AI时代的机会在哪:未来每家公司都会有自己的模型,软件公司99%会消失
本文作者AIGCLINK分享了对AI行业现状与未来的观察。他认为软件公司99%将消失,未来每家公司都会拥有自己的模型。他看好三个方向:RSI(递归自我改进)、垂直/产业模型(医疗、金融、工业)和具身智能(但需等待2030年)。他建议应用公司应交付结果或卖AI员工,并指出GEO和FDE将成为标配岗位。他还提醒避开通用agent、通用办公场景和法律AI,并看好出海机会。
本文作者AIGCLINK分享了对AI行业现状与未来的观察。他认为软件公司99%将消失,未来每家公司都会拥有自己的模型。他看好三个方向:RSI(递归自我改进)、垂直/产业模型(医疗、金融、工业)和具身智能(但需等待2030年)。他建议应用公司应交付结果或卖AI员工,并指出GEO和FDE将成为标配岗位。他还提醒避开通用agent、通用办公场景和法律AI,并看好出海机会。
文章提供了具体的行业观察、数据(如训练精力分配)和方向建议,观点鲜明但部分断言缺乏充分论证,实用性中等,时效性强。
文章借李录的观点,把中国过去70年每十年的国家目标比作一本账:一五计划的农民、90年代末的3000万下岗工人、入世后背房贷的中产、双减和去杠杆中的教培与地产行业,每一轮的成本都落在绑定上一轮主题的人身上。作者认为2026年新质生产力时代的出清是慢性的,标准在于你是在给社会降成本还是添摩擦,并给出四个自测信号(工作是否可被AI复现、收入来源、与AI的竞争位置、客户数)和五条本周可执行的动作:做自己的OPC、收缩负债、先卖后做、小步出海、季度技能尸检,提醒个体在时代转向前看清自己绑在哪里。
作者蒋云何分享作为出海小白从中秋上站到首日破百刀、5天累计破千刀的完整过程。文章详述了通过 Google Trends 词根法找到新词 hotel lobby ai video,用 ShipAny 模板当天上站,第二天铺长尾内页做 SEO,并抓住 ChatGPT 推荐带来的 GEO 新红利。上线10天内获得768注册、64付费,MRR达535美元。作者总结了找新词的四个判断标准、建站节奏、定价策略(主推订阅)及转化漏斗数据,强调前端流量优先、先内容后功能的新手方法论,鼓励仍在迷茫中的出海新人。
文章针对出海团队每天人工盯热搜、找选题效率低、时间滞后的痛点,介绍如何用代码和 AI 搭建一套 24 小时自动巡检的选题流水线。核心思路是抓住搜索量短时间暴增但内容供给空白的上升词红利。流水线分三层:一是围绕种子词库做周期性快照轮询并计算趋势斜率,自动发现飙升关键词;二是通过黑名单过滤、商业意图词性筛选和聚类去重,剔除娱乐八卦等噪音,保留排查解决、选型对比、资源索取类高价值需求,并附完整 AI 过滤提示词;三是接入大模型,把上升词拆解为痛点解决方案、工具选型、成本风险、可交付资源四张选题卡,实现选题自动化裂变。文中提供了两段可直接复用的详细提示词。
作者为摆脱中文社交平台低质量内容,整理了一份涵盖 9 个领域、119 位英文 X 博主的高质量关注清单,涵盖 AI(如 Karpathy、Yann LeCun、Andrew Ng、Simon Willison 等)、创业(Paul Graham、Naval、Stripe CEO 等)、SaaS 与独立开发者、出海、数字游民服务、OpenClaw、知识分享和副业。筛选标准为粉丝 5 万以上、持续活跃、内容干货、不割韭菜。作者建议每个领域挑 3-4 个关注,逐步将时间线打造为低噪音的行业情报站。数据基于 2026 年 10 月,后续持续更新。
本文是第五场GEO公开课总结,深入讲解GEO(生成式引擎优化)的效果归因与ROI计算。首先描绘国内GEO商业生态七层全景图(入口、信源、数据、技术、执行、交易、治理层)及七项核心能力的进阶方法论;随后重点分析GEO效果归因的难点:用户从AI推荐到企业交互环节存在断层。文章提出GEO转化的四个特征(直接转化、延迟效应、渠道协同、间接转化),并系统介绍10种效果标记与统计方法,包括专属电话、口令、页面、表单、Referrer识别、地域A/B测试等三类方法,帮助企业科学评估GEO投入与产出。
作者以纯小白视角复盘了如何借助AI工具从零学习SEO并优化个人网站的实战过程。他使用Codex操作Chrome安装AITDK、SiteData、Ahrefs SEO Toolbar等SEO工具,先研究海外成熟网站的流量来源,再回头检查自己的个人网站zephyr8.asia,发现文章列表链接不全、数据来源标注不清等问题,最终生成9000多字的修改文档并交给另一个Codex任务执行修复。作者总结出SEO新认知:内容先在社交平台被看见,搜索流量承接转化链路,并强调AI时代只要目标明确,就能临时组织工具、AI和执行任务补齐业务能力短板。
作者天策记录了与北哥畅聊后对AI时代个人生态位的思考:确立自媒体+线下活动+海外FDE的方向。文章阐述了AI视角下的行业逻辑——skill、agent和AI产品本质上都在为Token打工,关键是扩大应用范围卖出更多Token。作者介绍了合作的AI平台Creao,提供低成本使用顶尖大模型的机会,使其能按想象力开发产品并利用最顶尖大模型套利。作者感叹AI让00后、05后超级个体涌现,一人即一家公司,认为这是最好的时代,鼓励大家顺势而为在AI时代收获财富。后续将专注前端流量,后端承接已稳定。
本文总结了 Anthropic Applied AI 团队工程师 Kevin Bai 的 FDE 101 分享。FDE(前线部署工程师)源于 Palantir,其核心是向客户交付“结果”而非软件或咨询:工程师深入客户业务,在可复用平台上组装定制方案。FDE 与外包开发的关键区别在于必须有可复用平台。判断是否需要 FDE 有两个标准:产品技术复杂且买家非技术、具备或愿意建设可复用平台。文章还指出 2026 年 AI 使软件高度可定制、Agent 化,客户更难自行摸索产品,FDE 正从 Palantir 独有玩法变为更多软件公司需要考虑的模式。适合做 FDE 的是技术上值得信任、能直接面对客户的工程师。