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2026搞笑诺贝尔奖揭晓：有人研究蟑螂奶

Sat, 05 Sep 2026 10:28:03 +0800

一年一度的搞笑诺贝尔奖又来了。

2026年搞笑诺贝尔奖近日揭晓，今年已经是第36届。和真正的诺贝尔奖不一样，因为它奖励的不是那些高大上的科学成果，而是一些看起来特别离谱，但仔细想想又有点道理的研究。

今年的获奖项目，同样让人看不懂。

有人研究蟑螂奶，有人研究怎么擤鼻涕，还有人直接把1000条内裤埋进土里……

你没看错，都是正儿八经的科学研究。

先说最离谱的：蟑螂奶

今年化学奖研究的是一种特殊的蟑螂。

这种蟑螂可以给幼虫提供一种类似“奶”的营养物质，研究人员发现，这种物质的能量密度非常高。

于是问题来了：

蟑螂居然也能产“奶”?

当然，科学家研究这个，并不是准备让大家以后喝蟑螂奶。

而是想研究其中的蛋白质和营养成分，看看未来有没有其他用途。

只能说，科学家的脑洞，有时候确实比普通人大。

普通人看到蟑螂：赶紧跑。

科学家看到蟑螂：等一下，这玩意居然还能产奶?

1000条内裤，被埋进了土里

今年土壤科学奖也非常有意思。

研究人员把1000条棉质内裤埋到了不同国家的土壤里，过一段时间再挖出来。

为什么?

因为棉布会被土壤里的微生物分解，而内裤的分解程度，可以帮助研究人员判断土壤中的微生物活跃程度。

换句话说：内裤烂得越快，可能说明土壤里的微生物越活跃。

所以以后有人问你怎么判断土壤好不好，你可以告诉他：“埋条内裤试试。”

当然，这只是科学研究，普通人就别真的去埋了。

连擤鼻涕都有科学

今年医学奖研究的东西更加接地气：

怎么擤鼻涕。

研究人员甚至从空气动力学角度，研究擤鼻涕过程中空气和压力的变化。

我们平时擤鼻涕，基本就是拿纸一擦。

没想到几十年前就已经有人认真研究：到底应该怎么擤，空气是怎么流动的。

这就是搞笑诺贝尔奖最有意思的地方。

你觉得毫无意义的问题，可能真的有人愿意花几年时间研究。

小便池为什么总是溅水?

今年物理学奖，则研究了公共厕所里的一个老大难问题：

小便的时候，为什么总有水溅出来?

研究人员通过研究液体撞击小便池之后产生的飞溅现象，还设计了更加不容易溅水的小便池。

这事看起来有点搞笑，但其实挺实用。

毕竟公共厕所里，谁都不喜欢踩一脚不知道是什么的水。

还有人研究蛇为什么咬人

生物学奖也很刺激。

研究人员研究了毒蛇在什么情况下更容易发动攻击，比如蛇的年龄、天气以及受到外界刺激等。

最有意思的是，为了研究蛇为什么会咬人，研究人员还需要对蛇进行一定程度的刺激。

这时候只能说：

为了科学，是真的拼。

普通人遇到蛇，第一反应是跑。

科学家遇到蛇，第一反应可能是：“先别跑，我还没研究完。”

为什么婴儿闻起来更舒服?

还有研究人员专门研究了人的嗅觉。

他们发现，人们普遍更喜欢婴儿身上的气味，而对于青少年的体味，评价就没有那么高。

甚至还有研究去分析动物之间类似“接吻”的行为，以及为什么人有时候会喜欢朋友对自己的敌人不友好。

看起来一个比一个奇怪。

但这恰恰就是搞笑诺贝尔奖的特点。

搞笑的背后，其实还是科学

很多人看到这些新闻，第一反应都是：这也能研究?

但搞笑诺贝尔奖真正有意思的地方，其实不是搞笑，而是它让我们重新看了一眼“科学研究”这件事情。

科学并不一定非得研究宇宙、黑洞、癌症或者人工智能。

一个小便池、一条内裤、一只蟑螂，甚至我们每天都会做的擤鼻涕，都可能成为研究对象。

有些研究最后可能没有什么实际用途，但有些看似奇怪的研究，却真的解决了生活中的问题。

所以搞笑诺贝尔奖一直有一句话：先让人发笑，再让人思考。

我觉得这句话，可能就是这个奖存在这么多年，而且每年都能引起关注的原因。

毕竟很多时候，真正有意思的科学问题，往往就是从一句：

“这东西到底为什么会这样?”开始的。

库克退休了，他给苹果留下了什么？

Tue, 01 Sep 2026 14:33:31 +0800

8月31日，是库克担任苹果CEO的最后一天。

从9月1日开始，苹果正式进入“特努斯时代”，51岁的硬件工程老将约翰·特努斯接任CEO，库克则转任执行董事长。

很多人可能觉得，库克这15年最大的贡献，就是把苹果卖得更贵了。

其实还真不只是这样。

2011年，库克接替乔布斯的时候，苹果已经是一家非常牛的公司。当时苹果年营收大约1080亿美元，市值约3500亿美元。

而到了现在，苹果年营收已经超过4160亿美元，市值一度突破5万亿美元，活跃设备超过25亿台。

更夸张的是，苹果现在一个季度的营收，就已经超过库克刚接任CEO时苹果一整年的营收，这就是库克最厉害的地方。

他没有复制乔布斯，而是把苹果变成了一台巨大的商业机器。

库克上任之后，苹果推出了Apple Watch、AirPods、Vision Pro等新品。

但真正赚钱的，其实是另一件事——服务。

Apple Music、iCloud、Apple TV+、Apple Pay、App Store广告等业务，一个个被做起来。

2011年，苹果服务业务一年收入只有94亿美元，而到了2025财年，服务业务已经超过1000亿美元。现在苹果拥有约15亿个付费订阅。

以前大家买苹果，是买一部iPhone，现在买了苹果设备以后，还会继续给苹果交钱，这就是库克改变苹果最重要的一件事。

还有一个容易被忽略的成绩，就是供应链和芯片。

库克本身就是供应链出身，他没有乔布斯那种“改变世界”的个人光环，但他特别擅长把一家公司运营到极致。

后来苹果又开始自己设计芯片，从Intel转向Apple Silicon，让Mac的性能和功耗都有了明显提升，也让苹果进一步掌握了核心技术。

所以：

如果说乔布斯解决的是：“苹果应该做什么产品?”
那么库克解决的其实是：“怎么把这些产品卖到全世界，而且每年还能赚更多的钱?”

这也是为什么库克虽然经常被批评“创新不如乔布斯”，但资本市场依然给了他非常高的评价。

从2011年库克接任CEO到现在，苹果市值从约3500亿美元增长到数万亿美元，苹果股东累计回报也远远跑赢大盘。苹果官方数据显示，截至2025年底，库克任期内苹果累计股东回报约增长2162%。

所以，库克的15年，可以简单总结成一句话：

乔布斯把苹果从一家伟大的公司变成了一个伟大的品牌，而库克把这个品牌变成了一台全球最大的商业机器。

现在库克要退到幕后了。

接下来苹果真正要面对的问题，也不是库克能不能继续赚钱，而是特努斯能不能解决一个所有人都在问的问题：

AI时代的苹果，下一款真正能改变世界的产品，到底在哪里?

