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分类： AI

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  • 一个 RAG 项目，在真实训练中是怎么被“做出来”的？

    RAG技术远非简单的数据注入，而是重塑AI理解与决策的核心框架。本文深度拆解RAG项目中的真实困境——从语料筛选、矛盾处理到结果交付，揭示为何90%的工作仍依赖人类判断。当多数团队将其视为过渡方案时，RAG正在成为连接静态模型与动态业务的关键基础设施。

    在上一篇里，我花了很多篇幅讲 RAG 为什么重要。但真正走到项目现场，你会很快意识到一件事：RAG 不是一个“加模块”的技术问题，而是一整套数据与判断体系。

    很多刚接触的人会以为，RAG 项目无非就是：

    给模型多喂点资料，让它照着说。

    但真实情况是——真正决定 RAG 效果的，从来不是“有没有资料”，而是“资料怎么被用”。

    一、先从一个最真实的工作场景说起

    在对话式 AI 助手场景中，RAG 项目面对的，通常不是“标准问答”，而是这样一种结构：

    • 一段可能是单轮、也可能是多轮的历史对话
    • 用户提出的最新问题
    • 系统检索到的 1–3 条参考材料

    模型要做的，不是简单复述材料，而是：

    理解对话语境 → 判断哪些材料有用 → 整合信息 → 给出一个“对用户有帮助”的回答

    从训练视角看，这本质是在做一件事：材料阅读理解 + 问题理解 + 信息整合 + 表达控制

    二、RAG 项目里的“三件套”：问题、材料、回答

    如果把一个 RAG 项目拆开来看，它其实由三块内容构成，但这三块，没有一块是“天然可靠”的。

    1️⃣ 问题，本身就可能有问题

    你在项目中会频繁遇到这样的情况：

    • 问题语义不清
    • 上下文矛盾
    • 逻辑跳跃严重
    • 甚至包含明显不合理或有害的意图

    这意味着：不是每个问题，都值得被认真回答。

    2️⃣ 参考材料，也不一定“参考得了”

    很多人第一次看到“参考材料”，会下意识觉得它是权威的。但真实项目里，材料常见的问题包括：

    • 和问题不相关
    • 信息不完整
    • 多条材料之间互相冲突
    • 甚至存在常识性错误

    所以在 RAG 项目中，“材料”并不是答案，而只是候选证据。

    3️⃣ 回答，才是最终交付物

    最终交付的不是“是否匹配材料”，而是一个用户能直接使用的回答。这意味着回答需要同时满足：

    • 理解用户真正想问什么
    • 不违背材料事实
    • 信息足够完整
    • 表达自然，不像“在念资料”

    三、为什么 RAG 项目不是“自动化就能搞定”的？

    很多人会问一个问题：

    既然现在模型已经这么强，为什么还需要大量人工介入？

    答案其实很现实：RAG 项目里，90% 的难点都在“判断”，而不是“生成”。

    比如：

    • 材料不全，要不要补？
    • 材料有错，要不要纠正？
    • 多条材料冲突，信哪一条？
    • 历史对话有问题，要不要直接跳过？

    这些问题，本质上都不是模型能自己解决的，而是人类在替模型建立判断边界。

    四、RAG 项目真正训练的是什么能力？

    从表面看，RAG 项目是在训练模型“用资料回答问题”。但从更底层看，它在训练的是三种能力：

    1. 信息取舍能力什么该用，什么不该用，什么只能作为背景。
    2. 上下文对齐能力回答不是独立存在的，而是嵌在一段对话里。
    3. 结果导向能力不是“材料写了什么”，而是“用户看完能不能用”。

    也正因为如此，RAG 项目往往是很多大模型走向“可用”的关键一环。

    五、一个容易被忽略的事实

    在很多团队里，RAG 项目被当成“过渡方案”，但在真实业务中，它往往是长期存在的基础设施。

    原因很简单：

    • 业务在变
    • 知识在变
    • 但模型不可能天天重训

    而 RAG，恰恰是连接“稳定模型”和“变化世界”的那座桥。

    写在最后

    如果说第一篇解决的是：“为什么一定要有 RAG？”

    那这一篇，其实是在回答：“RAG 项目里，人到底在做什么？”

    下一篇，我会继续往下拆一个更具体、也更“脏活累活”的问题：RAG 数据到底是怎么被标的？哪些情况该过，哪些必须跳？

    共勉！棒棒，你最棒！

    本文由 @青蓝色的海 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

    题图来自unsplash，基于CC0协议

  • 我用谷歌NotebookLM，把黄铮的商业思考，一键转成了PPT！

    真正硬核的AI内容工具，一定得能解决「最后一公里」的难题：要么极度懂逻辑，能啃动深奥的长文本；要么有极强的可视化能力，能一键输出高质量成果。

    这两天，谷歌NotebookLM在Gemini 3 Pro加持下彻底杀疯了，镜哥深度实测了一下，用它把黄峥早期的几万字深度长文，一键翻译成了逻辑严密的商业PPT。

    在AI绘图和对话泛滥的当下，这种能读懂复杂商业逻辑并可视化的能力，简直是降维打击。、不少圈内朋友都感叹：这才是能真正帮打工人省时间的神级工作流。

    Follow me，一起来打破这个信息差！

    说心里话，镜哥在AI圈也摸爬了这么久，逐步对AI刺激开始有些免疫了，现在能让我有多巴胺快感到“头皮发麻”的AI工具，越来越少了。。

    咱们每天看着各种模型跑分刷榜，今天你超越GPT-5，明天他拳打Claude 4.5，但落到实际应用上，往往还是那个老样子：能聊几句天，但真要干活，还是离不开咱们人工上手擦屁股。

    实际场景往往是：进度条0-90%一路高歌，最后10%却耗费90%的额外精力，真真是卧了个大槽。

    前几天，Gemini 3 Pro，属实算是AI圈儿的一针强心剂，能打才是硬道理嘛~

    原本我以为Gemini 3之后，新的刺激怎么也得个把月，但是，这两天我是真被谷歌的NotebookLM给惊到了（内心os：这是谁的部下~）。

    实际上，镜哥在之前的文章中分享过NotebookLM：有没有真正好用的知识管理工具？？

    不过，咱之前大家聊NotebookLM，都是冲着知识库调用、都是冲着那个“AI播客”功能去的——后者也确实好玩，听着两个AI搁那侃大山，hhhh。

    直到昨天，我顺手体验了其在Gemini 3 Pro级别的能力加持下的PPT生成能力，又被刺激到了。

    真的，完全超预期！

    01 实操案例：操作很方便，一键生成演示文稿

    熟悉黄峥的朋友都知道，他的文章思考极深，讲“劣币驱逐良币”，讲“反向保险”，讲“量子力学与商业逻辑”，这里面的逻辑密度极大，普通人读两遍都不一定能理解透。

    镜哥没事就会翻出来读一读，很受启发，本文咱们就以这个案例为例。

    当然，先讲下大概的使用流程，其实也非常简单：

    首先，咱们打开NotebookLM的网站，先上传需要的参考文件——《黄峥公众号原创文章全集.pdf》，上传文件后，NotebookLM会自动解析：

    解析完成后，咱们在右侧可以看到「演示文稿」的生成按钮，点击下，然后静待生成。

    接下来发生的一幕，确实让我对谷歌这次的更新刮目相看。

    也就几分钟，就生成了对应的PPT，哦，准确地说，应该是演示文稿，大家可以看一下，质量是相当的好啊：

    当然，咱们可以对生成好的演示文稿进行在线播放，也可以下载为pdf，甚至你还可以用邪修把水印去掉即可。

    02 不是在做摘抄：它真的读懂了商业逻辑

    首先，从用户场景出发来看一个问题：大家用AI做PPT，最头疼的是什么？

    镜哥觉得主要有两个：

    一个是AI不懂装懂，它往往只是机械地把文章里的句子摘抄下来，贴在PPT上，虽然字都对，但凑在一起就是不知所云。

    另一个是，界面风格不够美观，要么丑的让人脚趾抓地、要么一眼就是html的风格，改起来很难。

    但这次不一样。

    在Gemini 3 Pro这种新模型的加持下，NotebookLM给我的感觉是：它不是在做摘抄，它是在做翻译，而且 不是语言的翻译，而是把「复杂的文本逻辑」翻译成「可视化的商业逻辑」。

