其实晚点没说的一个点是 虽然大象会跳舞 但是对面的也不是10年前 20年前没见过大象的小木桩啦！

要不就是被大象跳舞踩了10年还没踩死内心雄心还没灭的小强，要不就是在大象体内陪着跳舞出来要弑龙的勇者～

虽然恐惧常在 奈何 天下苦秦已久

AI时代产品经理的核心能力是定义评估标准
说得真好啊

搞大模型 业务和投资要两手抓..

国内servicenow这样的模式难起来的原因：
1. 没有saas的基础 大模型这波在落地启动费用和数据天然比老美的更难
2. 在标准工作流里面，确实能极大的提升效率。可惜国内人力便宜，这个市场吃吃起不来。
3. 还各个都王侯将相宁有种乎 （啥都要自建）
4. 没有SaaS的收费模式，服务提供方研发成本也cover不了

很多时候在workflow 和 agent里面，核心优势和能力的建设在于有和可以构造互联网上都找不到的数据 数据可以基于目标功能被构建起来（包括单个agent能力和编排能力） 并且一方面用构造起来的数据形成这些能力，另外一方面可以有效衡量体现这样的能力 而在预训练的普通互联网世界里面这些数据是没有的，大模型是没见过这些东西的。

核心考虑的问题是到底大模型解决的是连接问题还是供给问题，解决连接问题还是上个时代互联网或者上个时代互联网的优化，解决供给问题则是大模型native，上限会更高。

而且好几个功能从arc ceo评论perplexity该不该做浏览器的那里面也能看到草蛇灰线... 做个ai搜索+浏览器 没比做个ai搜索壁垒高到哪去.. 毕竟面临的竞争更剧烈.. and arc打不赢chrome的地方这个场景还是打不赢 （同步 插件生态 balabala）

所以其实这个时代做产品创新 没有数据壁垒和模型迭代真的没意思... 即便arc这样公认的团队和产品能力都很强的公司 一眼看去这些功能都很容易就被抄过去然后就这样了... 而且其实说实话 看着内心毫无波澜 也都是预期内知道可以做到的东西..

吴恩达 ： ai 六祖 / 赛博菩萨

嘿嘿