Episode 87: DeepSeek横空出世，硅谷为何如此震惊？

骅：春节那段期间呢，除了我们上一期播客重点分享的动画片《哪吒2》全球票房封神的信息之外呢，还有另外一个非常振奋人心的新闻，那就是来自国内的AI品牌DeepSeek忽然从天而降，在北美AI领域掀起了巨大的反向。

Poy：是的，​DeepSeek是在2025年1月10日发布它的大型语言模型DeepSeek-R1，并于1月27日成为美国iOS应用商店免费下载榜首。​消息发布当天，美国股市受到显著影响，特别是科技股大幅下跌，因为投资者担心DeepSeek的低成本高效AI模型可能威胁现在的市场领导者，因此导致全球股市大幅抛售。​英伟达的股价下跌约17%，创下美国股市历史上单日市值最大跌幅，市值蒸发约6000亿美元。​其他科技公司股票，如微软和谷歌母公司Alphabet的股价也出现下滑。 ​

骅：我也是在听到信息之后，马上开始使用DeepSeek，并且与ChatGPT一起共同使用。如果要快速比较的话，我觉得DeepSeek在中文语言的处理上的确领先了ChatGPT，这使它在未来有可能成为北美科技公司、学术机构以及跨国企业在涉华业务、中文市场洞察等方面的重要合作对象。我个人让DeepSeek写了一篇文章之后，感觉的确非常的棒！

Poy：DeepSeek的成功引发了硅谷的关注，促使科技巨头重新评估其庞大的AI投资策略，让他们看到了山外有山，人外有人。​因此呢，在今天的节目里，我们想与大家DeepSeek对全球AI领域的影响，以及中国在全球这场科技竞赛里的机会与挑战。

骅：很期待今天的这个聊天话题。但是Poy，你和我都不能是AI专家，我们也并不在这个领域里工作，只是作为用户经常使用各种AI辅助工具。因此，我们邀请了我们的老朋友陶珊做客我们的播客，听听她的想法。Shan，欢迎您来到“柠檬变成柠檬水”播客，首先请向我们的听众朋友们做个自我介绍好吗？

Shan：骅姐和Poy你们好，听众朋友们大家好，真的特别开心又一次座客柠檬变成柠檬水的播客做分享，也恭喜你们近期荣登Listen Notes全球1%的最受欢迎播客！

我是陶珊，今年已经是我来到加拿大的第20个年头。我是Made Good Impact (www.madegoodimpact.com) 的创始人和XSIM AI Canada (https://www.xsimcopilot.ai/#/Home) 的联合创始人，也是一位12岁男孩的妈妈。其实，从滑铁卢大学科技创业研究生班毕业时，我就一直想着创业。但有趣的是，大家认识我的经历，更多是我在一家50年历史的加拿大公司，从翻译一路做到CEO。过去这几年，我越来越清晰地意识到，我的工作一直围绕着三个关键词：桥梁、增值、共创。简单来说，我特别喜欢找寻需求、求同存异、搭建连接、探索解决方案、不断优化创新，让产品或事情变得更有价值。

去年我随手翻了翻自己的日历，结果吓了一跳—竟然有近千场1v1或者多方的行业交流、企业家对话、工作会议。其实，虽说都是工作需要，但看到这个数字的时候，真的挺震撼的。它让我更加坚定：做这些事是有意义的，它们在推动着某种改变。

Poy：珊，再次欢迎！熟悉我们播客的听众朋友们，可能听过我们大概在两年前与Shan做的一次访谈，那时候您还在那家加拿大公司做CEO，您分享了从B2B到B2C，企业如何从0到1开辟新径的体会。我非常喜欢那一集播客，您真的分享了很多的干货。听说去年您离开前公司后，便开始涉足到AI这个领域，最近专注的这个新项目是完全利用AI技术来实现的。那么，您是否向听众朋友们介绍一下您的这个AI项目是什么？为什么契机让你们想到用AI的技术呢？其中的核心优势是什么呢？

