春節期間，一場由DeepSeek引發的AI概念股大跌風暴席卷歐美股市，也讓國產大模型成為街談巷議的火爆話題。從城市到農村，從上班族到學生黨，言不談AI，似乎就已經落伍于時代潮流。
人工智能取代人類，并不是“狼來了”一樣危言聳聽的妄語，驚濤駭浪或許已近在眼前。一個逐漸形成的共識是：AI革命既是不得不面對的挑戰，也是一次史無前例的機遇。就目前而言，對AI最敏感的，除了因為被“平替”危機而焦慮的打工人，還有嗅到歷史性機會的企業家們。很多企業家都在問：我的企業該如何使用AI工具，以實現效率倍增？
在此背景下，2025年2月初，嘉賓商學燈塔社特邀硅谷資深AI從業者、Getsynco.AI創始人蔡叢興（曾任職Youtube高級工程師、Snapchat舊金山團隊負責人），為企業家校友們帶來以《用AI讓工作效率10倍提升》為主題的公開課，結合他十幾年研究語言模型的經驗，講授DeepSeek等大模型的發展現狀、如何更好地應用AI、以及2025年最值得關注的幾大應用趨勢。
以下為授課部分內容精編版，Enjoy~

1、大語言模型對企業家的價值

非常榮幸受吳婷校長之邀，在國產大模型全球爆火的這個時間點，與大家分享我從業這些年來關于AI積累的一些思路和干貨。

這次授課的由來，是今年1?份在嘉賓商學硅?訪學的一場晚宴上，我提到了使用AI的一點個人體驗：“對?今年和去年，我的?作效率提升了10倍。”后來，很多嘉賓商學的企業家校友對這個話題十分感興趣，希望我能更詳細地介紹。因此，今天的課題，就是對此做一些更加全面、具體的補充和解釋。

“AI”雖然是今天的授課主題，但我想先強調，不要過度使?“AI”這個詞。在硅?的科技圈??，如果?個??直?“AI”來指代當前的技術，并且討論它的未來影響，大家通常不會太過認真對待。

為什么呢？因為“AI”更像?個籠統的市場宣傳?語，涵蓋了已有近百年歷史并仍將持續很久的技術遠景。它代表了過于宏?的概念，很容易理解，也很容易被誤解，更容易跑題。

比方說，很多現有的應用，如在線廣告、短視頻推薦、商品定價、打車軟件、自動駕駛等，其實都基于不同層面的AI技術。

所以，今天的課程中，我更愿意使?“?語?模型”來替代“AI”，指代由ChatGPT引領的?成式語?模型，以及基于此衍?出的新型軟件架構和技術。

我在使??語?模型時最?的感受，是它并不像?個標準化的?具，更像是?種個性化服務，會因??異產?不同的效果。這就好?給團隊中的每個?都配了?個實習?，有些?能很好地利?這位實習?提升效率，有些?則因為管理成本反?效率下降。

如果給每個?配的實習?從1個變成100個、1000個，甚?更多，結果?然更復雜。所以“效率提升10倍”這一說法是因??異的，也許有?能達到百倍、千倍的提升，也有?提升有限。

在座的各位企業家校友，大都是各?各業的團隊領袖，擁有資深?業經驗和扎實業務能?，應該能從?語?模型中獲得極?的增效空間。所以我會更多以“企業創始?”的視?來展開通過AI提效10倍的體悟，但不?定適?于缺乏?業經驗的新?或者新晉的管理層。

今天的觀眾，我相信對AI相關話題都已經有了很多的了解，所以我們今天的?標更多是對Deepseek等大模型刨根究底：理解它是什么、不是什么？ 它在什么情況下能做什么、不能做什么？以及雖然目前還沒確鑿跡象，但它未來還有可能做什么？

