新年开工后第一篇文章，不聊技术，聊聊今年存在的一些机会，以及潜在的风险。
在24年的第一篇文章中，我用“苟住求活”这个词形容我当时的判断。回头看，24年经济环境相比于上一年进一步恶化，就业环境也很恶劣，降本增效降薪裁员，是24年很多人的真实经历。
25年的开年第一篇文章，我换了个词描述我对新一年的判断：“勇敢探索”。现如今回看25年，以大模型为基座的AI，无论是架构设计(多模态、长记忆)，还是落地应用(通用Agent、MCP)，都有了长足的进步。
站在26年的起点上，如果用一个词来形容我对26年的判断，我想只有这个词：验证想法。
25年初我对AI的定义是：短期依处于探索阶段(基础设施建设阶段)。如何理解呢？
假设AI的最终愿景是AGI，从这个愿景倒推，自上往下分别是应用、平台、工具、系统、基架，共五层。
其中，应用层是用户和AI的连接桥梁；平台层主要负责应用分发和管理(应用商店)；工具层指的是开发各种AI应用的工具(脚手架)；系统层指的是AI服务的部署和运行环境(算力中心)；基架层则指的是支撑AI运行的能源和传输设施。
如今再回头看，过去这一年，基架层在快速建设，系统层在不断丰富，工具层在逐渐完善，平台层在飞速搭建，而应用层也涌现出了很多具有代表性的AI应用。
无论是通用智能体助手豆包、千问)，还是垂直领域的AI应用如Comet(浏览器)、Claude Code(编码)、Sora(视频创作)，都在实际应用场景中为我们的工作生活带来了很多便利。
在Interleaved Thinking的加持下，AI完成长链路复杂任务的可靠性越来越强。
24年底，李开复博士在“中国企业领袖年会”上，发表了一篇题为“关于人工智能的看法和未来展望”的演讲。将这次演讲的内容一句话概括就是：2025年是AI-First应用爆发元年。
现在，我们可以对26年的AI下这样一个判断：AI落地应用的时机已经成熟。
技术采用生命周期认为，一个新技术或产品，从诞生到走向大众市场，必然会经历五类人群：创新者、早期采用者、早期大众、晚期大众和落后者。
从近几年AI的发展趋势来看，20-22年可以看作是属于创新者和早期采用者；23-25年则可以视为早期到晚期大众的过渡阶段，因为AI正在以极快的速度从专业群体蔓延到更广阔的受众区间。
从前几次技术革命的历史中我们可以看到，早期大众到晚期大众阶段，会涌现出各种各样新奇的工具，并以极快的速度进行技术迭代和产品创新，直到出现超级产品，彻底引爆市场。
从这个角度来说，今年很可能会出现“超级AI产品”，有更多的用户参与使用，并随之产生新的商业路径(广告、订阅)。
为什么我要用“验证想法”来形容今年对AI的判断？原因正如上述所说。
在“超级AI产品”爆发前夜，AI生产者会竭力发挥自己的想象力，创作出各种各样的产品。而AI消费者，也会有更多的好奇心投注于此，尝试使用各种各样的AI产品。
这种想象力和好奇心交汇的时刻，是一个巨大的蓝海市场。
你无需具备专业的技术能力，仅需发挥自己的想象力，用碎片时间创作出产品，然后交给市场快速验证，就很有可能成为第一批吃螃蟹的人。
为什么我要说用碎片时间创作，而非全职投入？原因在于蓝海市场的不确定性太多，大部分人不具备长期全职投入的容错能力。如果你创作的产品没有获得市场认可，物质收益倒是其次，耗费的时间才是最大的不可再生资源。
如何创作AI产品，其实很简单：仅需要在自己擅长的领域，做出比市场上好20%的产品出来，就能获得用户青睐。
比如当前市场上的自动化测试工具，依然是原来的那套技术逻辑：分析需求、手动生成数据、编写测试用例，然后通过持续集成跑定时任务。
但如果你能让自动化测试结合AI的能力，智能生成测试用例、测试脚本，自动执行、定位问题并给出修复建议，那你的产品一定会有很多人感兴趣。
当然，你需要解决业务流程+技术规范的知识图谱问题，但这些问题现在都有很好的解决方案。
关键在于，你能否擅用它们，解决用户的痛点问题，并快速推向市场得到验证和反馈。
人要想赚到超过自身能力均值的钱，只能依附于宽广的上升趋势，或者去往价值洼地。
AI是未来，并且这种未来正在以极快的速度接近现在。正如我在25年开年第一篇文章中说的那样：基于大模型和智能体的各种小而美的应用，是未来两到三年的甜头。
与此同时，与之相关的产品及工作岗位，会在未来三到五年成批涌现，赚到超过均值的钱。
最后，宏大叙事和趋势分析就到这儿了，讲太多也挺无聊，还是聊聊普通人可行的实现路径。
1、保持好奇心，关注最新的AI产品和技术特性。
2、利用碎片时间，将自己的想法转变为一些小而美的AI产品。
3、快速推向市场，让想法得到验证和市场反馈，并以此快速迭代。
4、不要妄想憋大招，持续的小的正向反馈(物质收入、用户认可)才是不断前进的核心动力。
5、勇敢的探索者和敢于尝试的冒险家，除了直接的物质收益，还能成为向导、顾问、教练。
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