《AI 课程：抓住认知红利与落地逻辑》
1. 一段话总结
2025 年 09 月 23 日下午的 AI 课程中，首先由王思芳（英语教育背景） 和张天龙（商业导师 + 中医世家传承人） 分享 AI 应用成果（前者将 AI 智能体融入英语教学与企业 AI 化改革，后者希望用 AI 解决非遗驻颜术推广的文案问题）；
主讲人（厂长）通过自身多段创业经历（2011 年做二次元游戏、2017 年做 NFT 游戏、2019 年做抖音）强调 **“认知红利”** 的重要性，提出 “先卖后学”“位置决定能力” 的核心观点，指出 AI 行业需降低使用门槛（无需懂代码 / 算法，像用汽车一样简单），并重申 AI 使用的 **“四步工作法（背景同步、路径规划、执行验收、总结沉淀）”** ，鼓励学员抓住 AI 行业红利，先通过 AI 变现建立正循环，再逐步完善体系。
思维导图（mindmap）
| 学员分享环节 - 王思芳（Gas） - 背景：前宁波诺丁汉大学英语老师，现运营英语工作室 - AI应用：1. 英语教学（定制AI智能体，覆盖口音、方法论、心理激励）；2. 企业服务（智能体定制、全案AI公司化改革） - 核心观点：平衡AI“工具”与“产品”属性，按自身方式落地AI - 张天龙 - 背景：商业导师+百年中医世家第四代传承人 - 需求：用AI解决非遗驻颜术推广的3类文案问题（宝妈群体、切片引流、商业诊断引流） - 目标：通过AI快速生成多套文案，实现项目复制化 ## 主讲人（厂长）核心内容 - 自身创业经历（佐证“认知红利”） - 2011年：全中国首个做二次元游戏，350万投资获10亿流水、3亿+利润 - 2017年：做全世界首款中文NFT游戏，获孙宇晨100个比特币（当时变现400万） - 2019年：做抖音招商未成功，却因他人咨询转型短视频知识付费 - 核心观点 - 认知红利：水平一般者能靠AI收钱，说明市场刚需，需抓住早期机会 - 先卖后学：先定高价（如10万AI解决方案），再根据客户需求解决问题，倒逼成长 - 位置决定能力：不是能力够了才做，而是先进入赛道，在解决问题中提升能力 - 降低AI门槛：无需懂代码/算法/数据结构，AI应像汽车一样“让人少思考” - AI使用关键 - 四步工作法：背景同步→路径规划→执行验收→总结沉淀（需反复强化） - 正循环逻辑：低门槛使用→产生结果→激发兴趣→深入研究→效率提升 ## 行业案例佐证 - 孙宇晨：加密圈大佬，对“有梦想”的项目愿意投资，消费抠门但不吝啬项目资金 - 刘伟（米哈游）：不打游戏/不看动画，因100万投资只能做二次元卡牌游戏，逐步成为行业领军者 - 赵长鹏（币安）：早期对NFT/去中心化交易所认知不足，愿为“专业概念”付费 |
3. 详细总结
一、学员分享环节：AI 应用的真实案例
王思芳（英文名 Gas）分享：
| 维度 | 具体内容 |
| 个人背景 | 前宁波诺丁汉大学英语老师，主讲 “学术英语（Academic English）”，负责教学生研究方法与国际期刊写作；现成立英语工作室，同时承接企业 AI 化服务 |
| AI 应用场景 | 1. 英语教学：定制 AI 智能体，覆盖 “口音纠正、学习方法论、心理激励、学习驱动力” 全环节，解决学生英语学习痛点；2. 企业服务：为国内 / 国际客户提供 “AI 智能体定制”“全案 AI 公司化改革方案”，帮助企业解决数据筛选、文案选择等卡点 |
| 核心心得 | 1. 平衡 AI 的 “工具属性” 与 “产品属性”，明确 AI 在不同领域的应用颗粒度；2. 与 AI 的 “关系” 决定使用效果，对学生和企业客户的情绪不同，导致智能体定制效果差异；3. 厂长提供的是方法论，最终需按自身方式落地 AI，在实践中提升熟练度 |
张天龙分享：
| 维度 | 具体内容 |
| 个人背景 | 双重身份：商业导师（提供商业诊断服务）、百年中医世家第四代传承人（推广非遗驻颜术） |
| 核心需求 | 解决非遗驻颜术 “复制化推广” 的文案问题，需覆盖 3 类精准人群：1. 宝妈群体（带娃精准、消费力强）；2. 切片引流（用文案直接引流）；3. 商业诊断引流（低价课程引流后转化） |
| AI 使用目标 | 摆脱 “人工写文案效率低” 的困境，通过 AI 快速生成 N 套文案方案，提升推广效率 |