Shan：XSIM AI Canada的愿景是以安全可靠且负责任的方式，助力企业探索降本增效的全新边界。之所以起名叫XSIM是因为X代表多元和无限可能性，SIM代表仿真模拟，也代表着我们认为未来随着大家对于AI认知上的提升和了解，AI也会像我们现在用的SIM卡一样普及。我们布局AI并持续深耕技术研发已有 5 年，比如在 20 多个已落地的废水治理项目中，每年帮助企业节省总量约 500 万美元，每个项目15%-30%不等。我们的 AI 解决方案专注于监测、优化、实时自主控制，助力废水治理、工业、制造等领域的并在流程上助力专家在未探索到的地方降本增效，减少资源浪费。同时，我们运用大模型技术，对企业管理、生产经营决策、售前售后等环节进行智能分析与优化。

我们的核心优势在于跨学科融合+本地离线部署+精准 AI 控制。我们先通过数据采集和分析，精准识别企业的真实特征和模式，并结合预训练模型加速优化和提升性能。我们采用数据建模+过程建模相互验证，确保我们的模型能正确学习和应用这些模式。在部署前，我们进行模拟测试、单元测试等一系列多层次的测试方法，全面验证和确保 AI模型的安全性、稳定性与控制合规性。部署后，我们持续监控并动态优化超参数，使 AI 在自适应过程中始终保持高性能、安全性，并精准对齐企业运营管理目标。

骅：Shan，AI是一个在全球都火热的热门词，从投资人，到公司高层，甚至到吃瓜群众，每个人都在讨论AI，以及AI正在给人类所带来的影响。我觉得AI的机会已经谈论了很多，我倒是更像听听您的公司在推广AI应用时，遇到的最大阻力是什么？

Shan：推广一项新的技术突破，绝对不是一蹴而就的。市场总是需要时间去了解、评估、接受，甚至主动推荐，这个过程往往是一个长期的积累和运作。当采用者的比例达到10%-25%，进展才会明显提速。

目前最大的挑战，是如何不断找到那些真正深耕AI应用的行业先锋和意见领袖，并且和他们保持深入的交流。因为，最早的采用者，往往是那些最有远见、最有意愿、最果敢，同时也最具认知优势的人。

其实，去年在香港政府的渠务署交流时，我们就有了很好的交流成果。这也给了我们更大的信心。今年，我们希望进一步扩大传播渠道，让更多行业先锋真正理解我们的技术有多成熟，如何落地应用，以及它如何帮助企业降本增效。我们也很期待，继续深耕这一过程，让更多人看到AI技术在行业中的真正价值。

Poy：AI正在改变许多行业，你觉得你所在的环保行业会因此发生哪些重大变革？

Shan: 就拿工业废水治理来说，AI带来的改变是巨大的。之前我和一些污水厂的负责人聊过，他们刚接触这项技术时，其实是带着不确定性的，毕竟这是一种全新的工作方式。但一旦真正部署起来，体验就完全不同了— 不用一到晚上提心吊胆睡不好觉，也不用在操作时反复来回手动调整参数，那些繁琐、重复的工作，AI已经帮他们解决了。从这个角度来看，AI的效率远超人工操作，甚至可以说，它正在彻底改变工业污水治理的模式。

过去，我们依赖被动监控和手动操作，而现在，AI让管理变得主动、智能、精准、安全。它不仅提升了污水处理的效率和稳定性，还能实现预测性维护和故障预警，最终带来更低的运营成本和更强的环境保护能力。这不仅对企业是巨大的利好，对整个行业来说，也是一次真正的产业升级。

骅：我个人也觉得AI的确在让我们变得都更加efficient。我们咨询行业也是如此。以前我们做很多项目，都需要有很多年轻的analysts做很多desktop的市场调研，而现在我觉得AI至少代替了50%左右的工作量。像我这样比较senior的来说，AI，特别是ChatGPT或者Copilot，已经成了我工作的得力助手，节省了我好多时间。

