前几篇文章写的是大模型本身以及垂域中的系统型超级应用（AI Agent类），这些机会很大，不管你是真的做得来大模型，还是能做得了某个行业的系统型超级应用，成功者最终都会是这个时代的成功者。

是什么样子的时代性成功呢？

如果大模型持续上行，那在AI通用大模型上的成功者估计规模会超过我们过去总说的BAT，甚至大10倍。因为它覆盖的深度和广度都更大，所以中心节点的价值注定更大。而对于基于垂域大模型解决行业问题的人，如果在企业上真的抗住了就是SAP，在国防上抗住了就是Palantir，每个大行业中都有类似的机会。

当年在互联网行至中局的时候，创业者中有个隐晦的共识：你不要讲你能做成BAT了，因为没人信，大家会觉得你都是扯淡。但在这个时间点如果人工智能真的在技术上能持续上行，那事情就正相反，这是个一切都会重来的原点。

主要的坏消息是这和绝大多数人不想干，AI越发展，相关度越差。腾讯有大概10万人，100个腾讯也才要1000万人，AI上再造个腾讯规模的公司可能只要十分之一的人。

那对没学过模型的人有没有和AI相关的机会呢？

还真有。

AI基础设施的成熟其实打开了一个可以称之为“AI个体户”的窗口。一句话总结就是：做大领域更像是干抖音的，但不要忘记了抖音崛起的同时，MCN和某些主播也是同步崛起的。技术上这也可以看成面向小领域的AI Agent。

那AI浪潮下，到底什么会扮演抖音的角色（不是OpenAI）？MCN和主播类的AI个体户又潜在会是什么样的形态呢？

回答这个问题，我们需要先考虑下AI的终局（现在基本可以看成互联网的终局）。

AI最终生态会和互联网一样么？

假如人工智能的技术能够再往下顺利迭代几次，GPT5和GPT6每往下再走一步都有3.5到4的提高，那整个生态会变成什么样？

这问题很关键，有终局，过程就大致可以猜测。

到现在为止的互联网生态是这样的：

先是切分系统方和应用方。正常的模式是应用方要向系统方“纳税”，比如苹果收30%。系统方需要再细分成产品方、供应链等，这些和这次要说的主题比较远，不展开。

在应用方里面有两种看着类似本质不同的“作物”。

极少一部分应用进行平台模式的套娃式发展。在淘宝上就是商家和用户，抖音则是主播用户等。有的还可以往下套，比如MCN和主播。盈利模式还是和纳税差不多，但形式会更多样化，比如买广告或者流量等。可以讲从套娃模式的角度看生态就是分成比例。

绝大多数应用做不成平台，就是单纯工具，比如剪辑工具、会议工具、文档工具等。这些工具没法以一种“税”的形式构建收入。它们要收服务费或者授权费，这在国内跑的并不顺利。我们经常说的SaaS在这里，国内SaaS领域并不比AI好到那去。

AI生态会和这个一样么？

肯定不完全一样，但可以参照。

在智能的价值密度中我们提到，互联网基本上是对产业进行横切，所以才总有互联网+，总有双边平台模式（横切必然产生双边）。

AI则是打深井式纵向挖掘，不管多大场景，AI需要把那个场景从头到尾整合完才能创造价值。比如做招聘的数字员工，如果不能把招聘全场景完全覆盖，这个数字员工就不创造超于正常员工的价值。这是一条指数曲线，产品的价值在跨过某个阈值才会一下子翻上去。

（这是我观察得来，但基本意思就是AI类系统应用有一个拐点，跨过去它的应用价值会指数翻翻，跨不过去就会在那儿爬着，chatGPT就这样，这点没怎么见人说，先做个猜想放这儿）

对互联网，我们会说互联网+，因为互联网相对各个行业是个外在的东西。所以要加，但AI不行，除了极特殊的领域，没有AI+。AI生下来大多时候必须是领域本身的一部分，否则相当于打井不出水，会渴死做对应产品的人。

所以AI除了通用大模型等极少数提供方有共通性，剩下的就是一口一口井，大多不是收税的模式，而更像互联网生态下的工具的超级化。系统型超级应用也会有两边，可以看成是平台，但关键的是生态整体上不是，系统、应用这一层被弱化了（后面说为什么）。

