AI碰撞局到現(xiàn)在為止一共做了9期，里面覆蓋了8個(gè)AI各個(gè)方面的案例(SEO做了兩次)，具體包括：

從上代AI延伸過(guò)來(lái)的智能電梯，智能音箱；類似Her的產(chǎn)品（這期偏底層邏輯）；寫作AI智能體；基于AIGC的SEO工具；具身機(jī)器人；醫(yī)療大模型；微軟的Copilot（我自己長(zhǎng)期研究這產(chǎn)品，不是微軟的人分享）。

活動(dòng)本沒(méi)有規(guī)劃，但卻誤打誤撞涵蓋了常說(shuō)的C端，B端，行業(yè)；國(guó)內(nèi)、海外；軟件、硬件；創(chuàng)業(yè)者與巨頭等多個(gè)方面，比較全面。

又因?yàn)锳I碰撞局里的分享只占整個(gè)活動(dòng)的一半時(shí)間，相比之下現(xiàn)場(chǎng)的碰撞產(chǎn)生的信息量要更大一些，兩者疊加后就非常生動(dòng)鮮活的描述了AI在2024年上半年的部分狀態(tài)。

這里對(duì)這9期活動(dòng)做個(gè)小數(shù)據(jù)的總結(jié)。什么叫小數(shù)據(jù)呢，其實(shí)就是我讀記錄后做的提煉和總結(jié)。

AGI的（Artificial general intelligence）G最關(guān)鍵

貫穿九場(chǎng)AI碰撞局活動(dòng)，每場(chǎng)大家都會(huì)提到的詞是：AI不好用。

這種不好用在不同落地領(lǐng)域表現(xiàn)不一樣：在出海的SaaS產(chǎn)品上表現(xiàn)為需要大量注入工作流，在內(nèi)容創(chuàng)作上體現(xiàn)為很多的人工干預(yù)，在機(jī)器人上體現(xiàn)為對(duì)產(chǎn)品定位的約束，在智能音箱則是產(chǎn)品價(jià)值邏輯充滿矛盾。

這進(jìn)一步意味著產(chǎn)品定義的時(shí)候必須一只眼睛盯技術(shù)成熟度，一只眼睛盯市場(chǎng)機(jī)會(huì)。這本來(lái)不稀奇，但和AI的通用智能特征、幻覺(jué)結(jié)合起來(lái)就變得十分麻煩。帶寬、計(jì)算能力、功耗是可以精確度量的，智能怎么精確度量？何況即使智能夠了，它還出現(xiàn)幻覺(jué)，幻覺(jué)意味著時(shí)靈時(shí)不靈，這又怎么度量？

所以互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代做App的時(shí)候基本上技術(shù)變量是確定的，只搞定產(chǎn)品這一頭就行，但做AI應(yīng)用的時(shí)候，你必須同時(shí)考慮兩頭，用不確定的技術(shù)去解決不確定問(wèn)題。正經(jīng)的要一頭沒(méi)一頭。

這導(dǎo)致很多問(wèn)題必須放到Level1~Level5的技術(shù)脈絡(luò)下回答，否則大概率不對(duì)。

（有中心沒(méi)腦子VS有中心有腦子，做的不好，示意圖）

AI產(chǎn)品發(fā)散度遠(yuǎn)大于互聯(lián)網(wǎng)

互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品相似度其實(shí)是高的，如果抽取不同App的基礎(chǔ)模式，那會(huì)發(fā)現(xiàn)很多共同點(diǎn)。

AI就不行，發(fā)散度極大。

APP，SaaS算是和互聯(lián)網(wǎng)基本重疊，智能音箱、智能電梯就擴(kuò)展到智能硬件了，大模型+一體機(jī)則進(jìn)一步像IT早年的情況了。機(jī)器人就更綜合，真說(shuō)它的商業(yè)模式，租的話有點(diǎn)像硬SaaS，賣的話就和汽車差不多。

落地形態(tài)上顯然也從單純上App解脫了出來(lái)，當(dāng)前比較賺錢的產(chǎn)品基本就都是Web產(chǎn)品，以智能音箱為代表的智能硬件在AI大模型的驅(qū)動(dòng)下形成各種變種，這些很像是硬應(yīng)用，會(huì)走賣貨的產(chǎn)品模式。機(jī)器人、自動(dòng)駕駛就更夸張些，差不多里面會(huì)綜合現(xiàn)在所有的技術(shù)，估計(jì)不比做航天飛機(jī)的覆蓋面少多少，然后怎么落地并不怎么確定，太貴太復(fù)雜。閑聊的時(shí)候，大家戲言：真干機(jī)器人，哪怕就是跑起來(lái)也需要500人。