那么，我们回到今天播客的主题Deepseek。您觉得DeepSeek的快速崛起是否与中国市场的特殊环境有关？

Shan: 没错，尤其是在浙江杭州，之所以能在新兴领域和科技前沿迅速崛起一批领先企业，不仅得益于政府前瞻性的政策引导，更重要的是，这里构建了一个开放包容、鼓励试错与快速迭代的创新生态。杭州的政府治理风格被形容为‘无事不扰，有事必应’的高效调配资源，既不干预企业的自主发展，又在关键时刻提供必要支持，确保科技成果从概念验证到商业化落地的每一步都能顺畅推进。甚至有企业在网上给杭州起了个外号——‘拎得清的小透明’，形象地诠释了杭州政府的务实和精准服务。这种‘有所为、有所不为’的治理理念，加上对数字化、文化创意、人才生态、民营经济和整体营商环境的持续优化，让杭州成为了创新活力的源泉，推动企业和产业实现跨越式发展。

更难得的是，在杭州，你几乎能找到覆盖整个人工智能产业链的企业—从芯片、存储、板卡和服务器，到网络、算力中心、云服务，再到基础软件、AI模型框架、以及各类行业应用，形成了一条完整的生态闭环。也正是依托这样‘芯片设计-算力集群-场景落地’的完整产业链，DeepSeek才能在短时间内迅速腾飞，成为一条直冲云霄的巨龙。

Poy: 的确，Deepseek秉承了中国制造的成本控制优势，成本低，性能还优越。这横空出世，平地惊雷啊。在北美基本使用ChatGPT与微软的Copilot，还有google的Gemini 与这个常用的AI工具相比，Deepseek的商业模式与北美的这些公司有什么不同？

Shan: DeepSeek的商业模式，和北美的AI公司，比如ChatGPT、微软Copilot，其实有着很大的不同。简单来说，北美的AI公司更偏向‘模型即服务（MaaS）’的商业模式，核心是构建大模型基础设施，并通过API或订阅服务提供给全球开发者和企业使用。像OpenAI，它的盈利模式主要来自云端API、企业订阅，以及与微软等合作伙伴的深度绑定。微软Copilot也是类似逻辑，依托Azure的算力，把AI深度集成进办公软件、企业流程，直接向B端企业用户收费。

DeepSeek的路线则有所不同，它更像是‘国产生态+全链条整合’的模式。简单来说，它不仅仅是做大模型，而是依托完整的国产AI基础设施，从底层算力到行业应用全链条打通。它不只是卖API，而是深入产业端，和中国本土的企业、政府、高校形成紧密合作，落地在更具中国特色的场景中，比如政务、金融、制造、互联网生态等。

更直观地说，北美AI更像是‘云端大脑’，你可以远程调用，而DeepSeek更像是‘本地超级助手’，它不仅提供能力，还要深度适配你的行业需求。这也是为什么它能在国内迅速腾飞—它不是单点突破，而是扎根在整个国产AI产业链里，和芯片、算力、行业数据紧密结合。这种模式，不仅能规避国外技术封锁的风险，也能让AI真正落地在更多实际业务场景中。

骅：Shan，您的这个比喻特别有意思。用我的话来说，北美AI的玩法很像是开了一家高端“AI外卖店”，按API付费，每次用多少算多少，或者来个会员订阅费，让AI随叫随到。 而DeepSeek更像“超级助理+产业顾问”，不只是卖API，而是直接“搬进”产业里，和政府、企业、高校搞合作，深度适配政务、金融、制造业、互联网等本土需求，能让AI真正落地，而不是只停留在云端“画饼”。

另外，据我看到的新闻，DeepSeek的旗舰模型，DeepSeek-V3的训练成本约为557.6万美元。 ​相比之下，OpenAI的GPT-4模型的训练成本超过1亿美元。 ​这表明，DeepSeek的训练成本比OpenAI低约95%。那么为何DeepSeek可以做成短平快的方式与硅谷公司竞争？为什么可以做到如此cost effective?

