研究了100个ChatGPT真实案例，这或是我们一生遭遇的最大的机会！_当前热点

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(资料图)

“这可能是我们一生当中遭遇的最大的变化，也是最大的机会。”任鑫老师说。

ChatGPT横空出世，一场有关AI的浪潮席卷全球。技术研究、工具讲解、社会学探讨、人工智能焦虑……各种结合AI的解读层出不穷。然而，一个视角下的AI应用尚未得到真正的关注，那就是商业视角。

这一轮AI浪潮会给商业世界带来什么？哪些红利即将来临？抓住红利又该如何提前布局？

任鑫，混沌创新领教、前京东O2O副总裁、人工智能Get的CEO。作为少数真正懂技术，而且亲手做过人工智能项目的产品专家，他对AI的理解独到且深刻。

本次更新的课程内容，他围绕AI商业新时代的营销和产品两方面。在人工智能加持下，从业者如何抓住短期红利？长期的底层商业认知又该如何彻底改变？结合“一”思维工具与丰富的AI新产品使用体验，任鑫老师一次性解释清楚了人工智能时代的营销方法与产品逻辑。

他说：“如果你恰好是一家小龙虾店的老板，你会更感兴趣阅读一篇小龙虾老板用AI可以做的10件事的文章，还是一篇关于人工智能如何改变世界的文章？你一定会选择前者，因为它更符合你的需求，更有可能解决你的问题。”

在一个加速变化的时代，每个人都需要收获内心的笃定，这次的分享不容错过。

以下内容整理自任鑫老师的AI系列课程：

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短期有哪些AI红利可抓？

今天我们探讨的是人工智能时代的新商业挑战和新商业机会，我首先分享的是在营销方面的思考。探讨如何通过营销抓住人工智能带来的红利，快速获取流量。

AI的红利来自于哪里？

我认为首先来自于关注度红利。现在全世界对人工智能的关注度、讨论度都很高，无论是看新闻、看公众号，甚至听身边人聊天，都经常听到有关AI的话题。百度指数和微信指数都表示出，曾经热门的概念如数字化转型、互联网思维等，与人类智能、ChatGPT这些词相比较显得冷门得多，根本没有人关心了。

尽管大部分人已经开始关注人工智能，但只有极少数人非常了解，这就造成一个巨大的信息差。从营销的角度讲，这种信息差意味着巨大红利。

对于从事营销的人来说，是一个非常好的套利机会，因为关注度本身的红利很多时候会超过你自身努力的效果。

那么，我们如何抓住这波红利？我认为从浅到深有不同的抓法。

最浅的抓法是利用人工智能来制作广告。比如下面的广告就是飞猪制作的，它会告诉观看者“这是AI想像的埃及，你希望亲眼去看一看埃及吗？”然后将这个广告投放在地铁站，这是其中一种利用AI的营销方式。

通常情况下，对于地铁站的广告我们可能已经麻木了，但是一下子看到这样一个由AI制作的广告，而且是一幅成熟度很高的画作，AI高水平的表现与人们对AI有限的理解就构成了一种信息差，这种信息差一定会激起人们的好奇心，从而让乘客们多看一眼。

想要更好的效果就需要有更好的创意，就要充分让AI去诠释一个想法，这样就有可能产生一些“出格”的创意。比如一个用户为麦当劳制作了许许多多看起来像古文物的广告，并给了一个噱头：“我们已经发现了证据，证明自古以来就有麦当劳。因为我们已经发现了一个‘巨无霸青铜器汉堡’，我们发现了‘黄金麦辣鸡翅古董’，甚至有‘青花瓷的可乐杯’。”

看到这些AI制造的搞笑内容时，人们往往会会心一笑，因为感觉相当有趣。所以它的效果会比飞猪广告那个例子好一些。

那么AI能不能做出更有趣的东西？这是钟薛高做的一种冰激淋产品“Sa"Saa”，而且从命名到包装到口味，从图片到视频表现全部由AI完成。这样一款完全由人工智能制造的产品，顾客想不想尝一尝？大家想不想尝尝人工智能的口味如何？这也是一种营销噱头，但营销的效果显然更好。

