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#TRAE移动生产力# 听闻字节全面收缩在 AI 应用层的投入，应用层聚焦到豆包，硬件层押注 PICO+ AI 硬件。
原因是：烧不起，以 2025 年的投入去烧 AI 应用，字节现金流撑不过 2027 年。
巧合的是，最近还听闻有几家 ARR 过亿美元的 AI 应用公司，开始在默默裁员，公司现金流压力非常大，很难持续。
还有一个偶然看到的新闻是，百万粉丝博主 Dan Koe 的创业产品 Eden，因烧钱太快，决定大幅裁员，产品停止迭代。
这一切都在揭示一个规律：
用互联网的思维去做 AI 产品创业，死路一条。因为 AI 产品没有规模效应，追求 DAU 等互联网时代的规模指标，会是有钱的 AI 产品存活不下去的主因。
没钱的 AI 产品创业公司，因为没钱可烧，无法追求规模，反而有机会看见真相。然后逐步赚取到真正的利润，有机会一步一步长大。
尊重经营，尊重时间。每个 AI 产品的创业者，可能都得重新审视这八个字。
原因是：烧不起，以 2025 年的投入去烧 AI 应用，字节现金流撑不过 2027 年。
巧合的是，最近还听闻有几家 ARR 过亿美元的 AI 应用公司，开始在默默裁员，公司现金流压力非常大，很难持续。
还有一个偶然看到的新闻是，百万粉丝博主 Dan Koe 的创业产品 Eden，因烧钱太快，决定大幅裁员，产品停止迭代。
这一切都在揭示一个规律：
用互联网的思维去做 AI 产品创业，死路一条。因为 AI 产品没有规模效应，追求 DAU 等互联网时代的规模指标，会是有钱的 AI 产品存活不下去的主因。
没钱的 AI 产品创业公司，因为没钱可烧，无法追求规模，反而有机会看见真相。然后逐步赚取到真正的利润，有机会一步一步长大。
尊重经营，尊重时间。每个 AI 产品的创业者，可能都得重新审视这八个字。
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用 LangChain 搭了个内部知识库问答系统，RAG 检索 + 向量数据库的方案比纯大模型准确率高很多。chunk 策略和 embedding 模型选择是关键。#LLM #RAG 评论
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📊 性能监控方案选型对比：Sentry 适合错误追踪，SkyWalking 适合链路追踪，Prometheus + Grafana 适合指标监控。要根据团队规模和技术栈选择。#监控 #运维
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![[泣不成声]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_40.348108b.png)
![[不失礼貌的微笑]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_16.9d17f6d.png)
![[嘿哈]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_67.9ceed33.png)
![[害羞]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_7.eca1535.png)
中午该吃什么好呢 还蛮困扰的呢
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我不喜欢比较好看的车子、喜欢耐看的、刚开的时候可能不太熟悉、第一次记得很紧张，熄火了好几次、后面学习了开车视频之后。就买好了很多遮阳伞啊、玻璃水等等。
后来越开车子跑的越快 ，最开始高速只敢开100 后来120 150 越开越快、晚上没人的时候顶着车子极限180开、当然你开的越快，车子发动力声音越大、路过探头你就要松油门、探头一过又是一脚油门干到底、后来还学会了漂移、漂移的时候也刺激 ，每次漂移地上都会有摩擦的轮胎印![[奸笑]](//lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_17.bcebf79.png)
后来越开车子跑的越快 ，最开始高速只敢开100 后来120 150 越开越快、晚上没人的时候顶着车子极限180开、当然你开的越快，车子发动力声音越大、路过探头你就要松油门、探头一过又是一脚油门干到底、后来还学会了漂移、漂移的时候也刺激 ，每次漂移地上都会有摩擦的轮胎印
![[奸笑]](http://lf-web-assets.juejin.cn/obj/juejin-web/xitu_juejin_web/img/jj_emoji_17.bcebf79.png)
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最近在想一个问题：AI编程工具把"写代码"的门槛拉低了，但把"理解系统"的门槛拉高了。
以前可以靠写三年CRUD练出手感，慢慢搞懂业务。现在AI写CRUD比你快十倍，那三年练手的机会直接没了。
我们组上季度砍了外包，Claude Code加Cursor顶上，产出没降反升。外包团队里几个年轻人，刚入行两三年，做基础活攒经验，结果经验还没攒够岗位先没了。
留下来的人靠什么？不是"会用AI"，这不难。是你知道这系统为什么长这样，哪些地方动了会炸，业务逻辑背后那些没写在文档里的潜规则。
说白了，代码变便宜了，理解变贵了。
以前《人月神话》讲人和时间的平衡。现在AI比人快太多，"人"这个变量正在被从等式里慢慢抽走。
你们团队有没有类似的变化？
以前可以靠写三年CRUD练出手感，慢慢搞懂业务。现在AI写CRUD比你快十倍，那三年练手的机会直接没了。
我们组上季度砍了外包，Claude Code加Cursor顶上，产出没降反升。外包团队里几个年轻人，刚入行两三年，做基础活攒经验，结果经验还没攒够岗位先没了。
留下来的人靠什么？不是"会用AI"，这不难。是你知道这系统为什么长这样，哪些地方动了会炸，业务逻辑背后那些没写在文档里的潜规则。
说白了，代码变便宜了，理解变贵了。
以前《人月神话》讲人和时间的平衡。现在AI比人快太多，"人"这个变量正在被从等式里慢慢抽走。
你们团队有没有类似的变化？
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，这对吗？