昨天和今天，参加了 AI 破局俱乐部在杭州办的 AI 大会。
有些分享是我在线下听的，有些是后面看线上直播补的，还有一些是看朋友们整理的笔记。
下面我一条一条地说。
01
以前我总觉得，AI 创业最重要的是会不会用工具。
用哪个模型，用哪个插件，用哪个工作流。
现在我越来越觉得，这个理解太浅了。
洋哥老师开场里反复讲到应用层和真实业务，核心意思就是：真正拉开差距的，不是工具，而是你手上有没有一个真实业务。
没有业务，工具越强，反而越容易浪费。
因为你不知道要解决什么问题。
不知道谁会付钱。
不知道做到什么程度算好。
最后就变成每天研究新工具，收藏新教程，体验新产品。
看起来很努力。
但没有一个东西，真的长在自己的业务里。
02
AI 最值钱的地方，不是帮我写一段文案。
而是帮我把一个业务环节跑完。
比如写文章。
如果 AI 只是帮我生成一篇稿子，后面还要我自己复制、排版、配图、检查、发公众号、同步知乎、小红书、知识星球。
那它还是一个工具。
工具能省一点时间，但没有改变整个事情的系统结构，或者说完整流程。
真正有价值的是：
我告诉它今天要写什么，它能自己找资料，出框架，写稿，排版，配图，检查敏感词，最后放到待发布区。
中间我只做判断。
从单一环节，进化到完整链路。
03
这次很多人都在讲一人公司。
我以前对一人公司的理解是：
一个人很强，一个人赚钱，一个人交付，一个人做内容，一个人做销售。
听完之后，我觉得这个理解也不对。
AI 时代的一人公司，本质是一个人背后有一套系统。
系统来需求。
系统来生产内容。
系统来筛用户。
系统来辅助交付和复盘。
一人公司的一人，核心是做大脑，而不是纯执行，执行应该交给 AI。
04
很多人问 AI 时代普通人还有没有机会。
但是机会不在那些宏大的命题里面。
不在“AI 教育”“AI 出海”“AI 自媒体”“AI 保险”这些词里。
机会在一个特别小的地方：
你能不能把一个真实场景，做到能收钱，能复购，能沉淀。
比如有人用 AI 做 PPT。
听起来生意不是很性感，但客户是真的需要这东西（很神奇对吧，那么多 AI 工具可以做 PPT了，依然有许多人需要别人代做 PPT）。
有人用 AI 改造保险获客，听起来很传统，但从业者真的缺客户。
有人用 AI 帮教育业务做陪伴、反馈、私域服务……
普通人的机会，往往不在最酷的地方。
而在最具体的地方。
05
我这次被反复提醒的一件事是：不要先问 AI 能做什么，要先问我哪里最痛。
问 AI 能做什么，很容易被工具牵着走。
今天做一个知识库、明天做一个 Agent、后天又想做一套自动化。
看起来什么都做了，结果没有一个地方真正解决问题。
但如果先问哪里最痛，方向就清楚很多。
获客痛，就先用 AI 搞定获客。
交付痛，就先用 AI 搞定交付。
06
这两天我对教育的理解变了。
过去教育卖什么？
卖知识、卖课程、卖资料、卖老师的经验。
但 AI 出来之后，标准化知识会越来越便宜。
很多课程里的信息，大模型都能讲，甚至讲得更完整，更有耐心。
那教育还剩下什么？
剩下四件事：
点燃。陪伴。反馈。连接。
知识本身会越来越便宜，但让一个人真的动起来，真的坚持下去，真的在关键地方被纠正，真的进入一个对的环境。
这些会越来越贵。
07
AI 没有消灭人，反而把人的判断放到了更贵的位置。
以前写一篇文章，难点是从 0 写到 60 分。
现在 AI 很容易做到 60 分，甚至 80 分。
问题来了：
我们怎么知道这篇文章好不好？
怎么知道哪里要删？
哪里太顺了，反而不像人写的？
哪里观点对，但表达没有味道？
哪里看起来完整，其实没有自己的判断？
当生成变便宜，选择就变贵了。
08
很多人以为自己缺的是提示词。
其实缺的是标准。
让 AI 写一篇好文章。
什么叫好？
让 AI 做一张好图。
什么叫好？
让 AI 做一个能转化的页面。
什么叫能转化？
如果自己心里没有标准，AI 只会把模糊包装得更漂亮。
以前我们管理人，要写 SOP。
现在我们管理 AI，也要写标准。
目标是什么。
输入是什么。
输出是什么。
什么情况算合格。
什么情况必须返工。
什么情况不能自己决定，必须回来问我。
这些写得越清楚，AI 越稳定。
09
以前觉得知识库就是资料库，但现在看，知识库不只是存资料。
这个知识库必须做到下面这样才是合格的 AI 知识库：
它要知道我是谁。
知道我做过什么。
知道我的客户是谁。
知道我以前踩过哪些坑。
知道我喜欢什么风格，不喜欢什么风格。
知道这个业务过去的转化数据和用户反馈。
最核心的关键词：上下文。
用知识库，让 AI 知道我的一切，业务的一切，成为 AI 默认的上下文。