針對這些問題，如果我們對某個結論的信?只有60%，那么基于該結論所做的決定就要“打6折”。如果某個結論的信?度可以到達90%，那它帶來的價值就又會顯著不同。

同時，我希望大家順著我的分析和推理方式，深入了解AI的底層邏輯與應用技巧后，能收獲更多問題，?不是簡單的結論。

2、DeepSeek在全球行業的影響

關于當下掀翻全球科技圈的國產版?語?模型DeepSeek，我先講講我的理解和預測。

在一眾大模型中，DeepSeek脫穎而出的關鍵點在于，它使用相對低成本的訓練方式，達到了可比肩當下OpenAI最新推理模型的水平。

最初，ChatGPT是通過“預測下?個token（文本中最小的語義單元）”的?式來?成回復，但當涉及復雜問題，需要更復雜的Prompt（指令或提示詞）來優化回復質量。其中，“Chain of thoughts”（思維鏈），是讓模型先?步步推理??的解決?案，再根據推理結果?成內容，于是“推理能?”就成為?語?模型的核?優化?標之?。

而DeepSeek在推理效果上，在表現出?準確性的同時，并沒有使?昂貴的Fine-tuning（微調），?是采?反饋學習機制和?量?程優化，因?成本很低，同時速度也加快了。

值得注意的是，DeepSeek R1模型甚?可以在普通的本地電腦上運?，也可以?持實時運算，這對應?開發的意義重?。

和OpenAI的封閉策略不同，DeepSeek的AI模型是開源的，這意味著任何人都可以自由下載使用。開源社區將基于R1做更多改進，更多團隊也能快速追上閉源模型的速度。

要知道，開源的?量在于，每?次突破都建?在前序創新之上，從?加速整體發展。這也會給OpenAI等閉源模型企業帶來競爭壓?。

更為關鍵的是，DeepSeek對整個AI行業的顛覆，說明?模型沒有護城河。團隊、數據、算法、芯片等，都不能形成商業壁壘。

此前，很多人認為?模型需要頂級科研團隊，但事實證明，?群聰明的?程師也能開發。DeepSeek的開發?High-Flyer（幻方量化）是?家對沖基?，??傳統AI實驗室，反映了“AI”和“量化?融”之間的新型融合。這帶來?個?常重要的新的認知：并?只有?型研發中?才能從事?模型研究，就像當年的Google，只要招到聰明?，也能做出重?創新。

也有不少人以為數據會是?模型的護城河，但DeepSeek展示了?“蒸餾?法”替代?規模訓練集，?公開模型即可重現類似的效果。

算法固然重要，許多細節和技巧大多在頭部企業之間流通，但其他中小團隊也可能研發出全新技巧。

芯?，并不是?模型無法突破的瓶頸，如果有?夠多的?程師去優化，也可以彌補硬件的局限。當然，中美限購可能會是另?層?的護城河。

DeepSeek的異軍突起，對美國科技大廠，會造成不同程度的震蕩或影響。下面，我用AI做張簡單的圖表來更加直觀地展示。

以上推理，在股市當天（1月27日）的表現中也得到一定程度的呼應。拿英偉達來說，受DeepSeek R1爆火引發英偉達算力需求預期將變弱的沖擊，英偉達下跌近16.97%，報收118.42美元/股，單日市值蒸發規模達到5890億美元，創美股歷史記錄。未來，市場預期會隨著技術與業務情況不斷調整。

3、如何用AI讓工作效率提高10倍

關于使??語?模型的體驗，正如之前提到的：因??異。有些?甚?可以獲得更?倍數的提升，也有?感知有限。經驗越多，視野越?的?，可能從AI中獲得的提升會越多，這也是今天的課程更針對企業?管和創始?的原因。

??個類?來說：如果你可以?限制地雇傭實習?，?這些實習?只具備?定基礎知識、?活常識和思考能?，能夠完成明確任務，但也常犯錯，需要你去管理和指導，那么你的?作效率會提升多少？對于?多數團隊?管來說，這是?個很有想象空間的假設。由此觀之，所謂的“超級??公司”的時代到來，確實不遠了。

我作為公司創始?和曾經的企業?管，個?每天最主要的時間分配為：閱讀、計劃、記錄、創新和交流。我的核??標是“做出更好的決定”，AI在這個過程中，幫助我?幅度提?效率的?式?概如下圖：

