人人都会用 AI 后，什么才是你的真正壁垒？
人人都会用 AI 后，什么才是你的真正壁垒？
来源类型： 微信公众号文章
日期： 2026-06-02
标签： AI, OpenClaw, 电商, 办公效率, 编程, 物流, 大模型
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/ikJZVR1-0qTt9WKPzWTpEQ
摘要
上周看到阿里云“AI生产力会客厅”第一期的话题：《Super Me，用 AI 打造超级个体》，觉得很有意思，就报名参加，也申请了开放麦环节发言。 听完几位 AI 生产先锋的分享，很有启发。 我在开放麦环节抛出了几个“灵魂拷问”，现场不少分享嘉宾和听众都有触动，也产生了共鸣。 开场主题是“用 AI 生产力打造超级个体”。 主办方把嘉宾定义为 AI 时代个人生产方式的先锋实践者，重点不在泛泛展示工具，而是分享已经在业务中验证过的 AI 生产打法。 这里的“超级个体”大致包含几层含义： - AI 让个人拥有更大的业务空间和更低的启动门槛。 - 一个人可以借助 AI 完成原本需要多人协作的...
核心内容
上周看到阿里云“AI生产力会客厅”第一期的话题：《Super Me，用 AI 打造超级个体》，觉得很有意思，就报名参加，也申请了开放麦环节发言。
听完几位 AI 生产先锋的分享，很有启发。
我在开放麦环节抛出了几个“灵魂拷问”，现场不少分享嘉宾和听众都有触动，也产生了共鸣。
开场主题是“用 AI 生产力打造超级个体”。
主办方把嘉宾定义为 AI 时代个人生产方式的先锋实践者，重点不在泛泛展示工具，而是分享已经在业务中验证过的 AI 生产打法。
这里的“超级个体”大致包含几层含义：
- AI 让个人拥有更大的业务空间和更低的启动门槛。
- 一个人可以借助 AI 完成原本需要多人协作的调研、分析、内容、设计、开发、运营工作。
- 真正的关键不只是会用工具，还要能把工具、业务流程、行业知识和交付结果组织起来。
第一个分享嘉宾是游初，主题是：“诉讼法务用 QoderWork 辅助‘打官司’”
嘉宾围绕法律工作讲了多个 AI 可落地的任务：
- 法律检索、法条查找、合同审查、起诉状和答辩状处理。
- 法院短信、邮件、文书材料的自动整理、归档、分类和分发。
- 管辖权异议等具体法律流程中的材料分析和判断辅助。
- 大量图片、证据材料、破碎文本的结构化处理。
这部分对“超级个体”的启发是：专业人士不能只把 AI 当搜索引擎，更重要的是把自己的专业方法论封装进工作流。嘉宾多次强调“结构化”“专家判断”“组织化检验流程”，意思是 AI 可以降低基础工作的成本，但最后仍然需要人的专业经验、判断力和责任承担。
一个很重要的观点是：未来更可能走向“专家能力加 AI 能力”，而不是简单的“AI 取代法律人”。AI 降低地板，也会抬高天花板；会用 AI 的法律人可以处理更多材料、更快完成初筛和归档，但最终价值仍落在判断、解释、信任和责任上。
第二个分享嘉宾是法桐，主题是：“咨询顾问用 AI 赚到真金白银”
嘉宾分享了用 AI 做网站、报告、企业调研、公开数据整理、商业信息分析等工作。
这部分和“超级个体”相关的点在于：
- 原来需要团队分工完成的信息搜集、网页整理、报告生成，现在可以由个人通过 AI 先跑出初版。
- AI 不能替人“想清楚商业问题”，但可以把重复搜集、整理、初稿搭建这类工作压缩掉。
- 对乙方和咨询型个人来说，AI 会改变交付效率，也会改变报价、交付边界和客户预期。
法桐提出一个很有意思的洞见：不要等甲方也会用 AI 后再被动承压，服务者应该先用 AI 改造自己的交付方式。
第三个分享嘉宾是 Walter，LovinSprout 毛绒话术玩偶品牌主理人，主题是：“电商 OPC 一个人 + 阿里云百炼撑起整条内容生产线”
这段分享围绕实体产品，以及花礼、玩偶、礼品类生意展开。嘉宾从个人婚礼或纪念场景出发，用 AI 生成设计创意，再对接制造和供应链，逐步做成产品尝试。
这部分非常像“超级个体商业闭环”的样本：
- 用 AI 生成产品概念图、设计稿、内容素材。
- 根据热点节日、社媒趋势和用户偏好做设计方向判断。