这可能才是库克留给苹果最大的考题。

车里藏着的，可能才是普通人的真实生活

Sat, 29 Aug 2026 11:06:09 +0800

最近，我越来越喜欢在坐滴滴的时候，和司机师傅聊几句。

有时候聊工作，有时候聊孩子，有时候聊生意，也有时候什么都不聊，就听他们说说自己的生活。

短短十几分钟，其实很难真正了解一个人。

但很奇怪，坐得多了以后，你会慢慢发现：

很多正在发生的社会变化，其实都藏在一辆辆网约车里。

我印象最深的，是遇到过三个完全不同的司机。

第一个，是一位女司机

那天我上车的时候，她这一单已经快到交接班时间了。

本来只是随口聊了几句，后来才知道，她开的车是租来的。

家里有三个孩子，两个女儿，一个儿子，大女儿已经上初中了。

现在一家人的主要收入，基本靠她跑滴滴。

她老公前段时间失业了，只能偶尔在外面打点零工。

说这些的时候，她的语气特别平静。

没有抱怨，也没有诉苦。

她只是很普通地说着家里的情况，就像在讲今天的天气一样。

但不知道为什么，我听完心里挺不是滋味。

因为你能感觉出来，她已经没有太多精力去想什么“未来规划”了。

她现在最重要的事情，就是把今天过完，把今天的钱挣到。

至于明天、下个月、明年怎么样，只能以后再说。

有时候，成年人最大的无奈就是：

不是不想规划未来，而是眼下的生活，已经占满了全部精力。

第二个，是一位男司机

这个司机给我的第一印象，是特别着急。

车开得比较快，红灯刚变绿就往前冲。

一路上还不停念叨，情绪明显有点急躁。

后来聊起来才发现，他真正焦虑的事情其实很简单：

现在跑一单赚的钱太少了。

油钱、平台抽成、车辆成本算下来，一天跑十几个小时，也没有想象中那么赚钱。

跑慢了，收入不够。

休息一下，又舍不得。

于是只能不断接单，不断赶路。

那一刻我突然觉得，很多时候，一个人的脾气变差、耐心变少，并不一定是因为这个人本身变了。

可能只是因为：

生活留给他的余地越来越小了。

当一个人每天都在计算今天还能赚多少钱、这个月还差多少钱的时候，他很难真正放松下来。

车在路上跑，人其实也一直处在一种被生活追着跑的状态。

第三个司机，我到现在都记得

那天接我的，是一辆宝马X5。

车里还坐着一个孩子，看起来司机并不是专门跑网约车的。

我当时还开玩笑说：

“你这车跑一单，油钱都不一定够吧?”

大哥笑了笑，说孩子正好要送，顺路接一单，多少能摊一点油费。

本来我以为他就是偶尔跑跑。

没想到聊到后面，他告诉我，自己有一家小公司。

只是这几年生意一直不太好做，业务量下降得厉害。

所以能省一点是一点。

听到这里，我突然有点感慨。

以前我们总觉得，一个人开着宝马、自己开公司，应该已经属于“过得不错”的那一类人了。

但真正聊下来才发现：

有些人的压力，只是没有写在脸上。

有人为房租发愁。

有人为孩子的学费发愁。

有人为下个月的订单发愁。

还有人表面上依然体面，背地里却在想办法减少每一笔不必要的开支。

生活不会因为你开的是宝马，就自动变得轻松。

三个司机，三种生活

这三个司机，完全是三种不同的状态。

一个在养家。

一个在赶单。

一个在想办法让自己的生意继续撑下去。

但他们身上，又有一个非常相似的地方：

都在想办法让自己的生活不要掉下去。

这可能就是这几年我越来越强烈的一种感受。

很多普通人的疲惫，已经不只是“工作太累”这么简单了。

更累的是一种说不出来的无力感：

明明已经很努力了，为什么还是不敢停下来?

孩子要养，房租要交，车贷要还。

工作可能不稳定，收入可能在下降，生意可能越来越难做。

而对于未来，很多人其实也没有一个特别清晰的答案。

所以只能继续往前走。

今天先把钱挣了。

这个月先把账单付了。

孩子先把学上完。

至于以后怎么办……

以后再说。

一辆滴滴，就是一个流动的小社会

以前我坐滴滴，更多时候只是把它当成一种交通工具。

现在却越来越觉得，一辆网约车其实很像一个流动的小社会。

十几分钟的路程里，你可能会遇到完全不同的人。

有人正在创业，有人在失业，有人在养孩子，有人在拼命接单，也有人正在努力守住自己最后的一点体面。

他们聊的都不是什么宏大的话题。

不会讨论什么经济周期，也不会分析什么社会趋势。

他们聊的是：

油价涨了。
最近单价低了。
孩子马上要开学了。
公司最近没订单。
房租又要交了。
这个月还差几千块。

可恰恰是这些看起来不起眼的小事，才组成了一个时代最真实的样子。

我们平时看到的，往往是新闻里的数字、报告里的曲线、城市里越来越漂亮的高楼。

但真正生活在这个城市里的人，他们感受到的变化，可能就是：

今天比昨天多跑了两个小时，收入却没有多多少。

以前不敢想的失业，现在真的发生在身边。

以前觉得很稳定的生意，现在也开始变得不确定。

所以现在每次坐滴滴，我都会觉得自己不是简单地从A点去B点。

我只是恰好在这十几分钟里，听到了另一个普通人的生活。

他们没有什么惊天动地的故事。

甚至很多人的生活，看起来平淡得不能再平淡。

但就是这些普通人，一天天工作、一天天还账、一天天养孩子、一天天想办法把日子继续过下去。

他们没有停下来抱怨世界。

他们只是继续往前开。

因为车不能停，生活也不能停。

而这，或许就是当下很多普通人最真实的状态。

2026胡润中国品牌榜出炉：AI开始抢走传统品牌的风头

Tue, 25 Aug 2026 10:00:51 +0800

8月24日，2026胡润中国品牌榜发布了。

今年这个榜单，我觉得比往年更值得看。

因为它已经不只是一个“谁最有钱、谁的品牌值多少钱”的排行榜了。

从里面其实能看到一个非常明显的变化：

中国品牌的价值，正在从“卖产品”，越来越转向“卖技术、卖内容、卖生态”。

而今年最大的变化，就是AI品牌开始正式登场。

第一名还是苹果，但真正值得关注的是后面的变化

先看排名。

苹果以1.3万亿元的品牌价值，连续第二年拿下第一，同比还增长了18%。

贵州茅台以7000亿元排第二，不过品牌价值同比下降了12%。

抖音和微信则都达到了3000亿元，并列第三。

特斯拉2350亿元，排名第五。

而华为今年非常亮眼，品牌价值增长23%至1000亿元，排名重回前十，位列总榜第九。

如果只看这些数字，你可能觉得没什么。

但把今年和过去几年放在一起看，就会发现一个很有意思的变化。

以前中国品牌榜最容易看到的是白酒、地产、银行、家电、汽车。

现在呢?

互联网平台、内容平台、AI、新消费品牌，开始越来越靠前。

品牌价值的游戏规则，正在变。

最值得注意的，其实是AI

今年胡润中国品牌榜首次把AIGC作为独立行业纳入。

一口气有8个AI品牌上榜，其中豆包以85亿元品牌价值领跑。

DeepSeek、Kimi、千问等AI品牌也进入榜单。

这件事情的意义，其实比“豆包值多少钱”更加重要。

因为过去我们理解一个品牌，通常需要一个非常具体的东西。

比如：

茅台卖酒。

苹果卖手机。

海尔卖家电。

奔驰卖汽车。

但AI不一样。

AI品牌卖的是什么?

