除了AI工具，我们还需要什么？

最近试用了很多AI工具，一个最直观的感受是AI时代的产品/研发除了要会使用AI工具，还需要多了解各种行业。只会用工具很可能只会是一种自嗨，要清楚不同类型（视频、音频、直播）的AI工具可以怎么改变这个行业，因为只有「行业知识」+「AI工具」结合起来才有生产价值。举两个例子：

1. 了解动漫才会想到视频工具可以结合经典IP做一些有意思的demo（比如@ring_hyacinth做的视频）

2. 了解直播行业后才知道用AI做数字人效果并不差，才知道可以用AI做淘宝模特（比如可灵的AI模特）

那么问题来了，学习/实践路径是什么？个人觉得应该分为3个阶段：

1. 阶段1：掌握各种工具的使用方式： 知道不同领域的工具有哪些同步玩家，当前可以实现哪些功能，先用起来，掌握方法、积累经验

   1. 例子1：视频领域就有Sora、Veo2、RunWay、可灵、海螺、即梦等产品
   2. 例子2：coding领域就有最火的cursor、windsurf、devin等产品

2. 阶段2：了解各种行业的潜在提效/优化空间：比如和AI视频相关的电影行业、短视频行业，了解的方法大概包括

   1. 直接问kimi/豆包/gpt，让它帮忙快速检索各种知识

1.

1. 通过搜索研报的方式了解一些可能的用途（虽然分析师不一定对AI领域了解的专业，但他们的看法也是受到了各种VC的影响，他们的态度至少也说明了“钱”可能会往哪去）

3. 阶段3：清楚不同产品背后模型/训练方法的原理： 比如LLM的Transformer、RL、self-play RL、MoE以及各种AI相关的原理知识，到了这一层才有可能对模型的边界有认知，只停留在「使用」阶段是不够的。个人觉得这一阶段就需要做相关的底层知识学习了。

以上共勉，希望我们都成为AI时代的不断学习和践行者。