- 小规模上架、测试、反馈，再快速迭代。
- 通过小红书等平台做内容分发和用户触达。
- 建立 KOC/KOL 信息库，把产品和合适的内容渠道匹配起来。
Walter 提到，AI 在产品设计环节已经带来明显质变，很多设计工作可以交给 AI 先完成，再由人做审美判断、用户洞察和商业取舍。这里的壁垒不再只是“会生成图片”，而是审美、用户理解、供应链、测试速度和反馈闭环。
第四个分享嘉宾是周杰，主题是：“游戏 OPC 从立项到上线全程 AI 协作”。
重点是把 AI 融入游戏化学习、NPC 交互、语音识别、内容生成、代码生成等流程。嘉宾提到如何在短时间内搭建游戏管线、把能力打包成平台，并探索让用户通过自然语言开发游戏。
这部分体现的超级个体能力是：
- AI 让非传统大团队也能尝试复杂互动产品。
- 创意、玩法、素材、代码、交互可以被更快串成原型。
- 游戏/教育场景里，AI 不只是生成内容，还可能成为新的交互引擎。
周杰也反复提到工程能力：有理想和创意不够，还要把 AI 能力做到工程化、可落地、可交付。
圆桌里有一段关于 Agent 产品和桌面自动化的讨论。
产品侧嘉宾提到，模型能力在进步，Agent 框架也在进步，但要真正形成生产力，还需要解决工具连接、浏览器能力、应用打通、任务状态管理、自我校验、执行可靠性等工程问题。
这部分把“超级个体”从工具使用推进到工作系统：
- 超级个体不是只拥有“无限智力”，还需要“无限执行力”。
- 一个人可以同时发起多个并行任务，让 AI 员工或 Agent 帮自己跑。
- 企业也开始关心员工到底能调用几个 AI、能带几个 AI 员工工作。
- 衡量一个人的 AI 能力，不只看会不会写 prompt，更要看能不能让 AI 进入真实工作链路。
这里的关键判断是：AI 能否真正进入生产力，不取决于聊天框有多聪明，而取决于它能不能接入人的工作流、工具链和业务目标。
圆桌后半段讨论了 AI 取代、人类价值、商业壁垒等问题。几个共识比较清晰：
- AI 让人更快，但不自动给人愿景、审美、判断和责任。
- 创业者早期可以用 AI 追求极致速度，但业务进入稳定阶段后仍需要行业老兵、渠道经验和组织能力。
- 当人人都能生成类似内容时，真正的差异来自个人积累、用户洞察、私有数据、供应链、客户关系和审美判断。
- 人的责任、信任、伦理和价值判断不能完全交给 AI。
这也是整场会对“超级个体”更成熟的一层理解：超级个体不等于一个人无所不能，更像是一个人能把自己的独特经验、业务判断和 AI 执行系统结合起来。
我在开放麦环节提出了几个灵魂拷问：
拷问1：刚才看到很多人参加大会，遇到精彩内容就拿手机拍照。拍下来之后，大家回去真的会看吗？需要的时候，还能找得着吗？很多人每天看大量 AI 资讯、高质量文章和论文。真正要用的时候，还能想得起来吗？想得起来，还能找得到吗？找得到，还有能力和精力去“人肉”运用吗？
台下很多同学眼睛一亮，然后频频点头。
我们现在还处在 AI 时代快速变革的早期，很多人的思维没有跟上，很多工作方式也没有真正变得 AI Native。
现场我用 AI 录音卡自动录音，一起来听会的叶珺同学也带了一款录音卡。
这确实很方便，不用担心漏掉关键信息。
我中途去上厕所，只需要把录音卡放在座位上，一点不耽误事。
听完大会回来之后，它不仅能生成图文摘要，还能帮我提取一些关键启发。
当然，如果录音信息只是躺在录音卡里，哪怕导出了音频，或者把摘要放进电脑，也还是意义不大。
我之前也分享过一套比较有用的方法，可以让信息自动回流到你的知识库或者 skills 中。这样，你参加大会看到的重要资料，未来需要使用时，就能被 AI 自动提取出来。
部分经验参见：用 OpenClaw 构建个人知识库：从几百字到 10 万字，让 AI 真正懂你
拷问2：很多自媒体大 V 企图给你“洗脑”，让你以为自己缺的只是一个“龙虾”，或者是一堆“大 V 原创”的下载量很高的 skills。但是，为什么很多人装了一堆“龙虾”
...(内容截断，完整内容请查看原文)
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