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# 和我一起成为 AI-Native Builder ## 从“AI 帮我工作”,到“我用 AI 建立业务” 过去两年,我们学会了太多 AI。 会问 ChatGPT,会让 Claude 写文章,会让 AI 做 PPT、做研究、写方案、生成图片,甚至写代码。效率确实提高了,但我越来越清楚地意识到: 会用 AI,还远远不够。 真正决定未来竞争力的,不是谁掌握了更多 Prompt,也不是谁收藏了更多 AI 工具,而是谁能把自己的知识、经验、方法论和业务流程,真正“编码”进 AI 系统里。 这就是我接下来最想完成的一次升级: 从 AI User,走向 AI-Native Builder。 AI User 的逻辑是: 我有一个任务,找 AI 帮我完成。 AI Builder 的逻辑完全不同: 我发现一个反复发生的问题,然后把它设计成一个系统,让 AI 可以持续完成。 过去,我们做内容,是: 选题 → 搜资料 → 写稿 → 修改 → 发布。 AI-Native 的方式应该变成: Signal → Research Agent → Knowledge Base → Draft → Human Review → Multi-platform Output → Database。 过去,我们做企业咨询,是: 客户发资料 → 人工研究 → 做 PPT → 开 Workshop → 出报告。 AI-Native 之后应该变成: 企业数据输入 → AI Evidence Collection → Assessment → Score → Gap → Benchmark → Action Plan → 顾问审核 → Growth Sprint。 这才是真正的质变。 所以,从现在开始,我不想再“学习100个AI工具”。 我要开始 Build to Learn。 学数据库,不是为了懂数据库,而是为了建立自己的客户知识库。 学 Vibe Coding,不是为了证明自己会写代码,而是为了亲手做出一个企业真正能用的产品。 学 Codex、Claude Code,不是为了炫技,而是为了拥有开发能力。 学 Agent,不是为了理解一个新概念,而是为了建立一个永远在线的研究团队。 学 RAG、Knowledge Graph,不是为了学技术术语,而是为了把几十年的知识沉淀,变成机器可以调用的“第二大脑”。 这也是我认为 AI 时代每一个企业家、CEO、管理者、媒体人、咨询顾问都应该重新理解的一件事: 未来最稀缺的,不只是会管理人的人,而是能够同时管理 Human + AI + Workflow + Data + Agent 的人。 这就是 Chief Builder。 未来一家公司的竞争力,很可能不再只体现在员工人数、办公室大小和部门数量上,而是体现在它拥有多少高质量 Workflow、多少可复用 Agent、多少结构化知识资产,以及多少已经被软件化的方法论。 对我来说,下一步最重要的事情,就是把过去积累的方法论真正变成产品。 比如《品牌增长10大引擎》,不再只是一本书、一套 PPT、一门课。 而是变成: 企业输入资料 ↓ AI 自动研究品牌、竞争与市场 ↓ 10大增长引擎诊断 ↓ 100分评分 ↓ 识别 Growth Gap ↓ 生成 Benchmark ↓ 输出 90-Day Growth Action Plan ↓ 进入 Media360 Growth Sprint 当这条链路跑通,知识就不再只存在于人的脑子里。 它开始成为一个可以每天运行、不断学习、不断迭代、不断收费的系统。 这就是 AI-Native Business。 未来30天,我想做一件很具体的事情: 每天上午学习一个能力,晚上完成一个真实 Build。 不追求什么都懂。 只追求每天多拥有一个真正属于自己的系统部件。 第1天,Workflow。 第5天,Database。 第10天,Knowledge Base。 第15天,Agent。 第20天,Assessment Engine。 第25天,Dashboard。 第30天,完成第一个可以让企业真正使用的 AI 产品。 30天之后,我希望衡量自己的标准不再是: “我会不会用某个 AI?” 而是: 我到底 Build 了什么? 有没有一个产品上线? 有没有一个 Agent 在工作? 有没有一个数据库在积累? 有没有一个客户真正使用? 有没有一套知识已经从“我的经验”,变成“系统的能力”? 这就是我理解的 AI-Native Builder。 AI 不应该只是提高我们的工作效率。 它更大的价值,是让一个人的经验,可以被系统复制;让一个人的判断,可以被软件放大;让一个人的知识,可以变成产品;让一个小团队,也能拥有过去只有大公司才能拥有的能力。 所以,接下来不要只是和 AI 聊天。 和我一起 Build。 从今天开始,把每一次学习,都变成一个产品。 把每一个方法论,都变成一个系统。 把每一个重复动作,都变成一个 Workflow。 把每一份知识,都变成机器可以调用的资产。 最终完成真正的跃迁: 从“AI 帮我工作”,到“我用 AI 建立业务”。 这,就是我们成为 AI-Native Builder 的开始。
主播:采小阳、白马、未央 后期:姚阿华 进群+vx:weiyangyang27(未央)、bai5jinji_(白马) “碎碎平安”的采小阳, “人无完人”的白马, “喜从天降”的未央, 欢迎收听久违的重口味下饭节目!
