分享关于 AI 的 7 个 KeeNotes
王福强
2026-02-24
1
toC的80%长尾非标场景，其实挺适合AI和Vibe Coding的，但ToB可能很多场景更需要的是”可控迭代”。
提效自然需要，但假如没法可控迭代，那么效率崩塌也是会提前的挺快的。
其实，今天的AI，很多时候干得其实就是上一个代际多维表格干得事情，解决那永远的低频、非标的80%场景，只不过这些场景会随着环境因素而有所改变，或者纯粹是再做一遍。
2
共性问题问AI是比较match的场景
比如一个问题我搞不定， 很多人也会搞不定， 但搞定的人是怎么做到的？ 问问AI就找到了答案
其实，这就是群体智能（swarm intelligence）的体现， 因为AI现在的底层机理，其实就是统计和概率
3
建造新的，毁灭旧的
就跟战争一样
打造武器毁灭基础设施
战后再打造生产工具，舍弃旧的武器
总有build，只是板块轮动罢了
嗯，我说的是AI， 也可以泛化。
4
即使你build x for agents, 做了2A业务, 也不意味着build x for people的生意就没人做了, 所有的ToB/ToG/ToV/ToC/ToA生意,都是同时存在的,只是看哪种更适合你,哪种你更有竞争力,哪种你的胜率更大.
只选择适合你的生意!
其它生意, 即使你干了,也不一定能在市场竞争中胜过竞争对手.
5
最好的模型才值得硬件专有化
其次才是适合你盈利场景的模型
单纯17000 tokens/ 每秒
看这很爽
但llama除了开始的启蒙
早就没人用了吧？
6
为了充分利用Agents的能力， 现在MCP和CLI工具成了香饽饽。
AI Agents Make CLI Great Again
7
vibe时代， 数据库和协议定义，依然是最紧要最马虎不得的地方！！！
开天窗，拉认知，订阅「福报」，即刻拥有自己的全模态人工智能。
