Además de la práctica práctica, la web oficial del proyecto es un buen material de aprendizaje para IA, especialmente para amigos con formación no técnica que quieren integrarse en el contexto de la industria de la IA. Porque la web oficial del proyecto está resumida y condensada: no solo puede resumir lo que hacen de forma concisa, para que los usuarios comunes puedan entenderlo; Al mismo tiempo, existen algunos conceptos profesionales que permiten a los insiders entender lo que está ocurriendo. Así que cuando te encuentres con un nuevo proyecto que te interese, no necesitas usar IA para consultar tanto el resumen, sino que entra en su web oficial y registra la información del proyecto (como negocio, experiencia del equipo, financiación, etc.) en tu propio formulario. Al mismo tiempo, mientras observas, pregunta a la IA algunos conceptos que no entiendes. Cuanto más acumules, más fragmentados se agruparán los conceptos en un marco más completo.

Hoy charlo con un compañero de universidad que trabaja como ingeniero en el Área de la Bahía y trabaja para una startup de infraestructura de IA con 100+ empleados. Me dijo que los ingenieros junior que vinieron a entrevistar recientemente a su empresa son básicamente estudiantes de grado de Stanford, Ivy League y otras universidades, y necesitan 2~3 experiencias de prácticas para poder hacer directamente el trabajo senior original. Trabajar en una gran fábrica en el Área de la Bahía es relativamente cómodo, pero en una startup, la carga de trabajo ahora es muy alta. Si no aprendes el trabajo rápido, es fácil optimizarlo 🥲 Además, como todos escriben código en Claude Code y ya tienen bastante confianza en la IA, no es fácil explicarse cómo escribir el código de los demás, por lo que el módulo del que cada ingeniero es responsable se ha vuelto más independiente 😂

Recientemente, me comuniqué con algunas empresas de C AI y, para ser sincero, con la madurez actual del mercado, no es nada fácil crecer: Las aplicaciones en el extremo 1/C son explosivas, lo que pone a prueba la estética del equipo y la visión del usuario, y existen probabilidades y probabilidades significativas, que son difíciles de predecir o replicar con precisión 2/ Actualmente, el mercado está relativamente fragmentado, como la dificultad de que las solicitudes estadounidenses entren en China y las barreras para que las solicitudes chinas entren en mercados extranjeros. Para los proyectos que quieren llegar primero al mercado inglés, el tráfico en el mercado inglés está mucho más disperso que en el mercado regional, y no se puede alcanzar eficientemente a través de un solo canal o estrategia, lo que implica un gran coste de inversión 3/ El coste actual de lanzamiento en el mercado no es barato, y el precio de los KOLs con tráfico panorámico suele ser del 10% (RMB) del número total de ventiladores, mientras que los KOLs en la pista vertical de IA tienen un precio premium de 2~4 veces. Después de comprobar que el coste de inversión de Kimi en 2025 es de cientos de millones de RMB, que es para una startup que ha invertido entre 10 y 20 millones, la fuente de sangre no es lo suficientemente densa y, inevitablemente, no se quemará 4/ Los productos que requieren un alto nivel de cognición de IA de los usuarios equivalen a la "segmentación" en los servicios. Antes pensaba que era un problema con la capacidad de estos productos para romper el círculo, pero ahora creo que es un problema del tamaño de la base de clientes objetivo y la capacidad de gastar dinero En base a esto, si la capacidad de acceso a la ciudad, el presupuesto y la base total de usuarios son limitadas, quizás la mejor forma para que los proyectos de IA hagan ARR siga siendo la lógica de "encontrar grandes jugadores": encontrar el grupo con las necesidades más claras y la mayor capacidad de pago, y luego expandirse lentamente, es decir, a B, a desarrolladores, a grupos profesionales y luego al tráfico. En cuanto a por qué se fabrica ARR, es porque ahora no existe ARR, y es difícil para el proyecto integrar la segunda ronda.