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🤨越来越觉着，功能，可能已经不再是当前阶段 AI 的护城河了。
1. 在个人端，ChatGPT 已经能记住我说过的话，但真正让人省心的 AI，是那种能自动帮我调日程、同步笔记、完成支付的。记忆只是基础，能闭环完成行动才是关键。这也是 OpenAI、Anthropic、Google 最近都在强调的方向——“Agent Loop”和“Actionable Output”。
2. 对企业客户来说，更关心的也不是你能不能写报告，而是你能不能私有化部署、保证数据不出域、实现合规可审计。在功能都差不多的情况下，能不能落地、部署条件成熟不成熟，才是真正的决策点。
3. 至于准确率，其实早已不再是核心卖点。现在大家更关注的是“可追溯”：有没有红队测试？引用能不能溯源？数据能不能隔离？这些远比一个漂亮的准确率数字更能赢得信任。
真正有用的 AI，不一定是最聪明的，而是更负责任、更可控，也更贴地干活。
1. 在个人端，ChatGPT 已经能记住我说过的话，但真正让人省心的 AI，是那种能自动帮我调日程、同步笔记、完成支付的。记忆只是基础，能闭环完成行动才是关键。这也是 OpenAI、Anthropic、Google 最近都在强调的方向——“Agent Loop”和“Actionable Output”。
2. 对企业客户来说，更关心的也不是你能不能写报告，而是你能不能私有化部署、保证数据不出域、实现合规可审计。在功能都差不多的情况下，能不能落地、部署条件成熟不成熟，才是真正的决策点。
3. 至于准确率，其实早已不再是核心卖点。现在大家更关注的是“可追溯”：有没有红队测试？引用能不能溯源？数据能不能隔离？这些远比一个漂亮的准确率数字更能赢得信任。
真正有用的 AI，不一定是最聪明的，而是更负责任、更可控，也更贴地干活。
7 10
「只是想洗个澡，没想到被一块小香皂治愈了」😃
最近 Labubu 很火，大家都在讨论「情绪经济」。但我突然想到，真正承载情绪价值的，不只是看得见的“陪伴型”产品，还有那些不起眼但高频使用的——比如：沐浴用品。
前几天洗澡的时候突然想起来，家里还有一块施丹兰的手工皂没用过，是之前凑单送的，蔓越莓味、晶莹剔透，小小一块像果冻一样（大小是两块麻将叠起来那么大）。本来只是想“顺手用掉”，结果没成想——看到它的颜色、闻到香味的那一瞬间，我整个人就很开心，像是被生活偷偷奖赏了一下。让我意识到：
❝ 沐浴用品可能是被低估的情绪经济载体。❞
从选品角度看，它有几个特点：
• 情绪价值高：视觉+嗅觉+触感三重治愈
• 心理门槛低：非奢侈品、不贵，赠品都能出体验感
• 复购逻辑强：一次上头，容易习惯依赖
• 场景私密：用户情绪投入高、分享意愿强
📌 我的一个判断：
我觉着，「沐浴用品 × 情绪经济」也是一个好的选题/品切口，它不只是清洁用品，也是 “温柔地对待自己的载体”。
最近 Labubu 很火，大家都在讨论「情绪经济」。但我突然想到，真正承载情绪价值的，不只是看得见的“陪伴型”产品，还有那些不起眼但高频使用的——比如：沐浴用品。
前几天洗澡的时候突然想起来，家里还有一块施丹兰的手工皂没用过，是之前凑单送的，蔓越莓味、晶莹剔透，小小一块像果冻一样（大小是两块麻将叠起来那么大）。本来只是想“顺手用掉”，结果没成想——看到它的颜色、闻到香味的那一瞬间，我整个人就很开心，像是被生活偷偷奖赏了一下。让我意识到：
❝ 沐浴用品可能是被低估的情绪经济载体。❞
从选品角度看，它有几个特点：
• 情绪价值高：视觉+嗅觉+触感三重治愈
• 心理门槛低：非奢侈品、不贵，赠品都能出体验感
• 复购逻辑强：一次上头，容易习惯依赖
• 场景私密：用户情绪投入高、分享意愿强
📌 我的一个判断：
我觉着，「沐浴用品 × 情绪经济」也是一个好的选题/品切口，它不只是清洁用品，也是 “温柔地对待自己的载体”。
9 20
🧪Stack Overflow 也开始“自救”了。
这周他们在 newsletter 里喊出一个目标：
想成为“每位开发者的第三块屏幕”。
第一块是 IDE，第二块是终端——他们希望自己成为陪你思考、答疑、解决问题的工作助手。
但说实话，我觉得他们反应慢了半拍。
现在很多人的“第三屏”，其实已经是 Cursor 了。
它把写代码 + 提问 + LLM交互整合进一个上下文里，像极了 AI-native IDE 的雏形。
而 Stack Overflow 这边还在做：