这些井纵着看是：有的地儿地下水多，有的地儿少，有的地儿好开采，有的地儿不好开采。价值密度不同。

（那层多厚会碰到多少砂石全和选的在那儿打井有关。）

那这横着看是什么？

横着看是井的长尾曲线，但比原来的应用商店更长，因为AI覆盖的范围更广。

经典长尾曲线

长尾曲线最头部是通用大模型以及配套的生态，次一级是垂直领域（教育、税务、国防等）的系统型超级应用，尾部会甩开大量人工智能的新应用（剪辑、数字宠物等）。

总结下，这种生态与互联网不同的是因为必须是考虑智能价值密度的纵向切割。AI应用会打穿虚拟、物理和现实，没有统治性的应用商店，回归一种更为开放的生态。不是说APP形式会变没，而是说这只是一部分，对于Midjourney来说APP也有用，但显然不如抖音那么关键。抖音没了APP就死了，chatGPT可是在成立很多年后才推出的APP​。对于互联网时代的应用APP是本体，但对于AI应用，​APP是壳。

屁胡的机会

上图中甩出的更长的尾巴就是屁胡的机会。

那这里具体对应什么呢？

首先是在AI新应用因为通用性，会长的那那都是。

大的如法律、税务、这些还是需要垂域大模型，需要较大团队作战，会在长尾曲线的中部的就不说了。

小的通常来讲就是个人和企业需要新智能注入的工具。这就是长尾曲线里的东西，上图里的NicheMarket。它可以很小比如视频图像工具、比如教育生活类工具等（《人工智能》电影里那会说话的小熊其实也是这类）。

多大不关键，关键是：

第一要真的解决没人解决的也切实存在的问题。

真看这些点还是要回到个人的需求。人的需求理论上AI可以新满足很多也创造很多，但不可能就给个chatGPT，然后就什么都满足了。

前两天看到篇文章叫：那些你不知道的AI产品，正在海外闷声赚大钱，里面列的个人视频剪辑类工具正好跨越了AI到最后场景的价值壁垒。这本质就是面向企业做了好多年没好使的SaaS，但注入了AI的要素，变成面向企业和个人了。他们的点小，矿不深。快点挖，在这个时间点还是有机会的。

这种情况历史上曾经发生过。

在Windows刚出来互联网刚刚兴起的岁月里，曾经出现过一个名为共享软件的产品品类。张小龙在微信之前做的Foxmail细说起来就是共享软件的一员。但那个时代最有名的还不是他，而是一个叫周亦的哥们，这哥们之所以有名是因为它做了一个特别小的产品，名叫MP3 CD Maker。这产品就是把CD转成MP3，然后每个月赚几万美金，买了宝马车，这可是20多年前。

现在还活下来仍然被很多人使用的是压缩工具WinRAR等有限几个，很多都已经消失无踪迹了。

现在AI让这事换了个样子重来了。

没有应用商店，没有操作系统的束缚，互联网就是你的核心渠道，你要做的东西，是包含了算法、系统的AI应用。

这就是屁胡的机会。

为什么可以这样

首先要感谢开源。否则为了干出一个现在这种应用，几个人不可能干动。井打这么深，其实是相当费钱的。

开源相当于把打井工具给免费了。一共需要5米的井。它给你先打出3米。你剩下的是整好你的眼光，看那里容易出水，然后使劲磕下。

为了写这篇文章，也为了体验现在的模型在端上到底能跑成什么样子。我试了StableDiffusion。我架构思路还可以，操练细节实在不是我擅长的，但即使这样花了半天就跑起来了，虽然因为电脑比较破，跑的慢，但还是给我画了一张还行的猫出来。

我本地做出的图

这意味着什么？

这意味着通用的文生图这个级别的功能已经被大幅折叠，变成积木块，成本变成一个人一天了。类似的功能从网站后台管理到运维服务器管理在开源上还有很多。真正做好一个小的产品，核心技能变成很好的粘合技能。

