 #偷懒 #轻认知需求

1个月前

ChatGPT使用报告曝光：编程只占4.2%，真正的王者猜猜是啥.. 终于有空简单看了下ChatGPT的使用报告。写作与编辑（18%）写邮件8%、文本编辑或评论10.6% 写作任务以“辅助”而非“创造”为主，“提升人类表达”而非“替代人类创作”。 2/3 基于用户文本改写（如编辑、翻译、批改），非从0生成。学习辅导（10.2%）人们对“随叫随到”的老师有极强需求。 AI老师讲解知识，记住学习进度，每天提醒你进步。 ### “How-To”（如何做）（8.5%）有无数细分场景，如“如何优化简历”、“如何搭建Shopify店铺”、“如何备餐”等健康与自我管理（5.7%）用户已经愿意把身体托付给 AI。 AI 健身教练、营养师、护肤顾问，加上真人监督，成为新趋势。翻译（4.5%）用户想要能理解语境、语气、文化、俚语的本地化 AI 翻译。编程（4.2%）都觉得AI是编程神器，实际对话量只有4.2%。远低于部分竞品（如Claude的33%，这里数据非出自论文）。情感陪伴（2.3%）媒体经常宣传 AI的“情感陪伴”功能。但实际只有1.9%与此有关，0.4%是游戏和角色扮演。 AI陪伴类需求并不主流。产品购买决策（2.1%）占比不高，但变现空间巨大。用户直接问 AI 买什么，让 AI 给推荐和建议。

#ChatGPT使用报告 #AI应用 #写作与编辑 #学习辅导 #情感陪伴