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最近几个月一直在思考 AI 变革的前夜，普通人应该做什么才能抓住这波红利。
昨晚看到 @gregisenberg 分享了 46 条建议，蛮多观点和我的想法类似，现分享出来，希望也给你一些思路。
- chatgpt 4o image gen is as big as the chatgpt launch. probably will birth 1000+ $1-$100m/year vertical software businesses.
GPT-4o 的图像生成堪比 ChatGPT 发布，可能会催生 1000 多个年收入在 100 万至 1 亿美元的垂直软件企业。
思考：GPT-4o 诞生不到一周，从爆火的吉卜力风格头像，到现在已有多个新的玩法，如制作精美的菜谱：
看图学英语：
国内电商平台上一些人仍在使用这个信息差赚钱，如淘宝上生成吉卜力头像，一张好几块。
对于日常经常接触 AI 的人来说，AI 的快速发展能给他们带来信息差的赚钱机会，尤其是创业者来说，能看到很多颠覆传统行业的机会。
- we’re in the “mp3 napster era” of content. millions of creators don’t realize their entire back catalog is being weaponized into their competition because of AI.
我们正处于内容的“mp3 napster 时代”（注：Napster 是第一款被广泛应用的音乐共享服务，其打破了传统音乐产业的垄断地位）。数百万创作者并未意识到，由于 AI，他们的全部历史作品正在被武器化，成为他们的竞争对手。
- every calendar, inbox, and CRM will be rebuilt from scratch in the next 3 years. not “AI-enhanced,” fully rethought.
在未来 3 年内，每一个日历、收件箱和 CRM 都将被彻底重建。不是“AI 增强”，而是完全重新设计。
思考：从去年重度使用 Cursor 和 Windsurf 后，我愈发觉得，未来 3~5 年内，90% 的软件都需要接入 AI；50% 的软件都需要重现设计为 AI-first 的方式来满足用户需求。
同样的产品，越早接入 AI，前期就越能获得更大的市场份额。
- i thought ai was creating digital employees. but it’s more like digital employers. the first ai systems that can manage human workers will cause a restructuring of labor markets more significant than the industrial revolution.
我原以为 AI 是在创造数字员工，但它更像是数字雇主。首批能够管理人类工人的 AI 系统将引发比工业革命更显著的劳动力市场重组。
- if your job is interviewing people who will train ai systems that will replace people who do interviews, you’re just a step in a weird recursive extinction.
如果你的工作是面试那些将训练 AI 系统取代面试者的人，你只是这个奇怪递归灭绝中的一步。
- ai is turning “service businesses that don’t scale” into “product businesses with service margins.” the new unicorns will be productized services with ai doing 80% of the work.
AI 正将“不具规模化的服务业务”转变为“具有服务利润率的产品业务”。新的独角兽将是 AI 完成 80% 工作的产品化服务。
- building communities is harder than building products but everyone pretends it’s the reverse. the reality is most startups fail because nobody cares.
建立社区比开发产品更难，但大家都假装相反。事实上，大多数初创公司失败是因为没人关心。
思考：学学 Manus 的饥饿营销，简单的几个演示视频就能火爆全网，底层说起来就是 Claude 和 AI 搜索的套壳，第二天立马就出来几个竞品了，但大火的仍只有 Manus。
- it’s been 739 days since the will smith spaghetti video. imagine what could happen to gen ai in 739 more days?
自从威尔·史密斯的意大利面视频以来，已经过去了 739 天。想象一下再过 739 天，生成式 AI 会有怎样的发展？
说明：“威尔・史密斯吃意大利面”是这两年人工智能领域众多奇特“非官方”评测标准中的一个“标准”，最初 AI 生成的威尔・史密斯图片怪异，五官扭曲；如今短视频上的众多 AI 美女已经让广大群众分辨不出来了。
- people building “ai assistants” have never actually had assistants. real assistants need context, history, and relationship. 95% of chatbots have none of those.
开发“AI 助手”的人从未真正有过助手。真正的助手需要背景、历史和关系，而 95% 的聊天机器人都不具备这些。
思考：现在所有的 AI 助手仍处于很早期的水平，目前没有一个专业领域的 AI 助手来帮助我们解决问题。
一个比较好的思路是结合自己的行业背景知识，再收集大量行业数据，结合 AI 做一个垂直类产品出来。
- most customer support will be automated within 36 months. not just tier 1 tickets, complex, multi-step resolution that previously required senior support staff.