    大家可以看看这张图，这是它生成的关于“劣币驱逐良币”与“电影院现象”的幻灯片：

    注意看，它并非只给你堆砌文字，而是精准地提炼出了关键洞察，甚至根据原文内容给出了「造币厂」、「电影院」准确的定义、本质特征，而且配的图也很符合其对作者商业逻辑的理解。

    你敢相信，这是AI直接做出来的？！

    再比如，下图是关于质变的临界点的洞察总结：

    它抓住了黄峥原文中关于“临界点”的论述——一粒屎坏了一锅汤，劣质比例在2%到5%之间，而且，幻灯片右侧对商业应用、纠正成本的引用和总结，也是非常的到位。

    你看，这就是我在小群里常说的：AI的智商，不体现在它能写多少字，而体现在它能“删”多少字。

    这就类似于咱们产品经理做设计减法，如果AI能把几千字的废话删掉，只留下这最核心的一句洞察，这说明它是真的读懂了。

    03 审美在线：连“流程图”都能自动生成

    如果说逻辑理解是内功，那视觉呈现就是外功。

    说实话，以前用Gamma或者PPT Copilot这类工具，最让我抓狂的是它们只会列Bullet Points（要点列表）。

    不管你喂进去什么内容，它永远给你出三个小圆点，看多了真的会吐。

    但NotebookLM这次给了我一个巨大的惊喜。

    比如，下面这张图，他甚至知道把团队比喻成小树：

    再比如，下面这两张关于“个性化需求归集为计划性需求”的演变示意图，不仅很懂内容，而且个性化需求的散点效果，以及计划性需求的归集模块的效果，都很到位、很细腻：

    你看，它竟然自动画出了一个高度契合语境的“示意图”！

    从左边的“计划性需求”，到中间的“解耦”、“柔性化”，再到右边的“计划性需求”，路径画得清清楚楚。

    镜哥认为，这背后其实是非常恐怖的能力，因为要画对这种图，AI必须得理解“因果关系”和“先后顺序”，它得知道先有解耦，才能有柔性化。

    这种级别的图表，以前哪怕是找个刚入行的咨询顾问，都不一定能画得这么清晰，现在，谷歌NotebookLM一键就给你搞定了。

    这不仅仅是审美的重塑，更是效率的极大提升。

    04 信息差红利：产品经理的神级工作流

    看到这，可能有人会问：镜哥，这东西对我这种打工人有啥用？我又不去研究黄峥。

    这就得聊聊咱们最容易忽略的信息差了。

    我想很多做产品经理或者做行业研究的朋友，平时工作中最大的痛点就是：资料太多，整理太慢，分享太难。

    比如：

    1️⃣做完一轮客户访谈，手头全是乱七八糟的Word记录。

    2️⃣看完几十份竞品报告，脑子里一团浆糊。

    3️⃣想给老板做个汇报，光写PPT大纲就得憋一天。

    现在，这个游戏规则变了。

    我实测了一个新路径，效率高得吓人：

    1️⃣把这些杂乱的源文件，直接拖进NotebookLM。

    2️⃣利用最新的模型能力进行语义梳理。

    3️⃣点击右下角的「演示文稿」。

    4️⃣一键导出。

    你得到的不是一个草稿，而是一个可以直接转成PDF分享的知识资产。

    就像我这次生成的黄峥系列一样，咱们甚至该可以直接生成一个分享链接，设置为「网上知道链接的任何人都可以查看」。

    对方点开，看到的就是一份排版精美、逻辑闭环的商业分析报告。

    什么叫做专业，这就叫降维打击。

    当别人还在吭哧吭哧复制粘贴的时候，你已经用最强的模型把信息洗了一遍，变成了高质量的资产。

    总之，这次实测下来，我的个人感觉是：谷歌依托Gemini3模型，通过canvas绘图的新方式，直接与PPT演示错开了竞争路径。

    因为，它在另一个更高的维度上。

    客观上，NotebookLM结合这个级别的模型能力，确实切中了一个极其痛的场景——「从长难文本到高质量演示」的最后一公里。

    如果你手头正好有难啃的资料，或者急需输出一份有深度的报告，听我一句劝，赶紧去试试。

    毕竟，极速流变的AI时代，慢一步，往往就意味着失去了一个维度的竞争权。

    本文由人人都是产品经理作者【产品大峡谷】，微信公众号：【产品大峡谷】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。

    题图来自Unsplash，基于CC0协议

  • OpenAI’s new ChatGPT image generator makes faking photos easy

    For most of photography’s roughly 200-year history, altering a photo convincingly required either a darkroom, some Photoshop expertise, or, at minimum, a steady hand with scissors and glue. On Tuesday, OpenAI released a tool that reduces the process to typing a sentence.

    It’s not the first company to do so. While OpenAI had a conversational image-editing model in the works since GPT-4o in 2024, Google beat OpenAI to market in March with a public prototype, then refined it to a popular model called Nano Banana image model (and Nano Banana Pro). The enthusiastic response to Google’s image-editing model in the AI community got OpenAI’s attention.

    OpenAI’s new GPT Image 1.5 is an AI image synthesis model that reportedly generates images up to four times faster than its predecessor and costs about 20 percent less through the API. The model rolled out to all ChatGPT users on Tuesday and represents another step toward making photorealistic image manipulation a casual process that requires no particular visual skills.

    Read full article

    Comments

  • The ChatGPT app store is here

    On Wednesday evening, OpenAI launched an App Directory to browse all the tools currently available and opened its SDK for developers to build new interactive experiences that operate within the bot’s UI. OpenAI CEO Sam Altman said last month that “We are planning to build the obvious features that you would expect for a robust platform over time,” and opening an app store is certainly a huge step in that direction.

    Another change is that OpenAI has renamed the “connectors” that helped users pull data from other services (like Google Drive or Dropbox) into ChatGPT, and is now calling those apps too. As a support page explains, chat connector …

    Read the full story at The Verge.

  • Adobe hit with proposed class-action, accused of misusing authors’ work in AI training

    The lawsuit is just the latest in a string of copyright-related legal complaints aimed at the AI industry.