Shan：首先，DeepSeek的打法和硅谷公司不太一样。硅谷的AI公司，比如OpenAI、Anthropic，它们的模式是砸重金、做超大规模的模型训练，追求极致的参数量和通用性，但这样做的代价是训练成本极高，部署门槛也很高。而DeepSeek更务实，它采取的是‘精准发力’的策略—不是单纯追求最大，而是结合算力优化+工程效率+产业落地，让AI真正能跑得又快又省。

其次，DeepSeek的成本结构天然更有优势。硅谷AI公司主要依赖昂贵的英伟达GPU算力，而DeepSeek则能充分利用国产算力、定制优化的硬件，以及自研的模型架构，从底层就把成本打下来。它不像硅谷公司那样要付高昂的云计算费用，而是更贴近本土供应链，算力成本更低。

再加上，DeepSeek采取的是更高效的工程架构，比如：

• 模型训练时，它会用更优化的数据集、混合精度训练，减少无效计算；

• 推理部署时，它用轻量化方案，让大模型在更小的算力上跑得更顺畅；

• 商业化路径上，它更快落地行业应用，而不是只靠API订阅赚钱。

所以，你可以理解为，硅谷公司像是在‘超级计算机’上烧钱堆大模型，而DeepSeek则像是在‘高效能引擎’上精准调校，做到极致的性价比。它不只是拼技术，而是靠更聪明的策略，让AI跑得更快、更便宜，同时还能满足市场需求。这就是为什么它能用‘短平快’的方式，在和硅谷公司竞争时，反而占据了一席之地。

Poy：Shan，我们都知道美国拥有世界顶级的AI研究机构（如OpenAI、DeepMind、Meta AI、Google DeepMind），吸引了全球最顶尖的AI人才，并且在基础研究、前沿算法和理论突破方面长期保持领先。因此Deepseek是如何在资源有限的情况下与全球巨头竞争的？

Shan： DeepSeek 之所以能在资源有限的情况下，与全球 AI 巨头竞争，不是靠‘拼家底’，而是靠‘拼打法’。它不像硅谷公司那样手握无尽资源，而是更像一支高机动、高精准度的特种部队，在关键战场上精准出击。那么，它是怎么做到的？

• 第一，避开巨头正面消耗战，打“错位竞争”。全球 AI 巨头，比如 OpenAI、Google DeepMind，专注于打造全球最强大模型，靠规模和算力碾压。但 DeepSeek 选择的是另一条路：它不和巨头拼通用 AI，而是用更高效的方式打“行业定制+本地优化”。也就是说，DeepSeek 不是一味追求“最大”，而是追求“最适合”，在真实应用场景中创造价值。

• 第二，更高效的团队运作模式。大公司决策链长、调整慢，而 DeepSeek 团队小、速度快、执行力强。它能用比对手更短的时间完成从技术研发到市场落地的全流程，这一点在 AI 这样快速变化的行业尤为关键。当巨头们还在审批预算，DeepSeek 可能已经把方案落地了。

• 第三，精准整合资源，撬动更大杠杆。DeepSeek 资源有限，但它知道如何用最小的投入撬动最大的市场。它与国产 AI 生态、行业龙头、高校研究机构建立紧密合作，不是单打独斗，而是构建一个能高效协同的 AI 产业链。相比之下，全球巨头更倾向于闭环运作，反而在本土化落地上有更大难度。

• 第四，极限优化，提升性价比。DeepSeek 在算力、模型、推理效率等方面都做到了极致优化，确保更低成本跑出同级别的 AI 能力。这种极致性价比，不仅让它在资源受限的情况下能跑得更远，也让它在全球市场竞争中，更容易打开新的增长点。

所以，你可以这样看待 DeepSeek 和全球巨头的竞争关系—巨头像是正规军，资源雄厚但运作笨重，而 DeepSeek 更像是一支灵活的突击队，精准选择战场，快速完成突破，用最小的投入实现最大的价值。这正是它能在资源有限的情况下，依然和全球顶级 AI 选手同场竞技的核心秘诀。