二、主讲人（厂长）的核心内容：认知红利与 AI 落地逻辑
自身创业经历：多赛道验证 “认知红利”
厂长通过 4 段关键创业经历，证明 “早期进入赛道、抓住认知差” 是盈利核心，具体如下表：
| 时间 | 项目 | 关键细节 | 结果 / 启示 |
| 2011 年 | 二次元游戏 | 全中国首个做二次元游戏，当时 B 站仅 27 万用户，无竞争对手 | 350 万投资→10 亿流水、近 3 亿利润（PC 端无需渠道分成）；启示：早期赛道竞争小，认知差即利润 |
| 2017 年 | NFT 游戏 | 因拖欠 400 万员工工资（程序员属 “农民工”），研究刚诞生的 NFT（加密猫），做中文 NFT 游戏 | 获孙宇晨 100 个比特币（2018 年 4 月变现 400 万，现价值 8000 万 +）；启示：别人不懂时切入，即使自己也不懂，也能成为 “相对专家” |
| 2019 年 | 抖音招商 | 投近 100 万做抖音招商未成功，仅涨粉不变现，后因他人咨询 “怎么做短视频” 转型知识付费 | 从 “烧钱涨粉” 到 “知识变现”；启示：市场需求决定方向，不要固守预设目标 |
| 2024 年 11 月 | AI 公司（中银汇） | 发现市场上 AI 博主水平一般却能收 3 万学费，决定做 AI 业务，先定 10 万高价解决方案 | 第一个月卖 38 单，靠客户需求倒逼能力提升，10 个月内成为 AI 应用专家；启示：先 “卖” 后 “学”，位置决定能力 |
核心观点：打破 AI 使用的认知误区
认知红利的本质：当 “水平一般的人能靠 AI 收钱”，说明市场存在 “刚需未被满足” 的红利期，此时无需等 “完全懂 AI” 再入场，而是先进入赛道，用客户需求驱动成长。
先卖后学的逻辑：厂长做 AI 时，先定 10 万的 AI 解决方案，卖完后才问客户 “需要解决什么问题”，再逐个攻克（如 AI 写文案、做私域、做管理），3 个月后自然掌握核心能力。他强调：“不是因为你懂才卖，而是因为你卖了才懂”。
位置决定能力：用米哈游刘伟（不打游戏 / 不看动画）、孙宇晨（早期不懂 NFT）、赵长鹏（早期不懂去中心化交易所）的案例证明，不是 “能力够了才到那个位置”，而是 “先到那个位置，在解决问题中积累能力”。
降低 AI 使用门槛：2025 年 4 月前，厂长仍教 “写代码、设计数据结构”，但发现员工都不会用；后转变思路，提出 “AI 应像汽车一样简单”—— 汽车是让人不用跑，AI 是让人不用复杂思考，无需懂代码、算法、fine tuning（微调），按 “四步工作法” 就能用。
AI 落地的正循环逻辑
厂长提出，AI 使用需建立 “低门槛→出结果→深使用” 的正循环，具体路径如下：
降低门槛：用语音交互、简化操作（如直接给 AI 指令 “写非遗驻颜术文案”），让普通人也能快速上手；
产生结果：AI 帮员工减少工作量、帮企业变现（如张天龙用 AI 写文案引流），激发使用兴趣；
深入研究：用户因 “出结果” 主动探索 AI 更多功能（如员工自己研究 AI 解决复杂客户需求），形成 “用得越多→懂的越多→效率越高” 的飞轮。
三、课程核心回顾：四步工作法与行业展望
重申四步工作法：厂长强调，这是 AI 使用的核心框架，需反复强化直至形成习惯，具体如下：
背景同步：交代真实、完整的任务背景（如公司战略、时间限制），让 AI 理解 “为什么做”；
路径规划：让 AI 自主出方案，而非直接指挥执行，避免限制 AI 能力；
执行验收：检查 AI 按方案执行的结果，不符合则优化；
总结沉淀：让 AI 总结规律、写 SOP / 提示词，形成可复用的标准。
AI 行业展望：
市场规模：未来十年将从千亿级暴涨至 45 万亿（2035 年规划），当前是认知红利期；
落地关键：无需追求 “高精尖技术”，而是让 AI 贴近场景（如英语教学、中医推广），用简单方式解决实际问题；
学员建议：回到自身行业后，大胆用 AI 变现（如卖 AI 解决方案、用 AI 优化业务），成为 “圈子里最懂 AI 的人”，再逐步完善体系。
4. 关键问题
问题 1：厂长通过自身创业经历反复强调 “认知红利”，其核心内涵是什么？在 AI 行业中，普通人如何抓住这一红利？
答案：