  • 如何靠 AI “三位一体”实现全量轨迹下的用户增长？

    在《智能时代》中，吴军博士指出：任何一次技术革命，都是由于发现了一种可以极大地提高效率的新能源或新动力。在当前的数字化战场，App 用户增长的“新能源”正是数据，而驱动增长的引擎则是 AI 的“三位一体”。

    大数据（新能源）：从“局部样本”到“全量轨迹”

    传统的增长依赖于抽样调查或单一维度（如年龄、地区）的标签。但在 AI 框架下，大数据意味着全维度、全流程、实时性。相对传统增长更依赖于用户深度行为数据相互依赖关系，关注数据的集中性和全流程的数据规律总结。

    1. 数据深度（深度行为）

    数据深度是指：不再仅关注点击和下载，而是挖掘用户进入 App 后的微观轨迹（滑动热点、停留时长、功能点击顺序）。这些是预测 LTV（生命周期价值）最真实的燃料。

    传统的 LTV 计算往往是滞后的（Post-Factum），比如看 30 天或 90 天的实际收入。但增长需要预测（Prediction）。微观轨迹数据的价值在于它们是先导性指标（Leading Indicators），最长用的是数据来源：滑动热点追踪+页面停留时长+页面点击顺序。

    1）滑动热点 (Scroll Heatmaps & Touch Heatmaps)

    记录用户手指在屏幕上滑动和点击的精确位置。

    为什么重要？

    它揭示了用户的注意力分布和操作阻力。

    例如一个电商公司如何通过滑动热点进行LTV 预测逻辑：

    如果一个电商 App 用户在详情页上，手指反复在“商品参数”和“评论区”之间滑动，但迟迟不点“购买”，这预示着他是一个高意向但价格/质量敏感的用户。这种行为模式可能指向一个中等 LTV 但需要促销刺激的群体。相反，如果用户在页面上快速滑动到底部，然后退出，这可能是一个低 LTV 的“闲逛者”。

    2) 停留时长 (Dwell Time & Hover Time)

    精确到毫秒记录用户在某个页面、甚至某个特定元素（如一张图片、一段文字）上停留的时间。它反映了用户的兴趣深度和信息处理难度。

    利用停留时长对LTV 预测逻辑：

    • 内容类 App (如小红书/TikTok)： 一个新用户在某篇关于“高定礼服”的笔记上停留了 45 秒（远超平均的 15 秒），即使他没有点赞，这个微观停留时长也强烈暗示了他对高客单价商品的潜在兴趣，是高 LTV 用户的重要特征。
    • 工具类 App： 如果用户在“设置”页面停留过久，可能意味着他遇到了困难，这反而是流失风险的信号。

    3. 功能点击顺序 (Click Sequence / User Path)

    用户在 App 内操作的具体步骤和先后顺序。它揭示了用户的目的性和使用习惯。

    利用功能点击顺序进行LTV 预测逻辑：

    • 路径 A（高 LTV 特征）： 新用户注册 -> 首页 -> 搜索特定品牌 -> 进入商品详情页 -> 收藏。这条路径显示了强烈的目的性和明确的购买意图。
    • 路径 B（低 LTV 特征）： 新用户注册 -> 首页 -> 点击横幅广告 -> 立即退出 App。这条路径显示了低质量流量的特征。

    传统增长 VS AI智能增长

    “挖掘深度行为和微观轨迹”，本质上是利用 AI 的算力，捕捉人类肉眼无法观察到的、海量的、细微的行为模式，从而比用户自己更早地预判他们的价值。

    2.关联性取代因果

    AI 不问“为什么”，它只看“是什么”。在大数据时代，只要相关性强度足够，它就可以直接转化为商业决策，而不必纠结于背后的动机。

    为什么这种方式在 2026 年的 App 增长中更有效？

    • 反应速度： 心理分析需要定性研究（慢），关联性分析只需要机器学习（快）。
    • 规避偏见： 运营人员的经验往往带有个人偏见，而 AI 的关联性是纯粹基于结果的。
    • 灰度成本低： 你可以同时针对 100 种莫名其妙的“关联性”进行小流量测试，最终留下的那个关联性就是你的“增长密码”。

    增长应用： 建立全链路数据追踪系统，将过去散落在各渠道的归因数据、App 内行为数据和交易数据打通，形成统一的用户资产（Single Source of Truth）。

    企业案例实战：AI “三位一体”如何驱动增长

    1. 字节跳动（ByteDance / TikTok）：极致的推荐与自动化留存

    字节跳动是全球公认将“算法+数据+算力”融合得最完美的增长机器。

    • 大数据（全量轨迹）： TikTok 记录的不仅是你的点赞，还有你滑过视频的速度、在某帧的停顿、音量大小等极其细微的行为数据。
    • 算法（强化学习）： 它的推荐算法本质上是一个大规模强化学习系统。每当你滑掉一个视频，AI 就会收到一个“负反馈”，瞬间调整下一条内容的推送权重。
    • 实际增长案例： * 获客： 字节在投放时，会利用 Lookalike（相似人群扩展） 算法。它先分析 App 内最高价值的 1% 用户特征，然后利用算力在全球数十亿设备中找出最像这群人的潜在用户进行精准投放。
    • 留存： 著名的“沉默唤回”。如果一个用户 3 天没打开 App，AI 会根据其历史偏好预测哪一条内容最能吸引他点开，并在他最习惯看手机的时间点（算力预测）发送 Push。

    2. 某视频 App 的“音量调节”与流失预测

    这是一个更细微的、非直觉的相关性案例。

    • 发现相关性： 数据平台监测到，如果一个新用户在观看第一个视频时，频繁调节音量或反复拖动进度条，其 24 小时流失率比普通用户高 3 倍。
    • 分析： 机器不关心他是否心情烦躁。机器只看到这个行为模式。
    • 增长动作（实时干预）： 当 AI 发现新用户正在“频繁调音量/进度条”时，立即判定该用户处于“体验挫败”状态，系统瞬间弹出一个高清切换指引或赠送一张会员体验券，强制打断流失路径。

    3. Netflix（奈飞）的“色调偏好”与留存

    • 传统心理猜测： 运营认为用户流失是因为“最近没好剧看”。于是花大钱买版权、推大片。 AI 特征识别： Netflix 的算法发现，用户点击视频的决定因素，往往不是剧情简介，而是预览海报（Thumbnail）的色调和构图。
    • 特征发现： 数据显示，某些用户群对“暗黑、冷色调、特写镜头”有极高的点击相关性；而另一些用户对“明亮、多人合影”有强反应。
    • 增长动作： Netflix 针对同一部电影，实时生成几十种不同风格的海报。如果算法识别出你过去点开的都是暗色调封面，那么即便是一部喜剧片，它推给你的海报也会选一张色调较深、带有忧郁感的剧照。
    • 结果： 这一动作极大降低了用户的“决策成本”，从而大幅提升了长期的订阅留存。

    增长思维的升维：从“经验主义”到“数据主权”，过去的增长： 人工看数据（少量） -> 人工想策略（简单算法） -> 人工执行（低算力）。未来的增长： 系统收全量数据 -> AI 自动建模 -> 机器实时执行（高算力）。

    总结一句话： 高阶增长专家的价值在于：能够定义好业务场景，然后组织起最合适的“数据”，选择最有效的“算法”，并利用公司的“算力”去实现规模化增长。

    本文由 @ Sherryyyyy 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

    题图来自 Unsplash，基于CC0协议

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  • 40+硅谷大佬抢投1000万美元，打造全球首个销售人员的AI操作系统

    B2B 销售正深陷效率泥潭：销售人员仅 30% 时间用于真正销售，每年浪费超 4000 亿美元生产力。AnyTeam 以 AI 原生销售操作系统破局，通过本地运行的 Account Agent、Call Companion 与 Sales Studio 三大核心模块，将繁琐任务从数小时压缩至几分钟，重新定义销售角色与工作流。