卖的是一个入口。

你每天打开豆包，可能不是为了买一个具体产品。

你是拿它写文章、做PPT、查资料、写代码、生成图片、处理工作。

当一个工具开始进入用户每天的工作和生活，它就不再只是一个软件。

它会逐渐变成一个品牌。

所以今年AI品牌集中上榜，我认为只是一个开始。

更有意思的是，传统品牌正在出现两种完全不同的结果

今年榜单一共有502个品牌。

上榜门槛依然是20亿元。

但其中只有90个品牌价值增长，277个品牌价值下降，88个基本保持不变。

整个榜单品牌价值达到8万亿元，同比下降10%。

这说明一个问题：

现在不是所有品牌都在增长。

而是品牌之间的分化越来越严重。

比如白酒。

贵州茅台品牌价值下降12%，五粮液更是下降47%，国窖1573下降34%。

整个酒类品牌总价值从去年的1.24万亿元下降到9860亿元，下降21%。

为什么?

其实很好理解。

过去很多传统消费品牌吃的是消费升级、礼品消费和渠道红利。

但现在消费者越来越理性。

年轻人愿意花钱，但不代表愿意为过去那套品牌溢价一直买单。

反过来，内容平台却在增长

今年传媒娱乐行业有25个品牌上榜。

抖音品牌价值3000亿元，同比增长7%。

小红书达到520亿元，同比增长37%。

快手达到325亿元，同比增长33%。

你会发现一个非常明显的趋势：

用户注意力，本身正在变成一种越来越值钱的资产。

过去，一个品牌想让消费者认识自己，可能要花大量广告费。

现在呢?

一个短视频、一篇小红书笔记、一场直播、一个AI搜索结果，都可能成为品牌入口。

所以今天做品牌，已经不是简单地“打广告”。

而是要想办法进入用户的内容消费和决策过程。

小红书为什么涨得这么快?

我觉得小红书的变化非常值得研究。

今年品牌价值增长37%，达到520亿元。

因为小红书已经不只是一个“种草平台”。

它越来越像一个消费者的决策入口。

买手机之前搜一下。

旅游之前搜一下。

装修之前搜一下。

买东西之前搜一下。

甚至找工作、学东西、做生意，也有人开始搜。

这意味着：

平台的价值，不仅仅取决于它有多少用户，还取决于用户在什么时候使用它。

一个平台如果能够进入用户“做决定”的那一刻，商业价值自然会越来越高。

今年还有一个数字，非常值得注意

今年榜单中，中国品牌一共有379个，美国50个，法国19个。

从品牌数量来看，中国依然遥遥领先。

但从品牌价值来看，真正值得关注的是结构。

中国民营品牌占52%，中国国有品牌占24%，非中国品牌占24%。

中国民营品牌的品牌价值总和达到2.99万亿元。

这意味着中国品牌的竞争，已经越来越不是简单的“国货VS洋货”。

真正的竞争，其实变成了：

谁能够更快理解消费者，谁能够更快应用新技术，谁能够建立自己的用户生态。

AI可能正在重新定义“品牌”

过去做品牌，最重要的东西是什么?

渠道。

广告。

门店。

明星。

供应链。

但AI时代可能多了一样东西：被AI认识。

这件事情以后可能越来越重要。

因为未来消费者不一定自己去搜索几十个品牌。

他可能直接问AI：

“有什么适合中小企业的建站工具?”

“有没有靠谱的SEO公司?”

“哪个品牌的中央空调比较好?”

“做企业营销应该选择什么服务商?”

如果AI给用户推荐品牌，那么品牌之间的竞争就从：“谁能让消费者看到我。”

变成了：“谁能让AI知道我、理解我、信任我，并推荐我。”

这也是为什么最近GEO(生成式引擎优化)开始越来越受到关注。

SEO解决的是：怎么让搜索引擎找到你。

而GEO解决的则是：怎么让AI在回答问题的时候想到你。

所以，今年这个榜单真正值得看的，不是第一名是谁

苹果第一，茅台第二，抖音微信第三。

这些其实都不是最大的新闻。

我反而觉得，今年最大的信号是：

AI品牌第一次正式进入中国品牌价值的主舞台。

过去一个新品牌可能需要十年、二十年，才能积累足够大的品牌影响力。

但AI时代不一样。

一个产品如果解决了足够大的需求，再加上平台流量、资本和技术的推动，品牌成长速度可能被大幅压缩。

豆包、DeepSeek、Kimi、千问集中进入榜单，就是一个很明显的信号。

未来几年，我们可能还会看到越来越多以前根本不存在的品牌，突然出现在各种品牌排行榜里。

而一些曾经非常强大的老品牌，也可能慢慢从消费者的选择里消失。

品牌的时代没有结束。

恰恰相反。

只是品牌竞争的方式，正在彻底改变。

以前拼的是广告，后来拼的是流量。

现在开始拼技术、内容、用户心智，以及——

你能不能同时被人和AI记住。

从当当到海威华芯：为什么公司内斗最后总要抢公章

Fri, 21 Aug 2026 15:15:14 +0800

一家做芯片的公司，最近因为“抢公章”上了热搜。

而且不是电视剧，是真发生在公司办公室里。

事情的主角，是成都海威华芯科技有限公司和它的股东、A股上市公司海特高新。

到底发生了什么

8月19日，海威华芯发布声明称，8月18日下午，海特高新组织人员进入公司办公场所，并撬开办公室保险柜，拿走了公司公章、合同专用章等4枚印章。

海威华芯随后表示已经报警。

事情到这里，看起来就是一出“抢公章”事件。

但第二天，海特高新回应了。

海特高新称，所谓“抢公章”的说法并不准确。按照其说法，此次行动是除大股东青岛海岳之外的五家股东协商一致后进行的“取章”，目的是维护股东权益。

也就是说，同一件事，双方完全是两套说法。

一边说：

“强行进入、撬保险柜、抢走公章。”

另一边说：

“股东联合取章，不是抢夺。”

说白了，这场争议表面上抢的是公章，实际上争的是公司控制权。

类似事情以前就发生过

当当网：最出圈的一次“抢公章”

2020年4月26日，李国庆带人进入当当办公区，拿走了11枚公司章和36枚财务章，共47枚，并留下收条。

当当方面随后报警，并宣布相关公章、财务章作废。

李国庆则认为自己是依据此前股东会决议接管公司，并不属于“抢夺”。

这场风波的背后，是李国庆与俞渝之间持续多年的婚姻和公司控制权之争。

雷士照明：公章背后的控制权大战

2014年，雷士照明创始人吴长江与投资方王冬雷发生严重控制权冲突。

王冬雷一方曾前往重庆方面接收公司公章和文件，双方现场发生肢体冲突。

王冬雷后来解释，之所以要拿公章，是因为双方对公司经营和重要资产授权等问题存在严重分歧。

ST围海：上市公司也曾陷入“抢章大战”

2019年，ST围海曾发生公章、财务专用章等重要资料失控事件。

公司公告将矛头指向大股东，但大股东随后否认“抢公章”，双方各执一词。

事件之后，公司又出现包括董事长在内的11名董监高集体辞职，公司治理问题进一步升级。

还有源星资本、浏阳河酒业

2020年，源星资本内部也曾爆发“抢公章大战”，一方称另一方抢走21枚公章，随后双方围绕公司证照返还、公司决议等问题打了多年官司。

2023年的浏阳河酒业则更加戏剧化，公司方面称有人员进入办公场所，抢走30余枚公章、10份营业执照等资料，双方随后围绕公司控制权继续争执。

写在最后

看起来，大家争的是几枚公章。

但如果把这些案例放在一起看，会发现一个很现实的问题：

一家公司的最大风险，有时候并不是竞争对手，而是内部没有解决好“谁说了算”。

创业初期，几个股东坐在一起喝酒、聊梦想，股权协议可能随便签，很多事情都觉得以后再说。

可公司一旦做大，几十亿、上百亿的资产摆在那里，原来的“兄弟情义”就很难代替完善的公司治理。

谁控制董事会?