刚才我们提到了几种利用人工智能营销的方式，但都只是表层利用。那么，营销可不可以既借用这个噱头，又让用户对品牌产品产生更强的价值感？亨氏就做到了。

亨氏是一家番茄酱生产商，他们有一次展示了市面上各种由AI绘制的番茄酱瓶子，结果所有的瓶子都与亨氏的番茄酱瓶非常相像，为什么？

因为在现实中，亨氏的番茄酱销量很大，因此他们的产品图片也相当多。而AI在被训练时大量使用了这些图片作为语料，所以生成图片中瓶子与亨氏的产品非常相似。这其实没有任何神奇之处，然而，这家广告公司却硬生生把它夸大为一种神奇的事。声称连人工智能都能知道什么才是正宗的番茄酱，无论如何问AI，它都认为正宗的番茄酱就是亨氏的。

虽然这是一次不靠谱的硬扯，但我觉得从这个角度出发，他们的确通过蹭人工智能的这个噱头加强了品牌印象。

所以从短期的角度来看，一些浅层的营销方法是让人工智能帮助我们制作广告；稍微深入一点的方式是将人工智能与产品使用和品牌相关联，做到价值感的强化。

那更深的是什么？是我们也可以利用一些小产品进行营销，关于如何开发产品我们将在后面详细讨论。现在的情况是，利用人工智能来开发一款产品的成本非常低，但效果却非常好；再加上目前它的关注度又特别足，所以这为我们提供了一个机会：我们可以开发一款AI小产品，帮助我们的主产品导流。

假设我要创办一家招聘网站就叫做“任鑫直聘网”，大家会使用吗？可能不会，因为已经有Boss直聘、拉勾等许多网站，你不太可能使用一个陌生人创办的莫名其妙的小网站。

但如果我开发了一个专门用于来改善简历的应用，假设就叫做“AI简历”，使用者只需要提供简历或几句话描述，我就能帮助你生成一份漂亮的简历。接着你告诉我想申请公司的招聘要求，我就可以根据每家公司的要求帮助你进行修改润色，生成针对每家公司的10份简历，并提供可能会遇到的面试问题以及回答建议。

那么这个应用的传播效果肯定要比“任鑫直聘”要好得多，大家都会转发这个新奇的AI应用，因为它产生的效果太魔幻了，尤其是对于大多数人没有接触过AI的人来说。因此，通过这个小产品，我就能收到大量的简介，收获大量的注册用户，从而丰富我的简历资料库，从而更轻松地展开To B业务。

类似这样的小产品可能并不能单独成立，但很可能能够帮助你获得更多关注、获得更多用户，并为你的业务开展发挥作用。

其次是AI的内容创作能力红利，因为人工智能使得我们的创造能力提升了十倍、百倍、甚至千倍。比如，我可以用三分钟来作画，我说我需要人工智能商业课的海报，就得到了这些图片：

也许画的不是很好，但作为一个不会PS、不会画图的普通人，我现在具备了基本的设计能力。尽管它可能只是一个40分水平的处理，但我具备的是大规模生成40分到60分图片和文字的能力，这种能力也是一个短期的红利。

除了作图能力外，文字能力也是一样的。比如我让AI帮我生成了宝马事件的两篇PR稿。生成的质量不一定好，但数量与速度都是人类望尘莫及的：

因此，基于这种新的图片和文字生成能力，我们可以重新考虑如何利用AI进行营销。但我们该怎么利用AI营销？比如以前我们遇上活动需要10张海报10篇文案，现在我们有了AI，应该考虑做10万张海报和10万篇文案吗？当我们的能力变得充沛之后，究竟我们该怎么利用好这种能力？

我这里有一个思路，比如宣传创业的课程，我们必须要先考虑到目标用户主要是创业者。那么创业者可能有哪些典型问题？常见的比如降低成本、提高效率等等。但这样的软文人来写的话几篇就写不下去了，因为人没办法写的很具体。

但是如果使用AI来写怎么样？这时我们首先需要改变思路，应该让AI帮助你思考，比如有哪100个角色适合这门课程？那么这个目标用户就可能不只是创业者了，可能也包括餐厅的老板，甚至详细到是一家小龙虾餐厅的老板。

那么，具体分析这个老板有哪些商业问题需要解决？他可能需要判断小龙虾的个头、产地、新鲜度等等，也可能需要确定每天准备多少斤小龙虾，又或者可能需要回复大众点评价上各种用户反馈的问题，甚至老板也在考虑如何进入老客户的私人领域进行营销。