在未来 36 个月内，大多数客户支持将被自动化。不仅是第一级工单，连复杂、多步骤的解决方案（以前需要高级支持人员）也将实现自动化。
- the worst thing that can happen to your startup is mediocre success. enough to keep you going but not enough to change your life. most founders are trapped there. thinking about this a lot with respect to shutting down or doubling down on projects.
对初创公司来说，最糟糕的事情是平庸的成功。成功到足以让你继续，但不足以改变你的生活。大多数创始人被困在那里。我一直在思考关于关闭还是加倍投入项目的问题。
- the ai backlash won’t just come from replaced workers, it’ll be from everyone who realizes their entire digital identity is being converted into training data without consent.
AI 的反弹不仅来自被取代的工人，还来自那些意识到自己的整个数字身份未经同意被转化为训练数据的每个人。
- no one has ever read a terms of service ever
从来没有人真正读过服务条款。
说明：三周前元宝的“知识产权归属”闹的沸沸扬扬，只要使用腾讯元宝，腾讯就会直接获得该内容的使用权，用户的“原创内容”默认被无偿送给腾讯使用了。
其实豆包、纳米 AI 搜索、Kimi、文小言等都在服务条款中有类似的说明，默认将用户内容免费授予这些公司使用，如模型服务优化、品牌推广与宣传等。
- the “sketching economy” is the real ai revolution. when anyone can turn rough sketches into production-ready designs, taste and ideation become the only scarce resources.
“草图经济”才是真正的 AI 革命。当任何人都能将粗略草图变成生产就绪的设计时，品味和创意将成为唯一稀缺资源。
- i dont know how else to say it, the money (and opportunity for the avg joe) is in ai startups is in vertical-specific applications that actually understand industry context. no, adding industry terms to your prompts isn’t the same thing.
我不知道还能怎么说，对于普通人来说，钱（和机会）在于 AI 初创公司，尤其是那些真正理解行业背景的垂直特定应用。不是简单地在提示中添加行业术语。
说明：无论是火热的 MCP，还是 Agent，对普通人来说，上手难度都太高了。这些技术注定只能引起小范围人群的自嗨，不过你可以基于这些技术，构建出不错的产品。嗯，继续套壳。
- consumer mobile is back in full swing. we went from desktop-first apps to mobile-first apps to now ai-first mobile apps. the next wave of $100m/year apps will start mobile-first with ai baked in from day one.
消费级移动应用又回来了。我们从桌面优先应用，到移动优先应用，现在是 AI 优先的移动应用。下一波年收入 1 亿美元的应用将从第一天就以移动优先和 AI 内置开始。
- the ai middleman boom is just starting. companies that sit between foundation models and specific industries will capture most of the value while both ends get commoditized.
AI 中间商热潮才刚刚开始。位于基础模型和特定行业之间的公司将捕获大部分价值，而两端将被商品化。
思考：底层的大语言模型和面向消费者的商业级产品，中间存在大量的机会。
前有经过 2 年发展，估值就达到 90 亿美元的 Perplexity AI 搜索，后有经过几个月发展就一码难求，估值达到 5 亿美金的 Manus，无不是大模型的套壳应用。
套壳，套壳还是套壳。。。
- we’re witnessing the birth of a whole new job category: ai workflow designers. people who can map human processes into ai-augmented workflows will be the highest-paid consultants of the next decade.
我们正在见证一个全新职业类别的诞生：AI 工作流设计师。能够将人类流程映射为 AI 增强工作流的人将成为未来十年薪酬最高的顾问。
思考：workflow 是真能带来生产力的工具，其本质是将 AI 与常用工具组合起来，以实现用户需求，类似与工厂流水线，批量、稳定、自动化。
举例来说，如果你有自媒体创作的需求，你压根不需要再写代码去爬热点、再用 AI 改写然后配图。直接用 workflow 能快速跑通这些流程，不需要繁琐的设计和开发过程。
这也是我现在正尝试的工作方式。
目前国内用的较多的 workflow 工具，有 dify、扣子等。国外用的较多的有 n8n、make 等产品。
- ai is creating winner-take-most markets overnight. the window to establish yourself as the go-to solution in a specific vertical is maybe 6-12 months before it closes for a decade. this isn’t helping my sleep lollll.
