罗胖把“AI蓝军”这个词放在了跨年演讲的大屏幕上，分享了过去半年，我带领一个AI小分队做了不少产品尝试，其中一个产品就是Get笔记。

其实，这个小分队是不是叫“AI蓝军”一点也不重要，重要的是如何看待AI的冲击。

2024年年中，我们公司的十几个负责人，一起在河北金山岭开了一场闭门会，原本要讨论的是半年总结，但聊着聊着，大家都深切地感受到了AI带来的威胁和焦虑。

此刻我已经不太记得当时具体讨论了什么，只记得我接下了一个任务，那就是打造“AI蓝军”。

至于蓝军该怎么干、该干什么、需要多少人、多少资源，以及与现有业务的关系，所有这些问题都还是一片空白。

但在回去的路上，我蹭的是我们公司第一个iOS工程师、现在产研中心负责人小鹏的车。

从金山岭到北京有100多公里，全程都是蜿蜒曲折的山路。小鹏新手开新车，导致副驾驶上的我精神高度紧张。

平时这种出行，我一般上车就打游戏，但是那天，我俩聊了一路。

事后想想，那一路上，我们做了许多方向的推演，但整体的基本逻辑可以归纳为以下几点。你可以代入一下我的视角，作为蓝军小队长，来做一个思想实验。

第一步，明确蓝军的定位。

对，是蓝军，不是敌军，更不是叛军。这意味着一个基本前提：大家的目标是一致的。

也就是说，先别管具体的战术层面怎么干，但在战略层面，蓝军一定要和主营业务“掰腕子”，而不是自嗨地用AI去做一些原先没精力做的边缘业务。

例如，如果你的主业是火锅，那么蓝军的任务就是思考如何用AI在卖火锅这件事情上发力。

我见过不少企业，把AI尝试放在那些边缘化的“姥姥不亲，舅舅不爱”的业务上，结果对核心业务毫无帮助。

得到的目标是帮助用户终身学习。作为AI蓝军，我们的基本目标绝不能变成“帮助用户赚更多钱”。

这就要求我们思考，如何用AI比得到原有的模式更好地帮助用户学习。

第二步，找到突破点。

任何一家能在市场上存活下来的公司，肯定有一些打动用户的动作或产品。找到这些成功点，就是AI蓝军的突破口。

对于得到而言也是一样，能在市场上活下来，一定有一些独特的价值打动了用户。

第三步，找到爆发的核心逻辑。

得到之所以能爆发，是因为它找到了好的老师，生产了优质的内容。

在得到出现之前，这些老师大多在清华、北大等高校，或在某些专业领域里小有名气，但普通用户很难接触到他们，更别提让他们为自己生产内容。

优质内容的价值，是用户认可得到的基础。

第四步，找到AI蓝军的突破方向。

在这样的逻辑下，如果蓝军能够借助AI的力量，找到更多优秀的老师，帮助现有老师以更高效率生产内容，抑或是满足更多用户对小众内容的需求，都可以从根本上威胁得到的现有业务。

其实，这也就是AI蓝军想法诞生的过程，那就是借助AI，更多更快更好地生产课程。

02

Get笔记的终极目标

从金山岭回到北京后，上班的第一天，我就在公司里拉了一个很小的群，成员只有五六个人，群名就叫“AI蓝军”。

最开始，我们的讨论像没头苍蝇一样。大家各自手里还有一大堆本职工作，只是看到市面上有好的AI产品，马上就往群里扔，然后开始讨论。

比如，我们发现了一款来自北欧的小众应用，它的功能非常有趣，用户只需要告诉AI一个方向，AI就能在几分钟内生成一节图文并茂的在线课程。

我试了一下，从“如何在河里捕鱼”到“如何在反恐精英里练好扔手雷”，只要你问，AI都能给你生成一门课程。

这说明AI的能力，已经可以完成这种任务。但当我进一步体验时，发现AI生成的很多内容是错的。

在几天后，我们开发的一个小程序“Get笔记”，用户量开始稳步增长，并且在公众号和小红书上，出现了许多用户的自发推荐。

其实那个小程序非常粗糙，核心只做了两个环节，一个是语音转录成文字，另一个是对口头文字进行润色。

它原本是在我们内部的一次AI工具比赛中，几个程序员小哥哥做的一个飞书机器人，这就是Get笔记的雏形。

我在直播中随便展示了一下，没想到直播一结束，就有很多用户问能不能开放给他们使用。因为迁移到小程序的开发成本非常低，我们就顺手开发了一个小程序。

也许这就是很多专业技术人员的“知识诅咒”。包括我在内，其实并没有人觉得这个小工具有什么了不起的，因为市面上类似的工具多得是，不就是语音笔记吗？随便一搜就能找到二三十家，从付费到免费的都有。

