对于AI行业的发展，认知空白的填补是一件花费很大精力、周期很长的一件事情，好在这件事情你可以当作一个习惯慢慢培养，不断地与未来的自己握手，回看当下，每一步的认知认知填补都是如此地沁人心脾。

自身基础能力的掌握-对自己有一个明确定位
有无资金体量-自己的发展方向-公司深耕/自主创业
AI时代的刚需的AI岗位有哪些，对业务能力和思维考量的要求是怎样的？要拿到月薪1万以上的offer，需要具备怎样的能力，包括业务能力、项目策划、行业视野等多角度？

第一部分：国外“杀手级”工具深度剖析与落地场景

工具本身没有价值，工具带来的“杠杆率”和商业闭环才有价值。

1.cursor-基于VS Code改造的Ai代码编辑器

集成了GPT-4/Claude 3.5 Sonnet等多个AI大模型（cursor-基于VScode改造的AI IDE，AI+产品，AI赋能的工具）

应用场景：早期产品原型验证（MVP，即Minimum viable product 最小可行性产品）开发、老旧屎山代码的重构、写单元测试。
解决的实际需求：极大地降低了试错成本。以前需要5人开发组干2周的活，现在只需要1个（only one）资深程序员带Cursor 3天搞定。它解决的不是“写代码”这个问题，而是“通过代码快速验证商业模式”的速度问题。

深度点评：如果你还在找人来写增删改产（CRUD）的业务代码，你在烧钱。Cursor让我们能将昂贵的工程师精力释放到架构设计和核心算法上。

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2. claude（Anthropic，OpenAI最大的竞争对手，企业级“大脑”）

Anthropic公司旗下的AI大模型，公司创始人为前OpenAI公司的人

应用场景：复杂的合同审核、几百页的行业研报分析提炼、需要高上下文逻辑的代码库理解。
解决的实际需求：信息不对称的消除。相较于chatgpt而言，Claude懂得幻觉相对较少，逻辑更清晰。

深度点评：它是目前很多投行、律所和高智密度企业首选的Copilot。对于我们，它是用来做“高层决策辅助”的，而不是用来写营销文案的。

（不同的AI大模型产品专注的业务场景不同，故而每个产品的强项不同，例如“用豆包玩抖音梗”可能就比”用腾讯元宝玩抖音梗“更有梗。）

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3. ChatGPT（OpenAI）：通用的“万能瑞士军刀”

AI行业上的标杆，齐全的生态

应用场景：客服智能问答、营销文案的头脑风暴、多语言翻译、日常办公自动化。
解决的实际需求：基础人力成本的替代。以前需要一个庞大的运营团队回复用户咨询、写推广软文，而现在只需要chatgpt加一套RAG（检索增强生成）系统（嵌入专业知识库），就能干80%以上的活。

深度点评：AI行业的基座。如果不知道用什么，先用TA。它的生态插件最丰富，能串联起飞书/钉钉/邮箱，形成自动化工作流。

【附：飞书-字节跳动公司，如果你不了解字节跳动，你肯定知道抖音、豆包，都是它家旗下的产品。

钉钉-阿里巴巴公司，毫无疑问的是，淘宝、通义千问、阿里巴巴货源平台这些想必都是了解的，哪怕不知道，那年初的“千问免费喝奶茶”的活动你肯定错过了，不过现在也不晚，现在用手机上的千问APP点外卖仍然有福利。

邮箱，比如Gmail邮箱（Google公司-自己旗下也出了AI大模型，Gemini），QQ邮箱，网易邮箱等等。】

不同的AI大模型产品专注的业务场景不同，故而每个产品的强项不同。

例如“用豆包玩抖音梗”可能就比”用腾讯元宝玩抖音梗“更有梗。

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4. Stable Diffusion（SD）：可控的“视觉工厂”

它是什么：开源的文生图模型，部署在本地，高度可定制。

应用场景：电商模特图换脸（不用请真模特，节省成本开销）、游戏资产生成（批量生成贴图、背景，当前影视制作、数字资产，如漫画2D人物建模、数字藏品等）、Logo设计迭代。
解决的实际需求：视觉生产力的规模化与版权私有化。Midjourney虽然画得好，但不可控且版权归属不明。SD配合ControlNet，可以精准控制人物的姿势、构图，这对商业落地至关重要。We don't need “艺术”，what we want is “精准的工业级素材”。（解决实际的需求，如网络上的AI短剧，部分是用AI工具生成的图片-视频，人物建模也是。）

深度点评：电商和游戏行业如果不拥抱SD，就是在浪费预算。它把一张图的边际成本降到了接近零。

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5. Something want to talk with sb.