骅：Shan，您说它更像一支灵活的游击队，我觉得形容的特别好，而且我觉得我们特别适合扬长避短，知己知彼，知道如何打赢一场游击战。这可是咱中华民族最厉害的地方，出奇制胜。而且虽然在AI底层技术上美国占优，但在AI的商业化落地和行业融合上，我中国的速度更快，应用场景更加多元。例如，AI+电商、AI+金融、AI+政务、AI+制造业等领域，中国的企业也普遍更愿意尝试新技术，AI已经深度嵌入到企业和社会服务中，而美国现在的AI还主要集中在B2B模式，变现路径相对更依赖企业级用户。Deepseek如同《哪吒2》一下子激起了中国人民的national pride，那么Deepseek 对中国AI技术发展的意义是什么呢？

Shan： DeepSeek 对中国 AI 技术发展的意义，可以说是‘补位+破局+加速’。

• 第一，补位：填补国产 AI 产业链的关键一环。 中国 AI 产业一直在硬件、算法、应用等多个层面不断突破，但在大模型和基础 AI 生态上，过去长期依赖海外技术，比如 OpenAI、NVIDIA 提供的核心模型和算力架构。而 DeepSeek 的出现，意味着中国有了真正从底层到应用全链条自主可控的 AI 方案，填补了产业链的关键一环。

• 第二，破局：打破对国外大模型的技术依赖。过去，大多数国内 AI 企业要么直接调用 OpenAI API，要么在国外技术框架下进行二次开发，始终受制于人。而 DeepSeek 证明了，中国完全可以自主训练高水平的通用大模型，并且做到媲美全球顶级水平。这不仅是技术能力的突破，更是产业安全、数据合规和长期发展上的一次破局。

• 第三，加速：推动中国 AI 产业进入大规模落地阶段。硅谷的 AI 主要面向全球市场，商业化路径以云服务为主，而 DeepSeek 更懂国内产业需求，能更快、更精准地在本土场景落地。无论是智能办公、AI 代码生成、企业应用，还是政务、制造、金融等行业应用，DeepSeek 让 AI 从概念变成真正能提升效率、创造价值的工具，加速 AI 在中国市场的普及和应用。

换句话说，DeepSeek 的意义，不只是打造一个国产 AI 大模型，而是推动整个中国 AI 产业从‘跟跑’向‘并跑、领跑’转变。它的成功，意味着中国在 AI 这个全球竞争最激烈的赛道上，真正拥有了自己的国运级、重量级选手。

Poy: 学到了很多。那么除了DeepSeek之外，中国的AI 趋势还有哪些值得北美地区引起注意的？

Shan：我觉得有yi'xia以下几点：

• 第一，AI 全产业链自主化，加速国产替代。在北美，AI 产业的基础设施主要依赖 NVIDIA、OpenAI、Google 等巨头，但在中国，AI 从底层芯片、算力中心，到大模型训练，再到行业应用，正在形成一条完整的国产生态链。比如，华为的 Ascend（昇腾）芯片、阿里的通义千问、字节的豆包、百度的文心一言等，都在不同领域迅速崛起，让中国 AI 产业更具自主性。这意味着，即使面临国际技术封锁，中国 AI 仍然能自我驱动、持续迭代，而这种模式在未来可能会影响北美企业对 AI 供应链的依赖策略。

• 第二，AI 规模化落地速度快，B端市场爆发。相比北美更侧重 C 端（消费者）应用，中国 AI 在 B 端（企业）市场的落地速度极快。AI 已经大规模渗透进金融、制造、政务、医疗、教育等行业，不仅仅是对话 AI，还涉及智能生产、决策优化、预测分析等。企业端的 AI 采用率远高于北美，因为中国企业普遍对效率提升和成本优化更敏感，因此 AI 解决方案在行业里更容易规模化部署，而不是局限于实验室或 API 级别的测试。