“认知红利” 的核心内涵是 “早期赛道中，因市场需求未被满足，即使能力一般，只要先进入赛道、抓住认知差，就能获得超额收益”—— 比如 2011 年二次元游戏无人懂，厂长靠 350 万投资获 3 亿利润
；2017 年 NFT 刚诞生，厂长仅研究 3 篇英文资料就成为 “中文 NFT 专家”，获孙宇晨投资。
在 AI 行业中，普通人抓住红利的方法有 3 点：
打破 “懂了再干” 的误区：无需先学代码、算法，而是先定目标（如 “用 AI 帮企业写文案”），直接对接需求（如向张天龙这类有文案需求的老板收费），在解决问题中学习；
先卖后学，倒逼成长：参考厂长 “定 10 万 AI 解决方案” 的做法，先通过高价产品锁定高需求客户，再根据客户需求（如 AI 做私域、AI 做管理）逐个攻克，3-6 个月即可形成核心能力；
降低使用门槛，贴近场景：不追求 “高精尖技术”，而是用 “语音交互”“四步工作法” 等简单方式，将 AI 应用于自身熟悉的场景（如英语教学、中医推广），用 “解决具体问题” 的成果吸引更多客户。
问题 2：学员王思芳和张天龙的 AI 应用案例，分别体现了 AI 在 “To C” 和 “To B” 场景下的哪些落地逻辑？对其他学员有何借鉴意义？
答案：两位学员的案例分别体现了 AI 在不同场景下的落地逻辑，具体如下：
| 场景类型 | 学员案例 | 落地逻辑 | 借鉴意义 |
| To C（英语教学） | 王思芳 | 1. 细分需求：覆盖 “口音、方法论、心理激励” 等学生痛点，而非通用英语学习；2. 定制化：根据学生特点调整 AI 智能体，比如对基础弱的学生侧重 “简单交互”，对高阶学生侧重 “学术写作” | 1. 做 To C AI 应用时，需聚焦 “小而美” 的细分场景，避免泛化；2. 重视 “人机协同” 中的情绪价值，比如用 AI 激励学生学习，提升用户粘性 |
| To B（企业 AI 化改革） | 王思芳 + 张天龙 | 1. 痛点导向：王思芳帮企业解决 “数据筛选、文案卡点”，张天龙用 AI 解决 “文案效率低”，均瞄准企业核心痛点；2. 结果导向：不追求 “技术炫酷”，而是以 “降本增效、提升业绩” 为目标（如张天龙希望用 AI 实现非遗项目复制） | 1. 做 To B AI 应用时，需先调研企业真实痛点（如通过访谈了解老板需求），而非推销技术；2. 用 “可量化的结果” 说服客户，比如 “AI 能帮你每天多生成 10 套文案，节省 5 小时” |
对其他学员的借鉴意义：无论 To C 还是 To B，AI 落地的核心是 “先明确需求，再匹配工具”—— 先找到自身熟悉的领域（如教育、中医、餐饮），再用 AI 解决该领域的具体问题，而非盲目追求 “全场景覆盖”。
问题 3：厂长提出 “AI 应像汽车一样简单”，主张降低 AI 使用门槛（无需懂代码 / 算法），这一观点与传统 “AI 需专业技术” 的认知有何冲突？如何解决这一冲突，让普通人和企业都能快速用上 AI？
答案：这一观点与传统认知的核心冲突在于 “对 AI 使用主体的定位”—— 传统认知认为 AI 是 “专业人士的工具”（需懂代码、算法才能用），而厂长认为 AI 是 “普通人的生产力工具”（像汽车一样，无需懂发动机原理，会开就行）。
解决冲突、降低 AI 使用门槛的方法有 3 点：
剥离技术术语，聚焦操作流程：删除 “fine tuning（微调）”“预训练模型” 等专业名词，用 “四步工作法” 等通俗框架替代，比如不说 “你需要设计数据结构”，而是说 “你先跟 AI 交代清楚背景，让它出个方案”；
强化语音交互与自动化工具：用语音输入（效率是打字的 5 倍）替代代码编写，用 “记忆 / 知识库” 自动存储关键信息（如公司战略、用户偏好），让 AI 主动调用信息，无需用户反复输入；
提供场景化模板，即拿即用：针对不同行业（如教育、中医、销售）提供 AI 应用模板，比如给英语老师 “AI 口语纠正模板”，给中医 “非遗项目推广文案模板”，用户只需替换少量信息（如产品名称、目标人群），即可快速生成结果。
通过以上方法，普通人无需学习专业技术，企业员工也能快速上手 AI，实现 “从 0 到 1” 的突破；而当用户产生初步结果后，会自然产生深入学习的兴趣（如研究 AI 如何优化文案），逐步解决更复杂的问题，形成 “低门槛入门→出结果→深学习” 的正循环。