1 AI圈又热闹起来了

最近 AI 圈又开始热闹起来。

起因是一个项目：OpenClaw。

这个项目刚发布的时候，在技术社区引起了不少讨论。很多开发者开始研究它的能力、架构，以及它在 AI Agent 方向上的潜力。

与此同时，互联网的另一边也在发生一些有意思的事情。

各种AI生成内容（AIGC）开始在社交平台爆火：

• AI生成视频

• AI生成图片

• AI自动写作

• AI内容账号

整个互联网似乎都在传递一个信号：

AI时代正在真正到来。

但当我真正开始尝试这些 AI 工具之后，反而产生了一些新的疑问。

这篇文章并不是技术教程，而是一个 普通大学生在这波 AI 浪潮中的一些观察和思考。

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2 一次尝试：AI视频工具的现实

前段时间，我看到网络上出现了很多 AI生成视频的爆款案例。

不少账号利用 AI 工具生成短视频，播放量非常高。

看起来似乎只需要输入几个 prompt，就可以自动生成内容。

这种现象很容易让人产生一种感觉：

AI时代做内容是不是已经变得非常简单了？

于是我也忍不住想亲自试试。

我选择尝试使用最近比较火的 Seedance 2.0，打算生成一段 15 秒的短视频。

为了获得更好的效果，我甚至开通了会员。

但当我打开软件时，却发现生成队列前面排着 十几万人。

系统提示：

普通会员需要等待 几个小时 才能生成一条视频。

那一刻我突然意识到一个问题：

AI 的能力确实在增长，但资源并不是无限的。

AI模型的训练和推理本身需要大量算力，而这些算力资源并不会无限供给。

普通人与 AI 之间，其实仍然存在一定距离。

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3 AI创业幻想：一个人就是一家公司？

最近互联网有一个非常流行的概念：

AI + 个体创业。

很多人开始相信：

借助 AI，一个人就可以完成过去需要一个团队才能完成的事情。

例如：

• AI写代码（Code Generation）

• AI做设计（AI Design）

• AI生成内容（AIGC）

• AI自动化运营（Automation）

于是，一个很吸引人的概念开始流行：

“一人公司（Solo Company）”。

理论上，一个开发者甚至可以独立完成：

• 产品开发

• 内容生产

• 市场运营

AI似乎正在降低创业的门槛。

但当真正开始接触这些工具时，我慢慢意识到一个现实问题。

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4 一个很少被讨论的问题：AI其实很烧钱

很多人看到的是：

• AI写代码

• AI生成视频

• AI自动做产品

但很少有人讨论背后的技术成本。

例如：

• 大模型 API 调用费用

• GPU算力成本

• 推理成本（Inference Cost）

• 工具订阅费用

如果只是简单体验，这些成本可能还不明显。

但一旦真的想做产品，或者尝试构建自动化系统，就会发现：

算力成本和 API 调用费用很快就会叠加起来。

对于大型公司来说，这些成本可能只是基础设施的一部分。

但对于普通开发者来说，这其实是一道现实的门槛。

这也是我最近开始思考的一个问题：

AI时代的机会，真的对所有人都一样开放吗？

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5 AI爆发的另一面：技术FOMO

过去一年，AI领域几乎进入了一个 模型爆发期。

各种大模型不断出现：

• GPT

• Gemini

• Claude

• 各种开源模型

几乎每隔几天，就会出现一个新的 AI 产品。

一开始我也很兴奋。

但慢慢地，我开始感受到一种新的焦虑。

这种焦虑更像是一种：

技术型 FOMO（Fear of Missing Out）。

每天都会看到新的工具：

• 新模型

• 新平台

• 新框架

如果试图跟上所有变化，很容易陷入一种状态：

永远在追新的工具。

于是开始不断：

• 收藏AI工具

• 研究新平台

• 切换不同模型

但很多时候，这些工具甚至还没真正用起来，新的工具又已经出现了。

我自己其实也经历过这种状态。

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6 OpenClaw带来的另一个方向：AI Agent

最近在技术社区引发讨论的 OpenClaw，其实代表的是一个越来越明显的趋势：

AI 正在从聊天模型走向 Agent。

过去的大模型主要解决的是：