下面，我再具體講講，我在日常工作和生活中如何運用AI工具提升效率的實際經驗。

在如今這個信息過載的時代，如何高效地獲取并處理大量信息，是拉開人與人之間差距的重要因素。AI的出現，能夠幫助我們減少很多重復性工作、節省大量時間，高效獲取核心或增量信息。

在閱讀包括網頁、?檔、論?、博客和書籍等各種類型的文字時，AI?具（如Pdf Chat等）可以提前?成摘要、提出關鍵問題，幫助我判斷?章是否有價值，極?加速閱讀長?的速度。

AI對視頻信息獲取，提效作用更強。我常通過YouTube等視頻平臺獲取信息，但看視頻獲取信息速度相對閱讀更慢。AI則可以把長視頻內容轉成?字摘要，供我快速瀏覽并抓取重點。甚至，AI可以對?個整個視頻號進?關鍵內容提取和分析。

在AI的協助下，我曾經發布了?個5?代碼摘要YouTube視頻的Post（帖子），如下圖：

除此之外，我會為某個課題在AI工具中保留一個對話窗口，隨著時間推移，AI會記住上下文信息，讓我能夠更快獲取增量的信息，避免重復從頭讀。

上述的獲取信息習慣的改變，對我最大的影響是，以前對于個問題，我可能最多只能閱讀?兩篇長?或者視頻來快速理解它，因此選擇可以信賴的信息渠道就很重要，讓我非常重視作者是誰。但今天我花同樣的時間，可以閱讀?少?倍的?字，所以我就能調研和積累?量的不同的觀點來提高認知。

在這里，我推薦自己在用的搜索?具Perplexity.AI，如下圖。相比其他AI工具，它更擅長聚合不同觀點、提供更全?的調研分析，?不只是給出“最相關結果”。

繁忙的工作安排中，制定計劃必不可少。我個人其實并不擅長處理繁瑣的個??程、瑣碎細節，過去這部分工作主要是要靠我太太或者公司助理，現在也逐步交給ChatGPT來做。比如，我把?歷截圖和各種個?需求輸?給它，讓它給我出?個初步計劃，然后不斷修訂，最終確認后再導??歷。

此外，我的?作交流?多通過Email。其中，花時間最多的通常是理解對?意圖、對交流要點進?梳理，以及根據策略修飾語?。現在我已把?量的潤??作交給ChatGPT，??只專注于更?層次的溝通策略和要點思考。

記錄和整理，是我工作中不可或缺的一部分。?直以來，我都堅持寫?記、做筆記，?卡?記錄法沉淀學到的東西。現在，大部分在線會議我都會讓AI進行實時筆錄，它能自動生成會議記錄并將這些內容整理成結構化的形式。這不僅節省了我大量的記錄時間，還幫助我更加高效地進行后期整理。在整理學習筆記時，AI能夠根據我的輸入將雜亂無章的思路梳理成一個清晰、邏輯性強的文檔。這種方式大大提升了我的學習效率和思考沉淀率，讓我在短時間內將獲得的信息進行深度處理和總結。

對于大多數職場人來說，AI的作用主要還需要體現在工作本身。就我而言，寫代碼、做設計圖、研究產品?案、開發視頻腳本、做PPT等是主要工作內容，下面繼續以圖表來詳述。

總體而言，在閱讀、計劃、記錄、創作和交流這五?環節，AI都顯著提升了我在單位時間的產能，減少我被打斷或陷于細節的精?消耗，并節省我?量體??作。

從我個?項?進度來觀察，10倍的效率提升并?夸張。但我相信我的層次只在?層樓，有的?已經到了六層樓，所以他們有可能會獲得更好的效果。今天到場的各位，也很有可能實現?我更好的效果。

在硅?，許多投資?和AI從業者都認為，“超級??公司”時代即將到來。回想當年，WhatsApp僅憑13名員?就完成了被Facebook以190億美元收購的“史詩級”交易。如今，隨著AI技術的飛速發展，許多曾需要團隊協作才能完成的?作，正逐漸被各種智能?具所替代。換?之，那些原本需要???或???才能達成的壯舉，在不遠的未來，或許只需??加上?系列AI?具就能實現。

