AI大模型开始狂癫：普通人怎么在泡沫里捡漏？-outao 严选

说真的，最近这半年，我感觉整个行业都疯了。不是那种兴奋的发疯，是那种焦虑到极点，然后开始乱挥拳头的癫狂。

我是老陈，在大模型这行摸爬滚打了9年。从最早还在用传统NLP模型的时候，到现在看着各种基座模型一天一个样。今天咱们不聊那些高大上的技术参数，也不扯什么AGI什么时候到来，那些太虚。我就聊聊，当AI大模型开始狂癫的时候，咱们普通打工人，或者小老板，到底该咋办？

上周我去见个做电商的朋友，老张。他是个实在人，以前做淘宝的，现在转型做私域。他拉着我的手，眼睛通红，说：“老陈，我完了。我花了20万买了个所谓的‘AI智能客服系统’，结果呢？那玩意儿比我招的实习生还笨。客户问‘衣服起球吗’，它回‘亲，这是关于纺织品的科学问题，请查阅相关文献’。我差点没把电脑砸了。”

你看，这就是现状。资本在狂飙，技术在迭代，但落地的时候，全是坑。AI大模型开始狂癫，体现在哪里？体现在到处都是“赋能”，到处都是“重构”，但最后交付的东西，往往是一堆垃圾代码加一个华丽的PPT。

我有个数据，虽然不敢说是绝对权威，但据我观察，市面上号称“AI驱动”的SaaS产品，至少有60%的核心功能，其实就是套了个ChatGPT的壳，后端逻辑还是几年前的老一套。为什么？因为真正懂大模型微调、懂RAG（检索增强生成）落地的人，太少了。大多数公司都在赌，赌下一个风口，赌自己能赶上末班车。

那咱们普通人，该怎么在这波狂癫里，不被卷死，反而能捡点漏？

第一步，别急着买工具，先清理你的数据。

很多老板一上来就问：“老陈，给我装个大模型。”我说，你先把你的文档整理好。你那些乱七八糟的PDF、Excel、甚至微信聊天记录，如果不清洗，喂给大模型，它吐出来的就是垃圾。就像你给米其林厨师一堆烂菜叶，他做不出大餐。老张那个案例，就是因为他没整理好产品知识库，导致AI回答全是幻觉。

第二步，从小场景切入，别搞大平台。

别一上来就想做个“AI智能助手”，那玩意儿太烧钱，也没必要。先找个痛点。比如，你是做法律服务的，能不能让AI帮你整理过往案例，生成简单的合同初稿？你是做HR的，能不能让AI帮你从简历里提取关键词，做初步筛选？小场景，数据好控，效果容易验证。一旦验证成功，再扩大。

第三步，保持怀疑，人工复核是必须的。

记住，现在的AI大模型开始狂癫，意味着错误率也在升高。它会产生幻觉，会一本正经地胡说八道。所以，任何AI生成的内容，必须经过人工复核。别偷懒，别相信“全自动”。在关键业务上，人永远要比机器靠谱。

我见过太多人，因为盲目信任AI，导致给客户发了错误的报价单，最后赔了底掉。所以，心态要稳。AI是工具，不是神。它再厉害，也是个只会概率预测的统计模型。

最后，我想说，AI大模型开始狂癫，其实是好事。泡沫破裂后，留下的才是真金白银。咱们要做的，不是去追那个泡沫，而是看清泡沫下的真相。

别被那些PPT吓住，别被那些融资新闻晃眼。回到业务本身，回到用户痛点本身。用AI去解决实际问题，而不是为了用AI而用AI。