关于AI应用落地的问题，产业界和投资圈从23见吵到了24年。过去一年多AI的爆发主要还是在算力、大模型等基础设施上，模型也从GPT3.5、到4.0以及马上要推出的4.0，还有前两周刚推出就引爆市场的sora。但是真正能大规模的应用还并没有广泛产生出来。由此产生了过度的资本投入到来基础设施的极度冗余，后面可能一地鸡毛的情况。对此我之前也是心存怀疑，直到我看到了这张技术成熟度和实用价值的关系图，认知有了极大的改观。 从我们最熟悉的互联网技术来说，互联网技术替代改造的通信产业、支付产业、传媒产业甚至零售业等，要么环节众多极其低效要么成本高昂，互联网的低成本高效率就很容易落地，所以互联网越过0分就有了实用价值。 但是AI不一样，AI替代的对象是人，或者现有软件，而这些的成本和效率之间的平衡，已经被当今世界优化到了极致。因此AI的价值拐点，本质上是AI越过社会智力成本的拐点，一旦越过，AI价值的确是非线性上升。所以AI不到60分就是0。 所以从这个角度来看，AI触及商业价值起点的60分还有相当长的一段时间，之前预期是五到十年，sora出来后普遍预期一到两年AGI的实现就有可能是AI越过社会智力成本的拐点之时。这之前，就是大量的算力填充，不断快速迭代进化的模型占据主导。 算力和模型的竞争本质是什么？就是sam前不久在达沃斯上参加论坛讲到的，认知成本的降低。sam的原话是这样“当认知成本降低一千倍或一百万倍，且能力得到极大增强时，这将对世界产生何种影响？如果世界上人人都拥有一家，由1万个能力极强的虚拟AI员工、且是各个领域专家，组成的公司，他们不知疲倦，还越来越聪明，这个世界会怎样？这件事发生的时间无法预测，但会一直在一条指数增长的线上，我们能有多少时间做准备？” 互联网技术只是把物理世界数字化，把信息传播成本降到了0、就产生了数万亿数十万亿的商业价值。可以想像，当AI认知成本不断降低，AI将社会智力成本也降到0那么会产生多大的价值，人力资本价值大规模向AI资本价值转移，优质劳动力供给不再稀缺，天才也能随处可见。AI变得更强大，甚至可能发现新的科学知识，甚至自动做AI研究，世界的发展节奏会超出我们的想象。 从这个角度来看，当下AI领域算力、底层模型不断进化但是应用乏善可陈则是可以理解的、因为AI的拐点还没到。相信这个拐点也不遥远了。去年底比尔盖茨在他名为《2024年，前方道路迎来转折点》的年度公开信里说，大部分工作还处于开发的最初阶段——我们很可能在 2024 年甚至 2025 年都不会看到它们中的任何一个被广泛使用。但24年将完成的工作将为本十年后期的大规模技术繁荣奠定基础。他猜测我们距离普通大众使用 AI 达到显著水平还有 18 到 24 个月的时间。那么差不多就是25年年中到年度的时间。 降低短期预期，对长期保持耐心。

苹果针对 AI 应用的隐私审核又加强了，要求在用户使用 AI 前，要先弹窗让用户同意将他的问题发给 AI 厂商。 准备改下 App，用户第一次发消息前，先问他是否允许把问题发给 OpenAI。其实用户选了 GPT/Gemini 模型点发送的时候，肯定都知道他的问题会发给 OAI/谷歌 吧？

听闻字节全面收缩在 AI 应用层的投入，应用层聚焦到豆包，硬件层押注 PICO+ AI 硬件。 原因是：烧不起，以 2025 年的投入去烧 AI 应用，字节现金流撑不过 2027 年。 巧合的是，最近还听闻有几家 ARR 过亿美元的 AI 应用公司，开始在默默裁员，公司现金流压力非常大，很难持续。 还有一个偶然看到的新闻是，百万粉丝博主 Dan Koe 的创业产品 Eden，因烧钱太快，决定大幅裁员，产品停止迭代。 这一切都在揭示一个规律： 用互联网的思维去做 AI 产品创业，死路一条。因为 AI 产品没有规模效应，追求 DAU 等互联网时代的规模指标，会是有钱的 AI 产品存活不下去的主因。 没钱的 AI 产品创业公司，因为没钱可烧，无法追求规模，反而有机会看见真相。然后逐步赚取到真正的利润，有机会一步一步长大。 尊重经营，尊重时间。每个 AI 产品的创业者，可能都得重新审视这八个字。

有人开发了一款自托管AI应用，可自动处理所有收据和发票。 上传照片，它会提取产品、税费、日期，自动转换货币，并保持财务数据100%隐私。 100%开源。 链接：

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AI硬件通胀泡沫爆破的终点也许就是，碳基消费通缩到了极致之后，大魔刑偷啃严重供过于求了，大部分碳基买单侠只愿意白嫖，不愿意给偷啃充值了，那么AI应用就只能靠烧钱了，而很多AI应用又是硬件厂商投资的，然后AI应用又通过购买硬件的关联交易，让硬件厂商投资的钱左脚踩右脚上天，一旦软件的变现是遥遥无期的，这种神仙索内循环就玩不下去了，所以，现在市场名言：巴菲特和孙正义必定死一个。

爆肝制作，全网最细的 0基础 AI 应用构建+上线系统教程！👇👇 这一期跟完，保证你能做出并上线自己的第一个 AI 应用： 1️⃣ 基础入门：AI 编程工具准备、基本操作、界面介绍。 2️⃣ 开发流程：插件、与 AI 制定开发计划、前端后端、数据库托管、API 请求、环境变量、GitHub、数据库迁移。 3️⃣ 上线实战：功能验收、前端设计优化、端到端测试、网站部署、购买域名。 全程精剪没有废话，每一步都是理论 + 实操， 真正从一个想法走到应用上线！ 时间戳： 00:42 1. AI编程工具准备 01:37 2.基本操作和界面介绍 04:31 3.智能体插件 07:03 4.superpowers制定开发计划 12:23 5.前端后端 14:05 6.supabase 14:46 7.API请求 16:08 8.子智能体驱动开发 17:11 9.环境变量 22:01 10.Github 24:46 11.Supabase密钥 26:50 12.数据库迁移 29:03 13.验收功能 32:19 14.前端设计优化 34:21 15.端到端测试 37:14 43:43 17.购买域名 44:42 18.总结与展望

ai 给我的，“这个牛逼”时刻，目前有3个： 1️⃣ chatgpt 发布 第一次发现 ai 能用，从抽象的概念，变成可触碰的软件。 大家开始卷大模型，卷用对话框能玩出什么有趣用法（包括后续的多模态）。 2️⃣ vibe coding 第一次发现原来不会写代码，也能用一些 cursor/cloude/chatgpt (codex) 做到不错的产出。 大家开始卷 vibecoding，自己写辅助生活/工作的工具（包括内容创作，辅助交易等）。 3️⃣ openclaw 第一次发现 ai 真的可以像助理/实习生一样，活在im工具里跟人沟通，解决问题。 大家开始尝试雇佣 ai 做一人公司（说实话，这件事首先得是你想清楚了要怎么做，不是拿起锤子，就能做装修公司的）。 大厂积极入场，是看到了 ai 应用的普及化：ai 助理大家抢着装，各种 skills 不需要再具备 vibecoding 的成本和复杂性。 这3个重要时刻，之所以腾讯这次最积极，是因为这次到了他的主场，普通人普及应用阶段。