如果要做腦洞式類比，會(huì)發(fā)現(xiàn)種種智能落地載體可比人類、黑猩猩所在的靈長(zhǎng)目種類多多了。

這會(huì)導(dǎo)致一個(gè)有趣的現(xiàn)象：大家都覺(jué)得自己在做和說(shuō)AI，但談的其實(shí)不是一個(gè)東西。

這種發(fā)散度也就意味著分裂，做機(jī)器人的根本不會(huì)去關(guān)注SaaS，甚至也不會(huì)去關(guān)注自動(dòng)駕駛。

但如果說(shuō)大部分AI產(chǎn)品其實(shí)是失敗的，那這種跨種類的關(guān)注反倒是必要的。

產(chǎn)業(yè)邏輯 VS 風(fēng)口邏輯

另一個(gè)在9期AI碰撞局活動(dòng)里面反復(fù)出現(xiàn)的話題是：

干AI到底是應(yīng)該九層之臺(tái)起于壘土，數(shù)年如一日的打磨自己產(chǎn)品，練內(nèi)功還是迅速捕捉出現(xiàn)的機(jī)會(huì)點(diǎn)快點(diǎn)變現(xiàn)？

前面是產(chǎn)業(yè)邏輯后面則是風(fēng)口邏輯。

最終選擇和個(gè)人、產(chǎn)品、行業(yè)都有關(guān)系。

如果干機(jī)器人、一體機(jī)、醫(yī)療大模型等那似乎也沒(méi)啥能快速捕捉的風(fēng)口，如果不一直磕那就賺不到錢。

但如果干海外SaaS，那窗口就有時(shí)間屬性，你第一波去做獲客成本就低，晚了獲客成本上來(lái)后，錢就賺不到了。比如基于AIGC做SEO的產(chǎn)品如果不是早點(diǎn)入局，而是已經(jīng)有幾百個(gè)類似產(chǎn)品了，那獲客就會(huì)挑戰(zhàn)比較大。

略尷尬的是，回看近兩年，凡是能賺錢的產(chǎn)品基本都是風(fēng)口邏輯。（英偉達(dá)就別算了）

（這倆視頻正好一個(gè)象征風(fēng)口邏輯，一個(gè)象征產(chǎn)業(yè)邏輯）

之前文章總結(jié)過(guò)這幾年真正賺錢的產(chǎn)品并提取了三個(gè)特征: AIGC主打，小產(chǎn)品，海外市場(chǎng)。小產(chǎn)品天生需要是風(fēng)口邏輯。（參見(jiàn)：）

AI碰撞局因?yàn)閰⑴c的人來(lái)自不同背景，產(chǎn)業(yè)同學(xué)往往提到的是歷經(jīng)六年現(xiàn)金流轉(zhuǎn)正，風(fēng)口邏輯下提到的則是多少個(gè)月ARR做到了多少。

差異極大。

改善 VS 顛覆式創(chuàng)新

如果說(shuō)產(chǎn)業(yè)邏輯還是風(fēng)口邏輯是個(gè)實(shí)務(wù)上的選擇，另一個(gè)AI碰撞局上揭示出來(lái)的問(wèn)題則更具有前瞻性：

AI到底會(huì)不會(huì)產(chǎn)生顛覆性機(jī)會(huì)？

活動(dòng)上典型的討論是這樣：

AI肯定可以做輔助診療，那這時(shí)候就必須面對(duì)既有業(yè)務(wù)過(guò)程。你產(chǎn)品落地的成本支出其實(shí)變成了兩部分:一部分來(lái)自于技術(shù)、產(chǎn)品上解決確定問(wèn)題的挑戰(zhàn)；一部分則變成適配既有工作過(guò)程。后者的成本可能比前者還高，所以就落地困難，甚至導(dǎo)致成本上升然后不賺錢。

那是不是在技術(shù)足夠成熟的時(shí)候可以出現(xiàn)一種顛覆性，比如：一個(gè)醫(yī)院就完全沒(méi)有醫(yī)生，按照AI優(yōu)先的原則從0開(kāi)始建一個(gè)醫(yī)院，規(guī)則去適配AI而不是AI去適配規(guī)則。

這問(wèn)題一出立刻認(rèn)識(shí)就讓參加活動(dòng)的同學(xué)更加分裂：一種觀點(diǎn)認(rèn)為所有新技術(shù)出現(xiàn)往往是從一體化向技術(shù)適配開(kāi)始的，接下來(lái)才是各種規(guī)則和詳細(xì)分工，比如PC或者iPhone；一種觀點(diǎn)則覺(jué)得這現(xiàn)實(shí)可能性極低，短期不可能。

