趣你的AI

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这里是一个——敢说、不装、不开滤镜的 AI 真实世界。 我们的想法很简单：从用户视角出发，揭秘前沿 AI 行业的真实现状。 我们希望用每一次的声音对话，把复杂的 AI 世界，讲成普通人也能听懂的生活知识。 该吐槽我们就吐槽，该揭秘我们就揭秘——不兜圈子、不端着、不当技术说教。

Episodes

  1. APR 15

    热点快报 | AI的三重代价：更弱的你，更野的黑产，更危险的现实

    当算力成本压顶、监管滞后、风险外溢，AI行业正在从“普惠工具”，转向“能力分层” 本期热点： Anthropic 被曝悄悄下调模型思考深度，付费用户也开始用上“降智版”； AI灰产全面爆发，9.9元即可绕过审核，生成违规内容门槛被极度压低； Sam Altman 遭遇现实世界袭击，AI争议从线上走向线下。

    3 min

  2. APR 10

    话题讨论 | AI带来的效率红利，你觉得你能分到多少？

    OpenAI在Intelligence Age愿景下，推动“AI效率分红”概念，提出生产力提升应转化为员工福利，执行四天工作制试点。当AI开始真正帮企业赚钱，一个更现实的问题出现了：这些效率提升带来的红利，究竟该归谁？ 本期我们从三个关键变化出发： AI Agent进入规模化部署 OpenAI提出的“AI效率分红” 企业AI ROI逐渐跑通一起拆解一个正在发生的趋势—— 当一周工作32小时成为可能，它是福利，还是新的博弈起点？当AI能完成80%的工作，你的价值，又该如何被重新定价？

    8 min

  3. MAR 31

    热点快报 | DeepSeek跌落神坛？从对标GPT到逐渐失声，到底经历了啥？

    在快速迭代的AI时代，一次领先只是入场券，持续进化才是生存条件。 时间线： 00:56 DeepSeek的“盛世时刻” 02:43 为什么“突然冷了”？ 06:32 DeepSeek翻盘的潜在机会点 07:43 本期小结 本期聊什么从DeepSeek“现象级爆火”到“讨论度下降”的转变，拆解其当初为何能改写行业叙事，以及为什么在短时间内被市场“重新定价”。 核心看点 DeepSeek爆火逻辑拆解 DeepSeek降温本质原因 DeepSeek翻盘路径判断

    9 min

  4. MAR 26

    热点快报 | 当 Token（词元） 写入offer，人类的价值会被重新定价吗？

    Token 成为AI时代的新型货币? 我们正在进入一个一切按“智能消耗”计价的时代。 【时间线】 00:10 消耗的真实资源——Token 02:13 AI计费逻辑的改变 00:00 从“技术单位”，到“新型货币”？ 【本期聊什么】 Token（词元）正在从技术单位，演变为AI时代的核心资源单位，甚至具备“货币属性”。 【核心看点】 计费逻辑变化：AI正在从“卖工具”，变成“卖智能本身” 资源属性显现：Token不再只是技术单位，而是成本与效率的核心指标 生产关系变化：Token开始影响企业成本、员工效率，甚至薪酬结构

    6 min

  5. MAR 23

    热点快报 | 大厂“养虾大战”正式开打，飞书vs字节vs阿里vs腾讯？

    从小龙虾OpenClaw爆发，到大厂集体布局AI Agent，这场“养虾大战”背后，是一场关于入口、算力与生态的三层博弈，下一代超级入口正在重写。 时间线： 01:02 什么是养虾 02:13 养虾战争经过 04:46 大厂在用龙虾竞争什么 07:48 普通人的好处 本期聊什么 当AI从“会聊天”进化到“能干活”，一场围绕AI Agent（小龙虾）的入口争夺战正在快速展开。微信、飞书、字节、阿里几乎同时下场，从个人到企业全面布局。本期从“养虾”出发，带你看清这场大战是如何打响的，以及它背后真正争夺的是什么 核心看点 微信、字节、阿里、飞书分别在打什么牌 从入口、算力到生态，大厂真正争夺的三层逻辑

    9 min

  6. MAR 20

    热点快报 | 芯片博弈到AI 手机，人人都能拥有钢铁侠同款贾维斯？

    当手机开始向“贾维斯”靠近，AI 正在从芯片到终端，重写我们的使用方式。 时间线： 01:06 AI芯片博弈 02:33 AI手机形态 05:01 本期小结 本期聊什么这期我们聚焦两个正在发生的关键变化： 上游：AI芯片博弈，正在决定谁能持续发展AI 下游：AI手机形态，正在改变AI进入日常生活的方式核心看点 英伟达“合规芯片”背后，释放了什么信号？ 手机，会不会从工具变成你的“代理人”？