    你有没有算过，销售团队每天到底有多少时间在真正卖东西？答案可能会让你震惊：只有 30%。剩下的 70% 时间，也就是每天 4-5 个小时，都消耗在准备会议、做客户调研、制作演示文稿和跟进邮件这些琐碎事务上。更糟糕的是，新入职的销售代表需要 7-11 个月才能完全上手，而每年有 30% 的销售人员会离职。对于上市的 B2B 公司来说，每个季度用在销售团队运营上的开支占总运营成本的 25%-60%，这意味着数亿美元的开销。这不仅仅是效率问题，这是整个 B2B 行业最昂贵的运营黑洞。

    当我看到 AnyTeam 刚刚完成 1000 万美元种子轮融资的消息时，我意识到这家公司正在做一件极具颠覆性的事情：他们打造了全球第一个 AI 原生的销售操作系统。这不是又一个销售工具，而是对销售这个职业的彻底重新定义。更让我感兴趣的是，这轮融资由 SignalFire 和 Crosslink Capital 共同领投，还吸引了超过 40 位来自 Salesforce、Elastic、Snyk、ClickHouse 等公司的资深天使投资人。这些投资者都深刻理解销售的痛苦，他们的参与本身就说明了 AnyTeam 正在解决的问题有多么关键。

    全球 350 万销售人员的共同困境

    我深入研究了 B2B 销售领域的现状后发现，这个行业的效率问题已经到了不可忽视的地步。全球有超过 350 万 B2B 销售代表，他们每个人每天要花 4-5 个小时做那些与销售没有直接关系的工作。如果把这些时间乘以全球所有销售人员的薪酬，你会得到一个惊人的数字：每年超过 4000 亿美元的生产力浪费。这还只是直接成本，如果算上因为效率低下导致的客户流失、销售周期延长和收入目标未达成，实际损失可能是这个数字的好几倍。

    更让我震惊的是这个恶性循环的程度。新销售代表需要近一年时间才能真正开始产出，但平均每三个销售中就有一个会在一年内离职。这意味着很多公司投入大量资源培训的销售人员，刚刚开始创造价值就离开了。而那些留下来的销售，也在日复一日的繁琐工作中消耗热情和创造力。我认识的一位销售主管曾经跟我抱怨说，他最优秀的销售代表每天早上 8 点到公司，但直到下午 1 点才能真正开始第一个销售电话，因为之前的所有时间都用来准备资料、更新 CRM、回复邮件和制作演示文稿了。

    这种低效率不仅让销售人员痛苦，也让公司的财务状况雪上加霜。上市 B2B 公司每个季度在销售和市场营销上的支出占总运营费用的 25%-60%，这对任何一家公司来说都是巨大的负担。当董事会要求用更少的人创造更多的收入时，销售团队面临的压力就更大了。购买周期越来越长，获客成本不断攀升，但销售人员的日常工作方式却几十年没有真正改变过。这就是为什么我认为 AnyTeam 瞄准的是一个真正值得解决的巨大问题。

    传统销售工具为什么失败了

    在深入了解 AnyTeam 之前，我一直在思考一个问题：市场上已经有那么多销售工具了，从 CRM 到销售自动化平台，从数据分析工具到销售培训系统，为什么销售效率问题还是没有得到解决？答案其实很简单：这些工具从一开始就没有为真正做销售的人设计。

    我发现，传统的 GTM（上市）软件都是为管理层和运营团队打造的。CRM 系统的主要目的是跟踪销售流程和预测收入，仪表盘是为了让管理者能看到团队表现，报告系统是为了生成各种分析报告。这些工具确实给管理层提供了很好的可见性，但对于实际执行销售任务的销售代表来说，它们只是增加了更多的工作量。每次打完客户电话，销售代表都要花 20-30 分钟更新 CRM，记录会议纪要，设置后续任务。这些工具不是在帮助销售人员卖东西，而是在要求他们为管理层提供数据。

    AnyTeam 的联合创始人兼首席增长官 Jeff Yoshimura 说得很直接：”我们在与数百位销售代表交谈后发现，今天的 GTM 工具是为管理层和运营团队构建的，而不是为真正做销售的人。”这句话点出了问题的核心。Jeff 不是随便说说，他是 Zuora 的第一号员工，也是 Salesforce 最早的几百名员工之一，经历过三次 IPO。他亲眼见证了销售如何成为公司最大的开支项目，高昂的获客成本、高流失率和让 CFO 头疼的销售与市场营销费用比率。

    传统工具还有另一个致命缺陷：它们都是事后系统。销售人员必须先完成所有工作，然后再把信息输入到这些系统中。这些工具不会在销售人员准备会议时主动提供客户洞察，不会在电话会议中实时给出建议，也不会在需要创建演示文稿时自动生成相关内容。它们只是被动地等待销售人员输入数据，然后生成报告。这就像是给一个正在跑马拉松的运动员身上绑了一个沉重的背包，还期望他跑得更快。

    AnyTeam 的革命性突破

    AnyTeam 的方法完全不同。他们没有创造另一个销售工具，而是重新定义了销售人员的工作方式。他们打造的是一个 AI 原生的销售操作系统，就像 Windows 或 macOS 是电脑的操作系统一样，AnyTeam 要成为销售专业人士的工作操作系统。这个操作系统始终在线，能感知上下文，并在每次客户互动的前、中、后主动提供指导。

    让我印象最深的是 AnyTeam 的技术架构选择。与那些基于云的传统 SaaS 应用不同，AnyTeam 选择在本地设备上运行 AI。这个决策看似简单，实际上意味深长。在销售场景中，速度至关重要。当客户在视频会议中提出一个异议时，你需要立即得到相关信息和应对建议，哪怕延迟几秒钟都可能错失关键时机。通过在本地运行 AI，AnyTeam 能够提供闪电般快速的响应，与实时对话的节奏完美匹配。这种速度优势在传统的云端 AI 应用中是不可能实现的。

    AnyTeam 的产品架构由三个核心支柱组成，每一个都针对销售流程中的关键痛点。第一个是 Account Agent（客户 Agent），它能为每个潜在客户和现有客户提供全面的洞察。过去销售人员需要花 3-4 个小时在各种网站、LinkedIn、新闻网站和 CRM 之间来回切换做客户调研，现在 Account Agent 能把这个过程压缩到 3-5 分钟。更重要的是，这个 Agent 会持续监控客户动态，当你的潜在客户公司宣布新一轮融资或高管变动时，你会立即知道。不需要手动追踪，信息会自动推送给你。

    第二个支柱是 Call Companion（通话伴侣），这个功能让我想起了科幻电影中的场景。想象一下，你正在与一个重要客户开视频会议，客户突然提出了一个棘手的问题或异议。传统情况下，你可能会有些慌乱，需要快速思考如何回应。但有了 Call Companion，就像是有一个经验丰富的销售教练在你耳边低语，实时提供应对建议、相关数据和谈话要点。它会自动完成会议准备工作，在会议中提供智能指导，会议结束后还会自动生成跟进内容。整个会议生命周期的管理从原来需要 1-2 小时缩短到 3-5 分钟。

    第三个支柱是 Sales Studio（销售工作室），这是一个按需创建定制销售材料的交互式环境。销售人员经常需要创建各种内容：竞争分析、针对特定利益相关者的谈话要点、定制化演示文稿等等。这些工作过去可能需要 1-2 小时，现在 Sales Studio 能在几分钟内完成。它连接到用户的数据源和 AnyTeam 的研究能力，能够自动处理会议中的行动项目，理解你的信息传递方式，并生成真正能推进交易的材料。