然后AI就可以根据这些问题，按照比如混沌学园的风格或者海明威、老舍的作家的风格，去拆解100个角色的100个问题，并按照100种风格来写出这个文案，这样就可以创造出10万篇文案。

那么这10万篇文案的效果会比人工写的好吗？不一定，但如果你恰好是一家小龙虾店的老板，你会更感兴趣阅读一篇小龙虾老板用AI可以做的10件事的文章，还是一篇关于人工智能如何改变世界的文章？你一定会选择前者，因为它更符合你的需求，更有可能解决你的问题。

所以当我们拥有了新的科技时，一方面我们要考虑如何在原有的流程、原有的营销方案中降本增效；另外一方面我们也要反思，该如何重新定义我的生产工作流程。

长期有哪些AI红利？

我们探讨了短期如何抓取AI的营销红利，那么从长期来看，机会又有哪些？我认为主要来自三个方面，首先是流量入口的变化；其次是内在生态的变化；最后是新市场的可能性，接下来我将逐个展开讨论。

第一是流量入口的变化。我们回想一下自己寻找东西的方法，比如为小朋友买玩具时，你会进行搜索还是浏览？当你为自己购买一块新手表时，你会在淘宝搜索还是在百度搜索？当你要为妻子选礼物时，你会去哪里找？请大家思考一下，你的大量行为比如搜索、或者浏览，其实都是在信息流中产生的。那如果未来大量的搜索流量和浏览流量都转变为与人工智能助理对话的形式呢？比如，你想为妻子买礼物，但是无论搜索还是浏览都没有合适的选择，这时你向AI助理求助问到：“嘿，我妻子她喜欢这些东西，比如杯子、盘子等，马上到我们的结婚纪念日了，我之前给她买过什么东西她很喜欢，你能给我提一些建议吗？我应该买什么？”然后AI助理会给出建议。

也许你会听从它的建议，或者觉得不好让它修改建议。但如果我的采购流程和决策流程从百度搜索或淘宝刷页面，转为与某个人工智能对话，让它帮我选择结婚纪念日礼物、帮我安排到桂林的行程并预定酒店、帮我按照功能需要挑一款最新的手表。那么在这种变化中，谁会遭到破坏，受到冲击，而谁又会从中受益？我也不知道，但每个人都需要思考这个问题，尤其是想要做长期规划的话。

如果未来只有一个入口，那么现在作为一家酒店，我该如何支付移植程序的费用？这个钱是支付给Siri，还是OpenAI？还是文心一言？我又如何绕过移植程序，在另一边建立我的优势、提前布局呢？

如果我们希望着眼于长期发展，就必须比其他人更早地思考这些复杂的问题。

为什么思考这些复杂的问题很有用？因为我们要以史为鉴，比如电子商务，以前大家一般会认为这只是将商品从线下转移到线上进行销售而已。但实际上不只是这样。

以大众点评为例。现在大家出去吃饭的时候，朋友们经常约在一些犄角旮旯的店里，为什么这些餐厅会开在角落里？因为这些角落里的店铺租金比较低。但是为什么在20年前，这些租金便宜的位置没有开出很多餐厅？这就是因为当大众点评崛起之后，消费者习惯在选择餐厅时首先查看大众点评，而不是到达目的地方之后看附近哪家店人多、吸引力强。因此，在这种情况下，店面是否位于繁华街角就变得不那么重要了。

当人工智能广泛应用后，它是否会发挥新的能力，从而产生新的可能性和产品？不考虑这个问题，就很难做出准确的判断，也就很难抓住这种红利。

除了总结过去的经验，我们也可以畅想未来。我们可以想像未来用户在购物决策过程中会发生什么。比如用户想出去旅游，现在他们可能会去不同平台查看旅游攻略，然后自己规划行程并在携程上预订。但在未来，他们可能都找私人助理说“我想去旅游，想找一个风景优美的地方；还要带父母和孩子，所以不要太累；最好能在酒店内多休息，偶尔去风景点；最好只需要打车就能到，我也不想租车……”等等。

我们要去想未来用户将如何与人工智能交互做出购买决策，详细描述这个场景将有助于我们在未来的商业机会中提出前局。例如，如果未来人工智会根据网上评论和场景化描述进行推荐，现在你是否可以就开始让顾客在网上留下更多与产品相关的场景化描述？比如他们带了三个孩子，一家人玩得很开心，还带着老人。这样可以留下更多的语料去训练机器人。

