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一开始他跟我聊的是AI客服。
阿里云这边有投资和代理的电商智能客服产品，能接四大主流电商平台，目标很明确：帮企业替代一部分人工客服，做降本。
但聊着聊着，问就变了。
他说他们碰到很多电商客户，老板对营销侧的需求，反而比客服降本更强。
这句其实很真实，因为客服降本是省钱，营销增长是赚钱。
老板当然关心少招几个人，但他更关心：
- 库存能不能动起来？
- SKU能不能卖出去？
- 素材能不能批量做？
- 广告计划能不能优化？
- 商品能不能自动编辑、上架、售卖？
有个客户一年十几万个SKU，其中大部分SKU没有动销。老板真正着急的，不是客服少花几十万，而是这么多货怎么卖出去。这才是AI应用的真实现场。大厂有模型、有云、有AI工作台、有客服标品、有渠道、有客户资源。
但客户真正问的，往往不是：
“你用了什么大模型？”
“你是不是智能体？”
“你有没有AI工作台？”
客户问的是：
“这玩意能不能帮我看广告计划？”
“能不能帮我改素材？”
“能不能帮我把宝贝编辑好？”
“能不能帮我上架？”
“能不能帮我卖出去？”
这就是大厂AI产品最尴尬的地方：
它什么都能做，但客户不知道它到底能替自己解决什么。
通用AI工作台，对高认知用户和技术团队是有价值的。
但对大多数企业老板来说，太抽象了。
老板不为“能力集合”付费。
老板只为“具体结果”付费。
所以我越来越确定一件事：
大厂的机会是AI基础设施，创业团队的机会是业务翻译器。
- 把模型翻译成流程。
- 把工具翻译成场景。
- 把能力翻译成结果。
- 把Demo翻译成客户每天都能用的系统。
这也是为什么我觉得AI应用真正的壁垒，不在产品端，而在交付端。
现在生图、生视频、TTS、工作流、模型调用，很多能力已经逐渐基础设施化了。
只要模型能力达到80分，客户不一定关心你底层用谁。
客户真正关心的是：
你能不能懂我的业务？
能不能拆我的流程？
能不能接我的系统？
能不能训我的员工？
能不能跑出结果？
能不能在出了问后继续优化？
所以AI应用公司未来拼的，不是“谁又接了一个更强模型”。
而是：
谁更懂客户现场，谁更懂行业流程，谁更能把AI能力落到经营结果上。
大厂不会消灭AI应用创业团队。
相反，大厂越强，越需要一批懂行业、懂交付、
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我怀疑这个世界根本不存在能用一句说清楚零一万物这家公司在做什么的人，包括李开复本人⋯⋯在这种情况下铺稿有啥意义呢？
@aigc1024
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10天vibe coding，拿3000万投资
事情是这样的，大四的Baifu正愁找实习。但他10天做出来的毕设Agent项目bettafish，偶然被技术kol发现，推了一波，直接飙到github趋势榜，拿下2万星。
瞬间他邮箱被挤爆，都是offer和投资邀约。
最后他选了陈天桥。
这个盛大创始人，押上20亿美元+他美国和加拿大的70万英亩私有林地，allin AI的前中国首富中登。
进了盛大，在上海花了10天再次 vibe coding 出霸榜github的MiroFish。
陈天桥看完，拍板注资3000万。
Betta是舆情分析，Miro是预测未来。名字源于Baifu的爱好，和
一样，都喜欢养鱼。
年轻人们，赶紧all in agent，无需资历和大团队，创造力和用好AI变得更重要，中登老登都在排队送钱中。
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