    5 min

  7. MAR 16

    热点快报 | 315曝光的GEO投毒，到底是什么？

    当 AI 开始“读网页”，品牌开始了另一种竞争。 时间线： 01:12 什么是GEO？ 02:49 为什么会出现GEO优化产业？ 04:40 GEO“投毒”的发生及危害 06:16 企业应该如何正确做GEO？ 大家好，欢迎收听趣你的AI。我是欢欢，你的 AI 前沿观察小助手。 今天我们聊一个，最近因为 315 被很多人第一次听说的词：GEO 。 今年的中国中央电视台315晚会 曝光了一个新型灰产——GEO投毒。 简单来说，它是这样一种操作： 一些公司通过批量制造AI算法偏爱的内容文章，让AI在回答问题的时候，优先引用这些信息。 听起来有点抽象，我们举个很简单的例子。 假设今天你问 AI ：“帮我推荐补水的化妆品” AI 在生成答案的时候，会去互联网上抓取资料，然后总结成一段看起来很理性的回答。 但问题是如果互联网上90%的内容，都是某些机构批量生成的假内容呢？ 那 AI 很可能会把这些内容当作真实信息，然后一本正经地整理给你。 从用户角度看，好像是 AI 在帮你做分析、做总结。但实际上，这些答案，很可能早就被设计好了。 在聊GEO投毒之前，我们先搞清楚一个新概念：GEO。 GEO的全称是：Generative Engine Optimization。 可以理解为：生成式引擎优化。 听起来有点拗口对吧？那我们换一个更熟悉的词：搜索引擎优化，SEO 过去二十年，互联网的流量逻辑其实非常简单： 用户搜索问题 ，搜索引擎给出链接，用户点击网页。 比如你在浏览器里搜索：“哪个手机比较好？” “哪个基金收益高？” 你会看到一页搜索结果。企业如果想获得更多曝光，就需要做一件事：让自己排在更前面。 于是SEO 就诞生了。很多公司会通过优化网页结构、关键词、内容等方式，让自己的页面更容易被搜索引擎推荐。 简单说：SEO的目标，是让人看到你的网页。 但随着 AI 的出现，这个逻辑正在发生变化。 越来越多用户开始直接问 AI。像ChatGPT、Kimi、豆包这样的工具，会把互联网上的信息整合起来，直接给你一个总结。 于是问题来了：AI 的答案，是从哪里来的？ 答案其实很简单：AI 会从互联网上抓取大量内容，分析、总结，然后生成回答。 也就是说——如果某些信息在网上：数量足够多、看起来足够专业、分布在不同网站，AI 就有可能把这些内容当作事实来源。 于是GEO这个概念就出现了。它的目标其实只有一句话：让 AI 在回答问题的时候，更容易引用你的信息。 当 AI 成为信息入口之后，各大品牌很快意识到一件事：过去我们争的是 搜索排名。 未来我们争的，可能是：AI 的答案。 如果用户不再点击网页，而是直接问 AI：“哪个品牌好？” 那企业最希望发生的事情就是：AI 的回答里出现自己的名字。 于是，一个新的衍生产业开始出现：GEO优化。 简单理解，它就是专门帮企业优化 AI 信息曝光的服务。 目前市场上的GEO服务，大致可以分为三类。 第一类：内容型 这是最常见的一种方式。逻辑很简单：生产大量结构化内容。 比如：行业科普文章、产品问答、技术解释、场景案例 这些内容通常会写成一种特别适合 AI 理解的结构：问题 + 回答。 比如：“什么是某某技术？”“某某产品有什么优势？” 因为这种结构特别容易被 AI 抓取。 所以很多GEO 公司，其实本质上就是：AI 内容工厂。 第二类：媒体型 相比普通网页，AI 在生成答案时，其实更喜欢引用：新闻媒体、行业平台、专业机构。 因为这些来源看起来更权威。所以有一些 GEO服务，其实更接近公关传播。 比如：媒体报道、行业采访、专家观点、技术解读。 当这些内容出现在媒体上之后， AI 在回答问题时，就更有可能引用它们。 第三类：数据型 AI 其实非常喜欢引用数据。 比如：行业报告、研究数据、白皮书、统计信息。 如果一个公司发布了很多研究报告，AI 在回答行业问题时，就很容易把这些数据当作参考来源。 所以很多企业现在开始发布各种：年度报告、趋势报告、技术白皮书。其实背后也有 G E O 的逻辑。 当一个新的流量入口出现时，一定会有人想办法操控它。 于是，GEO从一些灰色操作开始出现。 某些机构开始批量生成夸大文章、制造大量虚假评测、批量发布负面信息等等。这些行为表面上看也是G E O。 但实际上已经变成了信息操控。 通过不断向互联网 定向“喂养”内容， 让 AI 学到某种特定的叙事。 最终的结果就是当用户提问时，AI 很可能会给出他们想要的答案。 这就是所谓的GEO投毒。 很多人听到这里可能会觉得：这不就是换一种方式做广告吗？其实不是。 广告的问题是：用户知道你在广告。 但 GEO 投毒的问题是：用户以为 AI 在说真话。 这带来了三个风险。 第一，是AI 的可信度下降。 AI 最大的价值，就是帮助用户快速理解复杂信息。但如果用户逐渐发现：AI 的答案其实是被操控的， 那 AI 的信任基础就会被削弱。 第二，是品牌攻击。GEO 不仅可以推广品牌，也可以 制造负面信息。如果有人批量发布负面内容， 并让这些内容成为 AI 的参考来源，当用户搜索某个品牌时，AI 可能就会帮你 传播负面。 第三，是互联网信息污染。 过去几年，大家已经在讨论一个问题：互联网正在被 内容农场 填满。而 AI 的出现，让内容农场的效率更高了。 如果没有约束，未来互联网可能会出现大量：只为 AI 生成，而不是为人类阅读的内容。 其实从某种程度上说，GEO 的发展，很像当年的 SEO。 在搜索引擎刚兴起的时候，SEO 也经历过一段非常混乱的时期。 比如关键词堆砌、内容农场、黑帽优化。但随着算法升级，真正能够长期留下来的，还是高质量内容。 G E O 其实也是一样。真正有效的 GEO，并不是短时间制造大量内容，而是一种长期的信息建设。 企业想要正确地做好GEO，本质上离不开三件事。 第一：建立权威信息源。如果企业拥有完整的公开知识体系，AI 在抓取信息时，就更容易引用它。 第二：被高质量媒体引用。AI 在生成答案时，通常更信任媒体和专业平台。 第三：做结构化内容。AI 特别容易理解问答内容、概念解释、行业科普。 这些内容既对用户有价值，也更容易被 AI 提取。 315 曝光的GEO投毒，其实只是一个开始。 它提醒我们一件事当 AI 成为信息入口之后，品牌竞争正在进入一个新的阶段。 过去企业争夺的是搜索排名。未来企业争夺的是AI 的答案。 当越来越多的人开始直接向 AI 提问，一个新的问题也随之出现：AI 是怎么看你的？ 而这个问题，很可能会决定很多企业未来的品牌位置。

