企业官网建设流程全解析

AI开始挑战千禧年难题后，我们必须重新思考普通人的价值

最近几年，AI 在数学、编程、科研、Agent 等方向上的能力提升越来越快。

当 AI 开始不只是总结人类已经知道的知识，而是能够进行长时间推理、并行搜索、调用工具，甚至尝试解决过去只有顶尖科学家才能处理的问题时，一个越来越现实的问题摆在所有普通人面前：

如果 AI 的能力继续快速提高，普通人的价值究竟在哪里？

很多人的第一反应是：

学 AI。

但我认为，这可能只是第一层答案。

真正重要的问题不是：

我会不会使用 AI？

而是：

当 AI 本身越来越便宜、越来越普及以后，我还能控制什么？

这件事可能决定未来十年甚至二十年，一个普通人到底只是成为 AI 的使用者，还是能够真正分享到 AI 带来的生产力红利。

一、AI真正改变的，是“智力”开始规模化

过去，人类社会中最难规模化的一种资源，是：

高质量认知能力。

一个顶尖数学家只有一个大脑。

一个高级工程师一天只有 24 小时。

一个优秀咨询顾问，一次也只能分析有限数量的问题。

所以过去知识劳动之所以昂贵，本质上是因为：

高质量脑力劳动具有稀缺性。

但 AI 正在改变这个前提。

未来越来越可能出现这样的组织：

1 个负责人 + 10 个 AI Agent + 100 个 AI Agent + 1000 个 AI Agent

这些 Agent 可以同时：

• 搜集信息
• 阅读资料
• 写代码
• 做分析
• 生成方案
• 测试假设
• 检查结果
• 调用外部工具
• 执行业务流程

这意味着，人类第一次开始拥有：

可以批量复制的认知劳动。

工业革命解决的是：

肌肉规模化

计算机革命解决的是：

计算规模化

而 AI 可能正在解决：

认知劳动规模化

这会带来一个非常重要的结果：

“会思考”本身，可能逐渐不再是最稀缺的资源。

二、未来最值钱的，不一定是 AI，而是 AI 无法轻易复制的东西

如果未来模型越来越强，而且不同模型之间的能力差距逐渐缩小，那么 AI 本身会越来越像：

• 电力
• 云计算
• 数据库
• 操作系统

它仍然非常重要，但会逐渐成为一种基础设施。

这时候真正值钱的东西，会慢慢转移到 AI 的上下游。

我认为可以用一个公式概括：

长期价值 ≈ AI杠杆 × 稀缺资源 × 客户控制 × 数据沉淀 × 切换成本 × 现实世界摩擦

这几个变量，比“你会不会使用最新模型”重要得多。

三、未来长期有价值的几个方向

1. 垂直行业 AI

这是我认为普通人最值得关注的方向之一。

现在大家都可以使用大模型。

但企业真正的问题并不是：

“怎么让 AI 写一段文字？”

而是：

“怎么让 AI 真正进入我的业务？”

例如一家公司的采购流程可能是：

提出需求 ↓ 采购询价 ↓ 供应商比较 ↓ 内部审批 ↓ 合同 ↓ ERP ↓ 开票 ↓ 付款

ChatGPT 可以写采购文案。

但它不知道：

• 这家公司的审批规则
• 谁拥有最终签字权
• ERP 怎么调用
• 什么订单必须二次审批
• 什么价格需要重新询价
• 哪些供应商属于黑名单
• 哪些客户能够赊账
• 异常情况由谁负责

这些才是企业真正愿意付钱解决的问题。

所以未来大量 AI 商业价值不会产生在：

模型

而是在：

模型 + 业务流程 + 企业数据 + 系统接口 + 行业规则

也就是所谓：

AI 最后一公里。

2. AI + 现实世界

语言模型解决的是数字世界。

但现实世界仍然需要：

• 制造
• 物流
• 建筑
• 能源
• 医疗
• 维修
• 农业
• 机器人
• 传感器
• 自动化设备

未来 AI 会越来越聪明，但它想影响现实世界，仍然必须经过：

AI ↓ 传感器 ↓ 控制系统 ↓ 机器 ↓ 现实动作

因此未来很可能会出现大量新的工程岗位：

• 机器人部署
• 机器人调试
• AI 视觉改造
• 工业自动化集成
• 传感器部署
• 边缘 AI
• 智能设备维护
• AI + PLC
• AI + MES
• AI + 工业机器人