• 代码挑战上线（增加社区互动）
• 播客聊 durable execution（AI微服务如何“不断片”）
• 正在构建 AI agents 相关平台（Agentforce）
• 研究 prompt engineering 与社区反馈机制
思路没问题，但产品形态和节奏上，目前看不太像一个能“进场战斗”的 AI 工具。
不过这场 AI 工具的战役才刚开始。
大模型在重新洗牌一切产品定位，所有平台都得重新回答一个问题：
“你能成为谁的第三块屏幕？”
这周他们在 newsletter 里喊出一个目标：
想成为“每位开发者的第三块屏幕”。
第一块是 IDE，第二块是终端——他们希望自己成为陪你思考、答疑、解决问题的工作助手。
但说实话，我觉得他们反应慢了半拍。
现在很多人的“第三屏”，其实已经是 Cursor 了。
它把写代码 + 提问 + LLM交互整合进一个上下文里，像极了 AI-native IDE 的雏形。
而 Stack Overflow 这边还在做：
• 代码挑战上线（增加社区互动）
• 播客聊 durable execution（AI微服务如何“不断片”）
• 正在构建 AI agents 相关平台（Agentforce）
• 研究 prompt engineering 与社区反馈机制
思路没问题，但产品形态和节奏上，目前看不太像一个能“进场战斗”的 AI 工具。
不过这场 AI 工具的战役才刚开始。
大模型在重新洗牌一切产品定位，所有平台都得重新回答一个问题：
“你能成为谁的第三块屏幕？”
2 00
👣 最近拜访了几家大模型相关公司，看到了完全不同的发展路径，拿两家举个例子：
🏗️ 商汤更像一个工程型公司，强调部署能力和系统集成，尤其在硬件和B端落地方面走得很深。但也能感受到它身上的“传统大厂惯性”。
🧪 上科智院的风格就完全不同。学术导向 + 产业共建。技术骨干大多出身阿里系，更重视基础理论、跨学科能力以及“知识驱动智能”的理念。金融领域已有较完整的解决方案，非常擅长讲客户能听懂、能相信的语言。
很认可他们“学术+产业”的共建思路。但也对“每个B端场景都要搞一个垂直小模型”这件事持保留态度。现在的大模型泛化能力其实已经很强了，很多场景里，定制不等于重新建模，更多是接口和理解层的工作。
📊 那B端企业到底在意什么？这几点基本是共识：
① 数据安全与合规
→ 越是监管重、数据敏感的行业，越强调“数据不出域”的设计逻辑，比如以前的联邦学习 / 安全多方计算（SMPC） 等解决方案。
② 能力能否沉淀
→ AI项目不是短跑，而是马拉松。客户关心的是你能否构建可持续适配与更新机制。
③ 是否有一把手推动
→ 真正落地的大项目，背后几乎都是“战略级”，AI从工具变成“企业业务再造”的一部分。
④ 结果是否可信、准确
→ 尤其是在金融、医疗、法律等领域，“胡说八道”的模型没人敢用。不是能生成就好，而是得稳、准、可追责。大模型要进入生产环境，可信任能力是前提，不是锦上添花
「To B AI，不性感但赚钱」
🏗️ 商汤更像一个工程型公司，强调部署能力和系统集成，尤其在硬件和B端落地方面走得很深。但也能感受到它身上的“传统大厂惯性”。
🧪 上科智院的风格就完全不同。学术导向 + 产业共建。技术骨干大多出身阿里系，更重视基础理论、跨学科能力以及“知识驱动智能”的理念。金融领域已有较完整的解决方案，非常擅长讲客户能听懂、能相信的语言。
很认可他们“学术+产业”的共建思路。但也对“每个B端场景都要搞一个垂直小模型”这件事持保留态度。现在的大模型泛化能力其实已经很强了，很多场景里，定制不等于重新建模，更多是接口和理解层的工作。
📊 那B端企业到底在意什么？这几点基本是共识：
① 数据安全与合规
→ 越是监管重、数据敏感的行业，越强调“数据不出域”的设计逻辑，比如以前的联邦学习 / 安全多方计算（SMPC） 等解决方案。
② 能力能否沉淀
→ AI项目不是短跑，而是马拉松。客户关心的是你能否构建可持续适配与更新机制。
③ 是否有一把手推动
→ 真正落地的大项目，背后几乎都是“战略级”，AI从工具变成“企业业务再造”的一部分。
④ 结果是否可信、准确
→ 尤其是在金融、医疗、法律等领域，“胡说八道”的模型没人敢用。不是能生成就好，而是得稳、准、可追责。大模型要进入生产环境，可信任能力是前提，不是锦上添花
「To B AI，不性感但赚钱」
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