• 文本生成

• 问答

• 代码生成

但 AI Agent 想解决的问题是：

让 AI 不只是回答问题，而是可以执行任务。

例如：

• 自动搜索信息

• 自动调用工具

• 自动完成多步骤任务

从技术架构来看，这类系统通常包含几个核心模块：

• LLM（大语言模型）：理解任务

• Tool Use（工具调用）：调用外部 API

• Planning（任务规划）：拆分复杂任务

• Memory（记忆系统）：记录上下文

很多人认为，未来 AI 的重要方向之一，就是这种 能够独立完成任务的 Agent 系统。

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7 一个实际的尝试：Coze

在研究这些 AI Agent 架构的时候，我也尝试了一些相关工具。

其中一个让我印象比较深的是 Coze。

Coze 是字节跳动推出的一个 AI Agent 开发平台。

和很多纯技术框架不同，它更像是一个 面向普通开发者的 AI 工作流工具。

在 Coze 中，可以通过 Workflow + 插件调用 的方式，让 AI 完成一整套任务流程，例如：

• 搜索信息

• 调用 API

• 处理数据

• 输出结果

从架构上看，其实和 Agent 的思路很接近：

LLM + Tool Use + Workflow

但 Coze 把这些复杂的系统 做成了可视化流程。

对我来说，它带来的最大变化其实不是技术突破，而是一个很简单的感觉：

AI开始真正提高效率。

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8 一个小例子：AI确实能提高效率

虽然我也经历过一段时间的 技术 FOMO，但在实际使用 AI 的过程中，我也确实感受到一些实在的效率提升。

例如在期末复习的时候，我曾经用 Gemini 写过一个简单的小工具。

当时的问题其实很简单：

复习的时候知识点很多，很难系统整理，也很难记录自己做过哪些题、哪些地方容易出错。

于是我尝试用自然语言描述需求，让 Gemini 帮我生成一个简单的复习辅助程序。

这个小工具主要做了几件事情：

• 记录复习知识点

• 整理错题

• 标记重点内容

• 简单统计复习进度

整个过程比我想象中要顺利。

很多基础代码都是 AI 生成的，我只需要做一些简单的修改和调整。

虽然这个程序很简单，但在复习阶段确实帮我节省了不少时间。

那一刻我突然意识到一件事：

AI最有价值的地方，不是“看起来很厉害”，而是能不能解决一个具体问题。

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9 AI时代真正的问题：不是工具，而是选择

折腾了一段时间之后，我突然意识到一件事情：

现在 AI 的问题，其实已经不是：

有没有工具。

而是：

该用哪些工具。

每天都有新的模型、新的平台。

如果试图全部跟上，很容易陷入一种状态：

永远在学习，但很少真正使用。

但事实上，大多数人并不需要掌握所有 AI 工具。

AI真正的价值应该是：

提高效率，而不是制造新的焦虑。

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10 一个大学生的AI困惑

写到这里，其实还有一个更现实的问题。

最近我也开始认真思考一件事：

AI时代，普通人到底应该怎么做？

尤其是像我这样的大学生。

互联网每天都在传播各种故事：

• AI创业成功

• 一人公司

• AI产品爆火

这些故事很容易让人产生一种感觉：

AI时代的机会好像就在眼前。

但当真正开始尝试时，又会发现现实并没有那么简单。

AI让很多事情变得更容易。

但同时也让竞争变得更加激烈。

因为当工具门槛降低的时候：

所有人都可以使用同样的工具。

那真正的差距在哪里？

这个问题，我其实到现在也没有想明白。

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写在最后

Seedance 那条排队 5 小时的视频，我最后没有等。

但它让我意识到一件事：

在 AI 时代，也许最重要的能力不是：

掌握多少工具。

而是：

知道自己真正想解决什么问题。

AI 的浪潮确实正在到来。

但对于普通人来说，也许更重要的问题不是：

AI有多强？

而是：

我应该用 AI 做什么？

这个问题，我其实到现在也没有完全想明白。

所以也想问问大家：

在这波 AI 浪潮里，普通人到底应该怎么做？

如果你也是学生或者开发者：

• 你会选择 All in AI 吗？

• 还是把 AI 当作一个普通工具？

很想听听大家的看法。