如果非要说这个工具的特色，其实是在润色环节。

最开始，我们让AI负责润色，却没告诉它什么样的文字才是好的。结果，AI生成的文案要么机器味很重，要么过于华丽，甚至好得不像普通人写的。

后来，我们内部专门拉了一个小组，成员包括作家贾行家、语言学家李倩，还有罗胖和脱不花几个人。这个小组就像AI的“语言调教师”，同一段输出，训练AI去学习不同人的文字风格。

他们拿出的参考人名和作品名中，有不少是我从来没听说过的。例如，有一个模仿的对象是民国时期某报纸的专栏作家，据说他的语言风格平实，但又带有一种口语中没有的正式感。

其实，在那个过程中，我坚信无论AI多么强大，对于某个行业的顶尖人才来说，绝对不会有被取代的风险。相反，AI只会让强者变得更强。

比如，一个拥有极高审美的设计师，走遍全球艺术展，那么在他面前，AI一定会成为一个听话的助手。

又比如，一个程序员，虽然现在的AI编程工具已经非常强大，但它们更擅长的是处理需求单一、精准的独立产品。

事实上，大多数程序员的工作，是复杂软件工程中的一个大模块。AI也许能帮程序员完成一半的代码，但只有顶级程序员才能快速准确地判断，哪一半代码需要人来写，哪一半可以放心交给AI。

到这时候，我脑海中已经浮现出Get笔记的“理想形态”，那就是它一定能够成为某个人在特定细分领域的AI助手。

这个人需要在该领域有专长，并且有长期积累和持续输出。这样的助手，对内能提高工作效率，对外能扩大影响力。

例如一个穿搭博主，可以把自己最喜欢的穿搭方案，上传到Get笔记的知识库，让AI学习其中的审美逻辑。这款助手不仅博主自己可以使用，还能分享给不会穿搭的朋友使用。

一个健身博主，可以把自己的健身计划交给Get笔记，AI结合不同训练方法和数据生成一个“AI私教”。这个私教既能提升博主的训练效率，也能为周围的人提供个性化的健身指导。

一个企业内部的高手，可以把一次次的项目经验记录到知识库中。时间一长，这个知识库就会成为企业的新员工“必读资料”，所有人在项目开始前都可以来搜一搜。

当然，能做到这一步，其实蓝军的战略目标就已经实现了。

通过AI的帮助，各个领域的专家，都可以将自己的专长转化为内容产品，服务更精准的人群。

不过，要真正实现这一目标，除了需要时间，还需要AI底层能力的进一步飞跃。

刚才聊了太多和Get笔记相关的内容，更像是我的个人复盘，对大多数人来说可能用处不大。

不过，如果你是创业者，想要成立自己的AI蓝军，我倒是有几点感悟可以分享。

第一点——只要不是涉密单位，或者特别财大气粗的，就要站在巨人的肩膀上干活。

每一次技术浪潮，都会催生出一批顺应时代的产品，而这些产品之所以能快速崛起，是因为他们站在巨人的肩膀上开始起跳，会比旱地拔葱要高出很多。

例如，从美团、微信这样的巨无霸，到像得到这样的小虾米，都借助了移动互联网和云服务发展的力量。

在我们的发展过程中，阿里云、微信支付、支付宝这些巨头搭建了大量基础设施，为我们提供了现成的“30分试卷”，我们只需要在此基础上“答题”，那么写到60分就没有那么难。

到了这波AI浪潮，从OpenAI到豆包、混元、智谱、通义、DeepSeek，这一批神仙在短时间内群殴、相互追赶，结果是大模型API接口的能力越来越强，使用成本越来越低。

例如，在Get笔记上，每天都会生成大量语音笔记。相同数量的内容，用AI处理一遍的成本，到2024年底已经是2023年底的二十分之一。

成本只是一个方面。在ChatGPT刚推出时，2023年我们尝试做过一些AI实验，我给得到的算法负责人下的第一个限制就是“决不允许碰硬件，不允许买卡，只能在云设施上干活儿。”

