2024年是 AI 进入高速发展的第二年，各类 AI 工具层出不穷，我作为普通人已经在很大程度上离不开 AI 工具，典型为 Perplexity。Leslie 在第七十四期电子报中的观点引发我的思考：
AI 技术的发展和普及，为各行各业带来了巨大的机遇，但要真正利用好 AI 工具，还需要扎实的专业知识和技能作为基础。
可以预见，随着 AI 技术的发展，各行各业对 AI 人才的需求会越来越大。但所谓的「AI 人才」，并不是泛泛而谈的技术人员，而是既懂 AI 技术，又精通行业知识的复合型人才。
过去一年，我观察到 AI 对于人们的冲击集中在两个方向：互联网大厂们和各头部企业，无论是办公软件、笔记软件还是通讯工具和终端数码产品，都绕不开要蹭上 AI 这个热点；另一方面是自媒体行业，知识付费个体都搭上这趟列车，会卖课的卖课，不会卖课的卖工具，甚至连广告格子都慢慢与 AI 强相关。但是在这样的信息狂轰乱炸下，我总觉得有什么地方不对劲。
Leslie 清晰定义了“AI 人才”这个概念，只懂 AI 无用，专业知识才是根基，AI 技术是专业知识的系数。这样一来，情况就明朗了许多，于大部分人而言，没必要产生过度焦虑，主要矛盾还是在专业知识的深度上。对于 AI 行业可以简单关注，没有必要投入过多精力，因为我既不会对其产生影响，它也不会对我产生超出专业知识范围的影响。
电子报中还提到了 AI 商业化的趋势，我对此没有太大意见，毕竟在 AI 三大基石：算力、算法和数据中，没有一项不烧钱。相应的，商业化/盈利永远是企业的头号目标。当下主流 AI 工具比较成熟的订阅制我相信是大众比较能接受的，我在过去几个月认真思考过是否订阅 Perplexity，但因其免费功能已经完全覆盖我的需求，便没有订阅（200/年着实是不小的开支），每天五次的专业搜索也足够日常使用。
20250417 更新：
到了今天，我在日常工作生活中已经被 AI 完全嵌入。在这个阶段，光是重度使用的 AI 工具就有：ChatGPT 4o、Perplexity、Deepseek R1，以及偶尔使用的 Kimi、元宝（混元）。任意点开一个工具，都能看到有拉不到底的对话。此时更大的问题是如何整理这些对话，以及快速找到讨论过的内容。
AI 商业化是一定的，如上述所说。Deepseek 在今年春节前后发布的 R1，大大冲击了 AI 行业，另一边地球的市场也受到巨大冲击。Deepseek 背靠专业量化资本，钱的方面不是问题，更大的成就是把开发成本拉低到一个新的底线，这是一种技术平民化。放在 AI 发展的历史都会有重重一笔。与之相对的，老玩家 OpenAI 越来越成为 CloseAI，Sam Altman 的风评每况愈下，各种小道消息和丑闻越来越多，频繁发布一个又一个分不清名字的大语言模型版本，价格也一次比一次高。截止今天，最高级的 Pro 会员已经来到 $200/月。