谁有权任免管理层?

重大事项怎么表决?

创始人与投资人意见不一致怎么办?

这些问题如果没有提前写清楚，最后很可能就会变成股东会、董事会、法院、仲裁机构甚至公章之间的拉锯战。

更讽刺的是，公章本来只是公司治理体系中的一个工具，最后却经常成为控制权争夺最直观的“战利品”。

但真正成熟的公司，应该做到：

公司不应该因为一个人离开就停摆，也不应该因为一枚公章被拿走就失去正常运转。

这其实才是公司治理的意义。

所以海威华芯这次的故事，真正值得创业者关注的，并不是“谁把章拿走了”。

而是：

当一家公司的利益足够大时，股权结构、公司章程和治理机制，远比创始人之间当初的信任更加重要。

因为小公司靠人情维持，大公司最终还是要靠制度运行。

否则，今天抢的是公章，明天争的可能就是董事会、银行账户，甚至整个公司的控制权。

一枚公章只是表象，背后真正争夺的，是一家公司的命运。

如何正确向AI提问，2026年AI提问完全指南

Wed, 19 Aug 2026 14:01:02 +0800

很多人用 AI 都有一个共同的问题：

明明自己问的是同一个问题，别人让 AI 写出来的东西又快又好，自己问出来的却是一堆正确但没什么用的废话。

于是很多人的第一反应就是：“是不是这个 AI 不够聪明?”

然后开始换模型。

ChatGPT 不行，换 Claude;Claude 不行，换 Gemini;再试试豆包、千问、DeepSeek……

折腾了一圈之后发现，还是不太行。

其实问题可能根本不在 AI。

很多时候，不是 AI 不够聪明，而是你不会问。

AI 本质上也遵循一个非常简单的逻辑：垃圾进，垃圾出。

你的问题越模糊，AI 越需要自己猜;你提供的信息越完整，AI 越容易给出准确答案。

所以，进入 AI 时代之后，一个非常重要的能力正在变成：

如何正确地向 AI 提问。

而且这件事，比你到底选择哪个 AI 模型，可能更加重要。

一、别急着换模型，先学会怎么问

现在很多人使用 AI，有一个很明显的误区：总想着找“最强模型”。

觉得只要找到一个最聪明的 AI，什么问题都能解决。

但实际上，即使是能力很强的模型，如果你给它的指令非常模糊，它一样可能输出大量没有价值的内容。

比如你让 AI：帮我写一篇爆款文章。

AI 会怎么理解?

它不知道你的“爆款”是什么意思。

是阅读量高?

是点赞多?

是评论多?

还是让用户看完以后愿意转发?

于是 AI 只能根据自己的理解去猜。

最终很容易写出一篇充满“震惊、重磅、彻底改变行业”等套路词汇的文章。

但这可能完全不是你想要的。

所以，与其不断更换 AI，不如先改变自己的提问方式。

真正高质量的 AI 使用方法，可以概括成一句话：

不要让 AI 猜你的意思。

二、使用 AI 前，先把这几个设置调整好

很多人注册一个 AI 之后，打开就直接开始聊天。

实际上，一个更好的习惯是：每次使用一个新的 AI，先看看它有哪些设置。

尤其是下面几个功能。

1. 记忆功能

记忆功能非常方便。

AI 可以记住你的历史对话、工作习惯和个人偏好。

比如你以前告诉 AI 自己是一名程序员，那么以后你问技术问题时，它可能会自动结合你的职业背景来回答。

但记忆同样可能产生副作用。

如果你过去和 AI 聊过大量完全不同的话题，它可能会错误地把过去的内容带到当前对话中。

你明明只是让它写一篇商业文章，它却莫名其妙套用你以前喜欢的表达方式。

所以，如果是正式工作、学术研究或者需要高度客观的任务，可以考虑关闭记忆。

而在日常使用中，则可以根据自己的需求决定是否开启。

2. 深度思考

这是另一个非常重要的功能。

现在很多 AI 都提供“快速回答”和“深度思考”两种模式。

简单问题，例如：北京是哪个国家的首都?

没必要开启深度思考。

但如果你要让 AI：分析商业模式、写代码、研究行业、做数据分析、处理复杂逻辑、分析一份合同、制定复杂方案，那么就应该尽量使用更强的推理模式。

原因很简单：复杂问题值得花更多计算资源。

速度和质量很多时候本来就是一对矛盾。

简单问题追求速度，复杂问题追求质量。

3. 联网搜索

联网搜索也不是越多越好。

如果你问：《三体》的作者是谁?

这是一个非常稳定的事实，没必要每次都联网搜索。

但如果你问：最近一个星期 AI 行业发生了哪些大事?

或者：2026 年最新的 GPT 模型有哪些变化?

这种问题就必须联网。

因为 AI 的训练数据不可能实时更新。

所以一个非常简单的判断方法就是：

稳定知识，不一定搜索;时效信息，必须搜索。

三、提问时，不要把 AI 当人聊天

很多人习惯这样问：

你可以帮我分析一下这个问题吗?
能不能帮我写一下?
如果方便的话，可以帮我看看吗?

这种说法并没有错。

但是，如果你希望 AI 执行一个明确任务，其实可以更加直接。

比如：

不要说：

你能不能帮我分析一下这个商业模式?

直接说：

分析这个商业模式，重点从盈利模式、获客成本、竞争壁垒和现金流四个方面进行判断。

两种问法的区别非常明显。

第一种是在“聊天”。

第二种是在“下达任务”。

AI 并不需要你的客套话。

所以面对专业任务时，可以尽量减少：

“能不能……”

“可以帮我……”

“你觉得……”

“如果方便的话……”

直接告诉它：

你要它做什么。

四、复杂任务，一定要拆开

如果任务比较复杂，不要把所有要求塞进一大段话里。

最简单的方法就是编号。

例如：

请分析这个项目。
1.先判断它解决了什么问题。
2.分析目标用户。
3.分析商业模式。
4.分析竞争对手。
5.找出最大的三个风险。
6.最后给出是否值得投资的结论。

这样 AI 更容易理解任务。

而且当最终结果不满意时，你也可以准确告诉 AI：

第三部分不够深入，重新分析商业模式。

而不是重新把整个问题问一遍。

所以：

结构化提问，比堆砌复杂 Prompt 更重要。

五、真正影响 AI 输出质量的，是上下文

这是很多人最容易忽略的一点。

很多时候，AI 第一次回答不好，并不是它不会，而是：你没有把事情的前因后果告诉它。

比如让 AI 审核一份合同。

如果你只把合同扔过去，然后说：

帮我看看有没有问题。

AI 根本不知道你的身份。

你是甲方还是乙方?