AI 正在连夜创造“赢家通吃”的市场。在特定垂直领域建立自己作为首选解决方案的窗口期可能只有 6-12 个月，之后十年都将关闭。这真没帮我睡好觉，哈哈。
- really smart strategy to rebuild traditional products with ai as your unfair advantage, hiding the complexity behind familiar interfaces. basically, just look at proven apps that have no ai, make them ai-first (if it adds a ton of value to end customer). use ai features (don’t sell ai) in creator-led marketing. this is the playbook.
用 AI 作为你的不公平优势重建传统产品，将复杂性隐藏在熟悉的界面背后，真是个聪明的策略。基本上，看看那些没有 AI 的成熟应用，如果能为终端客户增加巨大价值，就将其变为 AI 优先。用 AI 功能（而不是卖 AI）在创作者主导的营销中推广。这是行动指南。
- distribution is the only moat left. your product, tech, and team can all be replicated. your direct connection to customers cannot.
分销是仅剩的护城河。你的产品、技术和团队都可以被复制，但你与客户的直接联系无法复制。
- we’ll soon hit the tipping point where custom ai tools are cheaper than hiring humans, even for small businesses.
我们很快将达到一个临界点，定制 AI 工具的成本将低于雇用人类，即使对小企业也是如此。
- nobody’s talking about how ai is making previously “un-acquirable” businesses suddenly attractive targets. when you can automate operations, the owner-dependent business problem disappears.
没人讨论 AI 如何让以前“无法收购”的企业突然变得有吸引力。当你可以自动化运营时，依赖业主的问题就消失了。
- the coming smb acquisition frenzy will make the 2021 tech bubble look tame. when ai drops operating costs by 60%, every small business becomes a cash flow engine.
即将到来的中小企业收购热潮将让 2021 年的科技泡沫看起来很温和。当 AI 将运营成本降低 60% 时，每家小企业都将成为现金流引擎。
- if vibe coding will be a $100B opportunity, how big of an opportunity is vibe marketing? (you can follow my co-founder @boringmarketer for more on that)
如果“氛围编码”是一个 1000 亿美元的机会，那么“氛围营销”会有多大机会？
- Video game studios will separate into two distinct types: agent-driven content farms that generate infinite assets, and boutique studios focused on core mechanics. The middle will disappear entirely.
视频游戏工作室将分为两种截然不同的类型：代理驱动的内容农场，生成无限资产；以及专注于核心机制的小型工作室。中间地带将完全消失。
- Corporate photography is effectively dead. No company will pay $2K for a stock-style photoshoot when they can generate unlimited perfectly on-brand imagery for the cost of a subscription.
企业摄影实际上已经死了。没有公司会为一个库存风格的拍摄支付 2000 美元，当他们可以以订阅成本生成无限完美符合品牌形象的图片时。
- enterprise sales is being completely inverted by ai. using ai to identify exactly when and how to talk to the right buyer, and set off automations. ill probably talk about this more on a pod soon.
企业销售正被 AI 完全颠覆。利用 AI 准确识别何时以及如何与正确的买家沟通，并触发自动化。我可能会在播客上进一步讨论这个。
- i wonder if AGI will emerge from interconnected agent networks that develop emergent properties nobody designed? we’re building the neural connections without realizing it.
我在想，AGI 会不会从相互连接的代理网络中浮现，发展出无人设计的新兴属性？我们正在不知不觉中构建神经连接。
- while genai looks to be the $1T category, many quiet fortunes will be built in predictive ai. knowing what will happen is more valuable than generating new content.
虽然生成式 AI 看起来是万亿美元的类别，但许多安静的财富将在预测性 AI 中建立。知道将要发生什么比生成新内容更有价值。
- the “ai bubble” is actually an excise tax on vcs who can’t tell the difference between genuine innovation and repackaged openai apis.
“AI 泡沫”实际上是对那些分不清真正创新和重新包装的 OpenAI API 的风投的一种消费税。
- interfaces will become personalities. when every tool can talk back, vibe and tone will drive trust, loyalty, and retention. It’s why I’m investing more in our design firm for the AI age @meetLCA (you can follow for more insights on designing/taste/brand that will stand out)
界面将变成个性。当每个工具都能回话时，氛围和语气将驱动信任、忠诚度和留存。这就是为什么我在 AI 时代更多地投资于我们的设计公司。
思考：未来产品也许就像现在大模型 App 一样，对话框是软件入口，而非搜索框了。
有问题直接问软件，不再需要我们从庞大的返回结果中去寻找答案。
- ai will kill the homepage. interfaces will get replaced by entry points that change based on who you are, what you need, and when you show up.