普通人并不需要自己造一个人形机器人。

真正现实的机会是：

让现有机器人和 AI 在某个具体行业里面真正工作起来。

四、未来最值钱的资源之一：数据

过去几年，很多人讨论：

谁拥有最好的模型？

但未来可能越来越需要问：

谁拥有别人拿不到的数据？

尤其是真实业务过程中自然产生的数据。

例如：

设备运行数据 交易数据 医疗数据 生产数据 故障数据 物流数据 供应链数据 用户行为数据 最终结果数据

这类数据和网上爬取的数据完全不同。

因为它来自：

真实业务。

而且很多时候无法公开获得。

未来真正强大的 AI 公司，很可能不是只有一个模型，而是形成这样的闭环：

用户 ↓ 业务 ↓ 数据 ↓ AI ↓ 提高效果 ↓ 吸引更多用户 ↓ 产生更多数据

最终形成：

数据飞轮

所以一个非常重要的原则是：

尽量进入数据自然产生的位置。

而不是单纯停留在信息搬运的位置。

五、AI越强，安全、权限和审计反而越重要

今天的 AI 主要还是：

回答问题。

但未来 Agent 会越来越多地执行真实动作。

例如：

• 发邮件
• 修改数据库
• 创建订单
• 审批流程
• 调用 API
• 操作 ERP
• 调用支付系统
• 修改代码
• 自动采购

一旦 AI 开始真正拥有执行能力，就一定会出现新的问题：

谁授权？ 谁执行？ 谁审批？ 谁负责？ 能不能撤回？ 有没有操作日志？ 出了问题怎么追责？

因此未来这些方向会越来越重要：

AI Security AI Identity AI Permissions AI Audit AI Governance AI Compliance AI Evaluation

未来企业可能会有一个非常重要的新基础设施：

AI 权限系统。

它负责规定：

哪个 Agent 可以访问什么数据 可以调用什么工具 可以花多少钱 可以执行什么动作

这是一个很可能长期存在的产业。

六、医疗、养老和高责任行业不会轻易被 AI 消灭

很多人喜欢讨论：

AI 会不会替代医生？

但这个问题其实过于简单。

AI 可以提高：

• 诊断能力
• 影像识别
• 病历生成
• 临床决策支持

但医疗还有很多无法单纯数字化的环节：

检查 采血 手术 护理 康复 设备 责任 患者管理 临床验证

真正长期有价值的位置，可能逐渐从：

写病历

转向：

诊疗决策 + 医疗设备 + 患者管理 + 真实世界数据 + 临床验证

这里有一个非常重要的规律：

越接近现实世界，AI 的替代速度通常越慢。

七、普通人真正适合占据哪些生态位？

如果不考虑极少数顶尖科学家和超级资本，我认为普通人最值得进入的是下面几类位置。

我尤其看好三个东西组合：

客户 + 工作流 + 行业数据

如果一个人或者一家公司同时掌握这三个东西，真正的护城河就开始出现了。

八、普通人最容易踩的坑：把“工具”当成“资产”

