AI时代下普通人可以主动积累能力 上周听了陆奇博士在清华论坛的分享，认真思考了每个普通人在面对AI的震荡时容易忽视的非技术能力。也许技术很快走向平权，但这些能力会让你保持独特性。#告别AI焦虑 #创业者的日常 #普通人能做的事 #灰鸽talk

所以我看了一场陆奇博士在清华的演讲，讲的是AI时代创业者该如何穿越周期，具备什么样的能力。有几个核心观点我觉得非常好，分享给大家。首先，AI时代工具会持续迭代。很多人可能会以为，学会用当下流行的AI工具，稍微微调模型就是你的核心能力。但是陆奇博士说，工具的能力将在三五年内全民普及，所有的技术差异将会被平台抹平，而真正拉开创业差距的是四项底层能力。第一个，穿越周期的判断力。创业最大的风险都是时机错误，太早市场不成熟，太晚巨头已经入场。他特别提醒到，垂直的行业知识永远高于纯算法的能力，比如你做医疗、康养，AI必须落地到临床才有可能产生价值。做工业AI，必须吃透整个生产流程，所有脱离产业场景的通用模型，没有任何商业价值。第二个，就是叙事表达的能力。早期创业没有品牌、没有规模，你的核心资源都来自于融资、合伙人、团队、核心员工、客户，这些全都需要你去叙事、沟通来获得。AI可以协助你生成PPT、写报告，但是无法代替你建立和人之间的信任，传递场景，打动别人。所以，共情、逻辑、叙事能力，是机器AI无法复刻的壁垒。第三个，快速拆解落地的能力。AI时代变量将会极多，不存在等完美的方案再去行动，所以比较好的行动认知是：任何问题，不要搁置超过一周。 所有复杂问题都要想着拆解成小任务，先做MVP，拿到真实反馈、真需求，高速迭代。创业不是学术研究，不需要完美的证明，只需要持续的迭代和试错。 第四个，长期的内生驱动力。AI创业周期极长，和产业融合之后，九死一生依旧是常态。如果只靠想赚钱、追求短期回报的创始人，很难熬过行业的寒冬。而内生驱动力主要来自两点：一个是发自内心相信你做的事情，真正能解决社会的需求；第二个，就是享受持续解决问题、探索未知的过程，而财富只是你长期创造价值之后的副产品，不要作为你出发的唯一目标。 所以接下来，他特别给现场的人几个建议，我觉得也很实在。作为一名学生，如果你刚起步，不要选择做大模型相关的工作，最好从垂直场景切入应用，开始进行创业探索，调用开源模型和第三方算力，聚焦细分的痛点，先完成商业化的闭环，再去建立数据和算力的能力。 第二个，资源分配。他提到有一个631法则：60%用于短期可落地、产生现金流的事情，保证活下去；30%用于中期的迭代，构建你的壁垒；10%进行长期的底层探索。如果你完全all in底层的研发，你会死于现金流的问题，而你过于追求短期变现，也会让你在市场上失去长期的竞争力。 第三个，合作的铁律。价值观的同频永远高于能力，能力强但是价值观冲突的人，必须要尽早切割，划清界限。 因为短期的收益，只会掩盖你长期的内耗。等到一旦规模开始增长，你再去进行切割和拆分，代价都是翻倍的。 最后，我认为AI是认知的加速器，它并不会代替创业者这个重要的角色，它只会淘汰只有工具能力、没有底层能力的从业者。 所以，我们要重新定义自己的目标，判断价值、把控方向，借助AI，来帮助我们解决重复的工作。只有拥有完整底层能力的创业者，借助AI才会放大十倍强的效率。 分享给各位一起探索的同路人，和从业者们。感谢你，欢迎留言。