再细化一点，还包括各个流程的数据：
谁点进来了、谁停留了、谁咨询了、谁成交了复购了流失了。。
越详细的数据，AI 的理解，复盘，建议都会更加接地气，而不是瞎猜。
所以未来很多公司的差距，可能不是模型，而是这些私有的数据。
10
Skill 这件事，我以前理解得也不够深。
Prompt 更像临时吩咐。
Skill 更像岗位说明书。
一个任务做完就结束了。
一个岗位会持续运行。
比如：
“帮我把这篇文章排版一下”，这是任务。
“每天检查待发布文章，按我的公众号风格排版，检查标题、摘要、配图、错别字和发布状态”，这才像岗位。
任务解决一次问题。
岗位解决一类问题。
所以真正值钱的，不是我今天让 AI 做了什么。
而是我能不能把做事的方法沉淀成 Skill，这是资产，是真正的复利，是每个人都可以做到的，但确是必须刻意练习。
11
AI 会让很多人变快，但不会让所有人变强。
为什么？
因为 AI 放大的是原来的东西。
你有业务，它放大业务。
你有判断，它放大判断。
你有一套可复制的方法，它放大方法。
而且AI 最大的危险，不是做不好，而是把没想清楚的东西，做得太像成品。
以前一个项目没想清楚，很快就会露馅。
因为做不出海报，出不了方案。
但现在不一样。
一个没验证的需求，AI 可以帮我们写出官网、品牌、海报、课程大纲。
这才危险。
因为AI会让我误以为自己已经在创业了。
这就是最需要警惕的地方。
12
创业不能只看项目热不热。
还要看结构好不好。
狗哥老师那场讲商业模式，我觉得很适合拿来提醒自己：不要只看项目表面赚不赚钱，要看它背后的商业模式。
同样是赚钱，有些钱越赚越累，有些钱越赚越轻。
越赚越累的生意，通常是每一单都要重新获客，重新交付，重新解释和再一次信任。
越赚越轻的生意，通常会留下资产，比如客户关系，内容，流程，复购……
13
很多时候我们说自己在验证需求。
其实是在自我感动。
用户说好，不代表他会买，但是钱是最诚实的反馈。
哪怕一开始收得少，也要尽量让用户用钱来做真正的投票。
因为只有收钱之后，我们才知道：
谁是真客户，他为什么买，他买完以后哪里不满意。
14
出海这件事，也不能只理解成国外钱好赚。
必须从多个层面来分析，要看客户的支付意愿高不高、竞争大不大、获客渠道还有没有自然流量、收款、合规、平台政策能不能搞定…
很多人一说出海，就会想做一个很大的平台。
但其实找一个很窄的需求，很具体的人群，把这个点打穿，才是最适合普通人的出海方法。
15
我以前也容易迷信招人放大，项目忙不过来，就想招人。
但这次听完，我会更想先问一个问题：
这个流程能不能先被工具、AI 和外部协作放大？
很多时候，招人不是放大，是增加固定成本。
人一多，目标就会被迫变大，项目没有跑通之前，先放大成本，风险很高。
16
传统行业不是没机会，反而可能有更大的机会。
哈默老师讲保险获客，还有地产行业那场分享，都让我更确定这点。
因为传统行业代表的一般是持久化的需求。
只是他们的运营方式可能有点老了，没有被系统化地优化和提效罢了，所以这是每一个学 AI 的人最大的最朴素的机会。
帮助传统行业的老板搭建 AI 工作流，帮助获客，帮助降本增效，都是机会，而且都是一个个细分小蓝海。
17
线下见面这件事，在 AI 时代反而更重要了。
越是线上信息多，线下信任越稀缺。
你在网上看一个人，会有滤镜，但线下见面不一样。
一个人的状态。
他怎么回答问题。
他是不是长期做事的人。
他身边聚集的是什么样的人。
这些东西很难伪装。
18
内容以后更不能只追数量。
因为数量已经不稀缺了，AI 可以一天写很多篇，可以剪很多视频。
但问题是：凭什么别人要看你的？
内容最后会剩下两个价值。
一个是解决具体问题。
另一个是呈现具体的人。
前者靠专业。
后者靠长期积累出来的判断和味道。
如果一篇文章看完之后，读者觉得换谁写都一样，那就很危险。
19
最后一点，可能啰嗦重复了，但确实是最重要的。
这场大会里面，我们看到了许多不同的人，
有人做教育，有人做地产，有人做保险，PPT，出海产品，企业培训…
他们往往并不是从 0-1，而是基于过去的行业经验，然后把自己所积累的东西，用 AI 拆解，用 AI 重构。
AI 时代，最可惜的不是不会写代码。
而是一个人明明有很多经历，却没有把它们变成资产。
这两天听完，我最大的提醒是：
勤奋没啥用，但必须养成每天一个工作流沉淀的习惯。
然后能交给 AI 的，就写清楚标准交给 AI。
人还是要做人的事，选择方向，做判断，建立起信任节点，但于那些重复的、标准化的、就慢慢交给AI系统。
也许这才是普通人在 AI 时代最现实的路。
