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那天在這一輪機會的第三部分里，我講千分之一， 百分之一，十分之一。

有讀者留言問我，他不是傳統(tǒng)人力密集型的老板，能不能抓住那個百分之一？

當然能，太能了。

我這兩天散步的時候，還在后悔，后悔什么事兒呢？

后悔自己打小就體育逃課，我這輩子最悔的就這事兒，如果小時候體育不逃課，我現(xiàn)在還處在當打之年。

說不定還能再奮斗二十年。

但實際上我35歲之后就沒出過差，40歲之后就沒熬過夜，我的體能早已跟不上意識。

不過后悔是沒用的，有些事兒，是天性。我小時候最討厭的就是音樂和體育，一上課就頭疼。

那時候人怎么會想這么遠呢？

所以很多事情是命，就像我年輕的時候，總在想，如果我早生十年就好了。

早生十年，我在計算機行業(yè)里，會走得更遠。

現(xiàn)在我又在想，如果我晚生十年就好了，如果我晚生十年，我能趕上AI這波。

很多事兒，也不在于非要你學(xué)的是什么，更重要的是，你年輕，有心氣兒，有體力，你就能沖。

你像我當年本科讀研都是信電系，我實習(xí)期間不會C很正常，因為就本科時學(xué)過一門課。

人家都是本科計算機的，碩士軟件的，就我一直是信電的，我讀研時學(xué)的是芯片設(shè)計，是VHDL。

即便如此，我也很快的，在幾個月的時間內(nèi)，就超越了他們那些學(xué)軟件的，成為一個內(nèi)核工程師。

所以對我來講，就是跨行。

我在芯片企業(yè)做了三年之后，去甲方，也是幾個月后就負責(zé)大網(wǎng)。

我此前對這個并不熟悉，對各種頭端設(shè)備也是第一次接觸。但我也是從頭學(xué)，幾個月內(nèi)就連升三級。

然后就召集一群500強供應(yīng)商的架構(gòu)師們制定全網(wǎng)規(guī)范。

接著我就去創(chuàng)業(yè)了，做的是服務(wù)器，又是陌生的產(chǎn)品，第一代產(chǎn)品出來之前，研發(fā)一直我負責(zé)。

而后我又去負責(zé)市場，還是全陌生的。

所以假如讓我年輕十歲，我就會去轉(zhuǎn)行做AI了，十年前的我的精力，是可以應(yīng)對這樣的轉(zhuǎn)行的。

因為此前，在20多歲，到30多歲的十年里，我經(jīng)歷過很多次，從全陌生，到快速掌握。

每次也都只要幾個月。

而且當下AI領(lǐng)域里表現(xiàn)出的機會，和我20年前所一直從事的，骨子里的規(guī)則，是一模一樣的。

我畢業(yè)后的出道第一戰(zhàn)，就是用新的軟件架構(gòu)，取代傳統(tǒng)的架構(gòu)。

用我們過去的話說，用5個架構(gòu)師，加幾十個配寄存器的初級驅(qū)動工程師，加幾十個調(diào)應(yīng)用接口的技術(shù)支持工程師，就可以抵得上過去舊的軟件架構(gòu)下，上千個成熟的軟件工程師。

