2026年AI创业泡沫破裂，市场充斥低质产品。流量已从线上转向线下，企业应结合AI获客与实地拜访。内部需全面AI化，让AI处理重复工作，专注客户理解。商业模式从卖软件转向卖结果，AI是工具，服务是核心。真正的护城河是私有数据和行业经验。商业本质不变：深入泥土，连接人心，交付结果。

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一、一人公司来了，泡沫也破了

2026年的今天，我们必须承认一个尴尬的事实：2025年吹得震天响的一人公司热潮，已经演变成了一场灾难。

过去这一年，随着AI能力的壮大，一人公司越来越火，所有人都想着用AI来干自己的生意。大家发现成本太低了，甚至不需要懂代码，就能去开发和宣传产品。但这导致了一个大问题：

AI产品很多，但大部分是垃圾。

你打开现在的应用市场，里面充斥着成千上万个长得一模一样的工具。因为开发太容易了，所以毫无价值。这让真正的企业级优秀产品被淹没在垃圾堆里，根本冒不出头。

企业的生意没了，个人产品也被淹没，谁都卷不赢市场。

这些问题的本质非常简单：产品的流量跟不上了。

二、流量从何而来

那么，2026年的企业，流量到底在哪里？

个人产品基本上都是依靠公众号、抖音等自媒体宣传，但在垃圾流量泛滥的今天，线上流量不仅贵，而且充满了水分和欺诈。

所以老板们不要担心流量的问题，企业们的流量在线下。

线下实际接触客户，是现在最靠谱的渠道。那些街边的小餐馆、社区的小店、线下的批发档口，有人去给他们推过AI产品吗？几乎没有。那些做一人公司的，都在网上互卷，没人愿意弯下腰去干苦活。

这恰恰是正规企业的机会。

2026年的机会不是在线上，还是在传统的线下。

但这不代表我们要用笨办法。聪明的打法是：线上一定要用AI以极低的成本联系到客户，然后结合线下推广去做。

AI负责做空军，利用极低的成本去海量抓取线索、触达意向；人负责做步兵，一旦有了意向，立马登门拜访。在这个年代，没有什么比见面更能建立信任了。

三、先让企业自己AI数字化起来

对外要重返线下，对内则要彻底AI化。

很多老板还在犯糊涂，写周报、做PPT、写文档、整理会议纪要，这些东西是AI最擅长的，那就完全不要费人力去做了。

如果到了2026年，你的员工还在为调整PPT格式加班，那是管理者的失职。

人的精力应该放在哪里？放在了解客户、研发产品上。

研发产品的本质，是在研究客户。客户的一个眼神、一句抱怨、一个下意识的动作，这些包含了巨大的商业信息。AI再聪明，它也读不懂人心深处的焦虑。

人与人之间的连接，比让AI去连接人要重要得多。

四、卖软件的时代结束了，卖结果的时代回来了

2026年，如果你的商业模式还是开发一个AI软件，然后收客户的会员费，那你基本没戏了。

客户已经受够了。他们手里有100个工具，但痛点依然在那儿。他们不需要你再给他们一把更锋利的镰刀，他们需要的是你直接把麦子收好，把面粉送到他家里。

AI只是铲子，服务才是黄金。

以前做代运营、做咨询、做定制开发，因为太重、太依赖人，很难规模化。但现在，因为你内部已经让AI把繁琐的工作干完了，你的交付成本极低。

所以，请把你的AI藏在幕后。对外，你要做一家笨重的服务公司，客户给钱，你给结果；对内，你是一家极致的科技公司，用AI疯狂压缩成本。

五、最后的护城河：私有数据与行业经验

最后聊聊壁垒。2026年，通用的AI大模型最不值钱。DeepSeek也好，其他的也好，那是水电煤，是每个人都能调用的基础设施。

真正值钱的是私有数据和行业经验。

那些你在线下跑断腿谈回来的客户录音、你公司积累了十年的维修记录、那些只有你在这个行业里摸爬滚打才知道的行规，才是别人偷不走的东西。

不懂行业的AI专家将一文不值。最厉害的人，是那些懂钢铁、懂餐饮、懂物流的行业老炮儿。

因为AI再强，它没吃过猪肉，也没见过猪跑，它只有逻辑，没有体感。只有当你这个老行家告诉AI，在这个环节客户最在意的是省钱而不是快，AI才能发挥出真正的威力。

不管是2025还是2026，商业的本质从未改变：深入泥土，连接人心，交付结果。

如何系统的学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

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1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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