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OpenAI

API和开发者平台负责人Sherwin分享了一些关于AI应用的机会。

他的观点带有“模型即产品”派的鲜明底色，但作为几乎被所有AI初创公司集成过的产品负责人，他的视角是值得讨论的：

• 基于今天的模型去构建AI产品，很难保持领先
• 模型将完成“长时任务”，围绕这种能力做的产品将显著进步
• 业内严重低估了知识工作以外的机会（业务流程自动化），因为这些任务不像coding那么酷，所以很少被讨论
• AI产品开发如果盲目听从用户意见，很容易被带偏

模型会把你搭建的外围架构

“一口吃掉”

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2022年ChatGPT刚推出的时候，模型还很原始，需要大量产品架构、开发者工具去引导模型，比如Agent框架、向量数据库等。

但随着模型变得越来越强，很多当年的架构直接就不再需要了。

我们已经亲眼看到：Agent框架的重要性在下降。

曾经被认为必不可少的向量库，也不再是唯一方案。

模型变强后，更优的方案是简化逻辑、信任模型、给它基础搜索工具即可，不一定需要向量库，直接连文件系统都行。

哪怕今天流行的基于文件的skills、上下文管理，未来也可能过时。

开发者不能盲目听从用户

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用户往往困在局部最优里。

如果盲目听从，他们会想要更好的向量库、更好的框架，开发者容易被带偏。

AI行业一直在变，它永远是个移动靶。

模型在快速进化，开发者必须重新思考正确的抽象层和工具。

AI产品核心建议：为模型的未来构建，而不是现在

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OpenAI内部有人经常说：“现在的模型，永远是未来最差的版本。

”

Sherwin见过很多成功的创业公司，他们的产品是为理想中的模型能力设计的。

今天的模型可能只能实现80%，但随着模型升级，比如从GPT-3到GPT-4、再到后续版本，产品会瞬间被

“解锁”，直接变得极其优秀。

如果你假设模型能力静止不变，你做出来的东西从一开始就落后了。

所以，他强烈建议创业者一定要为模型未来的方向构建，而不是围绕今天的智能能力构建。

那API、平台、模型在接下来1年会走向哪里？

长时任务

+

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Sherwin认为至少2个方向会有突破：

• 模型能够连贯完成的任务时长将大幅提升
• 音频与语音变得更原生、更核心

今天的产品大多只针对几分钟级的交互优化，前沿模型已经能在50%情况下完成数小时级的软件工程任务。

但他预测未来1年，模型能稳定完成数小时级的连贯任务，甚至可能达到6小时。

围绕这种能力做的AI应用将会完全不同。

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这里我想插入一个a16z分享过的案例——Harvey。

它服务的法律工作者本身高度依赖推理逻辑，在大模型推理能力提升后，Harvey的用户使用时长翻了好几倍。

这就是模型能力提升自然“解锁”AI应用体验的典例。

Lovable也分享过：“很多时候我们的产品进步不是因为自己，而是模型进步了”。

被严重低估的机会：业务流程自动化

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我对Sherwin分享的一条行业“茧房”深以为然：硅谷习惯的工作是开放式知识工作，而真正支撑全球经济的大量工作是业务流程。

他的区分很清晰：

• 软件工程：开放式、探索式、不可重复
• 业务流程：重复、标准化、有明确

  SOP

客服、运营、公用事业、流程工单……

全世界大部分工作都属于后者。

用AI去改造这些高确定性、可重复、和企业数据深度绑定的流程，机会巨大，可能比软件工程领域还要大。

只是因为它不像写代码那么酷，所以很少被讨论。

​最后

我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术更迭而跃迁的案例。

那些率先拥抱

的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。

我整理出这套

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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？

人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。

从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。

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/>智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。

AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。

麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。

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资料包有什么？

①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

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AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

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③学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

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④各大厂大模型面试题目详解

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⑤

这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE

Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。

目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。

这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

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智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。

学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

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