這就是新架構(gòu)的商業(yè)價值。

我們當年就用這個來打動老板，我告訴你，你只需要雇更少的人，知識面更窄的人，就可以完成更多的工作，而且更穩(wěn)定。

我正是因為抓住這個需求，才得以畢業(yè)三年做了架構(gòu)師。

我打的第二仗，是在甲方。

我告訴甲方，我們可以重塑大網(wǎng)規(guī)范，讓那些供應(yīng)商的價值降低。

就像裝修一樣，從我們依賴裝修公司，到我們可以直接調(diào)用泥工，木工，電工，把全包變成包清工。

這樣我們可以極大地壓縮供應(yīng)商，讓利潤歸于甲方。

我做了這件事，所以我才能在大集團里，幾個月內(nèi)連升三級。

再過一年，我去創(chuàng)業(yè)，我做的事情也一樣，我希望廢掉那些個終端，因為我發(fā)現(xiàn)很多人買了設(shè)備，但都閑置。

我希望算力能夠集中到頭端。

可惜沒做成。

但這個思路一以貫之，從來沒變過。那就是，只要你能用更少的人，做更多的事，你肯定能賺到錢。

我們當年AI是沒有突破的，所以做任何類似這樣的提高效能的工作，門檻都很高，變數(shù)都很大。

而今天有了AI，這一代年輕的創(chuàng)業(yè)者，真幸福。

如果我能年輕個十歲，你給我足夠的精力，讓我從草根開始，那我就會選擇做AI流程簡化。

比如醫(yī)療領(lǐng)域，法律領(lǐng)域，金融領(lǐng)域，過去有大量的文本工作，數(shù)據(jù)工作，賬目工作，是需要人來處理的。

這種集中的，垂直的領(lǐng)域，用AI去做，是非常適合草根創(chuàng)業(yè)的。

因為你的收費模式特別清晰。

人家過去要雇傭幾百個專業(yè)的財會，幾百個律師，集中工作幾個月，報價幾千萬的項目。

你可能一個創(chuàng)業(yè)小團隊，幾個人，用AI，幾天就處理完了。

那你一個項目，收費收個幾百萬，很合理吧？

你給人家老板節(jié)省了90%的成本呀。

這里面的關(guān)鍵點就三條：

數(shù)據(jù)的隱私化（你的AI是小模型，本地部署，因為涉及人家企業(yè)的商業(yè)機密）。

服務(wù)的定制化，以及準確率。

準確是一切這類生意的重點。

我當年自己做程序化交易的時候，有一個很簡單的事情卡了我?guī)讉€月，就是圖像識別。

我想讓程序去抓烏龍指，我發(fā)現(xiàn)對數(shù)字的判斷不能做到100%。

這是很奇怪的，當時我還在計算機行業(yè)內(nèi)，我就找收購我們公司的那家集團的CTO聊天。

他手下正好有個那個年代做人臉識別的團隊，也是，怎么做都只有99%的成功率。

我讓他把核心技術(shù)人員介紹給我，幫我干了個私活，替我去解決我私下程序化交易過程中，圖像識別準確率的問題。

我是個碼農(nóng)出身的，所有的程序到頭來都是這個問題，AI也不例外。

它會出錯。

其實人也會出錯，人長期大量識別數(shù)字也會出錯，問題是，人出錯了可以背鍋。

程序出錯了，沒人替它背鍋，這就是為啥我們要提高精度。

保安認錯了人，可以罰他，人臉識別程序認錯了人，你找不到背鍋的。

所以這個問題是關(guān)鍵，其實解決方法也很簡單，就是通過算法優(yōu)化，你讓你能賠得起就行了。

賺得大于賠的，就是賺的。

而且AI領(lǐng)域里還不比交易，交易是一錘子買賣，沒有二次確認的機會，所以識別錯誤很麻煩。

但給律所，金融系統(tǒng)，醫(yī)院處理數(shù)據(jù)則不同，你可以二次，三次復(fù)核，這就使得出錯率，極大的降低。

所以這種生意是很有前途的，我相信再過十年，你去看，這個市面上，會冒出很多年輕人的新公司。

這就是為啥我那天在第三部分里面講，百分之一有機會，十分之一也有機會。

其實百分之一的機會，還真的未必屬于當下的那些傳統(tǒng)公司。

這個道理就像你今天回想，互聯(lián)網(wǎng)到來時，最有機會的應(yīng)該是那些傳統(tǒng)的線下門店。

因為他們渠道通暢，業(yè)務(wù)嫻熟，只要做個網(wǎng)站，搬個家就成。

但實際上呢？他們很多都被淘汰了。反倒是一些當時的年輕人，發(fā)了財。

今天和90年代，很相似。

很多時候，先發(fā)是一種成本，后發(fā)才是優(yōu)勢。就像大英帝國，蒸汽機部署下去了，內(nèi)燃機來了，你想改都難。

反倒是那些一無所有的，輕裝前進。
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