• 第三，多模态 AI & 端侧 AI 发展迅猛。北美的 AI 主要还是以文本生成（NLP）为主，但中国的 AI 在多模态（文本、图像、音频、视频等结合）上发展很快，比如阿里的 Qwen-VL、商汤的多模态 AI，已经能在视频、医疗影像、工业检测等方面落地。另一大趋势是端侧 AI（Edge AI），即 AI 不只是跑在云端，而是直接在本地设备上运行，比如华为、小米、OPPO 等公司正在加速 AI 手机、AI 硬件设备的发展，让 AI 更贴近用户，不依赖云计算。

• 第四，AI+自动化，推动供应链智能化。AI 不只是做语言模型，在供应链、物流、制造业的智能化上，中国的 AI 应用比北美更加深入。AI+机器人、AI+智能工厂、AI+无人驾驶物流，已经成为很多企业的标配，像京东、美团等公司已经在用 AI 进行大规模智能调度，甚至完全无人化运营的仓储、配送中心已经在落地。

总结来说，中国 AI 发展有几个特点：

• 国产化—逐步摆脱国外依赖，形成完整产业链；

• 产业化—AI 不是玩概念，而是真正落地到企业应用；

• 多模态+端侧 AI—让 AI 走向更复杂、更广泛的应用场景；

• 智能制造+供应链 AI—推动工业智能化的加速进化。

这些趋势不仅影响中国市场，也可能逐步改变全球 AI 产业格局。北美 AI 生态未来很可能会更加关注如何更高效落地、如何降低算力成本、如何整合 AI 与实体经济—这些，正是中国 AI 发展中最值得关注的地方。

骅：谢谢Shan给我们列出了的中国AI愿景，从我本来来说，中国人特有的短平快战术与能力是未来能够与北美抗衡的重要competencies。 那么聊了很多国内AI的趋势之后，Shan，我们都知道AI已经是一股势不可挡的趋势了，那么从您与您的同行的交流当中，是否可以为我们总结一下AI技术一些的未来趋势呢？你觉得它对人类未来的影响会有哪些？

Shan：这个问题特别好，这正是AI最有趣、最值得思考的地方。它不仅仅是提升效率的工具，更是一场深刻的社会变革。它正在促使我们重新理解人与工作的关系、学习的方式，甚至是自我的意义。

过去，我们总说科技让人类‘更高效’，但 AI 彻底改变了‘效率’的定义。它已经在代码生成、医疗诊断、法律咨询等众多领域展现出了惊人的能力，而我觉得更重要的是：

• AI 让我们更高效，但也可能让我们活的更清醒：更高效之后，我们应该如何生活？- 过去，我们的时间被大量琐碎、重复的工作占据，而 AI 让我们可以把时间留给真正重要的事情，比如思考、创造、学习。这也是我一直认为 AI 不仅是生产力的革命，更可能是帮助人类终身学习、间接达成自我觉醒的重要智能体。

• AI 重新定义学习方式，推动人机交互进入新阶段 - 我认为未来的教育不会再只是‘填鸭式学习’，而是‘AI+个性化教学’。AI 可以成为‘私人导师’，根据你的学习节奏，定制最适合你的内容，而不是让你像过去一样刷一堆毫无针对性的题。与 AI 的交互方式，也会变得越来越自然，它不仅是工具，甚至可能成为我们的思维伙伴，帮我们更深入地探索自身价值。

• AI+生物科技，让人类更健康、更长寿。AI 在医疗领域已经开始颠覆传统模式，比如超早期癌症筛查、新药研发、个性化治疗，甚至有可能让我们活得更久、更健康。你可以想象，未来 AI 可能成为‘健康管家’，比你自己还懂你的身体状况，提前预测健康风险，而不是等到问题出现才去看医生。

• AI 让社会更智能，但我们也需要负责任地推动变革 - AI 具备优化资源、预测趋势、提高社会运作效率的潜力，它可能帮助政府做更精准的经济调控，甚至优化整个城市的管理方式。但与此同时，算法偏见、数据隐私、伦理风险等问题不能忽视。如果我们不去建立一个公平、透明、负责任的 AI 体系，它可能被滥用，甚至加剧社会不平等。