    这三个支柱不是孤立运作的，而是通过与日历、邮件、CRM、Slack 和其他内部工具的集成，形成了一个完整的工作流程。AnyTeam 就像是销售人员的智能副手，始终陪伴在侧，自动化日常任务，提供实时的情境化指导，并且不断学习以持续改进。AnyTeam 的 CEO Ajay Arora 说：”我们构建 AnyTeam 是为了’把工作从工作中拿走’，将每天的销售任务从几小时缩短到几分钟，并给销售代表提供实时支持，帮助他们建立真实的客户关系。”

    为什么这个团队能成功

    我一直相信，真正能定义一个新品类的公司，不仅需要解决一个巨大的问题和拥有出色的产品，更需要深刻理解这个问题并知道如何解决它的创始人。这就是为什么我对 AnyTeam 的团队如此看好。

    CEO Ajay Arora 是一位三次创业的连续创业者，有多次成功退出经验。他最近的一家公司 BluBracket 在 2023 年被 HashiCorp 收购。Ajay 不仅是产品和工程领域的深度专家，拥有七项专利，更重要的是他构建过企业级系统，知道如何创建销售人员真正信任的工具。作为创始人，他经历过产品市场契合度确定后，销售变成最昂贵也最难预测的职能的痛苦。当你的销售团队把 70% 的时间花在行政任务上时，你就是在烧钱并错失机会。

    首席增长官 Jeff Yoshimura 可能是企业软件领域最受尊敬的 GTM 领导者之一。他帮助 Salesforce、Zuora 和 Elastic 实现了 IPO，后来又推动 Snyk 在不到三年的时间内从 3500 万美元的年度经常性收入增长到 2.15 亿美元，将公司估值推到 74 亿美元。Jeff 的经验覆盖了从种子阶段初创公司到数十亿美元规模公司的各个阶段，他亲身经历了销售效率危机如何在每个阶段表现出来。

    这两位创始人的组合非常强大。Ajay 带来了产品和技术的深度，知道如何构建销售人员实际会使用的系统。Jeff 带来了 GTM 的实战经验，理解销售流程的每一个细节和痛点。他们不是从外部观察销售问题，而是在职业生涯中反复遭遇这个问题，现在决心要彻底解决它。这种”亲身经历过痛苦”的背景，往往是创业成功的关键因素。

    AI 原生时代的操作系统思维

    我一直在思考一个问题：为什么 AnyTeam 选择将自己定位为”操作系统”而不是”工具”？这个选择背后有着深刻的战略思考。我们正处在 AI 原生时代的早期阶段，在这个时代，新应用不再只是在 SaaS 产品上添加功能，而是围绕智能自动化进行根本性的重新架构。

    就像每台电脑都有操作系统一样，我相信每个专业人士很快都会有一个为其角色专门构建的 AI 原生操作系统。销售是这个转变的完美切入点。全球有 350 万 B2B 销售代表，这个市场足够大；销售工作流程定义明确且可重复，这让 AI 有用武之地；效率低下的问题显而易见，这创造了紧迫需求；而生产力提升带来的投资回报是立竿见影的，这让决策更容易。

    AnyTeam 的边缘计算架构也解决了我在很多纯云端 AI 应用中看到的关键限制：速度不够快。当你需要实时指导时，比如在客户提出异议的那一刻提供答案，延迟可能会毁掉交易。通过在本地运行 AI，AnyTeam 能够提供与实时对话节奏匹配的闪电般快速响应。这种架构选择不仅是技术决策，更是对销售工作本质的深刻理解。

    SignalFire 的合伙人 Wayne Hu 在谈到投资 AnyTeam 的原因时说：”Ajay 和 Jeff 不只是在构建另一个销售工具，他们正在创建将定义下一代 AI 原生工作场所应用的操作系统。”这句话准确地抓住了 AnyTeam 的愿景。这不是一个点状解决方案，而是一个平台，一个基础设施，未来可能会有更多的应用和功能在这个操作系统之上构建。

    从工具到超能力的转变

    在 AI 销售领域，有很多噪音。很多公司在谈论 AI SDR（销售开发代表）和替代销售人员的 AI 化身，但我认为这些想法都误解了销售的本质。客户不想从机器人那里买东西。销售是一个深度人际互动的过程，需要同理心、判断力和建立真实关系的能力。AI 不应该替代销售人员，而应该增强他们的能力。

    AnyTeam 采取的是完全相反的方法。他们的 AI 原生桌面应用是销售代表的 AI 副手，始终在线、感知上下文、主动提供帮助。它在用户的设备上运行，连接日历、邮件、CRM、Slack 和内部工具，创建一个单一的智能销售操作系统。这就像是销售人员的终极私人助理，把几小时的繁琐工作压缩到几分钟，让销售人员能够在每次会议中都表现得敏锐、信息充分并准备好赢得客户。

    我特别欣赏 AnyTeam 提出的”全栈 AE”概念。在软件工程领域，全栈工程师指的是能够处理从前端到后端所有技术栈的开发者。类似地，全栈销售代表指的是能够独立完成从客户研究、会议准备、实时销售到内容创建的所有销售流程的专业人士。过去，这种全栈能力只有最顶尖、经验最丰富的销售人员才具备。但 AnyTeam 的目标是让每个销售代表都能拥有这种超能力。

    这种转变的意义非常深远。当销售人员从繁琐的行政任务中解放出来，他们就有更多时间和精力专注于真正重要的事情：理解客户需求、建立信任关系、提供有价值的洞察。销售不再是一场信息不对称的游戏，而是成为真正的顾问式销售。销售人员能够在每次对话中都准备充分，提供个性化的价值，并快速响应客户的每一个关切。这种转变最终会提高成交率、缩短销售周期，并建立更牢固的客户关系。

    市场反应和投资者信心

    AnyTeam 的 1000 万美元种子轮融资规模本身就说明了很多问题。在当前的融资环境下，种子轮能拿到这么多钱并不容易。但更引人注目的是投资者阵容的质量。SignalFire 和 Crosslink Capital 共同领投，SignalFire 的合伙人 Wayne Hu 加入董事会，Crosslink 的合伙人 Phil Boyer 担任董事会观察员。

    更让我印象深刻的是那 40 多位天使投资人的名单。这些投资者来自 Salesforce、Elastic、Snyk、ClickHouse、MaintainX、HarveyAI 等公司的 CEO 和高管，还有私募股权和风险投资领域的领导者。这些人不是随便投资的。他们都深刻理解销售的痛苦，很多人自己就管理过大型销售团队或者需要依赖销售团队来推动增长。他们的参与表明，AnyTeam 解决的问题是真实存在的，而且解决方案是可行的。

    Wayne Hu 在解释投资决策时说：”我们投资 AnyTeam 是因为他们正在解决 B2B 中最昂贵的问题：销售效率低下。”这个问题的规模是惊人的。如果 AnyTeam 能够将销售人员的非销售时间从 70% 降低到 40%，那将释放出巨大的生产力。对于一家拥有 100 名销售人员的公司来说，这相当于突然多了 30 名全职销售人员，而不需要支付额外的薪酬、福利或办公空间成本。

    从商业角度看，AnyTeam 的价值主张非常清晰。它能够加速新销售人员的培训时间，提高现有销售人员的生产力，降低流失率，并最终提高收入。这些都是 CEO 和 CFO 关心的核心指标。而且，与传统 SaaS 产品不同，AnyTeam 的影响是立竿见影的。销售人员从第一天开始使用就能感受到时间节省和效率提升，不需要几个月的实施和培训周期。