其次就是通用大模型提供的机会。一共五米的井，开源给干了三米，剩下两米里你还不要完全自己整。编程这活它能给你干个大半。非常多的基础编程工作，你真不需要自己做了，但要有底子能看明白，让人工智能帮你干活，你至少得能说清楚到底需要它干啥吧。

最后是整个互联网让流量、支付等一系列基础设施变的更成熟使用成本更低。

整合成本降低后，剩下考验的都是眼光，不要干大而全的，而是在某个点上有着切实的刚需。不管有什么机会，产品打不准，沙漠里打井也是白费。

这是产品经理的真机会也是大考。

否则在流量成本很贵的今天，是算不过来账的。这事的峰值，现在看是Midjourney，它们自己做模型，再有特色，商业规模就做的很大，更多的人未必能如此，但机会一样有的。

回到我们最头上和抖音的对比，你会发现在这种模式下，上面说的几个：开源、通用大模型、互联网基础设施扮演了抖音的角色，每个这类产品开发商就是MCN或者主播。基于公共基础设施来构建极其长尾的产品，而不需要平台方，这是个有趣的事。

新组织模式

这类事，人力资本比现金资本重要。纯粹算算也就需要2~3个人已经可以撬动一个小产品。有产品有研发别的可以都折叠掉，正经的合伙模式。可以按照过去的融资模式找个天使，占个比例然后大家一起分钱。过去的投资目的很多时候是赚股份出让的钱，在这个上不行了。或者就OpenAI那样约定个退出的优先权，赚钱的时候大比例优先给投资方，然后到一定额度投资方就退了。剩下的人继续赚后面的钱。从组织的稳定性上这种小团队最适合的是郭德纲于谦模式，赚钱就平分。

更关键的是这时候对人的要求发生了变化。

过去大分工体系下，需要的切块后的专业，现在则需要综合上的专业。

综合的塑形能力变关键了

现在是每个方块都有了，需要能基于方块的原材料干出最后的圆或者其它什么形状。

这个转换是Midjourney一共才十几个人年收入近亿美金背后最应该被挖掘的启示。此前干成这样的是Instgram。

在AI崛起的时候的打井的模式忌讳人多。

潜在风险

长尾区域的高频抖动导致这类产品未必能作为长久的事业。当年成功的共享软件很多，但一直留下来的其实并不多。典型的我们还记得的是什么呢？除了上面提到的Winrar.rar。（八卦下，翟欣欣事件的男主其实是做这类产品的）

这是什么情况呢？

第一个很多长尾上的点会被相关的给吞掉，过去pdf转换是个很赚钱的独立工具后来很多工具都提供了这个功能。这是吞噬。

其次是同一个位置很多时候不会有那么多。每个点太小，数字空间里很难并立很多产品。有个小的软件叫Notepad++比较成功，但类似的其它的估计就没剩下什么了。

这反向决定了策略。

要极为灵活，快速行动，差不多了能卖就卖了。不要在不能贪婪的时候贪婪。

个体上机会会波动，但整体上持续周期可能比想的长。

这条高频波动的长尾，会在漫长的时间里不停的归并重组，但要到稳态还需要较长时间，主要是因为AI的影响更为深远。可见的范围里不就还有区块链和元宇宙呢么？那部分和AI的连接会给这个领域注入持续的动力。

小结

把这条路走通的人很像当年的个体户，一个人或者很少几个人就完成了商业闭环。我以前提过一个说法叫宏观问题微观求解，大意是说宏观困境往往需要在微观做出新的突破并逐渐改变。如果这种屁胡真的足够多，那就会改变就业的形态，也许就可以在底层培养一种昂扬向上的种子吧。​最后要说的是：我这是做自上往下看，做趋势说明，真做的话你赚钱不会给我，赔了也不要骂我...（哈哈哈）

这篇说的是长尾尾部的情况，往上回溯相关部分的文章参见：

AI Agent：大模型与场景间的价值之桥，但不适合当纯技术看

和这类产品有点相关的参见：

为什么没技术难度的数字化干成了九死一生？AI加入后呢？

数字员工，饭碗的终结者还是饭碗的创造者？

创业者的窘境：从人力资本到四维实体，有点哲学...

从教育到就业，AI大模型到真产生影响还有多远

给世界求个解：OpenAI的Sam Altman为什么干世界币？