因此，通过深入观察历史和畅想未来，可以帮助我们更好地把握住这次长期的浪潮。

以前所有做营销的人都有一个不言自明的营销假设，叫做我们要影响的对象一定是我们的用户，哪怕他不是User，但最起码也要是那个Buyer。

但是如果以后购物的决策不是用户自己做的，都是他的AI助理做的呢？那我们底层的营销假设就变了。所以这样的情况可能就意味着我们要从零开始重新思考营销这件事情。

第二是关于内容生态的变化。前面我们提到可以通过人工智能写10万篇软文的事情，但如果内容生产力提高了10亿倍，我们就要写10亿篇吗？乍一想似乎很荒谬，但在未来一个充满大量文章、图片和视频世界，情况可能真的会是这样。

因为目前的人工智能已经可以迅速地生成图画与文字，到了未来可能会根据每个用户的喜爱生成适合他们的场面或形象，而且这些内容都是即时生成的。在这种情况下，过去的营销方式是创造一种内容，然后分配给大群体，比如1对10万、1对100万。而未来的营销方式可能是1对1的，为每个人生成专属于个人的内容。

在这种情况下，如果要销售一门课程，AI就能生成10万种营销方式甚至更多。而对于每个用户，都会针对他们的痛点提供单独的教学方法。现在很多直播间的主播已经是人工智能了，但这些主播还无法与观众产生个别的对话和沟通，但在未来，这些虚拟主播将与每位观众对话，它会针对每位观众的问题进行回答，而且很多直播间的营销活动都可以定制化推送了，营销的效率将会大大提高。所以这些特点在今天尽管不能实现，但必须也要提上日程去思考了。

所以，在未来我们面对的是两种情况：第一是内容生产会极其破碎化，成本也会无限降低；第二是营销的渠道不再单一或相对多元化，而是针对每一位用户都能够精确匹配。这样的情况下我们必须突破对传统营销的认知，要考虑到渠道精准触达与内容精确匹配下的个性化营销方案该如何呈现，这是未来抓住AI新商业时代营销红利的主要办法。

第三是新市场的可能性。以内容处理领域为例，有一个名为“伽马”的软件，它可以帮助人们做PPT。使用这个软件，用户只需要回答几个问题，然后就能生成完整的演示文稿。这实际上就打开了一个巨大的新市场，为什么？因为尽管这个软件生成的演示文稿可能质量上比较粗糙，但它打开了一个原本不会使用表演文稿的人群的市场。现在他们可以轻松制作演示文稿，甚至可以通过语音指令控制软件，比如在第三页更换一张图片、删去第五页的一段文字等。这样就开启了一个新的市场，而且它的目标不是为了让原本懂得制作演示文稿的人做得更好，而是让原本不懂制作演示文稿的人达到及格水平——这可能是一个更大的的市场。

类似的例子还有Photoshop。许多人认为Photoshop功能强大，但实际上更多人使用的是类似美图秀秀的软件。这些软件相对于Photoshop来说并没有更好用，只是因为更容易上手，所以它们打开了一个新市场，让更多之前不会贴图或修改照片的人也能够进行简单的图片编辑了。这类软件并非取代了专业设计师使用的专业软件市场，而是开启了一个非专业设计师所在的大众市场，这才是真正有效的营销，因为它降低了技术门槛。

但是我们也会看到一种情况，就是某些服务大家可能认为市场并没有需求，但其实是基于现在的价格没有需求，而一旦价格下降就会释放出充足的需求。

以美国一家名为DoNotPay的热门公司为例，它主要提供法律服务。当我们想到法律服务时，通常会想到很多大的官司，就会想到这个领域内的很多大公司。但实际上依然有无数人也迫切需要法律帮助，但从不请律师，为什么？因为这些事情通常都是小事，例如你在美国收到一张100美元的停车罚单，你会去打官司吗？大多数人会觉得不值得，因为打官司花费的时间、金钱与这点罚款相比并不划算。

