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最近，隨著 GPT 的出現，各種產品層出不窮。工程師、產品經理和投資人們都不可避免地感到焦慮。我已經不止一次（包括我自己 lol）看到推特上有人發起投票問周圍的人是否焦慮。總結起來的話，一部分焦慮感來自於產品同質化嚴重，沒有什麼產品能夠產生有效的護城河；一部分來自 AI 能一下子把很多需要多年積累的經驗、知識、技能的行業推平。
有兩類我認為比較典型的心態：
- 一類是程序員（或者是人類絕大多數職業）要被全部代替
- 另一類The End of Front-End Development。大體意思是，歷史上出現若干次，這次也不例外，未來依然會出現。
作為一個保守的樂觀主義者，大體上我面對任何境遇都『選擇』相信未來會更好，但是在選擇相信之前會盡力把情況往壞處想（樂觀的怂逼。。。？？LOL）。而這裡探討一下如果真的如此灰暗，作為個體，有沒有什麼應對方法。
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我在寫這篇文章的時候自己的想法也是推倒重來好幾次，因為自己的思維也在一次次的推演中被重塑。現在穩定下來的認知是這樣的。
觀點 1 - AI 領域小團隊沒有議價能力，沒有護城河，也不要再去追求護城河了#
我的判斷比較主觀，雖然不至於嚴重到如下圖的反應，但也是比較灰暗的：小型 AI 團隊（後來者）幾乎不可能獲得任何傳統意義上的護城河（技術，品牌，規模，渠道，生態）
護城河就是議價能力。護城河建立需要一些自增強反饋迴路，也就是所謂馬太效應來積累優勢：有了用戶，有了數據，就有更好的算法，提供更好的服務，帶來更多用戶。對於一個 AI 產品，自增強反饋來自於與下面三項的組合：數據，算法或者 pipeline，用戶體驗。與之相對應的，對於小型 AI 創業項目而言，機會來自於
- 整合大型技術公司缺乏的多種信息源，產生額外的專有數據。
- 針對特定 niche 的算法或者 pipeline
- 針對特定 niche 的用戶體驗
但是，通用 AGI 時代，這些機會還會存在嗎？
- 隨著 AGI 的出現，整合信息源由原先 labor intense 的工作變成了插件式的一鍵整合，對於大型公司比如 OpenAI，他們幾乎可以 0 邊際成本去整合多種數據源
- 而如果大公司有這樣的快速整合能力，小公司也就不會有機會產生足夠的額外專有數據（就算有，可能也只能積累幾個星期的量，完全不夠。）
爭議比較大的可能是針對特定 niche 的算法，流程，用戶體驗到底有多大競爭力。
我個人的觀點是：短期內 niche 是有一定的機會，長期看這就好像是『AI 畫不好手』這樣的問題一樣，是很快會被解決的問題。就好像你的團隊花了很大精力把 “畫手” 的問題解決的很好，並且在幾個月的時間內非常受歡迎，隨著新的開源工具或者論文或者大模型的出爐，這些壁壘瞬間就被推平了。
也就是說，『niche』本身的存在周期就會被大幅縮減，如果把自己的護城河依賴於某個 niche，就好像當年很多 iOS 的第三方 app 功能，一但官方出來了相應的功能，你自己辛辛苦苦搭建起來的『護城河』會瞬間崩塌。如果說當年從第三方開始做，到官方上場還有若干年的生存期，強 AI 時代這個周期很可能會被壓縮到幾個月甚至只有幾周。
結論就是小公司根本沒有機會去積累護城河，所以幹脆放棄，想想其他辦法好了。
觀點 2 - 如果 AI 是杠杆，『連接』的價值會被這個杠杆極端放大#
這一點其實一點也不新鮮，甚至是有些老生常談了 —— 在沒有互聯網的時代，平均每個人一輩子接觸的人也不過幾百。互聯網時代任何一個人每天從眼前劃過的人都不止這個數。在推薦算法的加持下，有的人能夠每天都被推送到上百萬自己不認識的人面前。