AI 将终结主页。界面将被基于你是谁、你需要什么以及你何时出现的入口点所取代。
- no one will pay for “ai”, they’ll pay to solve a $10,000/hour problem in 3 clicks. sell outcomes, hide the ai.
没人会为“AI”付费，他们会为用 3 次点击解决一个每小时 1 万美元的问题付费。卖结果，隐藏 AI。
- ai is unbundling google. every vertical search engine, directory, and comparison tool is a billion-dollar opportunity in disguise.
AI 正在解构谷歌。每一个垂直搜索引擎、目录和比较工具都是一个隐藏的十亿美元机会。
思考：不知道你发现没有，国内十几款日常使用的软件，基本都已提供了 AI 搜索功能。
- every small business will get a “ghost team.” automated bookkeepers, sales agents, marketers—run by one founder and 5 bots.
每家小企业都将拥有一个“幽灵团队”。自动化的簿记员、销售代理、营销人员——由一个创始人和 5 个机器人运营。
- ai-generated content is creating a monoculture of ideas. when everyone uses the same models, we get the same outputs. original human thinking is becoming the ultimate premium. be weird. weird will sell.
AI 生成的内容正在创造一种单调的创意文化。当每个人都使用相同的模型时，我们得到相同的结果。原创的人类思维正成为终极溢价。保持怪异，怪异会卖得好。
- schools won’t be disrupted by ai. they’ll be disintermediated. smart teens will skip formal education, build audiences, run experiments, and learn faster. kids say they want to become creators but creators are becoming entrepreneurs. entrepreneurship becomes the most popular profession.
学校不会被 AI 颠覆，而是被中介化。聪明的青少年将跳过正规教育，建立观众群体，运行实验，学习更快。孩子们说他们想成为创作者，但创作者正在变成企业家。创业将成为最受欢迎的职业。
- in 18 months, 80% of the “ai startup” category will look like spam. the rest will become infrastructure.
在 18 个月内，80% 的“AI 初创公司”类别将看起来像垃圾邮件。其余将成为基础设施。
- conversion rate product debates are obsolete. Why argue over 2 button colors when AI focus groups can test 200 variations overnight?
转化率产品辩论已经过时。为什么要争论两种按钮颜色，当 AI 焦点小组可以连夜测试 200 种变体？
- most of what we call “marketing” is about to be done by ai. humans will move upstream into storytelling, vibes, and brand energy.
我们称之为“营销”的大部分工作将由 AI 完成。人类将向上游移动，专注于讲故事、氛围和品牌能量。
- the best hiring decision you can make this year? a head of ai ops. someone who can build workflows, glue tools, and ship outcomes.
你今年能做的最好招聘决定是什么？一个 AI 运营负责人。一个能构建工作流、整合工具并交付成果的人。
- the first $1b AGI startup will look like a toy at first. all world-changing interfaces do.
第一个 10 亿美元的 AGI 初创公司起初会看起来像个玩具。所有改变世界的界面都是如此。
- ai-powered distribution > ai-powered product. a mid product with elite reach will beat a great product with no attention every time.
AI 驱动的分销 > AI 驱动的产品。一个中等产品加上顶级覆盖将每次都击败一个没有关注度的优秀产品。
- people still hate monthly subscriptions. outcome-based pricing is still in early days. implementing this will be a competitive advantage for lots of companies. large saas wont be able to compete with you.
人们仍然讨厌月度订阅。基于结果的定价仍处于早期阶段。实施这一点将为许多公司带来竞争优势，大型 SaaS 将无法与你竞争。
- i don’t know how long this window stays open, but we’re in a moment where all the rules of building businesses are being rewritten. for the people playing with these new tools, creating audiences and communities, you’ve got an unfair advantage.
我不知道这个窗口会开多久，但我们正处于一个所有商业规则都被重写的时刻。对于那些玩转这些新工具、创建观众和社区的人来说，你拥有不公平的优势。
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总得来说，用 AI 大模型能力，以 AI-first 的方式构建一个垂直领域 App。
不要焦虑。
不要觉得这个事情难，没有头绪，不知道怎么做。
很多大公司也没有头绪，所以该焦虑的不是我们，而是他们，因为他们的产品真的可能会被某次 AI 升级替换掉。
其实大家都在同一起跑线上。
希望你能睡个好觉。
