王福强
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分享关于 AI 的 7 个 KeeNotes
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原文中文，约900字，阅读约需2分钟。
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内容提要
文章讨论了AI在不同场景中的应用，强调可控迭代和群体智能的重要性，指出AI的底层机制为统计与概率，分析新旧事物的替代关系，并选择合适的商业模式，最后强调数据库和协议的关键作用。
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关键要点
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toC的80%长尾非标场景适合AI和Vibe Coding，但ToB更需要可控迭代。
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共性问题适合问AI，体现了群体智能，AI的底层机制是统计和概率。
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建造新的事物和毁灭旧的事物是AI发展的过程，类似于战争中的武器与基础设施的关系。
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所有的商业模式同时存在，选择适合自己的生意至关重要。
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最好的模型值得硬件专有化，盈利场景的模型更为重要。
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MCP和CLI工具的使用变得越来越重要，以充分利用Agents的能力。
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在vibe时代，数据库和协议的定义是最关键的，不能马虎。
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延伸问答
AI在toC和toB场景中的应用有什么不同？
toC的80%长尾非标场景适合AI和Vibe Coding，而toB更需要可控迭代。
什么是群体智能在AI中的体现？
群体智能体现在共性问题上，AI可以帮助找到许多人都无法解决的问题的答案。
AI的发展过程与战争有什么相似之处？
AI的发展过程类似于战争中的武器与基础设施的关系，既有建造新的事物，也有毁灭旧的事物。
选择商业模式时需要考虑哪些因素？
选择适合自己的商业模式至关重要，需考虑竞争力和市场胜率。
为什么最好的模型需要硬件专有化？
最好的模型值得硬件专有化，因为它们在盈利场景中更为重要。
在vibe时代，数据库和协议的重要性是什么？
在vibe时代，数据库和协议的定义是最关键的，不能马虎。
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