我的判断逻辑很简单，作为一波大浪潮，AI冲击最大的必然是现有的云厂商。

为了在云计算竞争中不掉队，这些云厂商一定会疯狂内卷，包括卷算力、卷能力、卷利润，甚至卷价格。这场竞争会复刻从私有机房到云服务的竞争。

作为中小创业者，我们完全可以借助这批基础设施的能力提升，站在巨人的肩膀上解决细分场景的需求。

例如，Get笔记的语音转录服务用的是腾讯云的。这个基础服务上，不光是我们，像腾讯会议这样的巨头也在用它。因为他们的数据量足够大，这意味着AI的迭代速度也会更快。

我们所需要做的，就是享受这种基础设施能力提升的红利。

更重要的是，这种策略还能给我们带来腾挪空间。

以DeepSeek的AI处理效果为例，单从结果来看，它肯定不是最好的，但如果结合价格考虑，它的性价比就非常高，用20%的价格，即可获得其他AI 80%的能力。

在这种情况下，我们将DeepSeek作为所有服务的兜底方案。如果某个服务流量超标，我们就用DeepSeek的接口来接，这样至少能确保费用上不会崩盘。

当然，还有一个红利，就是你很难预测哪个大模型会在一夜之间打通任督二脉，实现能力飞跃。

一个现实的例子是，如果你半年前体验过豆包大模型，又在这个月重新体验过豆包大模型，你很难相信这竟然是同一个产品，简直就像学渣摇身一变成了学霸。

因此，在跨年当晚，虽然Get笔记团队的人手不多，但和我们一起并肩作战的，还有腾讯云、火山引擎和秘塔搜索的技术团队。

他们提供的基础设施能力，极大地拉低了开发一个AI产品的门槛。

需要注意的是，我这里说的是“做AI应用产品”。

如果是做纯技术研发，比如研究芯片、算力等，或是国央企，再或者是公司特别财大气粗的，可以大批量采购显卡、训练开源模型，那就超出了我的能力范围，也不在本文讨论的范畴。

第二——AI蓝军的背后，需要透明平等的组织文化支撑。

我和罗胖、脱不花有一个共识，就是现在的企业没有绝对的秘密，能对同事说的话，就要能对用户说。

同样地，对于AI蓝军来说，有一个简单但重要的前提，那就是先默认在AI的帮助下，大部分公司现有的主营业务都有可能被颠覆。

但人之常情，我们常常更愿意说“AI的能力还不够”，而不愿直面AI这头大象，已经站在房间里的事实。

今年我参加了一些线下讨论会，很多创业者的开场白往往是：“我现在的主营业务，AI还替代不了，所以我想看看有没有新的机会。”

其实，正是因为AI暂时还替代不了主营业务，企业才更有时间去思考，如果AI完全颠覆了主营业务，我们该怎么办？

俗话说得好：“晴天修伞，雨天补帽”。更何况，AI这场暴风雨的天气预报，早在两年前就已经发布了。

捂住耳朵娇羞地喊“我不听我不听”，也无法改变AI在过去两年间能力狂飙的事实。

我曾在团队内部设想过一个场景，推演AI能力的未来，如果机械臂和摄像头的使用门槛进一步降低，那么连一个早点摊都可能用上人工智能。

只需要让摄像头，连续两天盯着炸油条的老板，AI就能学会如何炸油条、如何判断油条炸好了没有，以及什么时候该翻面、什么时候该出锅。

到那时，早餐店老板完全可以把油条锅交给AI，腾出时间去做一些更轻松或更有价值的事情。

这一天离我们并不远。唐沐团队做的咖啡机器人已经非常厉害了，甚至可以用拿铁的拉花，直接拉出你的微信头像图案。

如果AI真的能学会许多真实的手艺，那么它对我们业务中，已有知识和经验的学习速度会更快。所以无论做什么业务，首先不能讳疾忌医，觉得自己的业务肯定不会被AI取代。

第三——先别急着喊口号上系统，别盲目的去寻找“AI大神”。

11月，我经历了一个幻灭的时刻。

我的一位EMBA同学，是某传统大企业业务部门的老大，他发给我一份AI部署方案，目标是让企业迅速迈向智能化，想我帮忙参谋一下，看这个方案靠谱不。

抱着学习的态度，我打开了那份PDF，结果内容让我瞠目结舌，方案的核心是把这家国企的所有培训资料，做成一个知识库，在上面用开源系统搭了一个问答小助手，再包装成一个网页，最后捆绑上几台完全超出实际需求的大炮打蚊子式的高配服务器。这样的一个项目，居然报价450万。