4、AI應用元年，值得關注的幾大方向

今天的?語?模型技術，我更傾向于把它視作?場類似從“蒸汽機”到“電能”的重?歷史轉變，???項簡單的技術迭代。正因為如此，我會?“第?性原則”去審視它在各?各業所帶來的底層變?，?不只是去關注某個?業、某個細分場景能如何使?。

當下，?語?模型所催?的應?，早已不?于“取代某個功能”，?是“取代某個??”，從?顛覆了我們原有的業務形態。

換句話說，在這場浪潮中，我所關注的?向并不是某個具體的應?案例，?是底層架構被重塑后，所帶來的徹底的業務邏輯變遷。?這套新的業務邏輯，在不同領域會演化出多元化且可能出?意料的應?形態。

在此的背景下，2025年，被各界廣泛稱作是AI應?元年。

為什么有這種叫法？正如我前面所說，?語?模型本身可能“沒有壁壘”，更強的壁壘會出現在DTC應?層。

首先，?語?模型在多模態、推理、代碼能?等??快速發展，未來會極?提升“?具使?”的能?。這?有很多的技術細節，我想到?個直觀的?喻就是，如果?個?眼觀六路、?聽??，又會抽象思維、邏輯很強，那么它影響世界的能?就越強。

其次，剛剛過去的2024年，是Agent開發?具的“井噴年”。當?家對Agent架構的理解不斷深化，相關?具也更成熟，應?會更多元。

此外，成本快速降低，很多過去“虧損”或“不可?”的應?，將進?可盈利或規模化階段。?科技公司對芯?持續投?，豪賭應?的?規模增長。這些因素，共同導致很多?判斷2025年將是AI應??規模爆發的?年。

目前，Agent是硅?最?的概念，但它的定義和AI類似，?較寬泛。我認為最簡單的解釋是：能夠利??語?模型，學會并改進?身對?具的使?的?整套系統設計。它可以是某個完整的軟件業務流程，也有可能是集成了硬件?具的機器?，還有可能是幫你安排?程的某個AI?秘。

Agent值得期待的發展方向，包括開發模塊的通?化、更穩定的“調??具”?法、流程化的評價體系等。?個?常有可能出現的趨勢是，“?向Agent???類?戶”，專為Agent“提供服務”的新?具將越來越多。

現在已經有不少語?機器?的項?，如客服、醫療咨詢、產品導購，以及我在做的AI?試官、AI教練等。

?前這些項目的系統穩定性和質量仍需提升，但隨著?模型和Agent架構逐漸成熟，2025年會有更多“多模態”綜合應?出現。這些實時的多模態Agent，可以更好地取代傳統業務中的?，?并不僅僅是某項功能。

從DTC到RPA（Robotic Process Automation，即機器人流程自動化），從純軟件到硬件，從開發?具到最終產品，?模型會從底層賦能很多?業。未來的商業模式會更加多元，很多以往只能停留在想象中的應?，都會成為可能。

最后，以我的創業方向為例，為大家更具體地講講AI的一個應用場景。

之前的AI服務，主要是?持招聘或者求職的某項任務，?如?動發郵件、篩選簡歷。但?語?模型可以完全取代?試官，未來可以直接完成絕?部分招聘流程。

我個?在?AI過程中的深刻感受之?，是團隊成員結構和招聘標準正在發?變化。許多傳統崗位的需求在減少，新的崗位需求在出現。AI?試官可以幫助企業動態調整??的??資源投?。

據我所知，包括產業鏈的重新配置、中國企業出海、遠程辦公等趨勢，都在加速對AI?才和多元化跨國團隊的需求，而AI可以輕松完成跨語?跨?化招聘任務。

因此，年輕?想在新時代中找到好?作，也必須學習和適應有AI參與的新?作?式。假設??都有??的經紀?，那找?作既不痛苦也不?偷偷摸摸。這也是我做Synco AI的原因。它既能幫助個?，也能幫助企業形成標準化?試流程，進行跨國招聘和培訓。

非常感謝大家的時間和關注，希望對各位有所啟發，祝大家都能在這股大語言模型浪潮中找到更高效的工作方式，取得更好的業務成果。

蔡叢興

授課 | 蔡叢興
出品 | 嘉賓商學