但是这家公司将整个法律流程系统化，他们使用机器人来询问你几个问题，然后自动帮助你发送电子邮件、写法律函件与申诉信。他们会处理所有事务，并只收取少量费用，甚至只需要在省下的费用中扣掉一部分。在这种情况下，传统律师市场不太可能接受这种小案子，因为律师需要花时间了解你的情况，这对他们来说并不划算。但现在，有了人工智能的帮助，甚至一笔价值5美元的单子他们也可以接受。

通过降低成本，让原本无法企及的服务变得可负担，变得每个人都可以使用。在这种情况下，营销将变得非常容易，因为它不再局限于传统市场竞争，而且是开启了一片无竞争对手的蓝海。在这片蓝海中，你可以利用新的成果进行事半功倍的营销。

这种蓝海市场类似于一种新市场。有了更先进的科技辅助后，一些原来因为技术门槛而被排除在外的人，也能进入这个市场了。在所有市场中，由于科技的限制，我们往往忽略了许许多多潜在的市场。如果我们能够消除这些科技的限制，就能够在这些市场上取得成功，而且不仅仅实现商业上的成功，还可以为世界创造真正的价值。

短期AI产品：不要高深莫测，而是要帮上忙

接下来我们聚焦产品领域，我们同样分为短期和长期两个模块进行讨论。首先，我们将探讨短期内如何抓住人工智能的红利并快速包装产品。

那么，如何在短期内抓住红利呢？这其实很简单，关键是要知道红利在哪里。而红利其实就在我们眼前的这个对话框中。大家使用ChatGPT、文心一言或其他各种人工智能工具时，会发现它们都提供了一个对话框，这种对话框有什么好处？好处就是你可以向它们表达任何想法，它们都会给予反馈。你可以向它们请求帮助写情书，编写营销策划案，撰写广告语，或者规划桂林之行等等。你可以说任何事情，而且看起来好像功能无限。

但这也会给用户带来很大的困惑和焦虑。因为这个对话框就像一张白纸，很多人面对这张白纸时并不知道如何利用它。如果给用户一个非常宽泛的界面和无限的可能性，实际上反而会让很多用户迷茫不已。如果给定一个具体的场景和明确的要求，大家就能立刻知道该如何操作了。

因此，对话框是一种非常好的交互方式，但同时也对用户有很高的要求，所以它并不适用于每个场景。如果你无法利用对话框挖掘出模型的能力以适应特定场景，很多用户就无法从人工智能中获得满足自己需求的能力。

这里就出现了一个差距，用户无法通过对话框利用好这个能力、满足自己的需求。而这个差距就是一个机会，一个产品的机会。在我看来，这个产品机会有三种可能性：

第一种是我们已经具备了能力，只需向用户需求再迈进一步，填补一些欠缺的能力，这时候就可以开发出一个不错的产品。举个例子，有家公司叫ChatPDF，它的功能是你可以上传一个长文档，然后通过与AI的对话，向它询问摘要或具体内容，要求AI对论文进行解读。这是不是很实用？它的关键点在于，比如我需要向OpenAI传递更多信息，比如一篇PDF文档，希望它能基于这些资料与我进行交流；然而，OpenAI在ChatGPT界面上并没有提供这样的能力。那么该怎么办？

ChatPDF这款产品就是一个例子，它抓住了这个机会。这种机会的好处在于，一旦推出，它就能迅速吸引很多现有的ChatGPT用户和大型语言模型的用户。它的缺点在于，它很容易被模型界面本身的升级所取代。因为这项工作对于GPT、文心一言等来说并不困难，所以很有可能明天醒来，你就会发现ChatGPT已经具备了上传文档的功能。因此，在这方面，我们需要有心理准备，不能只局限于这一个功能。这是第一步，即从模型能力向需求场景迈进一步的过程。

第二个产品机会是什么？它涉及将需求场景与模型能力相结合，以改进用户界面的易用性。比如，我们刚才提到的对话框对于用户使用来说可能有些困惑。但是，如果换成了思维导图，用户可能会觉得使用不那么困惑了，为什么？因为思维导图只需要你写第一句话，它就会为你生成四种可能性，然后你可以选择其中一种，再展开一下，再选择一下。后面的内容你可以通过选择和点击来扩散你的思路，这实际上大大降低了用户的交互成本。这是通过在场景中增强用户能力来改善用户使用体验的方法。

