数码转型，已经讲到10几年，为什么90%的企业仍然看不到终点？多年耕耘，一夕变天，产业坠落变了，各行各业也会受到影响，AI带来的改变是环环相扣的。

   AI时代，你的公司有数码竞争的策略吗？微软，Meta，Google等等科技巨头的崛起，证明了数据是一座金矿，而且数据是每一间公司拥有的资源，所以微软CEO Satya Nadella断言未来每一间企业都是科技公司。

   然而，现实是10多年过去大部分传统的企业仍然是依旧传统产业，虽然坐拥金山，却无法变现，究其原因，科技七巨头都是平台商，他们使用数据，跟传统的产业不同。

   数据运算需要算力，传统企业的数据，多数为事件型数据，例如买一包饮品，会留下一笔记录，企业收集成千上万的纪录就能够分析哪一款饮品比较畅销，但如果顾客没有购买，公司就没有数据可以分析。

   科技巨头用的是交互式数据，即使在网页上浏览任何产品，并没有购买，都会留下脚印，依旧可以分析不买单的理由，并促成下次消费，而传统产业很难获得交互式数据。

   AI大裁员潮，正迅速在地球上的每个角落上演。

   就在微软第一季营收、获利创新高时，宣布裁员六千人，其中总部裁员名单有四成是软件工程师，三成是项目PM与主管职。CEO说，“微软的某些项目，高达30%的程序码现在由AI编写。这不是特例，Google、Facebook、Amazon等科技公司，过去三年都带头裁减软件工程师比例；裁员结构M型化，中阶工作者的危机最大。

   管人很痛苦，教不会就算了，还要受气，与其要训练那些学习意愿不佳、不自我反省的员工，还不如把时间花在训练AI上。一样都要花时间训练，AI学得比人更快、更准！

   我现在有4个AI助理，其中一个帮我写了一个合并报表程序，年薪不到$6,000。作为专注一级市场的公司，我们主要参与企业的早期融资（如种子轮、A轮融资）或私募股权投资，帮助公司筹集资金并在其成长阶段提供支持。

1.项目开发的团队主管Gemini 2.5 Pro

   Gemini 2.5 Pro是Google推出的进阶多模态模型，特别擅长：

   将一个大任务拆解为具体步骤（Task decomposition）

   针对每个步骤进行具体执行（用Spreadsheet、Google Docs整合很强）

   解释图像、程序与文件之间的关系（超适合做项目架构整理）

   高等数学解题、证明。缺点是：语气内容较生硬、缺少情感温度，不适合做陪伴型应用。

2.写文、专题研究都能胜任ChatGPT Plus。

   GPT是目前整体“最平均”的一款选择。从4o到o3，有各种擅长不同领域的模型，如果你需要的是协助你构思贴文、书写长文、润饰语句、讨论想法、陪你模拟对谈或帮你读PDF、摘要资料。

   尽管许多专家呼吁，AI不会取代人力，但现实是，许多主管正低调而有计划地培养自己的AI助理，以取代现有人力。

3.Manus AI

4.Perplexity

   做选择的前提是：你知道你要AI做什么。

   因此，请务必每天与你的AI相处；就像Nvidia CEO黄仁勋说的，尽可能地“折磨”你的AI，训练它，让它为你增智慧、长知识，不只当你的助手，还要成为你的策略伙伴。

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