AI时代的到来
首先一点，不管我们承认或者不承认，AI时代确实已经来临。特别是从去年 24 年开始，AI 的新闻更加的密集，AI 的产品几乎以几天一个的速度冒出来。24 年年底的 DeepSeek 新闻炸弹，更是给大家带来了无与伦比的震撼。已经到了人人讨论 AI 的程度，其热度堪比A股牛市。
AI的强势之处
为什么 24 年之前大家对它的反应没有这么激烈？个人认为是因为它真的开始在我们的工作生活中开始落地，实实在在的影响到了大家的工作，尤其是让大家看到一些初级工作的被替代。
初级的文字编辑工作；简单的文字校对，比如找找错别字，帮忙对文章做个评估，AI 都能做到比较好；给文章配个插图，AI 可以直接根据文章内容生成 prompt 提示词，再用文生图 AI 分分钟出很多幅插图。在这些场景中，只要要求不是那么的吹毛求疵，AI 可以说是干得又快又好，AI的表现远超人类。
再到 IT 行业。在 AI 的辅助下，不懂代码的人已经可以做到自行拆解需求，利用 AI 生成代码完成一个简单 App 的开发工作。真的是一人出产品。程序员借助 AI 辅助编程，大幅度提高工作效率更是不用说。
AI 还有个非常恐怖的地方在于，它和人类的小孩子一样，成长性非常强。后续给它专业的知识库，那么它就能在更深层次的、更为广泛的领域做事。能力边界进一步扩大化。更多更实际的场景中 AI做出的东西，能真正的直接落地。如果真到了这一步，那真的感觉没普通人什么事情了。以后就只需要一些专家级别的人来控制和指挥AI做事，他只需要告诉AI做什么，ai做完后核查看结果。如果结果符合预期那么yes通过。如果不达预期，那么no打回，AI继续干活，如此反复。
目前AI的不足
那么面对此情此景我们普通人真就一点机会都没有了吗？
恐惧源于未知，焦虑源于无法掌控。
就目前而言我们还是有喘息的机会，现在的AI大模型是用通用性知识语料训练的。如果对它要求低一点，例如上面提到的场景，随便根据一个idea来写一篇文章，做个总结什么的。在这种场景下，就会觉得AI真牛，它的结果超预期。
但是，只要稍微给它上点强度，落地到一个具体的场景中，它的能力就开始暴露出不足。例如做翻译，它吐出的东西专业的翻译人员还是不敢用的，只能作为参考或者说提供个思路。例如写专业一点的材料，周围很多人的反馈就一句------用 AI 写的功夫，我自己早都干完了。是不是很熟悉？
再比如写代码的场景，方法级别的代码生成它完成的很好。但是规模稍微大一点，要求生成类级别的，或者组件、架构级别的代码，AI就开始有点吃力，无法掌控以至于开始胡言乱语。搞的技术点比较新，材料比较少的时候。例如写kotlin KMP（（Kotlin Multiplatform））项目或者做鸿蒙开发，就算你给它正经的官方文档，吐出的代码还是做不到拿来直接用。还是需要微调。虽然AI辅助能大幅提升效率，但其局限性仍要求程序员把控整体架构。
再比如吓人的场景------不懂代码的人借助 AI 辅助，居然一个人写出了 App。其实仔细了解分析就会发现，这些人无一例外都是自己能做 App 的整体规划或者说是架构设计。他把整个项目拆解分成了小块，一小块一小块的送给 AI，由 AI 处理和生成代码。再接着把一小块一小块的结果代码拼接起来形成一个完整的 App。在这个场景中，单靠 AI 其实是做不到的。"拆分任务"是核心能力，AI需依赖人类的任务拆解能力，单靠AI无法完成复杂项目。
再举一个更具体的例子，也是偶然间发现的一个情况。在腾讯元宝里问它：在 M4芯片的 Mac 电脑上部署 DeepSeek 的 Janus pro 7B 模型，正常多久能出一张图。以下两张图是它的推理过程和吐出的结果------7 分钟出一张图。感觉它思考过程中它提到的网页 1 大概率就是早前我在公众号发的文章本地部署体验文生图模型Flux 和 Deepseek 的 Janus Pro -7B。问这类问题的时候，AI 自己没办法做试验，然后告诉我们结果数据。它只是搜了一下自己的数据库，来吐一个答案给到我们。
综合以上，我们可以得出一个结论：至少到目前为止，AI是优秀的信息资料重组者，并非一个真正的知识创造者。
发挥主观能动性，动起来
焦躁改变不了任何事情。如果不想躺平，还是有搏一搏的机会的。不是有句话说，做一件事最好的时间点是 10 年前，其次是现在。拥抱变化，当下我们能做的至少有这么几个点：
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了解各种 AI 的初级信息，了解什么是AI，它能做什么。
关注各大媒体的信息；关注有名的 AI、芯片、机器人这些前沿科技相关的自媒体大 V；更进一步去 github、还有各种技术社区上翻一翻；用用各大巨头公司出的 AI 产品，顺便找个电脑自己本地部署大模型跑一跑体验体验。
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在具体的工作、生活等等场景中尝试应用它，用来它解决一些实际的问题。
一来提升自己的效率，而是研究AI，也能发现它的不足。说不定就能从中找到自己的机会。
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想切身投入到这波 AI 浪潮中，但是又不懂基础概念，无法入门的情况。
毕竟大部分人都不是 AI 相关专业的，"感知机"，"卷积神经网络"，"自然语言处理（NLP）"肯定不懂。那我们就找懂的人分享出来的资料来学习。比如下面这个 B 站大up 主"漫士沉思录"的视频，这个视频虽然有点长，但是视频系统梳理了AI基础知识，适合零基础学习者了解基础知识，学习底层原理。
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实在是卷不动，我们去买 AI、芯片、机器人的股票、基金总可以吧？
上一次互联网浪潮催生出来的腾讯、阿里、百度等等一系列互联网公司，买这些公司股票的人里面，肯定有赚了的。再说近期的，买"英伟达"股票的，只要能拿得住也赚了不少吧？
不过这条路也不好走。AI行业现在形势不明、波动性大，得结合长期趋势与个人风险承受能力来操作。投资的门槛是真的高，"一赚二平七亏"可不是说说而已。多少人血的教训在眼前。
写到最后
又想起个段子：在森林里，2个人遇到了老虎。一个慌得不行要马上跑。另外一个却蹲下身系鞋带。慌的问另外一个，你怎么不跑，你不怕吗？系鞋带的说，慌啊。但是我只要跑的比你快就行。
事实就是如此的残酷。
感觉我们能做的就是在这个可以喘息的时间窗口期内动起来。当年互联网来的时候很多人也很慌。 说是有了百度、google搜索引擎，一切信息没有秘密，信息随便获取。 但是具体情况怎么样呢？百度google都出来差不多20年了。 结果，搜索出来了这么多年，到现在用不好的人大有人在。
危机应该说也是机遇。
真正的危机应该不是AI替代我们，而是有人用AI的方式替代你。AI 不是我们的对手，是我们的工具。我们也不需要逼自己不停的卷，成为"专家"，只需要找到与AI协作的途径，变成更强的自己。
特别是我们的创造力，永远是AI无法取代的护城河。