还有一种方法是将模型能力与一个更具体的场景需求相结合，实现全面的打通。而不仅仅是在界面上改进，模型能力也要提升。这种方法使场景需求更加明确和专注，不是什么都能做，而是只专注于某一件事情。表面上看，功能似乎变少了，但实际上有什么好处呢？好处在于用户一眼就知道你的产品能做什么，使用起来也更加顺利。举个例子，我想到一个叫做周报生成器的产品。你可以利用ChatGPT来生成周报，但你可能没有意识到它可以做这个。如果你将周报的格式和提示词预先设置好，然后将其封装在产品中，就可以创建一个名为周报生成器的独立产品。

从本质上来说，它只是封装了几个提示词，但这个产品独立存在时，它的可用性也会更好。这样，无数人会将周报生成器分享到各个群组中，它的传播性也会更好。想想看，一听到周报生成器，你马上就能明白它能做什么，但是对于ChatGPT，你可能不会立刻理解它的潜力。因此，从这个角度来看，我们应该将产品定位得更精准，而不仅仅是提供强大的能力，要醒目地告诉用户我们能帮他们做什么，并为他们提供一个完整的解决方案，这比能力本身更重要。

在寻找产品机会时，我们需要更多地关注具体的场景需求。现在的人工智能技术已经可以满足这些需求，我们需要找到适合的界面，让用户能够方便地获得这种能力，解决他们自己的问题。这就是产品机会的核心。有时候，一个产品的机会可能只是一个简单的提示词，但是这个提示词就能在特定的场景中发挥作用，从而产生效果。

再举个例子，有一家名为Jasper的公司，目前估值达15亿美元。它的功能是帮助你撰写各种营销文案。当然ChatGPT也可以写这种文案，然而ChatGPT可能不知道如何编写适用于小红书的文案，不知道抖音前3秒的重要性，也不知道Facebook文案所需的字数限制。它不一定具备行业知识。你需要自己去调整每个个体文案中的提示词，这可能需要反复迭代。

但是，如果你使用Jasper，它在每个细分场景中都已经调整好了，例如亚马逊产品描述、小红书产品描述等等，它可以为你生成已经调整好的、经过验证有效的提示词。这样一来，你的工作效率就大幅度提高了。在Jasper的广告视频中，你可以看到它可以帮助你在各种不同的营销文案写作场景中进行撰写。这是行业专业知识的体现。因此，通过将行业专业知识封装为提示词，Jasper将其打造成一个产品，这就增加了其商业价值。

为什么Jasper的估值能达到15亿美元呢？因为它封装了行业专业知识，使其价值得以体现。例如，GPT3.5-turbo的价格是每1000个Token 0.002美元，但是Jasper收费是30万个Token，相当于收费232美元。而按ChatGPT的计价，30万个Token的价格大约是0.6美元，所以它可以卖出232美元，利润空间很高。为什么它能够有如此高的毛利率呢？并不是因为用户愚蠢，而是因为用户不关心你封装的AI的成本是多少，而是考虑如何节省撰写文案的人力成本来省钱。所以即使只是一个薄薄的提示词封装，实际上也具有商业价值。

因此，从短期来看，将模型的能力封装起来，让它解决用户特定场景下的具体问题，这是一大进步，也可能具有很大的商业价值。

然而，我们不能只满足于一时的成功，最好的情况是让我们的竞争优势持续更长的时间。而延续产品竞争优势的方法包括几个方面：

首先是独家资源。比如专业做头像的AI软件Lensa为了延长产品的生命周期，尝试与迪士尼和皮克斯进行授权合作，以便用户可以制作真实的迪士尼和皮克斯风格的头像。因为很多人追求迪士尼和皮克斯的风格，所以他们可能会选择使用这种服务。所以想要维持更长时间的竞争优势，一定要找到合适的独家资源。

其次是独占的IP。IP也具有很大的价值。例如，我们可以开发一个AI，专门讲解混沌学园的“一”思维课程，并能够用“一”思维帮助用户思考商业策略，帮助他们看清本质。假设开发了一个这样的AI，而且得到了善友教授的认可，大家可能会购买的相当踊跃，因为大家相信善友教授。但是如果是我出来说这件事，可能购买的人数就会减少90%；而如果一个与混沌学园无关的人出来销售这个产品，那可能连1%的人都不会购买。