你是老板还是员工?

你在哪个国家?

合同适用什么法律?

你最担心什么?

这些信息都会影响最终结果。

所以更好的方式是：

我的身份是乙方，公司位于中国。
我最关心的是违约责任、付款方式、竞业限制和知识产权归属。
下面是合同全文。
请从乙方角度进行审查，并按照“风险等级—问题条款—风险原因—修改建议”的格式输出。

这样 AI 才真正知道自己应该做什么。

六、不要只给 AI 一个问题，把“背景资料”也给它

上下文不仅仅是文字，文件同样重要。

例如你让 AI 分析一个公司的经营情况，可以直接提供：

财务数据
销售数据
产品资料
用户数据
市场报告
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然后告诉 AI：

根据这些资料分析公司的经营问题。

这时候 AI 的回答质量，通常会比单纯问一句，我们公司最近业绩下降，怎么办?

高很多。

因为后一个问题的信息量太少。

AI 只能猜。

而前一个问题，AI 有真实资料可以分析。

七、让 AI 直接阅读原始资料

还有一个非常重要的技巧：不要让 AI 凭记忆回答一份具体资料。

例如你想让 AI 根据一本书给你建议。

不要只说：根据《某某书》的观点，告诉我应该怎么办。

更好的方式是：直接把书提供给 AI。

如果资料太大，超过上下文限制，可以建立知识库，让 AI 从知识库中检索。

这其实也是现在企业使用 AI 的重要方式。

企业真正需要的，不只是一个“会聊天的 AI”。

而是：一个能够理解企业内部资料的 AI。

比如把公司的：

产品手册
销售话术
客户案例
SOP
员工手册
技术文档
历史方案

全部放进知识库。

以后员工遇到问题，就可以直接让 AI 查询公司的内部知识。

这比让 AI 凭网上公开资料“猜”答案靠谱得多。

八、搜索时，中文还是英文，也会影响结果

这一点很多人不知道。

你用什么语言提问，有时候会影响 AI 搜索什么资料。

如果你用中文搜索，很多 AI 会优先寻找中文互联网内容。

如果你使用英文搜索，则更容易获得大量英文资料。

比如你想研究：

美国 AI 公司
海外 SaaS
国际科技行业
国外学术资料
海外商业案例

可以尝试用英文提问。

但反过来，如果你研究的是：

中国政策
中国政府文件
中国法律法规
国内行业数据
国内企业

那么中文搜索往往更加合适。

所以并不存在：“英文搜索一定比中文搜索好。”

真正重要的是：让搜索语言和信息来源匹配。

九、别迷信复杂 Prompt

现在网上有大量所谓的“万能 Prompt”。

几十行甚至几百行。

要求 AI：

“你现在是一位拥有20年经验的世界顶级专家，同时具备某某领域的博士学位……”

然后后面跟一大堆规则。

实际上，很多时候根本没有必要。

一个好的 Prompt，最重要的不是长，而是：清楚。

最简单的结构就是：目标

我要你做什么：背景

为什么做：约束

有哪些要求?

例如：

我要写一篇关于 AI 营销的文章。
目标：让中小企业老板理解 GEO 是什么。
背景：读者主要是传统企业老板，对 AI 了解不深。
要求：使用口语化表达，不要堆砌专业术语，加入真实案例，文章控制在 1500 字左右。

这已经是一个非常不错的 Prompt。

不需要再套几十层角色。

十、少用“爆款”“高级”“专业”这种模糊词

这也是内容创作者特别容易踩的坑。

例如：帮我写一篇高级感十足的品牌文案。

什么叫“高级感”?

AI 不知道。

再比如：写一篇爆款文章。

什么叫爆款?

AI 也不知道。

所以应该把这些词拆解成具体要求。

例如：

“爆款”可以拆成：

标题具有点击吸引力
开头 100 字快速制造冲突
内容有明显的信息增量
每 300～500 字设置一个信息点
避免空洞观点
增加真实案例
结尾留下讨论空间

这样 AI 才真正知道：你所谓的“爆款”到底是什么。

十一、图片也要给 AI 高质量输入

现在 AI 不仅可以处理文字，还可以识别图片。

比如你不知道一个工具是什么，可以直接拍照给 AI。

但不要随便拍。

最好把：

品牌
型号
标签
Logo
参数
产品整体结构

都拍清楚。

同时注意光线。

照片越清楚，AI 能够提取的信息越多。

这背后的逻辑其实和文字完全一样：输入质量决定了 AI 能够处理的信息量。

十二、真正高效的 AI 提问公式

如果把整篇文章浓缩成一个公式，其实非常简单：目标 + 背景 + 材料 + 约束 + 输出格式

例如：

**目标：**帮我分析这家公司的商业模式。
**背景：**这是一家成立3年的 SaaS 公司，主要客户是中小企业。
**材料：**下面提供公司产品介绍、客户数据和财务数据。
**约束：**不要泛泛而谈，只分析目前真实存在的问题。
输出格式：
商业模式
核心优势
最大问题
潜在风险
三个改进建议

这套方法并不复杂。

甚至不需要记住什么高级 Prompt 框架。

你只需要记住：告诉 AI 你要什么，告诉它事情的背景，把资料给它，再告诉它有什么限制。

十三、AI 时代，真正稀缺的不是 Prompt

很多人现在特别喜欢研究：“万能 Prompt。”

但实际上，Prompt 只是工具。

真正重要的是你的思考能力。

因为 AI 越强，你越需要知道：自己到底想解决什么问题。

如果你连问题都没有想清楚，那么 AI 再强也只能帮你生成一堆文字。

真正厉害的人，不是因为他背了多少 Prompt。

而是因为他知道：

什么时候该搜索、什么时候该思考、什么时候该提供资料、什么时候该让 AI 反问自己，以及什么时候应该怀疑 AI 的答案。

所以，AI 时代最重要的能力，可能不是：“会不会写 Prompt。”

而是：

“会不会把一个模糊问题，变成一个可以交给 AI 执行的明确任务。”

最后：把 AI 从聊天工具变成生产力工具

直接打开 AI，当然也能用。

问一句，答一句。

但这种使用方式，AI 永远只是一个聊天工具。

真正高效的 AI 使用方式是：

先配置 → 再提问 → 给背景 → 给资料 → 明确目标 → 限定结果 → 持续反馈。

你不需要每天研究新的 Prompt。

也不需要每出现一个新模型就马上换工具。

真正值得培养的是一套稳定的 AI 工作习惯。

因为未来真正拉开人与人差距的，很可能不是：谁拥有 AI。

而是：谁更懂得如何让 AI 干活。

说到底，AI 只是工具。

会不会用 AI，最终拼的还是人的思考能力。

你以为这些工作不值钱，实际上一个个都在闷声赚钱

Sat, 15 Aug 2026 10:18:07 +0800

很多人找工作，眼睛永远盯着几个热门行业。

程序员、金融、律师、医生、主播……

但现实中，还有一大批人，干着你根本想不到的工作。

你看着觉得特别普通，甚至忍不住问一句：“这也能挣钱?”

还真能。

而且有些冷门职业，收入可能比很多所谓的“高薪职业”还高。

给狗做饭，也能年入几十万?

