#AI趋势的思考

#被验证的推想

#1. 流量的再分配

• 从搜索关键词到内容的总结提炼：用户获取信息的方式，正从主动搜索关键词，转向依赖AI对已有内容进行总结与提炼。
• 平台智能体的自我场景闭环化：各大平台正在构建内部智能体，将用户留存在自身生态内完成信息获取与消费，形成闭环。

#2. 营销需要进一步的质和量

• 质：需要产出完整、清晰、有逻辑、结构化的内容，以满足AI解析和用户深度阅读的需求。
• 量：需要在多渠道、多语言上进行大规模曝光，以适应碎片化、全球化的信息分发环境。

#可操作方向

#营销内容/推广渠道

• 策略核心：量大管饱，大力出奇迹。
  • 在满足多触达、高曝光的同时，针对大量内容创作者使用AI助手生成或洗稿的现状，可研究利用AI机制进行“诱导”，使生成结果更倾向于我方内容。
• 平台特性定制化优质内容：
  • 尝试利用平台自身的AI智能体（如推荐算法、内容理解模型），逆向推导其规则，生成更符合平台偏好的内容素材，再进行二次创作后“喂”给平台。
  • 目标平台：
    • Google / YouTube
    • X (Twitter)
    • Facebook / Instagram
    • Tiktok / Douyin
    • 小红书
    • 其他电商系平台

#下一阶段的推想

#1. 因果逻辑推理模型迭代与技术下放

• 降低专家领域知识库的门槛：更强大的推理能力将使AI在特定领域的应用不再高度依赖人工构建的专家知识库。
• 大规模无标记数据的自清洗、自治理范式：模型自我从海量无标签数据中学习、清洗并建立有效知识结构的能力将成关键。

#2. Manus类智能体带来的深远影响

• 从低代码RPA到智能体无代码RPA：业务流程自动化将进化到由自然语言指令驱动的智能体自动完成。
• 智能体整合为AI时代的OS：
  • 大模型（底层CPU/GPU）负责核心计算与推理。
  • 智能体（Agent）相当于窗口系统，可以自主完成对软硬件的输入输出操作。
  • 影响：将推动软件生态向更紧密的开放共享发展，要求：
    • 接口化、结构化。
    • 名称、标识规范化。

#3. 应用层的窗口期与新型角色

• 背景：大模型厂商继续主攻AGI，为应用型企业留下了宝贵的市场窗口期。
• 挑战：应用型产品的设计需要新型的 “AI产品经理（AIPM）”。
• 服务模式变革：AI的落地效果，光有方案不够，关键要 “陪跑”。
  • 对To B企业而言，需兼具传统的客户教育、咨询能力，以及AI整合、交付与运维能力。
  • 实现 新型的AI落地咨询与陪跑服务 将成为核心竞争力。