    这对整个销售行业意味着什么

    我深信，AnyTeam 代表的不仅仅是一个产品或公司，而是销售工作方式的根本性转变。未来的销售人员将不再是信息的搬运工或流程的执行者，而是真正的战略顾问和关系建设者。他们的价值不在于记住产品细节或整理客户信息，而在于理解客户的业务挑战并提供创造性的解决方案。

    这种转变也会改变公司对销售人员的要求和评估方式。过去，优秀的销售人员需要有出色的组织能力、对细节的关注和处理多任务的能力。但在 AI 原生时代，这些能力将由系统提供。公司会更看重销售人员的同理心、战略思维和建立关系的能力。招聘标准会改变，培训重点会改变，甚至薪酬结构也可能会改变。

    从更宏观的角度看，我认为 AnyTeam 正在开创一个新的产品类别。就像 Salesforce 在 20 年前开创了云端 CRM 类别一样，AnyTeam 可能正在定义 AI 原生销售操作系统这个全新类别。其他公司肯定会跟进，市场会变得拥挤。但作为先行者，AnyTeam 有机会设定标准、建立品牌认知，并在竞争对手进入之前占据大量市场份额。

    我也在思考这种转变对软件生态系统的影响。如果 AnyTeam 真的成为销售人员的操作系统，那么它就会成为一个平台，其他工具和应用可能会在这个平台上构建。就像 iOS 和 Android 成为移动应用的平台一样，AnyTeam 可能会成为销售工具的平台。这将创造一个生态系统效应，随着越来越多的集成和功能添加，AnyTeam 的价值会呈指数级增长。

    挑战和未来展望

    虽然我对 AnyTeam 的前景非常乐观，但我也看到一些需要克服的挑战。首先是数据隐私和安全问题。销售人员处理的很多信息都是敏感的商业数据，包括客户信息、交易细节和公司战略。虽然 AnyTeam 在本地设备上运行 AI 有助于数据安全，但企业 IT 部门仍然会对任何新工具持谨慎态度。AnyTeam 需要建立强大的安全框架和合规认证，才能赢得大企业客户的信任。

    其次是集成挑战。AnyTeam 需要与各种 CRM、邮件系统、日历工具和内部应用集成才能发挥全部价值。虽然他们已经支持主流工具，但企业环境的复杂性意味着总会有定制系统和特殊要求。建立和维护这些集成将是一个持续的工程挑战。

    第三是用户采用和行为改变。销售人员已经习惯了现有的工作方式，即使这种方式效率低下。引入一个完全不同的工作模式需要培训、支持和时间。AnyTeam 需要确保产品的学习曲线足够平缓，让销售人员能够快速上手并立即看到价值。

    尽管有这些挑战，我仍然认为 AnyTeam 处在一个完美的位置来引领这场变革。他们有经验丰富的创始团队，充足的资金，强大的投资者网络，最重要的是，他们有一个清晰的愿景和能够实现这个愿景的产品。从私有发布开始，他们有机会与早期客户密切合作，完善产品，积累案例研究，然后在公开发布时引爆市场。

    我相信，五年后回头看，我们会认为 AnyTeam 是销售工作方式转变的标志性公司之一。就像我们现在很难想象没有云端 CRM 的销售工作一样，未来的销售人员也很难想象没有 AI 操作系统的工作方式。那个 4000 亿美元的生产力黑洞将会大幅缩小，销售人员将能够把更多时间花在真正重要的事情上：理解客户、建立关系、创造价值。这不仅会让销售人员的工作更有成就感，也会让整个 B2B 商业生态系统更加高效和健康。

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  • AI 营销：解锁智能增长捷径

    AI技术正在彻底颠覆传统营销的玩法。从麦当劳的青铜器汉堡引爆社交网络，到中小企业借助AI工具实现精准投放，营销正从‘广撒网’迈向‘精准滴灌’的新时代。本文将深入解析AI如何重塑用户洞察、内容创作、投放策略和运营全流程，揭示AI与人类创意碰撞出的营销新范式。

    “昨天刚搜了露营装备，今天首页就推了帐篷优惠“，“刷到的这支广告，简直说到我心坎里了”——如今，这样的营销场景早已不是巧合，而是AI智能在背后默默发力的结果。从麦当劳用AI打造“青铜器汉堡”引爆社交网络，到联想借AI技术重塑品牌高端形象，AI正以惊人的速度颠覆传统营销模式。当流量红利逐渐消退，消费者需求愈发个性化，AI就像一把“精准钥匙”，既解开了营销“广撒网没效果”的困局，又为创意插上了科技的翅膀，让营销从“盲目投放”迈入“智慧增长”的新时代。

    洞察革命：从“猜需求”到“懂人心”，AI让用户画像活起来

    传统营销里，“拍脑袋做决策”是常有的事。市场人员靠着经验判断目标人群，结果往往是“我以为的不是用户想要的”。而AI的出现，彻底改变了这种被动局面，它就像一位“全能数据分析师”，能从海量信息中挖掘出用户的真实需求，让营销决策有迹可循。

    在用户洞察层面，AI的核心能力在于“把数据变成画像，把画像变成需求”。以前分析用户，可能只是统计年龄、性别、地域这些基础信息，而现在AI能整合线上线下全渠道数据——电商平台的浏览记录、社交软件的话题偏好、线下门店的消费频次，甚至是客服对话中的情绪反馈，都能被精准捕捉。某母婴品牌通过AI分析发现，25-30岁的新手妈妈在搜索“奶粉”时，会高频关联“成分安全”“冲泡方便”“防胀气”等关键词，且晚上10点后搜索量明显上升。基于这个发现，品牌不仅推出了主打“双重益生元+防呛奶嘴”的定制款奶粉，还把广告投放时间调整到夜间黄金时段，最终转化率提升了42%。

    对于中小企业来说，AI更是打破了“数据壁垒”。以前小企业想做精准洞察，往往受制于数据量不足和分析能力有限，而现在只需借助第三方AI营销工具，就能快速完成用户分析。开在大学城附近的一家奶茶店，通过AI工具分析外卖平台数据后发现，周一到周五的下午3点-5点，学生群体最爱点“低糖果茶+小料双份”的组合，且对“第二杯半价”的活动敏感度最高。老板据此调整了出餐策略，在这个时段提前备好热门食材，同时推出针对性优惠，单周营业额就增长了28%。

    内容革新：AI当“创意助手”，让灵感不再枯竭

    “写文案写到头秃”“做设计改到崩溃”——这是传统营销人的日常痛点。内容创作不仅耗时耗力，还很考验创意灵感，而AI的出现，就像一位“不知疲倦的创意伙伴”，既能高效完成基础工作，又能激发全新的创作思路，让内容生产实现“量质齐升”。

    AIGC（生成式人工智能）的普及，让内容创作进入了“加速度时代”。从文字内容到视觉物料，AI都能轻松驾驭。文案方面，只需输入核心需求，比如“为奶茶新品写3条小红书文案，风格活泼，突出‘零卡糖’卖点”，AI在几秒内就能生成多条备选方案，还能根据不同平台调性调整语气——抖音版更接地气，朋友圈版更简洁，公众号版更具细节。某美妆品牌的文案团队借助AI工具，将单条产品文案的创作时间从2小时缩短到10分钟，同时文案的点击率提升了23%。