“给狗做饭?我家狗吃剩饭也活得好好的，这能挣几个钱?”

能。

专业宠物营养师，普通收入可能在8000元到1.5万元/月，做到高端客户、慢性病营养管理，月收入做到2万～3万元甚至更高并不稀奇。

为什么?

因为一套专业食谱可能几千元，但狗吃错东西几年以后，花在治疗上的医药费，可能是这套食谱的10倍甚至更多。

你以为他卖的是几顿狗饭。

宠物主人愿意为“让它多陪我几年”付多少钱，这才是这个行业真正的价值。

给雪茄做“养护”，也能挣钱

“雪茄不就是放柜子里存着吗?”

如果你只有一根几十块钱的雪茄，当然不用找人。

但如果客户的雪茄收藏价值超过100万元呢?

专业雪茄养护师要负责温湿度监控、定期翻动、检查状态，还要控制陈年节奏。

这类高端私人养护，经验丰富的人收入可以达到1万～3万元/月，私人收藏管理还可能按照年度服务收费。

你抽屉里那根放了半年、已经干得像柴火一样的雪茄，可能一口就抽不下去。

而别人守护的，是一整柜价值百万的收藏。

同样是“放雪茄”，有人在占地方，有人在收服务费。

给人解决失眠，也能成为职业

“失眠不就是早点睡、少玩手机吗?”

如果真这么简单，就不会有人失眠十年、二十年。

睡眠顾问、睡眠管理师，普通收入可能在1万～2万元/月，做私人高端服务的，月收入做到3万～5万元甚至更高。

对于一个连续12年晚上睡不着的人来说，一套几千元甚至上万元的睡眠管理方案，真的贵吗？

有人卖咖啡让你清醒。有人卖睡眠让你重新睡着。

后者反而可能更贵。

修复一件老家具，可能比买一套新家具贵

“给旧家具补补漆、换换木头，这也能挣钱?”

普通家具维修可能确实不贵。

但古董家具修复，完全是另一回事。

专业古家具修复师，普通收入可能在1万～2万元/月，资深修复师、高端项目收入可以达到3万～5万元/月甚至更高。

真正难的不是把家具修得像新的一样。

而是：你得让它看起来像没被修过。

原来的皮壳要保留，包浆不能破坏，旧痕迹不能随便抹掉。

你家里嫌碍事、准备扔掉的那张老桌子，在懂行的人眼里，可能不是“破家具”。

而是一件值钱的老物件。

陪孩子玩，也有人愿意花钱

“陪小孩玩玩具?幼儿园老师不就是干这个的吗?”

高端儿童陪伴服务，收费逻辑完全不同。

普通陪玩可能按小时收费，但做成长陪伴、感统训练、行为训练的专业人员，收入可以达到8000元～2.5万元/月，高端私人陪伴甚至按月签约。

你家孩子在刷短视频、玩手机。

人家陪着孩子搭他的第一座城堡。

看起来都是“陪孩子玩”。

但一个是在消耗时间，一个是在购买：陪伴、训练和成长。

买几块石头、种几根草，也能挣钱

“往缸里放几块石头，种几根草，这也能挣钱?”

大型水陆缸、生态缸设计师，收入可能达到1万～3万元/月，做高端私人项目，单个项目就可能收费几万元甚至十几万元。

真正的大型生态缸，需要设计植物、石材、灯光、水循环、湿度和长期维护。

别人看见的是：几块石头、几根草。

设计师看到的是：几万元的项目。

调一点香水，能挣多少钱?

“香水不就是香精兑酒精吗?”

真正的调香师，收入可能在1.5万～3万元/月，经验丰富、给品牌提供配方的调香师，收入可能达到3万～5万元/月甚至更高。

你身上喷的是一瓶香水。

品牌买的却是一套配方、一种气味记忆，以及未来可能卖出去的几十万、几百万瓶产品。

普通人花几百块买香水。

真正厉害的调香师，可能靠一个配方赚到几十万甚至更多。

做一把吉他，凭什么等一年半?

“吉他不就是木匠活吗?”

普通木匠当然不是这个价格。

但定制手工吉他，完全是另外一个世界。

成熟的定制吉他师，收入可能在1万～3万元/月，顶级手工琴制作者则可能靠一把琴赚几万元。

你买手机等两天都嫌慢。

别人做一把琴，客户愿意等18个月。

因为真正的定制乐器卖的不是几块木头。

卖的是：木材、工艺、音色、审美，以及制作者几十年的经验。

甚至有些老琴，用了几年以后，二手价格还能上涨。

训狗，不就是拽绳子喊两声?

“训狗不就是拽绳子喊两声，这能挣几个钱？”

如果只是喊两声，当然不值钱。

专业训犬师普通收入可能在8000元～1.5万元/月，做高端私人训练、行为矫正，月收入达到2万～3万元并不少见。

专业训犬师解决的不是“狗听不听话”。

而是：一个家庭还能不能正常生活。

所以一节几百、上千元的训练课，有时候真的不贵。

婚礼策划，不就是订场地插花?

普通婚庆当然可以这么理解。

但高端婚礼策划师，收入可能达到1.5万～5万元/月，成熟团队一场婚礼的策划与执行费用甚至可以达到数万元到几十万元。

完成的一场婚礼，从方案到落地四个月。

光灯光秀要修改十几版。

普通人看到的是：“哇，好漂亮。”

策划师看到的是：预算、供应商、时间表、灯光、音乐、流程、宾客动线，还有现场随时可能发生的几十个意外。

你以为他卖的是鲜花。

其实卖的是：让新人当天不用操心。

攀岩路线设计，也能挣钱

专业攀岩路线设计师，收入可能在1万～3万元/月，大型比赛、场馆设计则通常按照项目收费。

每一个岩点放在哪里，手脚怎么移动，难度应该是多少，都需要计算。

你觉得是在贴塑料。

人家是在设计一条让运动员：

爬得上去，但又不能太容易爬上去的路线。

这就是专业。

给汽车贴一层膜，凭什么多卖2万?

“给车贴一层塑料膜，能挣几个钱？”

汽车漆面保护技师，普通收入可能在8000元～1.5万元/月，技术好的高端门店技师可以达到2万～3万元/月。

一套高端车漆面保护服务，本身就可能收费几千到上万元。

为什么有人愿意花这么多钱？

防石子。

防轻微刮擦。

防鸟粪。

防太阳纹。

几年以后卖车，一台漆面保存得很好的车，和一台满是划痕、太阳纹的车，可能完全是两个状态。

你觉得贴的是一层膜，车主保护的是：

几十万甚至上百万的资产。

修复清代壁画，一年能挣多少钱?

“修墙上的老画，这能挣几个钱？”

文物、古画、古壁画修复，是典型的冷门高门槛行业。

普通相关技术岗位收入可能在1万～2万元/月，资深修复师、高端项目收入可能达到3万～5万元/月甚至更高，而大型项目则直接按照项目金额计算。

完成一幅壁画修复，不是重新画一遍。

而是想办法让它恢复，同时尽可能保留历史留下来的痕迹。

有些人一个月换一份工作。

有人一年只修一幅画。

但一幅作品背后，可能就是一个价值巨大的项目。

手工扎一盏灯，能卖12万?