所以我认为这股AI浪潮不是单纯的生产力革命，它更是一场关于人类如何更好生活、更好学习、更好理解自我的深刻变革。

因为最终，技术的价值不在于它带来了什么改变，而在于我们如何使用它以及得益于它。如果 AI 让我们更自由、更有创造力，能帮助我们真正思考人生，那它就是进步；但如果我们只是更快地做重复的事情，而没有真正改变思考方式，那它可能只是让世界变得更快，而不是更好。

Poy：Shan，我真是听的津津有味呀！现在想入局AI行业的年轻人是越来越多，那么您对他们有什么建议呢？

Shan: AI 引发的裁员潮和产业变革，确实让不少年轻人感到迷茫，但我想帮大家换个角度来看—其实，这恰恰是一个你想要发展事业弯道超车的机会。与其焦虑 AI 取代工作，不如主动拥抱 AI，把它变成你的“超级外挂”。未来，真正有竞争力的人，不是最懂 AI 的，而是最会用 AI 的。未来属于终身学习者，AI 是最好的助力工具。

我一直相信，只要保持持续学习和快速迭代的能力，年轻一代反而能在 AI 时代找到更大的突破点。 与其害怕 AI 取代工作，不如主动去理解 AI、掌握 AI、利用 AI。在我看来，AI 不是让人被淘汰的工具，而是一个帮助你拓展事业、提升竞争力的“超级外挂”。

首先，AI 时代的新机会：跨学科融合才是优势 - 很多人以为，想进入 AI 行业就必须是算法工程师，但事实上，AI 可应用的领域实在太广了，我们也仅仅是在这个浪潮的起点之初，一切才刚刚开始。如果你不懂编程，但懂某个行业的痛点，你也可以成为 AI 时代最有价值的人才。

另外，我这里分享几个值得关注的方向：

• AI+行业应用 — AI 在医疗、金融、教育、工业等各个领域都在深度渗透，懂行业的人+懂 AI 的人是最稀缺的人才。

• Prompt Engineering（提示工程） — 未来，很多工作不是“写代码”，而是“如何让 AI 按照你的意图工作”，这本质上是人与 AI 沟通的能力。

• AI 产品经理 & 解决方案架构师 — 未来最强的人才，不是“写代码最厉害的”，而是能把 AI 产品真正落地的人。

• AI+创意产业 —— AI 生成内容（AIGC）正在重塑设计、营销、影视等领域，如果你懂市场+懂 AI，你会有更大的竞争力。

因此，最重要的是：别等，先用起来！很多人可能觉得，AI 还是“离我很远的事情”，但其实，你今天愿意去试用 AI、思考 AI 在你领域的价值，就已经比 90% 的人领先一步：

• 比如，试着用 AI 来优化自己的日常工作，看看它如何提升效率。

• 关注 AI 领域的新技术趋势，找到自己可以切入的点。

• 主动和 AI 从业者交流，不管是线上还是线下，建立你的行业视野。

总结来说，AI 不是一个“等你准备好才会到来的变革”，它已经在改变世界，而关键是—你愿不愿意成为主动拥抱它的人。 未来的机会不会是“AI 取代人”，而是“会用 AI 的人取代不会用 AI 的人”。所以，与其害怕，不如加入吧—在 AI 时代，你希望成为哪一种人？

骅：谢谢Shan，今天的这个分享真的是很深入，很过瘾嗷，哈哈。特别喜欢您刚才说的，对于AI的态度就是“别等，先用起来！”。

好了，今天的节目就到这里了。在结束今天这一期的节目之前，我们也想询问一下我们的听众朋友们，你们对今天的话题有何感想呢？欢迎大家在我们的网站上留言。另外，我们也欢迎大家加入我们的LinkedIn Community page, 与其他播客听众朋友们一起学习探讨更多商业案例！如果需要参加我们播客微信群的话，请加我们微信，ID是reelstone。谢谢大家的收听，我们下一期节目再见！