可以预见，开工之后，会有越来越多的企业，抱着"有枣没枣打一杆"的心态，开始规划AI项目。
就像当年的互联网转型一样，AI似乎也开始成为了企业升级的必答题。
一、两块硬骨头
不过，对于众多蠢蠢欲动的AI团队来说，要想在年终考核时达成KPI，有两块硬骨头必须啃下来:
1、选择合适的技术路线。
此时的AI发展态势，恰如彼时的田径史:
四分钟跑完一英里，曾被认为是人类的生理极限。直到罗杰·班尼斯特以3分59.4秒打破这个纪录。一旦心理障碍被打破，随之而来的就是一连串的突破。这个纪录仅仅维持了46天，就被约翰·兰迪刷新至3分57.9秒。
今天的AI领域，正经历着类似的历史时刻。DeepSeek的突破，就像是AI界的“班尼斯特时刻”，打破了发展的心理藩篱。加上开源浪潮的推动，AI技术迭代正在加速。
在这样的关键节点上，选择技术路线不仅要考虑当下的技术成熟度，更要预判未来的发展方向。押对了，就能在技术浪潮中占得先机；押错了，可能需要付出数倍的代价重新开始。
2、其次是从成本中心转变为利润中心。
不然，等到下一轮"降本增效"来临时，AI团队往往是第一批被"优化"的对象。
前两年，很多AI团队之所以难以成为利润中心，症结往往不在AI商业化本身，而在于对技术与业务融合的理解过于肤浅。不少团队陷入了技术中心主义的误区，以为掌握了算法就等于掌握了价值创造的钥匙。
这种情况下，AI团队往往成为企业内的技术孤岛，整天研究最新的算法和模型，却很少了解业务痛点。双方就像说着不同语言的两个群体，AI团队滔滔不绝地讲着技术术语，而业务人员只关心问题能否解决、成本和风险。
这种割裂，最终会陷入恶性循环。AI团队为证明价值不断追求技术指标提升，却始终无法解决实际业务问题。业务部门见不到效果，就更不愿投入资源支持，进一步加剧了双方的隔阂……
二、两类参考答案
针对技术路线的问题，我春节期间看到最好的参考答案是perplexity。
1、
我原本以为，perplexity 很快会被联网版的deepseek r1 取代。
因为deepseek 足够强的推理加上实时的联网，就把提示词的门槛给打了下来。
每个人只要像聊天一样输入自己的问题，就能收获其他AI改半天提示词也达不到的效果。