    在视觉创作领域，AI的表现更是让人惊艳，麦当劳的“麦麦博物馆”案例就是最好的证明。为了吸引年轻消费者，麦当劳邀请粉丝用AI技术创作“文物版”美食，原本西式的汉堡、薯条，在AI的加持下变成了青铜器质感的“传世宝”，既有“出土文物”的庄重感，又保留了麦当劳的标志性元素，搭配“麦门传家宝”的俏皮文案，瞬间在社交网络引发刷屏热潮。有网友调侃：“看完都想带着汉堡去博物馆打卡了”，这场AI主导的创意活动，让麦当劳的品牌活力指数飙升。

    AI不仅能“独立创作”，还能成为“跨界创意的桥梁”。联想集团为了打破公众对其“传统PC厂商”的固有印象，就借助AI完成了一次精彩的跨界营销。他们以绿色算力技术为灵感，联合GQ和设计师推出“不可居无竹”系列，所有视觉物料都由AIGC创作——海报中将竹制家具与中外科学家的代表作品融合，视频则把“算力”转化为具象的艺术画面，让原本抽象的科技概念变得可感可知。这次活动不仅让联想“AI基础设施领导者”的形象深入人心，相关话题在微博的阅读量还突破了2.3亿次。

    投放升级：从“广撒网”到“精准滴灌”，AI让每一分钱都花在刀刃上

    “一半的广告费用被浪费了，但不知道是哪一半”——这是营销行业流传已久的痛点。传统投放往往是“大面积覆盖”，不管用户是否感兴趣，广告都一视同仁地推送，既浪费资源，又容易引起用户反感。而AI的精准投放能力，就像“智能导航系统”，能把合适的广告在合适的时间推给合适的人，让营销费用的回报率最大化。

    AI投放的核心逻辑是“动态优化”，它不是一成不变的，而是能根据实时数据调整策略。比如某手机品牌在推广新款机型时，最初将广告投放给“20-35岁科技爱好者”这个宽泛群体，AI监测发现，其中“游戏玩家”和“摄影爱好者”的点击转化率特别高，于是自动调整投放方向，把70%的预算集中到这两个细分人群上，同时根据他们的活跃时间——游戏玩家多在晚间，摄影爱好者多在周末，精准匹配投放时段。最终，在广告预算不变的情况下，成交量提升了55%。

    对于平台方来说，AI也是提升用户体验的“利器”。我们在刷短视频或逛电商时，之所以不会被无关广告打扰，就是因为AI的“个性化推荐算法”在工作。它会根据用户的实时行为——比如划过某条广告的速度、是否点击查看详情、停留时长等，不断优化推荐模型。如果用户对某类广告明确表示反感，AI会立刻减少相关推送，既保证了广告效果，又维护了用户体验。

    运营革新：全流程自动化，AI让营销高效运转

    营销不是“一锤子买卖”，从活动策划到效果分析，再到客户维护，每个环节都需要细致的运营。AI的介入，让营销全流程实现了“自动化升级”，把营销人员从繁琐的重复工作中解放出来，专注于更有创造性的工作。

    在活动运营中，AI能实现“从策划到执行的全托管”。某电商平台的618活动中，AI全程参与——先是分析往年数据，预测出今年的热门品类是智能家居和户外装备；然后自动生成活动方案，包括满减规则、直播场次安排；活动期间，AI实时监测销量数据，当某款智能音箱销量突增时，立刻自动加大库存预警，并推送相关搭配商品的优惠信息；活动结束后，AI还生成了详细的复盘报告，指出“户外装备在三四线城市的销量增长超预期”，为下一次活动提供参考。整个过程中，人工仅需确认关键决策，运营效率提升了60%。

    客户关系管理也是AI大显身手的领域。以前客服面对海量咨询，常常忙得焦头烂额，用户还得长时间等待。现在AI智能客服能处理80%以上的常规问题，比如“订单什么时候发货”“如何申请售后”等，不仅响应时间从原来的10分钟缩短到3秒，还能通过情绪识别技术，感知用户的不满情绪，及时转接人工客服。某家电品牌的AI客服还能根据用户的购买记录，主动推送保养建议——“您的空调已使用6个月，建议进行滤网清洁”，这种贴心服务让用户满意度提升了40%，复购率也随之增长。

    生态重塑：AI让营销更公平，让增长更多元

    提到AI营销，很多人会误以为只有大企业才能玩转，其实恰恰相反，AI技术的平权化让中小企业也能享受到科技带来的红利。以前大企业凭借雄厚的资金，能垄断优质的营销资源和专业人才，而现在中小企业借助低成本的AI工具，就能完成以前需要专业团队才能做的工作，营销行业的“贫富差距”正在被缩小。

    现在市面上有很多轻量化的AI营销工具，操作简单且价格亲民。开网店的小老板，用AI工具就能生成产品主图和详情页文案；做自媒体的博主，借助AI能快速剪辑视频、配字幕；线下餐馆通过AI小程序，就能完成客户画像分析和外卖平台的活动策划。某开在社区里的花店，老板用AI工具分析外卖数据后发现，周末订花的多是年轻情侣，且偏爱“红玫瑰+满天星”的搭配，于是推出“周末情侣套餐”，还让AI生成了浪漫风格的宣传海报，结果周末订单量翻了一倍。

    AI不仅让营销更公平，还催生出了新的营销业态和职业。“AI营销师”“提示词工程师”等新兴职业应运而生，他们擅长通过精准指令让AI产出高质量的营销内容；同时，AI与元宇宙、虚拟现实等技术的结合，也创造出了全新的营销场景——某汽车品牌在元宇宙平台搭建了虚拟展厅，用户通过VR设备就能沉浸式体验新车，AI还会根据用户的体验数据推荐合适的车型配置，这种“科技感+互动性”的营销方式，吸引了大量年轻消费者关注。

    结语：AI不是取代人，而是成就更好的营销人

    有人担心AI会取代营销人，其实从麦当劳的“麦麦博物馆”到联想的“不可居无竹”，我们能发现一个共同点：AI始终是“工具”，而创意和情感才是营销的核心。AI能高效完成数据分析、文案生成等基础工作，但洞察人性的温度、把握品牌的灵魂，这些还需要营销人来实现。

    以前营销人把大量时间花在繁琐的执行上，现在AI把这些工作接手过来，让营销人能专注于创意策划、品牌沟通等更有价值的事情。就像摄影师不会因为相机的出现而失业，反而能借助相机拍出更好的作品，营销人也能借助AI，让自己的创意更精准、更有影响力。

    当AI的精准与人类的创意相结合，营销就不再是“费力不讨好”的苦差事，而是“精准触达+情感共鸣”的艺术。从“猜需求”到“懂人心”，从“盲目投放”到“精准增长”，AI正在重塑营销的每一个环节。未来，那些懂得运用AI工具、坚守创意本质的营销人，必将在这场革命中脱颖而出，让营销真正实现“让创意精准落地，让增长水到渠成”。

    专栏作家

    铭航创想，微信公众号：minghang0205，人人都是产品经理专栏作家。12年运营推广和团队管理经验，擅长用户运营、渠道运营、活动运营、产品规划、新媒体运营。

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  • 企业级AI架构的工程化落地

    企业级AI落地绝非简单的模型部署，而是一场关于确定性、合规性与稳定性的全方位战役。本文深度剖析如何在生产环境中构筑五重防御工事——从确保24×7高可用的算力冗余架构，到建立双向清洗的安全护城河；从搭建处理‘脏数据’的自动化炼油厂，到实现全链路透明的可观测性体系；再到用LLMOps对抗模型漂移。这些看似‘不性感’的工程化手段，正是AI能力转化为商业生产力的关键密码。

