大家好，我是 AI淇橦学。
最近刷到claude code 黑客松的比赛结果。
几百个开发者折腾了一周，最终有几个项目脱颖而出。
有意思的是，获奖的项目里，没有一个是做 AI 聊天助手的。
仔细看了一下这些项目都在做什么，我发现它们有个共同点。
有一个项目，把需要几个月的合规审查，压缩到了几分钟。
还有一个项目，把复杂的专业技能，变成了拖拽就能用。
再有一个项目，把医生的诊疗记录，自动变成了患者的健康指导。
这几个项目，没有一个是在 AI 圈子里相互卷的方向。
合规审查、技能培训、医疗服务，都是"不酷"的行业。
但它们解决了一个具体问题。
这个发现对我触动挺大。
原来真正的机会，可能不在 AI 圈子里。
我最近在忙一个产品，也在准备一些免费的课程，没怎么写教程类的文章。
反而是有时间刷刷各种资讯，看到一些让我观念产生变化的东西。
今天想着分享出来，跟大家探讨探讨。
获奖项目揭示了什么
我仔细拆解了一下这些获奖项目，发现它们有个共同的规律。
都是在他们各自所属的行业里找痛点。
建筑审批、患者随访、技能培训，这些听起来一点都不性感。
但做这些项目的人，自己就是行业里的人。
有个心脏科医生，自己做了个患者随访工具。
比任何医疗 AI 公司做的都好用。
为什么？
因为他每天都在经历这个场景：患者出了诊室就忘了医嘱，回家不知道该注意什么。
他知道哪些信息对患者真正有价值，哪些是虚的。
还有一个共同点：做的事情本质都是信息处理。
合规审查，就是查规定、比对材料、判断合规。
技能培训，就是把专业操作翻译成普通人能懂的步骤。
患者随访，就是提取关键信息、生成个性化指导。
而这些，恰恰是 AI 最擅长的事。
这给我一个启发。
不是"做 AI 产品"，而是"用 AI 解决行业问题"。
机会不在 AI 圈子，而在你自己的行业。
技术平权了，但差距在哪？
这两年有个明显的变化：AI 技术越来越容易获得了。
以前写代码要学很久，现在用 AI 帮忙，两天能做一个网站。
以前做设计要专业软件，现在用 AI 生成，几分钟出图。
但为什么还是有人赚钱，有人不赚钱？
我慢慢意识到：差距不在技术，在认知。
AI 圈子在卷什么？
追模型、追工具、追技巧。
今天出个新模型，赶紧去学；明天出个新技巧，赶紧去试。
半年下来，一分钱没多赚，反而更焦虑了。
赚钱的人在干什么？
研究需求、研究痛点、研究市场。
找到一个需求，搞清楚痛点，用 AI 低成本解决，拿到钱。
然后加深对市场的理解，下一次更准。
技术会过时。
今天学的前沿知识，三个月后就普及了。
但商业逻辑不会过时。
十年前，商家需要推广、需要客户、需要降低成本。
十年后，这些需求还在，只是解决方式变了。
以前雇三个人做内容，现在用 AI 一个人顶三个人。
但商业逻辑没变：找到需求，解决痛点，拿到钱。
AI 只是工具，不是核心。
核心是你对生意的理解，对市场的把握，对痛点的洞察。
这些东西，不会因为模型升级就过时。
这些也是我之前文章里提到的。
一个思考框架，不是答案
最近我试着总结了一个思考方式，分享给你们。
不是标准答案，只是一个参考框架。
如果觉得有启发，可以拿去用；觉得没用，就当我没说。
问题一：你最懂哪个行业？
不是"哪个行业有机会"，而是"你本来就在哪个行业"。
你是会计，你最懂财税合规；你是装修工，你最懂装修流程；你是老师，你最懂教学痛点。
只有领域专家，才知道这个行业真正的问题在哪里。
AI 圈子的人可以帮你做产品，但没办法帮你发现需求。
因为需求藏在日常细节里，只有你自己能看到。
问题二：什么环节又麻烦又费时间？
不是"哪里能用 AI"，而是"这个环节本身就很麻烦"。
比如：
各种审批、审查、核对工作，流程长、要求多、来回改。
专业门槛高的事情，普通人不会做，但有需求。
重复性的脑力劳动，明明有规律，但就是要人工做。
这些东西在 AI 出现之前就又慢又贵。
不是"因为没有 AI"，而是"因为这个环节本身就复杂"。
问题三：这个环节的本质是什么？
问到底，你会发现大部分"麻烦"环节，本质是同一件事。
大量信息的整理、比对、判断。
而这些，恰恰是 AI 最擅长的事。
总结成一个框架：
举一反三，只是启发
下面几个例子，只是我试着用这个框架去思考的结果。
不保证成功，每个行业具体情况不一样。
我不是这些行业的专家，只是用这个框架推演了一下。
关键是看完之后，回到你自己的行业去观察。
例子一：如果你在健身行业
会员办了卡，不来怎么办？
私教课的跟进，全靠教练记性？
会员的锻炼记录，散落在各种本子上？
会员续费，全靠人工回忆谁快到期了？
这些是不是很麻烦？本质是不是信息的记录和提醒？
如果是，AI 能不能帮你做自动跟进、自动提醒、自动记录？
例子二：如果你在保险行业
理赔材料的审核，要一项项核对？
客户问赔付进度，要翻半天记录？
保单的续费提醒，全靠人工记？
客户投诉的处理，信息散落在各个渠道？
这些是不是很麻烦？本质是不是信息的整理和跟踪？
如果是，AI 能不能帮你自动审核材料、自动汇总进度、自动生成提醒？
例子三：如果你在物业管理
业主报修，信息记录在微信聊天里？
维修进度，要一个个去问？
业主投诉，原因和责任很难厘清？
物业费的催缴，全靠人工跑腿？
这些是不是很麻烦？本质是不是信息的收集和追踪？
如果是，AI 能不能帮你自动分类报修、自动追踪进度、自动生成催缴提醒？
这些只是启发。
真正能成的事情，需要你自己去观察、去验证、去尝试。
而且，不同行业的机会完全不一样。
可能在别的地方成立的模式，到了你这里就不行。
但思考方式是一样的：
找到一个又麻烦又费时间的环节，看看 AI 能不能让它省一点时间、省一点成本。
如果可以，这就值得试一试。
为什么不是 AI 圈子的人来做
因为 AI 圈子的人不知道：
这个环节到底有多麻烦？
具体麻烦在哪里？
大家现在怎么解决的？
愿不愿意为这个问题付钱？
只有你在这个领域里，实打实的经历过才知道。
而且，领域专家做产品，不需要"做用户调研"。
因为痛点就是自己的日常。
这或许就是技术平权时代，"行业认知"变成新壁垒的原因。
回到你的行业
在 AI 圈子里掌握基础技术，就回到行业中去验证一下。
问自己三个问题：
- 我最懂哪个行业？
- 什么环节又麻烦又费时间？
- 本质是不是信息处理？
然后，做一个最小化的版本mvp，找到一个愿意付费的人。
不是做"AI 产品"，而是用 AI 解决一个别人愿意付费的问题。
这才是这一轮 AI 变革，给普通人带来的真正机会。
以上只是我最近的一点思考和启发，不一定对。
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