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,20250920 18:22:52 吴志行 043

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在现代社会,我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展,我们获取信息的渠道越来越多,速度也越来越快。然而,这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反,信息的泛滥往往导致我们难以集中注意力,从而影响我们的思考和决策能力。 首先,信息过载会导致我们的注意力分散。在面对大量的信息时,我们很难专注于某一个特定的主题或问题。这种分散的注意力会降低我们的工作效率,因为我们需要不断地在不同的信息之间切换,这会消耗我们的认知资源。此外,信息过载还会导致我们的认知负荷过重,使我们难以处理和理解复杂的信息。 其次,信息过载会影响我们的决策能力。在面对大量的信息时,我们很难做出明智的决策,因为我们很难评估哪些信息是重要的,哪些信息是不重要的。这种不确定性会导致我们犹豫不决,甚至做出错误的决策。此外,信息过载还会导致我们过度依赖信息,从而忽视我们的直觉和经验。 然而,我们可以通过一些方法来应对信息过载的问题。首先,我们可以学会筛选信息,只关注对我们来说最重要的信息。这需要我们明确自己的目标和需求,以便我们能够识别出对我们有价值的信息。其次,我们可以学会管理我们的注意力,避免在不重要的信息上浪费时间和精力。这需要我们培养自律和自控能力,以便我们能够专注于我们的目标和任务。 最后,我们可以学会利用技术来帮助我们处理信息。例如,我们可以使用信息过滤工具来筛选出对我们有价值的信息,或者使用信息管理工具来组织和存储我们的信息。这些工具可以帮助我们更有效地处理信息,从而提高我们的工作效率和决策能力。 总之,信息过载是一个普遍存在的问题,它会影响我们的注意力和决策能力。然而,我们可以通过筛选信息、管理注意力和利用技术来应对这个问题。通过这些方法,我们可以更好地处理信息,从而提高我们的工作效率和决策能力。在信息爆炸的时代,保持清晰的头脑和专注的态度,是我们每个人都需要努力的方向。

今年春节,现象级大模型 DeepSeekR1 横空出世,给国产 "AI 六小龙 " 上了重要一课。这六家国内明星级的 AI 创业公司——智谱、MiniMax、月之暗面、阶跃星辰、百川智能、零一万物——曾被寄希望成为中国的 OpenAI,却在 2025 年经历了一系列创投圈常见的起落沉浮:产品停运、核心团队特别是技术派人才流失、融资几乎中断等等。从起高楼的风光无限到十字路口的进退两难,这六家国产大模型独角兽在各自的发展轨迹中,面临过相似的困境,也犯过普遍性的错误。文 /Nico 混沌商业研究团队产品同质化严重,商业化路径不清晰如果要总结 AI 六小龙的产品轨迹,关键词可能是 " 产品焦虑 " 和 " 昙花一现 "。据统计,六小龙在过去两年推出了数十款 AI 应用,不少在短短几个月内悄然退场。这些应用有的是出于跟风内卷,在没有进行充分用户调研的前提下就仓促上线。其中,虚拟陪伴、聊天 + 搜索、效率工具等领域的产品死亡率最高。阶跃星辰旗下的 AI 社交工具 " 冒泡鸭 ",上线时曾被寄予厚望,然而,由于 DAU 打不过头部的星野,不到一年便以并入公司旗下另一款对话产品 " 跃问 " 告终。有虚拟陪伴应用的玩家表示,这类产品上线迅速、下线更迅速,不要对它们的角色投入过多感情。C 端产品普遍同质化严重、缺乏长期的生命力。大同小异的聊天机器人、写作助手和搜索工具不仅浪费了宝贵的研发资源,也让用户产生了审美疲劳。而 B 端市场则被大厂占据,六小龙的商业化变现之路艰难。以放弃 AGI 转向医疗 AI 垂直场景的公司百川智能为例,虽然战略调整本身是冲着商业化去的,但华为、阿里健康、腾讯医疗等巨头拥有强大的生态系统和资源,百川作为新入局的玩家在资源和渠道上都不占优势。战略摇摆的代价李开复创办的零一万物,旗下的出海办公效率工具 PopAI 一度表现十分亮眼:上线九个月产品 ROI 接近 1,一年内做到了千万用户,高峰期年度经常性收入近千万美元,完全可以为公司造血。然而,零一万物却在 Kimi 在国内出圈爆红后紧急转向,跟风仓促上线了 PopAi 的国内版——相当同质化的 AI 工作平台 " 万知 "。结果是,PopAi 的人力和资源被万知抽走,但万知的表现却远不及预期,在 Kimi 已经占据国内用户心智的情况下,用户增长乏力,上线仅三个月便草草下线。万知的失利,伴随着零一万物的核心成员 " 阿姨 " 谷雪梅、PopAi 的产品负责人曹大鹏离职。从 2023 年底到 2025 年中,零一万物的核心技术骨干流失频繁,造成公司军心不稳、元气大伤。技术壁垒不足,领先优势被迅速抹平2023 年,AI 六小龙依靠先发红利在市场占得先机。但当 DeepSeek 用不到 600 万美元的极低成本训练出可以媲美 OpenAI-o1 能力的大模型,不仅改变了行业的游戏规则,也给开发闭源模型的公司带来极大的压力。同时,大厂的入局也加速了技术壁垒的瓦解。众所周知,大模型是一个烧钱的领域,而阿里的通义千问和字节的豆包等产品,不仅在技术能力上不落下风,在资源和生态建设方面更是远超创业公司可以投入的水平。六小龙踩过的坑,能为后来者提供宝贵的经验。1. 清晰的战略导向,"AI 一天,人间一年 ",但保持战略定力远重要于追逐热点。在开源和闭源之间反复横跳、在 B 端和 C 端之间摇摆不定,在战略层面时而想要 all in,时而想全面开花,不仅会浪费时间和资源,还会造成团队的分裂。2. 用户体验胜过参数,对于用户来说,最重要的不是模型的排名和跑分,而是产品是否能解决实际问题。3. 技术与商业的平衡,AI 六小龙的某些团队由技术派主导,埋头开发忽视用户调研和触达;某些砸钱买量,但产品功能和用户体验未能跟上。未来的 AI 创业者需要在技术指标与产品落地、实现商业化之间找到平衡。结 语不过,即使 AI 六小龙遭遇了严重的考验,根据 Artificial Analysis 的最新排名,在阿里的 Qwen3 235B 2507、DeepSeak V3.1   稳居全球大模型智力指数第一梯队之外,三小龙近几个月上线的 GLM-4.5、MiniMax M1-80k 和 Kimi K2 依旧稳稳占据第二梯队的三个位置。是继续留在 AGI 的牌桌上,还是转向应用和其他垂直赛道?国产大模型赛道可能无法同时容纳六家独角兽同时做大做强,但 " 百模大战 " 硝烟散尽后,经历过失败和反思再出发的幸存者,或许能在新的赛道走得更远。
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