    在企业级AI架构中，“AI智力”离“AI能力”或者说”AI生产力”还有相当遥远的距离。

    当我们把一个在实验室里表现优异的大模型应用引入生产环境时，挑战才刚刚开始。企业需要的不是一个偶尔能写出惊艳诗句的天才，而是一个能够每天24小时、每年365天稳定运转、绝不泄密、且行为可控的工业组件。

    企业的业务流程——无论是金融风控、客户服务还是生产调度——都要求绝对的确定性，而我们手中的模型却充满了不可控的波动。工程化落地，就是要在二者之间建立一套强制性的约束体系。这套体系的存在，不是为了改变模型，而是为了在模型犯错、断连或发疯时，企业的核心业务还能够照常运转。

    以下这五个维度的防御工事，可以帮助企业将AI能力真正落地为AI生产力。

    1.高可用架构：让系统“死不了”

    为什么要强调“死不了”？因为在大模型的生态里，服务中断不是意外，而是常态。公有云大模型的API稳定性远低于传统的数据库或微服务。在算力紧张的早高峰，或者模型服务商进行热更新时，响应延迟从几百毫秒飙升到数十秒，甚至直接抛出502错误，是家常便饭。对于一个C端用户或者内部业务流来说，如果AI环节卡死，整个业务链路就会熔断。

    所谓的“让系统死不了”，是指我们要将业务的生存权，从不稳定的模型手中夺回来。”工程化”在这里构建的是一套“算力冗余与动态降级”机制。成熟的架构绝不依赖单一的模型供应商。在网关层建立毫秒级的健康监测：一旦主通道（例如GPT-4）的响应时间超过阈值，或者错误率出现抖动，流量路由器会立刻切断该连接，瞬间将请求无缝切换到备用的AWS Bedrock或Azure通道。

    更极致的生存策略是“智能降级”。当全网算力拥堵时，系统会自动判定当前任务的复杂度。如果是简单的意图识别或信息提取，直接降级由本地部署的小模型（SLM）甚至规则引擎接管。用户可能觉得回答稍微简单了一点，但绝不会看到“系统崩溃”的白屏。“死不了”的本质，是把模型的“随机性宕机”被动，转化为架构的“确定性降级”主动。

    2.安全合规护城河：让老板“不坐牢”

    这绝不是一句玩笑话。在《数据安全法》和GDPR的高压线下，企业引入大模型面临着极高的法律风险。风险来自两个方面：一是“泄密”，员工将含有PII（个人敏感信息）或商业机密的原始数据发给公有云模型，导致数据出境或被用于训练；二是“违规”，模型生成了涉及政治敏感、歧视或侵权的内容，导致企业面临监管重罚。任何一次疏忽，都可能导致企业法人承担刑事责任。

    工程化在这里的角色，不是技术员，而是“数字合规官”。我们必须在模型与用户之间，修筑一道物理阻断的安全护城河（Safety Layer）。这道护城河的核心机制是“双向清洗与物理阻断”。在请求侧，不相信任何人的自觉性。所有的Prompt在发出前，必须经过一层强制的DLP（数据防泄漏）扫描。代码会基于正则和NLP算法，精准识别并物理抹除身份证号、银行卡号、客户名单等敏感实体，将其替换为脱敏占位符。这意味着，即便模型服务商被黑客攻破，他们拿到的也只是一堆毫无价值的脱敏文本。

    在响应侧，构建“出口审查”机制。针对生成内容的合规性，系统会通过关键词库和反向审核模型进行二次校验。一旦检测到风险内容，直接在网关层拦截并替换为标准致歉语。“不坐牢”的底气，来自于我们将法律条文翻译成了死板的代码逻辑，确保没有任何一条违规数据能够穿透这层护城河。

    3.数据管道工程：解决“脏数据”问题

    AI圈有句名言：“垃圾进，垃圾出”。但在企业里，我们面对的全是垃圾。真实的业务数据不是整齐的Markdown，而是散落在扫描歪斜的PDF合同里，隐藏在格式支离破碎的PPT汇报中，甚至混杂在充满了口语和错别字的会议录音里。这些“脏数据”如果直接喂给模型，只会产生严重的幻觉和误导性结论。

    数据管道工程的核心，就是建立一座自动化的“数据炼油厂”。这是一项极其繁重且枯燥的工程。需要编写大量的ETL脚本，去处理几百种边缘格式（Edge Cases）。需要集成高精度的OCR引擎，并专门开发算法去纠正由表格线干扰导致的识别错误；我们需要编写复杂的解析器，去还原文档中的段落层级和表格逻辑，确保切片（Chunking）后的知识依然保留着上下文语义。

    除了清洗“脏”，还要解决“旧”。

    业务政策、库存数据、人员名单每时每刻都在变。工程化必须建立基于CDC（变更数据捕获）的实时同步机制。一旦业务系统的数据库发生变更，管道必须在分钟级内完成从抽取、清洗到向量化的全过程。只有解决了“脏数据”问题，AI才能从一个只会胡说八道的“人工智障”，变成一个懂业务的专家。

    4.可观测性：让运维“睡好觉”

    对于运维人员来说，最恐怖的不是系统报错，而是“静默失败”。在传统软件中，错误通常伴随着异常日志。但在AI系统中，模型可能非常自信地生成了一段完全错误的答案，或者因为死循环消耗了数千美金的Token，而HTTP状态码依然是200。面对这种黑盒，运维人员往往在用户投诉后才后知后觉，整夜失眠。

    可观测性工程的目标，就是把黑盒变成透明的玻璃房。必须建立全链路的追踪（Distributed Tracing）体系。每一个用户的提问，都会被打上唯一的Trace ID。系统会详细记录这段旅程的每一个节点：意图识别耗时多少？向量检索命中了哪几段知识？相关度打分是多少？最终Prompt的Token消耗是多少？模型的首字延迟（TTFT）是多少？

    我们将这些数据汇聚成可视化的仪表盘。运维人员不再需要猜谜，而是通过红绿灯一样的指标监控系统健康度。当Token消耗异常激增，或者回答的引用率下降时，系统会自动触发告警。让运维“睡好觉”，是因为我们把不可捉摸的“智能表现”，量化成了冷冰冰但可控的“技术指标”。

    5.LLMOps：应对“模型迭代”

    AI领域的进化速度是以周为单位的。OpenAI的一次版本更新，或者企业决定从GPT-3.5迁移到GPT-4o，都可能导致原本调教完美的Prompt突然失效，业务逻辑全面崩塌。这种“打地鼠”式的维护困境，要求我们必须引入工业级的LLMOps（大模型运维）体系。

    工程化的核心是对抗“模型漂移”。在上线前建立一道名为“黄金测试集”的关卡。这是一组包含数千个典型业务场景的标准问答对。无论是Prompt的微调，还是底层模型的更换，CI/CD流水线都会自动触发回归测试。

    系统会自动计算新旧版本在准确率、召回率、安全性上的差异。哪怕准确率只下降了0.1%，流水线也会强制熔断发布。此外，可引入灰度发布机制，新模型只允许接入1%的流量，经过真实环境的验证后，才敢全量放开。应对“模型迭代”，就是给狂奔的AI巨人穿上一件“紧身衣”，确保每一次进化都是受控的升级，而不是随机的冒险。

    6.结语

    企业级AI的落地，不是关于谁的模型更聪明，而是关于谁的架构更耐造。这五个维度——高可用、安全合规、数据管道、可观测性、LLMOps——构成了企业级AI架构的物理底座。正是这些看似笨重、枯燥、不性感的工程代码，强行将概率性的AI幻象，框定在确定性的商业现实之中。

    本文由 @沈素明 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载

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