过去几年出现了非常多热门概念：

• Prompt
• RAG
• Agent
• MCP
• Multi-Agent
• AI Workflow

这些东西都很重要。

但必须认识到：

它们本质上都是工具。

今天你会 RAG。

明天模型上下文长度继续增加。

一部分 RAG 技巧可能迅速贬值。

今天你擅长 Prompt。

明天模型推理能力提高。

很多 Prompt 技巧可能直接被模型自己完成。

所以：

技术能力 ≠ 长期资产

真正能够不断积累的是：

客户 数据 业务关系 行业知识 接口 供应链 品牌 交易网络

这些才是资产。

九、判断一个 AI 方向值不值得做，我只看五个问题

第一：钱从哪里来？

谁愿意支付？ 为什么愿意支付？

第二：数据从哪里来？

数据是不是所有人都能获得？ 还是只有业务运行以后才能获得？

后一种通常更有价值。

第三：为什么客户不能直接使用 ChatGPT？

这是最重要的问题之一。

如果客户自己打开 ChatGPT 就能解决，那么这个创业项目非常危险。

第四：如果 GPT 再强 10 倍，我还剩什么？

如果答案是：

什么都不剩。

那么说明这个方向的护城河很弱。

第五：做五年以后，我控制了什么？

如果答案是：

我写了很多代码

不够。

如果答案是：

我有1000个客户

好很多。

如果答案是：

我掌握1000家公司的业务流程

更好。

如果是：

我拥有这些企业产生的数据

更强。

如果最终变成：

大量交易必须经过我的平台

那才真正开始拥有定价权。

十、普通人最现实的路线：先做服务，再占据节点

很多人创业一开始就想：

我要做一个 AI 平台。

但对于资源普通的人，我反而认为最现实的方法是：

先服务 ↓ 再产品化 ↓ 再平台化

例如你发现某个行业里有一个流程：

每家公司需要 5 个人完成

你可以先告诉企业：

这个流程我替你完成。

后台可能是：

AI + Agent + 自动化 + 少量人工兜底

一开始甚至不需要做得非常漂亮。

先拿客户。

假设逐渐服务：

5 家公司 ↓ 20 家公司 ↓ 100 家公司

你会自然获得：

客户 + 行业经验 + 流程模板 + 数据

然后再把服务产品化。

所以非常适合普通人的一条路径是：

AI 增强服务 ↓ AI 流程服务 ↓ 行业软件 ↓ 行业数据 ↓ 行业平台

十一、真正的大钱往往不在软件，而在交易

假设你做一个：

AI 采购助手。

第一阶段：

生成采购需求

价值很低。

第二阶段：

自动询价 自动比价

价值开始提高。

第三阶段：

连接 ERP 连接审批 连接合同

开始产生切换成本。

第四阶段：

积累大量真实采购价格

产生数据价值。

第五阶段：

供应商通过你获得订单

你开始拥有渠道。

第六阶段：

买家和卖家通过你完成交易

这时候你的商业模式发生了根本变化：

AI 工具 ↓ 业务流程 ↓ 数据节点 ↓ 渠道 ↓ 交易平台

真正有巨大价值的，往往是最后两层。

因为：

价值创造者不一定是利润获得者。

真正能够拿走大量利润的，通常是：

控制交易节点的人。

十二、未来普通人最危险的位置是什么？

我认为最危险的是：

只提供可以被复制的认知劳动。

例如：

• 普通内容生成
• 初级分析
• 简单网页开发
• 普通数据整理
• 基础文案
• 信息搬运
• 简单代码开发

不是说这些工作明天全部消失。

真正的问题是：

AI让这些工作的供给大幅增加 ↓ 供给增加 ↓ 价格下降 ↓ 普通人的议价能力下降

因此真正安全的位置应该逐渐向：

专业能力 + AI + 现实资源

迁移。

例如：

懂工业设备 + AI 懂医疗器械 + AI 懂供应链 + AI 懂企业财务 + AI 懂法律合规 + AI 懂机器人 + AI

而不是只把自己定义成：

AI 从业者

十三、未来最值得抢的，其实是“不可绕过性”

如果让我用一个词总结未来最重要的竞争力，我会选择：

不可绕过性。

普通人当然很难一开始建立 Visa、Google 这样的全球节点。

但是完全可以在一个很小的行业里建立：

局部不可绕过性。

例如：

这个行业的数据经过我 这个公司的 Agent 经过我 这批客户通过我寻找供应商 这个业务流程依赖我的系统

只要你能够控制一个小节点，你就开始拥有议价权。

十四、AI时代真正应该追求的升级路径

普通人的成长路线，可能需要从过去的：

提高技能 ↓ 找到更高工资的工作

升级为：

技能 ↓ 客户 ↓ 数据 ↓ 系统 ↓ 渠道 ↓ 交易 ↓ 资产

换句话说：

卖时间 ↓ 卖能力 ↓ 卖系统 ↓ 控制节点 ↓ 拥有资产

这可能是未来十几年非常重要的一条个人升级路径。

十五、结语：未来真正的差距，是谁能让 AI 为自己工作

未来 AI 很可能会越来越强。

真正需要担心的，不是：

AI 有没有价值。

而是：

AI 创造出来的巨大价值最后归谁？

模型层的利润可能被少数巨头争夺。

芯片高度集中。

云计算高度集中。

普通人很难正面和这些巨头竞争。

但是现实世界中仍然存在数百万个高度碎片化的行业节点：

医院 工厂 供应链 采购 物流 维修 教育 养老 法律 财务 跨境贸易

这些地方仍然需要大量：

行业理解 + 客户关系 + 系统集成 + 数据 + 责任 + 现实执行

所以普通人真正值得选择的路线，并不是：

成为一个会使用 AI 的人。

而应该逐渐变成：

找到一个真实行业，用 AI 吃掉其中一个高价值流程，然后不断向数据、客户、渠道和交易上游移动。

最终最好的状态不是：

我会使用这个时代最先进的 AI

而是：

这个时代最先进的 AI 正在替我经营 我所控制的客户、数据和业务节点

这两种人的财富结果，未来可能会差几个数量级。

AI 时代真正值得争夺的，可能从来都不是：

谁最会用 AI。

而是：

谁能让大量 AI，为自己控制的资产和系统工作。