有人玩。

而且玩得很贵。

手工灯具设计师、传统工艺师，普通收入可能在1万～3万元/月，有作品、有品牌、有收藏价值的工艺师，一件作品卖到几万元甚至十几万元并不奇怪。

有作品去法国参展，一盏灯卖了12万元。

而你家过年挂的灯笼，可能几十块钱就能买到。

都是灯。

一个负责照明。

一个负责：让人愿意花12万元把它挂在家里。

宠物告别，也是一门生意

“猫狗走了，送走就行了，这也能挣钱?”

宠物殡葬师，可能是最容易被误解的职业之一。

普通从业者收入可能在8000元～1.5万元/月，做高端宠物告别服务，单次服务可能收费1000～8000元甚至更高。

有人觉得这钱贵。

但主人购买的从来不是一场仪式。

而是：陪伴了十几年之后，最后一次体面地告别。

有些钱赚的是技术。

有些钱赚的是时间。

还有一些钱赚的是：

别人最需要你的那一刻，你恰好有能力帮他完成一件事。

给演唱会调音，凭什么挣钱?

“就调个音量，能挣几个钱?”

大型演唱会音响设计师、系统工程师，收入可能达到1.5万～5万元/月，大型演出项目则可能按照场次或项目收费，单场项目费用达到数万元并不奇怪。

一场几万人参加的演唱会，音响不是简单地：“声音大一点。”

而是要考虑：音箱怎么摆、低频怎么控制、人声怎么突出、不同区域延迟多少、现场几万人听到的声音是否一致。

你上次去音乐节，感觉低音震得胸口难受。

人家真正厉害的音响设计师，就是要让你：

听得清、听得舒服，还不能让你觉得音响设备的存在。

真正赚钱的，往往是“看起来没什么”的工作

你会发现，这些职业有一个共同点。

它们都不是“看起来很复杂”。

恰恰相反。

很多高薪工作，普通人第一眼看过去甚至觉得特别简单。

给狗做饭。

养雪茄。

陪孩子玩。

修家具。

种几根草。

贴一层膜。

调一下声音。

修一幅画。

看起来都很普通。

但真正值钱的东西，往往藏在“普通动作”后面。

你卖的不是做饭，而是营养方案。

不是陪孩子，而是教育和训练。

不是修家具，而是文物修复能力。

不是贴膜，而是资产保护。

不是调音量，而是大型演出的声音设计。

当一个技能足够专业、足够稀缺，而且客户又真的愿意为结果付钱，它就可能从一份“冷门工作”，变成一门高利润生意。

所以真正值得关注的，不一定是“什么行业最热门”。

有时候恰恰应该反过来问：

什么事情大家都嫌麻烦？

什么事情大家都觉得没必要学？

什么事情看起来很简单，但真正做好需要几年甚至十几年的经验？

答案里，可能就藏着下一个高薪职业。

因为很多时候：

越是别人觉得“不值钱”的东西，越可能因为没人愿意做，而变得值钱。

豆包推荐酒店开始收费，AI推荐会不会变成“新百度”？

Tue, 11 Aug 2026 09:33:07 +0800

8月10日起，豆包入口跳转抖音来客成交的酒店订单，开始执行新的服务费政策。

根据抖音生活服务平台公布的信息，通过豆包等特定渠道产生的酒店交易订单，将收取 11.4%的软件服务费，加0.6%的支付手续费，综合费率约12%。

这一消息引发大量网友讨论，不少人关注的并不是12%的服务费本身，而是背后一个更大的问题：

AI推荐商业化之后，还会不会保持客观?

网友担心：AI推荐会不会变成“竞价排名”?

消息公布后，很多网友将豆包与过去的搜索引擎商业模式进行比较。

有网友评论：

“前有百度竞价，后有豆包竞价排名。”

还有网友表示：

“AI推荐应该尽可能客观，收费之后算法必然会倾斜，也会变成广告平台。”

在不少用户看来，AI最大的价值之一，就是帮助用户快速筛选信息。

过去用户搜索酒店，需要自己查看大量页面;未来用户可能直接问 AI：

“帮我推荐一家附近性价比最高的酒店。”

如果 AI 推荐结果受到商业因素影响，用户担心最终得到的可能不是“最适合自己的选择”，而是“付费更多的商家”。

有网友直言：

“以后谁出钱，推荐谁家的商品。不出钱，可劲贬低。”

从信息助手到交易入口，AI商业化正在加速

实际上，AI进入商业场景已经成为趋势。

过去互联网主要入口经历了几个阶段：

搜索引擎负责连接信息;
电商平台负责连接商品;
短视频平台负责连接消费兴趣;

如今，AI助手正在尝试成为新的连接入口。

用户不再主动搜索，而是直接向 AI 提出需求，由 AI 完成筛选、推荐甚至交易。

对于平台来说，AI入口意味着巨大的商业价值。

但与此同时，如何平衡商业利益和推荐公平，也成为行业必须面对的问题。

12%的服务费，也引发商家成本讨论

除了用户担心推荐机制变化，酒店行业也关注新的渠道成本。

按照综合12%的费率计算，如果一笔1000元酒店订单成交，商家需要承担约120元的平台费用。

部分商家认为，线上流量越来越集中在少数平台手中，新的入口意味着新的获客成本。

有网友评论：

“综合费率12%，比存款利率都高。”

也有人认为：

“每一个号称不让中间商赚差价的平台，最后都变成了新的中间商。”

AI时代，信任成为最大竞争力

不过，也有业内人士认为，AI商业化本身并不是问题。

互联网平台需要收入，需要维护技术和服务成本，收取交易服务费属于正常商业模式。

真正关键的是：AI推荐是否透明?

用户是否知道推荐结果是否包含商业因素?

付费推荐是否会明确标识?

算法是否会优先考虑用户利益?

这些问题，可能比12%的服务费更加重要。

随着豆包、千问等AI助手逐渐从聊天工具走向消费入口，未来“AI推荐”可能成为新的商业战场。

而如何在商业变现和用户信任之间找到平衡，将决定AI平台能走多远。

你每天免费用的测速网站，背后藏着一门超十亿生意

Fri, 07 Aug 2026 10:41:12 +0800

很多人可能都用过一个网站。

打开它，点击一下“开始测速”。

几十秒后，它告诉你：

你的下载速度多少Mbps。

上传速度多少Mbps。

网络延迟多少ms。

大多数人的操作到这里就结束了。

但很多人不知道，这个看似简单的免费工具，背后藏着一门价值超过10亿美元的生意。

它就是全球知名测速网站Speedtest。

它的母公司 Ookla 曾完成一笔约 12亿美元的交易，旗下 Speedtest、Downdetector 等业务成为关注焦点。

表面看，它只是帮用户测一下网速;但真正有价值的，是背后积累了多年的全球网络数据。

很多人看到这个消息第一反应是：一个测速网站，凭什么值12亿美元?

答案其实很简单：它卖的根本不是测速，而是全球互联网数据。

你测了一次网速，也贡献了一份数据

Speedtest 最开始做的事情非常简单。

帮助用户测试：

宽带速度;
手机网络速度;
网络延迟;
运营商表现。

但随着全球用户不断使用，它积累了一套巨大的网络数据库。

每一次测速背后，都包含大量信息：

你在哪里。
使用什么运营商。
当地网络质量怎么样。
移动网络覆盖如何。
哪个地区网络正在变差。

这些数据对于普通用户没什么感觉。

但对于运营商、企业、政府来说，非常有价值。

因为建设网络，最怕的不是没有设备，而是不知道真实情况。

免费工具，为什么比收费软件更赚钱?