    8 min

  8. JAN 6

    01.2025年AI产品赚钱了吗？

    2025年被称作「AI应用元年」 大家都在喊：风口来了。AI颠覆未来，商业前景似乎一片光明！ 然而，在这场声势浩大的淘金热中，一个最根本的问题却常常被喧嚣所掩盖： 一年过去了，谁在靠AI赚钱？ 有人说AI时代和移动互联网时代完全不同，AI产品越好用，亏钱越多。 有人说AI公司几乎不盈利，「卖铲子」的AI自媒体却挣得盆满钵满。 真相到底是什么？本期节目，我们邀请到两位身处一线、日夜奋战的AI创业者进了深度对谈，他们带着伤疤和成果而来： 一位是00后创业者范国豪，他曾因高昂的算力成本被迫关停了拥有10多万用户的产品； 另一位是趣丸千音产品与商业化负责人邢瑞琪，她成功让产品从交付工具到交付结果，逐渐探索商业化路径。 如果你也关心：AI 离赚钱还有多远？现在是不是一个好时机？ 希望这一期，能给你一些更接近真相的答案。 主持人｜张怡，Tensor Studio投资经理 嘉宾｜范国豪，01Agent创始人，wteam成员CEO 嘉宾｜邢瑞琪，趣丸千音产品及商业化负责人 时间线 02:35 AI产品用户付费意愿现状及改变 06:33 AI时代和移动互联网时代商业化完全不同 14:32 AI产品不适合“规模换收入”，创业者更有机会 18:04 通用大模型VS垂类模型，最终向哪边倾斜 25:02 大厂2025年的AI商业化路径走得顺利吗？ 28:14 当下AI产品存在哪些变现模式

    34 min
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