今天一大早就收到公司好友的一段视频，是刘润老师基于近期国家发布的《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》政策文件做的一个5分钟商业洞察的视频。
近期因为这个政策，在各行各业、各个群体之间引发了不少讨论，作为一名AI行业的从业者，我深有同感。但很多朋友问我：“AI听起来高大上，跟我有什么关系？不就是大公司烧钱玩技术吗？”
错了。这次AI浪潮的不同之处在于，它不再是实验室里的概念，而是真正落地到千家万户、千行百业的工具。普通人能不能抓住这波机会，关键不在于你多有钱、多专业，而在于你是否愿意刷新认知、快速行动。
先从大家最关心的几个要素说起——算力、数据、人才和资本。过去，这些资源确实集中在少数大公司手中，但如今情况正在发生变化。
算力方面，云服务厂商竞争激烈，租赁GPU的门槛大幅降低，个人开发者甚至可以用按小时计费的方式训练模型；开源社区的爆发更是让许多成熟代码和预训练模型随手可得。
数据也不再是神秘壁垒，很多行业公开数据、政府开放数据、第三方数据平台正在降低获取成本。
人才需求结构也在转变：AI行业不仅需要算法工程师，更需要懂场景、懂业务、懂应用的“连接者”。你能在一线业务中发现问题，比单纯会调参数更重要。
资本更是明显在向应用层倾斜。投资人不再只看技术多炫，而是关注谁能把AI真正用起来、解决实际问题。
这意味着，普通人未必需要自己去搞懂transformer结构或反向传播算法，而是可以思考：我的工作里哪些重复环节可以交给AI？我的行业哪些痛点可以用AI低成本解决？
对于身处传统行业的普通人来说，经常感觉国家战略高高在上，和自个儿没啥关系。但事实上，从“人工智能+”被写入政府工作报告，到各地纷纷推出AI产业园区和人才补贴政策，这一波红利是有意识地下沉到普通人的。
你要做的不是转身变成科学家，而是成为“AI应用场景的发现者”。
举个例子，一个开餐饮店的小老板，可以用AI分析客流数据和点餐偏好，优化采购和菜单；一个做电商运营的职员，可以用AI生成商品描述、优化广告投放；一个教书的老师，可以用AI做个性化学习材料、自动批改作业。这些都不需要你懂多深的技术，而是需要你比同行早一步使用现成的AI工具。
现在许多AI平台已经把功能模块化，点击鼠标拖拽组件就能部署一个智能方案。关键不是你有多强的技术背景，而是你有多敏锐的需求嗅觉。
说到信息差，这可能是普通人超车的最佳机会。AI技术目前仍存在明显的“认知差”——很多人要么觉得AI还很遥远，要么觉得AI马上要取代所有人类。
这两种极端认知之间，存在着大量被低估的机会。
举个例子，不少企业老板知道AI有用，但不知道自己该怎么用。如果你能先学会使用某些AI工具（比如用ChatGPT写文案、用Midjourney做设计、用AutoML做数据分析），你就可以提供“代运营”或“轻咨询”服务。
我最近听说过一个小姑年的案例，她自学了GPT应用和提示工程，现在帮十几家小外贸公司自动生成英文客户邮件和产品介绍，每月副业收入早已超过主业。
还有一位种苹果的大叔，通过政府开放的农业数据平台，结合气象和市场数据预测价格趋势，提前调整出货节奏，一年多赚了三十多万。他们都不是技术专家，但他们做到了“比别人早懂一点、早用一步”。
那么具体该怎么快速把AI融入自己的工作生活？我有三个接地气的建议。
第一，从“用起来”开始。注册一两个常见的AI应用，尝试让它帮你写周报、做PPT、整理通讯录。亲身感受它的边界和能力，这是消除恐惧的最好方式。
第二，找到圈子。公众号、小红书、知识星球上有大量AI工具分享社群，关注几个活跃的，每天花10分钟看看别人在用AI做什么。有时候一句话的启发就能帮你打开思路。
第三，从小痛点切入。别总想着搞个颠覆式创新，而是思考自己工作中哪个环节最重复枯燥——是每天回复相同类型的客户问题？是手动整理大量表格？试着用自动化工具解决它，哪怕每天只省出30分钟，长期下来也是惊人的效率提升。
这一波AI浪潮，不同于以往的互联网或移动互联网，它更像是一轮“认知革命”。我们不需要人人成为造车的人，但应该学会开车；不需要人人成为开发算法的人，但应该懂得如何指挥算法。
国家的政策在鼓励，资本的方向在倾斜，技术的门槛在降低，剩下的，只取决于我们是否愿意推开这扇门。
过去十年，我们见证了电商、自媒体、短视频的财富机遇；未来十年，AI将是普通人最值得押注的赛道。它不要求你背景光鲜、资源雄厚，只需要你保持好奇、果断尝试。
记住，机会不等人，但总会留给那些先看懂、先动手的人。
希望你能成为其中之一。