因此，IP非常重要，不仅仅是产品本身的质量，还需要人们相信你，因为大家相信善友教授，所以会相信善友教授推荐的、基于混沌学园“一”思维的AI。所以我们除了要努力打造好这个AI，还要考虑这个AI所附带的品牌形象和IP，这些都可以成为我们产品具备竞争壁垒的要素。

最后是数据。比如，我们开发了一个挑房子AI，可以帮助用户选择适合租赁或购买的房子。而贝壳公司也开发了一个类似的AI，那么大家会倾向用谁的产品？一定是贝壳的产品，因为他们拥有大量的数据。因此，我们需要考虑公司是否能够获得一些特殊的数据，这些数据只有我们拥有，这也是一种竞争优势。

还有其他方面，比如在一些特殊的行业有没有特殊打法？例如，现在你要求ChatGPT帮你起草一份法律文件，它也可以做，但你会放心吗？你也不放心，因为ChatGPT自己都在反复强调它不具有专业性。

那有些公司就可以使用法律文件来训练AI，教导它如何使用合适的法律语言解决问题。这样就会出现垂直法律领域的AI，它专门帮助人们处理法律文件。而且，这种产品可能收费是ChatGPT的100倍，但人们会相信它，因为它经过了专门训练，具备自己独特的方法。因此，如果你拥有专业的方法论和针对特定细分领域的能力，你也可以将品牌和方法论作为竞争壁垒。

因此，从短期来看，利用人工智能红利来开发产品的方法是将AI和大型语言模型的能力进行封装，以直接满足特定场景的需求。产品的开发者可以提升语言模型的能力，优化场景界面，并将其针对特定细分场景进行深入开发。如果想延长产品的生命周期，就要考虑增加资源、品牌、数据、洞见、工作流程和处理繁琐工作的工程性能。这样，就能稍微增加竞争壁垒的厚度。这就是如何在短期内充分利用AI红利，快速开发产品的方法。

长期AI产品：授人以渔不如授人以听话渔夫

那么，从长远来看AI的产品开发需要注意哪些问题？我觉得还是要先看本质。那么，什么是AI时代产品的本质？有一句大家耳熟能详的话可以解释，即“用户需要的不是一个1/4英寸的电钻，而是一个1/4英寸的洞”。这句话的意思是，用户真正需要的不是我们的产品本身，而是我们的产品能够帮助他们完成任务、工作或达到目标。或者更具体地说，如果你曾经玩过超级马里奥游戏，你会发现当马里奥吃了一个蘑菇后，他会变大。这让我们思考，用户到底需要的是那个蘑菇，还是变大后的自己？那朵花只是实现目的的手段，而我真正追求的并不是这个手段，而是完成任务、实现自我变化的愿望。产品的本质就在于此。

因此，当我们以“一”思维来看待产品时，我们会发现，当我们对产品的认知是给用户提供好东西的时候，我们所要做的一切都会集中在优化产品上。但是，当我们认识到产品本身并不重要，重要的是帮助用户实现目标时，我们的关注点就会转向优化成果，而不是优化产品。一旦我们的认知发生改变，我们的工作方法和重心也会相应变化。

这种变化可以让我们发现哪些用AI来创新产品的机会呢？有三个步骤，即功能任务、情感任务和任务场景。首先是功能任务，我们不应该考虑如何优化产品，而是思考用户雇佣我们的产品是为了完成什么工作，获得什么成果。我们应该思考如何利用AI帮助用户更有效地实现这些成果。我举几个例子：

第一个例子关于拖拉机。我们通常认为，将AI应用于拖拉机只会在自动驾驶等机械操控方面，但美国一家名为John Deere的大型拖拉机制造商就做的更广。他们的CTO在一次采访中提到，从收割开始人工智能就在发挥作用了。收割每一平方英尺的农田，他们可以得知在这个区域具体收割了多少粮食，然后可以与去年在同一区域播种的农作物产出进行对比；他们还可以结合该地区的天气预报数据，以及未来短期各种谷物期货市场的价格预测等信息来分析，为购买拖拉机的农民提供建议，告诉他们未来一年应该在这片土地上种植什么作物，使用哪个品牌的种子，以及为什么要这样做。而这个数据报告则是以单独的形式销售的，他们通过这种方式额外获得了收益，同时农民也从中获得了更多回报。