比如直播購物的網紅。人們購買某件產品，不會衝著公司或者牌子，而是會衝著是這個人做的去購買。其實這個趨勢已經能在過去幾年電商主播大行其道中看出來 —— 人們不會在意買的東西是什麼牌子，會在意是從誰那裡買的。
當然，只是單純的連接，價值的半衰期是很短的，就好像過氣網紅一樣，不穩定輸出價值的話，即便有大量連接，也都是無效鏈接。比較有效的方式是平衡價值產出和連接規模，一個成功案例是著名 digital nomad，indie developer @levelsio，目前有 26 萬推特粉絲和將近百萬美元年收入，而這一切都來自於他自己一個人的不斷更新和投入。
其實推特上很多人都多 levelsio 不屑一顧甚至嗤之以鼻，覺得他不過是仗著自己 follower 多，所以一旦做出了什麼產品，一旦上市立刻能產生網絡效應，而他的技術水平和產品質量不過是平平。這對於很多其他的個人開發者是非常不公平的 —— 因為 levelsio 這樣的人說 “你不需要一個團隊，你只需要一台電腦，一個 idea，然後去快速迭代試錯就行。” 是非常沒有說服力的 —— 你試試不要用自己三十萬粉的 twitter 做推廣試試看。然而這就是我想表達的觀點：有一個三十萬粉，可以快速觸發網絡效應的渠道，和你選擇的技術棧，自動化部署等技術問題是一樣重要，甚至在初期是更重要。
所以請一定要建立連接：連接！連接！不擇手段地連接！
觀點 3 - 不進則退#
之前在和一個 Facebook 的資深工程師聊天的時候，他的一個觀點我很不認同。他認為他想要找到的最好的 business 就是那種可以躺著數錢的業務。在當時看來，facebook 的社交網，谷歌的搜索都算得上是這樣的業務。然而大家也都看到了，現在谷歌連前 founders 都被拉回進入紅色警戒狀態。未來就是一個你必須永遠精進，永不停歇的修煉過程。這對於崇尚終身學習的大家來說，其實並不是一件很難接受的事情，但是對於上面提到的這位工程師，如果我告訴他 —— 不，你不可能找到一件事情讓你一輩子衣食無憂，家裡有礦也不行，他可能會非常抗拒。
即便如上文提到的 levelsio，他在一個人做出能帶來百萬年收入的產品後，並沒有停止腳步，而是不斷推出新的產品，不斷嘗試 PMF（Product-market-fit）。對這種人而言，可能短暫的停下腳步做 reflection （比如他有個很不錯的反思就是為什麼他只能做到十萬到百萬規模，而類似的產品 Lensa 能做到數千萬規模），但是不可能躺在過去的光輝裡，因為那樣太無趣了。
🤗結論#
公司、產品時代不復存在，未來是超級個體時代 —— 這些超級個體個人能力超強，也是強大的組織者以及人和人之間的關鍵連接節點，同時也不屑於在任何已有的成績上停留。
對於我自己的行動指南，就是在事情不可挽回（所謂不可挽回，就是任何人的差距被放大到如此之大，以至於任何努力都是白費力氣）之前（可能是 5~10 年），不斷地產出價值，不斷增長自己的連接數，時間窗口真的很短了！
參考文章#
- https://www.sohu.com/a/200109713_268656
- 這篇文章討論了小型初創公司如何通過建立強大的 “護城河” 或獨特優勢來獲得數據優勢，並與更大、更成熟的公司競爭。文章還強調了數據網絡的重要性，以及人工智能如何帶來一種新型的 “數據網絡效應”。隨著公司的用戶增加，他們收集更多的數據來訓練和優化算法，從而提高產品質量並吸引更多的客戶提供更多的數據，創建一個自我增強的反饋循環。擁有更多數據的公司也可以吸引頂級人才，從而帶來更多的數據和增長。
- https://twitter.com/BodenRing8964/status/1643782751647326208?s=20
- 這篇推雖然有些情緒化，但是思路是一致的。
- https://www.joshwcomeau.com/blog/the-end-of-frontend-development/