👧在哪里可以找到主播们: 秋秋vx:Iseeyoudream 锤锤vx:Vlege7 Shownote: 5:36 不期而遇,可能就会有财运 7:13 人的精气神 16:00 净宅,真实小故事 28:48 如何度过低谷期 44:09 中元节注意事项 🔮无论是事业、感情、还是财运,包括日常生活中遇到的困境,我们欢迎每一位想要体验抽牌的小伙伴积极联系我们呀 🔮如何加入听友群 👉🏻搜索🔍微信公众号《日藏玄机》 👉🏻回复“听友群” 👉🏻扫码即刻进群 很开心大家喜欢我们的节目😘
🛒 AI 好书一站购|京东人工智能图书会场(每期荐书都在这,长期有效) 📚 今日荐书|《深度学习革命》——辛顿、LeCun 们的江湖史,AI 大佬恩怨和技术脉络一网打尽 🧠 本期要点 1) 博通正在洽谈为芯片融资交易筹集700亿至800亿美元债务,据CNBC 8月21日报道。该规模需大型债务市场承接,银行将关注还款来源,芯片需求能否支撑此量级资金成为关键。 2) SK海力士8月20日公布共封装光学技术路线,内容登于《自然·电子学》。该技术将光通信部件置于交换芯片旁,缩短数据传输距离,存储厂商从卖部件转向参与客户整套系统设计,但未给出量产时间。 3) CNBC 8月20日报道,距离美国中期选举不到3个月,多地两党将AI数据中心反对列为竞选议题。开发商需回答电力来源、费用承担和建设回报,新机房审批和供电谈判将受影响。 4) TechCrunch 8月21日报道,美国司法部据报调查风险投资机构a16z近一年。 5) 《南华早报》8月21日报道,法律科技公司Harvey推出内部模型Harvey Tenet,基于月之暗面Kimi K3开放权重模型继续训练。该模型有OpenAI投资背景。 6) TechCrunch 8月20日报道,ChatGPT可通过苹果“信息”应用插件为用户发送文字消息。功能发布未给出覆盖范围和发送前确认步骤,企业用户需明确授权范围并保留发送记录。 ⏱ 时间线 00:03 一笔最高800亿美元的借债谈判,正在把芯片竞争推到银行账本上。 00:30 美国财经媒体CNBC 8月21日报道,美国芯片公司博通正在洽谈为一笔芯片融资交易筹集700亿至800亿美元债务。 00:51 700亿至800亿美元是正在讨论的借债规模,不是已经到账的现金,更不是博通的销售收入。 01:33 钱进入芯片项目之后,数据还得在机柜里跑得动。 02:03 8月17日我们讲过20家公司提出共封装光学标准蓝图。 02:43 机柜能装进多少设备,还要看当地愿不愿让数据中心继续盖。 03:08 八百亿美元可以把芯片送进机房,却买不到一座不会被地方选举叫停的数据中心。 03:16 影响会先出现在新机房的审批和供电谈判中。 03:47 基础设施要面对地方监督,风险投资机构也被问到董事会。 04:18 调查不等于已经指控,更不等于法院已经认定违法。 04:56 从资本治理转到模型选型。 05:22 一款内部模型采用Kimi K3,不等于Harvey的全部产品已经切换,也不能说美国法律科技行业都在转向中国模型。 06:06 最后回到每个人都熟悉的消息框。 06:28 当天材料没有给出插件的覆盖范围、默认开启状态和发送前确认步骤,所以功能发布不能等同于所有用户已经交出发信权。
今天先跟着一度电,从海上的风机回到陆地;再看财政贴息怎样出现在一张分期账单里。后面还有四家不同行业公司的公开材料,以及武汉公园里会模仿人呼吸的捕蚊设备。
很久没有更新,但是我选择了跟随自己的内心节奏。因为我觉得频繁的记录可能无法产出比较好的更新的思想、想法,仅代表个人观点。 不知不觉就来到22岁,虽然距离真正的生日还有三天,但我已经期待已久。其实生日在整个一生看来,都只是每一年的一个日子而已,但我因为身边朋友长期以来一年又一年不同的祝福和惊喜而期待这一天,乃至这一个生日月,因为感受到的各种爱意对整个世界都充满期望。 这期播客说的非常零散,就是想到哪而就说哪儿了。大家可以聆听到一些我对生活乃至人生的思考,但最主要的还是我对朋友的致谢,以及,对过去的怀念吧。 下一期内容我其实已经想好了,也是我最近一直耿耿于怀的一个问题,或者说主题,可能在今天下午更新,也可能在下个月更新,都说不准。 剧透就是:最近,我跟一个朋友提出了绝交,而我们已经陪伴了彼此十余年。或许我这么说会让我看起来非常冷血,但我有自己的理由,那么下一期内容我就想围绕这个朋友聊一聊,可能有些。沉重。 最后,我想分享一首我很喜欢的音乐:无声的告别是对往事的礼赞。
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