這就讓AI在國(guó)內(nèi)落地很尷尬。

過(guò)去通常用需求定義或者產(chǎn)品定義去抽象不確定問(wèn)題，找出其中共性，然后用技術(shù)手段去解決它。如果還按照這思路，那就只能做一些相對(duì)小的產(chǎn)品，關(guān)鍵的利潤(rùn)豐厚的問(wèn)題已經(jīng)在過(guò)去幾十年被用各種技術(shù)解決過(guò)了。新技術(shù)并不支持按原有方式重做一遍。

徹底的從頭新建，則技術(shù)看起來(lái)又不太夠。

這個(gè)問(wèn)題在現(xiàn)在這個(gè)階段回答，看來(lái)只能是我之前提到過(guò)的和2.0的思考框架。這兩者現(xiàn)在看最合理也算是被初步驗(yàn)證。

最終如何只能在G（通用智能）的提升過(guò)程中進(jìn)一步驗(yàn)證。

懷念2015年，信息流轉(zhuǎn)需要加速

每當(dāng)現(xiàn)場(chǎng)碰撞產(chǎn)生分裂的時(shí)候，我就會(huì)懷念2015年。

那時(shí)候周圍朋友里有一種平等對(duì)話的氛圍，雖然也混圈子，但PK的面紅耳赤并不罕見(jiàn)。

活動(dòng)往往也沒(méi)那么正式，大家找個(gè)地兒，一杯咖啡或者一杯水聊個(gè)2個(gè)小時(shí)盡興而歸。

我之所以懷念它是因?yàn)?strong>一方面它幫我換個(gè)視角審視我自己?jiǎn)栴}，思維破圈；一個(gè)也確實(shí)幫我認(rèn)識(shí)了好多志趣相投的朋友。

后來(lái)不知道為什么，這個(gè)氛圍就散掉了。很多活動(dòng)就變成了一個(gè)權(quán)威講話的模式，這應(yīng)該也是需要的，畢竟AI在技術(shù)那側(cè)專業(yè)性太強(qiáng)。但不能否認(rèn)AI下面的關(guān)鍵越來(lái)越向應(yīng)用轉(zhuǎn)移，而應(yīng)用不太可能靠講話來(lái)獲得答案。

這應(yīng)該算是AI碰撞局的另一種意義吧。即考慮AI的專業(yè)性所以有人分享，但也還是要構(gòu)建一種平等對(duì)話的氛圍。

（活動(dòng)的模式也可以類比過(guò)去的組織模式）

希望它能夠促進(jìn)AI的落地，讓這條路稍微好走一點(diǎn)點(diǎn)。

小結(jié)

上面有些問(wèn)題并沒(méi)有給結(jié)論，按考試的思路來(lái)看這些問(wèn)題則會(huì)很奇怪，但實(shí)際上這也正是AI碰撞局的另一個(gè)特色。我們基本認(rèn)為最多有值得參考的思維框架，結(jié)論只有當(dāng)事人把這些框架和自己的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題結(jié)合才能做出來(lái)，只有當(dāng)事人能給最終答案。利潤(rùn)的來(lái)源是什么呢？很大一部分正是每個(gè)人自己的那一部分思考。張一鳴好像說(shuō)過(guò)類似觀點(diǎn)：認(rèn)知是企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。這個(gè)認(rèn)知正是屬于每個(gè)人的那一點(diǎn)點(diǎn)思考。從這個(gè)角度在商業(yè)上給手冊(cè)性方法的大概率是騙子，建議不要相信。

對(duì)AI碰撞局活動(dòng)感興趣的請(qǐng)加cathywangyue。9月份預(yù)計(jì)做兩場(chǎng)公開(kāi)的活動(dòng)：一場(chǎng)是在北京大學(xué)國(guó)家發(fā)展研究院的承澤園做一個(gè)線下線上結(jié)合的，一個(gè)是在杭州做個(gè)線下的。這兩場(chǎng)都會(huì)比較特別一點(diǎn)，前者會(huì)是北大國(guó)發(fā)院主辦并和承澤圓桌會(huì)拉通，后者是個(gè)大活動(dòng)的一部分，預(yù)計(jì)有四個(gè)院士參加，AI碰撞局只是其中一個(gè)小環(huán)節(jié)。不變的是活動(dòng)的宗旨、形式和本人的角色，我還是會(huì)負(fù)責(zé)內(nèi)容。另外兩者也還是會(huì)保持限定名額，邀請(qǐng)加入。

此前的活動(dòng)記錄參見(jiàn)：