而就在我看这份方案时，我所在的一个AI从业者群里，一位独立开发者正分享他当月的AI产品收益，3200元人民币。

单从技术价值上来说，我觉得这两个数字的意义完全可以互换。

每当新技术大潮来临时，总会有许多机会，同时也会有无数信息差让人掉进去。

2017年，正是O2O最红火的时候，我曾绕着著名的望京SOHO三座楼走了一圈，收获的“成果”包括两份沙拉、三瓶酸奶、两瓶矿泉水、一把共享雨伞、一款小号充电宝、几个又好看又耐用的环保袋，以及不少线上虚拟权益，从游戏点卡到优惠券应有尽有。

走到后来，我都有些恍惚，觉得自己的商业常识受到了挑战。

然而，今年当我再去望京SOHO时，别说楼外了，就连楼里面都显得萧条冷清。

租办公室的房产中介看起来无精打采，二楼夹层那家螺蛳粉店，散发出的味道，也让我这个以前避之不及的人，觉得多了几分烟火气。

今年一定是AI能力快速落地的里程碑。

在这个过程中，会有更多人试图赚取信息差的红利。

我建议那些想要在公司推进AI落地的朋友，保持一种“有意瞄准，无意激发”的状态，时刻关注AI的发展，但在没有十足把握之前，不要梭哈。

在这个过程中，先别急着到处挖所谓的“AI大神”。毕竟“AI大神”这个称号已经严重缩水了，以前至少要能发表两篇论文、挂上首席科学家的名号，才配得上这个称呼。现在，做两个工作流的小应用，就可能被冠以“AI大神”的名头。

与其花高价请外面的“和尚”，不如重视公司内部那些更懂业务、学习能力更强的人。再加上，现在AI应用的门槛越来越低，也能创造出更大的价值。

第四——AI蓝军应该由什么样的人才组成。

回到AI蓝军的组成上，如果要在公司里组建这样一个小团队，团队成员需要具备哪些能力？

AI蓝军，顾名思义，就是用AI武装起来的一支特战小分队。因此，首要条件是对AI充满好奇心，具备极强的敏锐度，并且乐于在公司内外分享AI相关的案例和想法。

其次，AI的加持，让团队成员能够拓展自己的能力范围和职责边界。

例如，在Get笔记小分队中，有一位叫李超的后端工程师。

放在以前的研发流程里，后端工程师只要能承接需求，按期完成代码开发就可以了。但李超不同，他不仅喜欢研究各种新的AI产品，还会主动在团队内分享自己的发现。

他不仅仅是“执行者”，而是先以用户的身份提出一个需求，然后以产品经理的身份将需求细化，最终再以开发者的身份实现这个需求。

随着AI的发展，更多人可以快速掌握新的技能。

在这样的环境中，当你面前站着一位80分的程序员和一位70分的程序员时，你当然知道选哪个。

但如果这个70分的程序员，同时还是一个60分的产品经理、60分的设计师，大多数团队可能会更青睐后者。

在这个纬度上，其实年龄和学历都没有那么重要。行不行，试试看。

最近，我经常被问到一个问题：“你们Get笔记的护城河是什么？”老实说，这类问题我特别不喜欢回答，因为它总让我想起多年前的一个场景。

七八年前，有一次得到融资时，一个投资人在背调中非常直接地问我：“要是罗胖死了，你们公司会怎么样？”当时我的情商比较低，只能回他：“这问题我还真没想过。要是你死了，你们公司会怎么样？有什么经验分享吗？”

对于产品来说，护城河意味着不再变化，城墙就那么高，守军就那么多。而AI的出现，更像一支来去无踪的特战小队，没有固定的阵地，也没有固定的战术，可以随着形势的变化，随时调整自己的应对方式。

就Get笔记而言，我现在最多也只敢预判两个月内的具体方向，剩下的，只能随着AI能力的进展和形势的变化，随时调整。

所以，我特别喜欢今年跨年演讲上，张之臻的那句话“不退赛，再试试。”对于AI蓝军来说，最好的回答就是一句：“试试就试试。