LLM 每一轮迭代，都会让一批创业者丢掉生意。今天跟一位朋友聊，他说模型越强，他却越兴奋。 他是做硬件集成解决方案的，前十年在工厂摸爬滚打，2023 年 AI 爆发后开始跟着 waytoagi 社区沉浸式学习，将 AI 能力转换成生产力，然后将经验复制到工厂生产场景，写 prompt，建 workflow，也捏 agent，认识了很多工厂老板。 两年下来，最大的感受是，再好用的提示词和工作流，都会随着大模型能力的提升成为历史的遗迹。这也一度让他产生焦虑。 今年年初，他把投入的方向做了一些调整。Coding agent 的能力跃迁，让 AI 可以做好大量繁琐工作的拆解了，例如可以把工厂的需求拆解成更具体的电路问题和软件设计问题，将复杂的电路集成问题拆解成可单元化合成的简单问题。凭借着对硬件领域的认知和人脉关系，他开始从咨询顾问转型为硬件集成方，除了做方案供给，也把软硬件实现环节给承接了下来。 在能力打磨阶段，一方面承接市场各类个性化定制需求，一对一客服，另一方面线下跑工厂，帮助工厂完成 AI 转型和升级。过程中，把对 AI 的理解附加到硬件产品上，又把对硬件的理解融入到AI 的交互体验中，逐步积累了深厚的技术壁垒和认知壁垒。 过去半年，他几乎每天只睡四个小时。为了解决某个硬件集成或设计问题，会去了解每个元件的工作原理，做好参数调试，以及供应商对比，在实战中沉淀和优化了丰富的元件知识库，也与大量硬件供应商建立信任关系，很快就逐渐形成了自己的集成方案优势、价格优势和服务体验优势。 他说这些都是脏活苦活累活，很多人不愿意下场，愿意下场的人又不懂 AI，也就没办法将沉淀的知识转换成有效生产力。 在做生意方面，也是务实的风格。遇到了好的硬件想法和创意，他并没有直接下场实现，而是把利润让给合适工厂，跟工厂一起打磨更顺畅的合作模式，同时也为自己建设更全面的硬件调试能力，以此来构建更持久、更健康的生态合作环境。 跟这个朋友的沟通，让我感受到，1）无论是数字时代还是智能时代，都需要下苦功夫，没有捷径可走；2）行业 know-how 就是最强护城河，充分发挥自己的领域优势，结合 AI 把人解决起来最难、最痛苦的问题搞定，前面就是曙光；3）做生意，三分利七分情，生态好了，自己才会更好。