互联网有一个经典模式：免费获取用户。

通过规模产生价值，很多成功公司都是这样。

搜索引擎免费、社交软件免费、地图导航免费、邮箱免费。

但背后的数据和商业价值非常巨大，Speedtest 也是类似逻辑。

用户免费使用测速服务，公司则可以购买数据分析服务。

比如运营商想知道：

为什么某个地区投诉增加?
哪里需要升级基站?
竞争对手网络质量怎么样?

企业想知道：

自己的网络稳定吗?
全球员工访问速度如何?

这些问题，都可以通过网络数据解决。

数据正在成为互联网新的石油

过去互联网最值钱的是流量，谁拥有用户，谁就拥有商业价值。

所以大家争：

搜索入口。
社交入口。
电商入口。
短视频入口。

但现在，越来越多公司发现：数据本身也是资产。

比如：

地图公司拥有道路数据。
支付公司拥有消费数据。
电商拥有交易数据。
AI公司拥有训练数据。

而 Speedtest 拥有的是：全球互联网连接数据。

这也是为什么，一个看起来不起眼的测速网站，最后能卖出12亿美元。

站长也应该重新理解“数据价值”

其实这个故事，对站长也有启发。

很多站长以前觉得：

网站赚钱就是靠广告。
靠流量。
靠排名。

但互联网发展到今天，数据价值越来越重要。

比如：一个行业网站，每天记录用户搜索什么，关注什么产品，来自哪里，有什么需求。

这些数据未来都有商业价值。

很多网站失败，不是因为没有流量，而是没有沉淀数据。

AI时代，数据价值还会继续上涨

现在 AI 大模型快速发展，对数据的需求越来越大。

未来竞争的不只是：谁的模型更强。

还有：

谁的数据更丰富。
谁的数据更准确。
谁的数据更有商业价值。

Speedtest 的价值增长，本质上也是赶上了这个趋势：互联网基础数据越来越重要。

写在最后

很多人创业，总想着做一个复杂的产品。

但 Speedtest 给了互联网创业者一个提醒：

一个简单的小工具，只要解决真实需求，并且长期积累数据，也可能成为一家价值十亿美元的公司。

测速只是表面，真正值钱的，是背后多年积累的网络数据。

互联网从来不缺小工具，缺的是：

把一个小工具，坚持十几年，并把数据变成资产的人。

AI 最大的误区：老板根本不关心你的效率提升

Tue, 04 Aug 2026 09:38:12 +0800

昨天和一位做国际贸易的老板线下聊 AI 落地，聊完之后感触很深。

以前我们技术人员谈 AI，最喜欢说几个词：

“提升效率”
“自动化流程”
“降低人力成本”
“打造智能工作流”

听起来都很先进。

但这位老板的一句话，让我突然意识到：

企业不是为了省钱才拥抱 AI，而是为了赚钱。

他说：

“你帮我省一个剪辑师的时间，不如帮我多卖一万块钱的货。”

这句话其实戳中了很多 AI 应用的误区。

很多技术人员还停留在“工具思维”，但真正的企业老板关心的，从来不是你用了什么模型，也不是流程多漂亮。

他们只关心一件事：

这个东西，能不能带来更多订单?更多客户?更多资源?

聊完之后，我发现程序员思维和传统老板思维，确实存在很大的鸿沟。

一、程序员关注效率，老板关注增长

程序员天然喜欢解决复杂问题。

他们追求：

代码优雅;
流程闭环;
系统自动运行;
减少重复劳动。

所以很多 AI 项目的第一目标，就是：

“把原来的工作自动化。”

比如：

以前一个员工写10篇文章，现在 AI 可以一分钟生成。

以前需要设计师做海报，现在 AI 自动完成。

以前客服一天回复几百条消息，现在 AI 接管。

这些有没有价值?

当然有。

但站在老板角度，这些只是“成本优化”。

老板真正想看到的是：

有没有因为 AI 多成交几个客户?
有没有打开新的销售渠道?
有没有让公司获得以前拿不到的资源?

如果 AI 不能连接收入增长，很多老板最后会觉得：

“挺好玩，但没什么用。”

二、程序员把 AI 当工具，老板把 AI 当竞争优势

技术人员眼里的 AI：是一种生产工具。

像电脑、软件一样，用来替代重复劳动，提高效率。

但很多老板看到的 AI，却完全不同。

他们看到的是：信息差。

在传统商业里，赚钱很多时候不是因为你拥有别人没有的东西，而是因为你比别人更早知道、更早行动。

以前：

懂互联网的人，比不会互联网的人赚钱。

懂电商的人，比传统开店的人赚钱。

懂短视频的人，比不会内容营销的人赚钱。

现在：

懂 AI 的老板，也正在形成新的优势。

一个老板如果能够用 AI 优化营销、销售、客户开发、产品包装，在同行还没反应过来的时候，就已经建立了竞争壁垒。

他赚的不是 AI 本身的钱，而是“懂 AI”和“不懂 AI”之间的信息差。

三、AI 落地最大的难点，不是技术，而是信任

很多技术人员喜欢做产品：

开发一个 SaaS。

设计一个平台。

然后告诉所有企业：

“你们都可以用。”

但现实商业世界不是这样，尤其是 To B 生意。

企业购买的从来不只是软件，购买的是：信任。

一个老板不会因为你的网站做得漂亮，就把几十万、几百万的业务交给你。

他更关注：

你是否懂他的行业?
你有没有做过类似案例?
你是否理解他的客户?
你是否能帮他解决真实问题?

这也是为什么很多 AI 产品看起来技术很强，但商业化困难。

因为企业需要的不是一个“万能工具”。

而是一个能够陪他解决问题的人。

四、未来 AI 最大机会：不是卖工具，而是卖行业解决方案

和这位老板聊完，我最大的感受是：未来 AI 商业机会，不一定在做一个通用软件。

真正有价值的，可能是：用 AI 重构一家公司的经营系统。

比如一家外贸公司，AI 不只是帮他写开发信，而应该深入整个业务：

分析海外市场、寻找精准客户、自动生成营销内容、优化询盘回复、管理客户跟进、分析成交数据、提升团队效率。

最后形成一套：“AI + 行业经验 + 商业流程”的解决方案。

这和加盟模式其实很像。

加盟商买的不是一个店铺，买的是一套已经验证过的经营体系。

未来很多 AI 服务，也可能如此。

卖的不是软件，卖的是：一套帮助企业赚钱的方法。

五、技术人员需要重新理解老板的世界

AI 时代，技术当然重要，模型能力重要，工具能力重要，自动化能力也重要，但这些只是基础。

真正决定 AI 能不能落地的，是：

你是否理解业务?
是否理解客户?
是否理解老板真正想解决的问题?

企业永远不会为了 AI 而 AI。

老板也不会因为一个技术概念买单。

他们最终想要的很简单：

更多收入。
更多客户。
更强竞争力。
更高护城河。

所以，AI 时代最大的机会，不是把一个工具卖给所有人。

而是深入一个行业，帮助企业解决赚钱的问题。

技术人员不要只盯着“效率提升”，也要学会站在老板的角度思考：AI 到底如何创造商业价值。

因为未来真正值钱的，不是会用 AI 的人，而是懂行业、懂商业，同时懂 AI 的人。