干了11年大模型，

说实话，现在回头看，

很多新人还是太焦虑。

大家总问，

到底啥时候入场合适？

其实答案就在历史里。

咱们聊聊chatgpt周期的划分，

别整那些虚头巴脑的概念，

直接看钱和效率。

第一个周期，

那是2022年底到2023年初。

那时候叫“震惊期”。

我也记得，

OpenAI刚放出GPT-4，

全网都在传疯了。

那时候不懂技术的老板，

觉得AI能替掉半个公司。

结果呢？

大部分公司连API都调不通，

或者调通了也接不进业务。

这就是典型的“技术超前，应用滞后”。

很多人这时候进场，

纯属交学费。

因为那时候没有标准答案，

全是坑。

第二个周期，

大概是2023年中到2024年初。

这是“试水期”，也是chatgpt周期的划分中比较尴尬的一段。

这时候，

大家开始搞Agent，搞RAG。

听起来很高大上，

其实就是让AI去查资料，再写个总结。

我见过不少团队，

为了搞个智能客服，

花了大半年，

最后准确率还不如人工客服。

为啥？

因为数据质量太差，

脏数据喂进去，

AI吐出来的也是垃圾。

这时候入场的人，

要么是被割韭菜，

要么是真正在死磕数据治理。

后者活下来了，

前者都倒闭了。

第三个周期，

就是现在，2024年下半年往后。

这才是真正的“落地期”。

注意啊，

这不是我瞎猜，

是有数据支撑的。

根据我们内部统计，

现在能跑通ROI（投资回报率）的项目，

主要集中在三个场景：

代码辅助、营销文案生成、

还有内部知识库检索。

这三个场景，

共同点是：

容错率高，

或者能直接省钱。

比如代码辅助，

以前一个初级工程师写模块要2天，

现在用AI辅助，

半天搞定。

省下的时间干别的，

这就是实打实的利润。

再比如营销文案，

以前找个外包写100篇，

得花好几万。

现在用大模型生成，

再人工润色，

成本不到原来的十分之一。

这时候的chatgpt周期的划分，

核心不再是“炫技”，

而是“算账”。

你问我，

现在入场晚不晚？

一点都不晚。

因为早期的玩家，

很多都死在了“为了AI而AI”上。

他们搞了个很酷的功能，

但用户根本不用。

现在的机会，

藏在那些不起眼的、

能解决实际痛点的小场景里。

别想着搞个大新闻，

先想想怎么帮销售多签一单，

怎么帮客服少接一个投诉。

这才是正经事。

当然，

也有人说，

现在大模型同质化严重，

没啥壁垒了。

这话对，也不对。

模型本身确实没壁垒，

谁都能调。

但你的数据，

你的业务流程，

你的用户反馈，

这些是壁垒。

所以，

别再盯着模型参数看，

那玩意儿迭代太快，

今天第一，明天可能就第二。

你要盯的是，

你的业务里，

哪块最痛？

哪块最费钱？

哪块最重复？

把这些交给AI，

剩下的，

让人去做更有创造性的事。

最后说句实在话，

AI不会淘汰人，

但会用AI的人会淘汰不用的人。

这话虽然老套，

但绝对是真理。

别等下一个周期来了，

你才后悔没早点动手。

现在，

就是最好的时机。

哪怕只是先跑通一个小Demo，

也比在那干着急强。

毕竟，

路是一步步走出来的，

不是想出来的。

希望这篇关于chatgpt周期的划分的分享，

能帮你理清思路，

少踩几个坑。

咱们下期见。