真正的趋势：端侧AI（Edge AI）/小型化模型

应用场景：手机端运行的修图、离线语音助手、隐私要求极高的数据本地处理。
解决的实际需求：隐私与速度。把数据传给GPT有泄露风险，而且有网络延迟。未来的趋势是把大模型蒸馏成小模型，直接跑在你的笔记本电脑甚至手机里。

深度点评：“最后一公里”的隐私触达。大厂在云端（Cloud），小机会在边缘（Edge）。

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第二部分：国内外AI工具对比

个人觉得这是需要重点认知的部分。很多人觉得国内的AI不行，或者觉得只要套个壳就是AI。那真实的对比情况是怎样的呢？实践是检验真理的唯一标准！

维度	国外AI (US-based)	国内AI (China-based)
核心能力	强在逻辑推理、原创造力。GPT-4和Claude 3.5在处理复杂任务时，依然领先。	强在中文语境理解、应用层落地。中文成语、梗、政策文件的解读，国内模型更懂。
代表性工具	ChatGPT, Claude, Midjourney, Cursor, Notion AI	文心一言、通义千问、Kimi(月之暗面)、豆包、Coze(扣子)
落地侧重	工具属性强。他们更喜欢做生产力工具（如Cursor, Midjourney），让个人变强。	社交/平台属性强。国内更喜欢把AI嵌入到IM（如钉钉、微信）或内容分发平台里。
企业级应用	API生态成熟，适合做底层构建，但数据出海有合规风险。	私有化部署能力强。国内厂商更愿意派驻实施团队帮你把模型部署在你的内网，解决大企业的“安全焦虑”。
价格战	较贵，按Token收费，价格相对稳定。	极度内卷。阿里、百度、字节几乎是在“送”模型。国内企业用AI的调用成本极低。

深度总结（认知升级）

1. 不要迷信“最强模型”，要迷信“最适合的模型”。

180小帅很好，但175的顶帅也是香饽饽。

举个例子，如果你是做跨境电商的，用CHATGPT写英文邮件，用Midjourney做海报。

倘若，你是做国内政务或国企项目，可以用国内的文心一言（百度）、通义千问（阿里）、腾讯元宝（腾讯-投资公司）、豆包、deepseek（字节）、kimi（月之暗面）、智谱轻言（清华研究团队）等等国产大模型，并且要私有化部署。这时候“好用”不重要，“合规”和“数据不出域”才是命门。

2. 应用层的机会在国内。

国外像        Cursor这种改变工作流的工具很厉害，但国内像Coze（扣子）这种零代码搭建AI Bot的平台也非常火。国内有庞大的客服、运营、销售需求，用Coze或Dify（工作流搭建，早期是做搭建RAG的chatbot）这种工具快速搭建一个“销售数字分身”，落地变现的速度比国外还快。

3. 真正的壁垒不是工具，是“数据+工作流”

正如，ChatGPT谁都能用，凭什么有人就能赚到钱？
清洗好的行业数据（投喂给AI，让它变成专家），SOP化的业务流程（如把AI嵌入到审计、设计、代码的每一个环节）。【SOP，即standard operation procedure，标准操作程序/规范】

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第三部分：给我的建议

如果想在AI行业填补认知并寻找机会，不要试图去做一个更好的"ChatGPT"或者"Midjourney"，那是巨头的游戏，资金量级、试错成本、研发周期、技术迭代等等。

我应该关注这几个方向：

1. 垂直行业的Agent（智能体）：比如专门做“跨境电商法律咨询”的Agent，或者专门做“中医辅助开方”的Agent。用Claude或GPT的底座，挂在私有的专业知识库，匹配自己的业务能力，放大自己的能力。正如常说的，自媒体是流量杠杆，现如今的AI工具是能力放大杠杆。

2. 利用信息查做出海服务：国外的AI工具生态非常发达，但很多国内中小企业不懂怎么用Cursor、怎么用Make.com做自动化。做一个“工具使用指南”或“代部署服务”也是一种生意。

（当下较火的token出海，本质是国内外的能源问题，电力成本国内几毛钱的电力可以有的几百万token，对等到国外可能需要的电力成本就更高了。国内目前的电力资源比起美国更为庞大。暂不考虑token的同等使用场景下的产出效果。）

3. 电商与营销内容的自动化工厂：利用stable Diffusion批量生成素材，配合Kimi生成长文案，实现“一键生成1k条小红书/抖音内容并自动分发”。（kimi在Ai一键生成PPT上比较火，可能对于图像处理的产出效果会更好）

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最后的警戒-于己而言

AI不是来替代你的，它是来替代那些“不用AI的人”。

每一次革命都伴随着一次同样的底层逻辑，增量-存量博弈/技术革命-新一轮增量，不同视角下的辩证看待时代发展。AI会淘汰很多很多的岗位，同时也会出现很多新岗位。未来，AI、机器人、脑机接口都会出现，未来的路很长，你要坚定地、健康地、顺其自然地走下去，回头看，这不再是一次“落花有意随流水，流水无意恋落花”的场景。