因此，一旦打开思路，我们会发现，农民使用拖拉机不仅仅是为了耕地，更本质的目标是省力和增加收益。如果能够通过人工智能帮助他们增加收益，更好地综合数据并做出决策，这对农民与企业都是有益的。

一个更极端的例子是教育课程。中国有句古话叫做"授人以鱼不如授人以渔"，但到了今天，如果我要教授一个关于如何写小红书爆款文案的课程，我讲解它的原则、开头应该如何写、中间部分应该如何写、结尾应该如何写，以及风格应该是怎样的。这就是授人以渔的理念。

但是，我给大家讲了一大堆关于如何写小红书文案的内容，你能够真正吸收进去吗？即使你听懂了，你会立刻去尝试写吗？实际上，大部分人仍然不会写。所以在这种情况下，所有的课程都应该重新设计，变成“授人以渔不如授人以鱼”，不如一个AI渔夫帮你打鱼。这就意味着你更需要的是一个人工智能机器人，你其实并不需要知道那些原则、特点、方法，你需要的是AI机器人可以按照我的课程方法帮你写文案，这样才能真正实现课程的应用和落地。因此，从给出结果到给出方法论，再到给出一个可以按照方法论工作的机器人，一步步地帮助用户解决真实问题，这样每一步都是产品创新的机会。

所以上面这些例子其实背后都在将理论转化为工具，进一步简化用户解决问题的过程，帮助用户更好地实现目标，这是功能任务角度的思考。

除了功能任务之外，用户使用我们的产品经常不仅仅是为了完成某个具体功能，更希望扮演一个角色，体验一种情感。我们如何利用人工智能帮助用户更好地沉浸在情感体验中？如何满足他们的情感需求？前面提到的帮助用户画头像的Lensa就是一个例子。为什么人们愿意花10美元让人工智能来画头像？实际上是因为大家希望看到一个更美好的自己、一个更好的形象。在现实世界中，我们可能有长得不帅、个子不高等各种问题，但每个人都期待着成为一个更好的自己。因此，头像成为了一个很好的表达方式。尽管看似是一个狭窄的功能品类，但它击中了人们内心的自我表达和对社交的渴望。

正是因为这个原因，这个产品才能够创造每月7000万美元的收入。我们也有很多类似的例子，比如在疫情期间，很多老年人不会使用智能手机，导致生活中出现了很多困难。但其中一部分原因并不是他们学不会使用手机，而是在学习过程中，年轻人会变得不耐烦。在这种情况下，老年人会感到挫败，产生自我怀疑和自我贬低的情绪。因此，结合了人工智能以后，是否可以有一些新产品来帮助老年人跳过这些令他们感到挫败的环节，直接体验许多功能，这样他们会感到自信，产生积极的自我肯定。这种自我肯定的价值一定不亚于产品的功能价值。

总之，无论是从功能任务的角度还是情感体验的角度，我们都可以思考如何更好地满足用户的需求，帮助他们实现目标，并将理论转化为实用工具。这种思考方式将为产品创新提供更多机会。

最后，我们需要考虑具体的场景，因为所有任务都需要结合场景来理解用户的需求，从而提供相应的服务。我常举的例子是软件“凯叔的故事”，作为一款哄孩子睡觉的讲故事软件，它的应用非常依赖场景。现在有了AI，能否更细分地根据场景提供定制化的服务呢？

当然也是可以的，比如说作为一个“阴暗”的家长，我可以告诉ChatGPT我孩子最近学了三个新词，希望它在编故事时加入这些词。我还可以告诉它，我希望孩子不再赖床，能否把这个道理编入下次的故事中，例如因为赖床，超级英雄没起床就被灭霸打败了，通过这样的故事我可以向孩子传达道理。

如果我们能够根据场景定向地个性化生成内容，将所有的内容服务形态变成服务，并且实现一对一的交互，那么整个世界就会变得更加开放，我们也可以发明出更多的创新产品和服务。

因此，总体而言，短期的机会是迅速抓住红利，快速地打造一个产品，并结合资源、品牌、数据、洞见、流程和工程来实施。长期而言，我们应该从本质出发，将产品视为帮助用户完成任务的工具，而不仅仅是产品本身。我们的优化点不是产品本身，而是优化用户的成果，从中寻找长期的机会。结合人工智能，我们可以创造出可能是第二曲线的新的竞争优势，实现持久的竞争优势。

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