當所有人都能獲取同樣的AI時，決定勝負的是什麼？
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AI 模型基座日漸平民化，真正決定勝負嘅係商業化能力——需求挖掘、獲客、銷售、方案整合呢套能力體系，先係未來三到五年嘅真正護城河
呢篇文係彭俊旗喺 2026 年 4 月寫嘅一篇深度思考，背景係大模型迭代速度加快，DeepSeek-V4.0 同 Qwen3.6 等開源模型接連發佈，令到頂尖 AI 能力嘅門檻大幅降低。作者觀察到呢個趨勢，認為大模型基座能力即將喺大部分常規任務上被「拉平」，變成像雲計算咁嘅基礎設施。
文章想回答嘅核心問題係：當所有人都可以用到差不多嘅 AI 能力，唔再係技術壁壘嘅時代，決定勝負嘅關鍵係咩？作者提出四個新嘅分水嶺能力——用戶需求挖掘、營銷獲客、產品銷售、資源整合與 AI 解決方案——並強調「Context is Memory, Memory is Barrier」，認為對客戶業務嘅理解深度、行業 Know-how、信任關係網絡呢啲無法被 API 即時複製嘅變量，先係真正嘅護城河。
整體結論係：商業化能力體系先係未來三到五年嘅真正競爭壁壘，而呢套能力唔需要係技術天才，只需要願意去理解人、理解業務、願意動手試。
- 當模型能力被拉平成基礎設施，「邊個模型更強」唔再係有區分度嘅問題，真正競爭先開始
- 四個新分水嶺能力：用戶需求挖掘、營銷獲客、產品銷售、資源整合與 AI 解決方案，呢個順序係由淺入深嘅能力階梯
- Context（上下文）係唯一護城河——包括對客戶業務嘅理解深度、行業 Know-how、信任關係網絡，呢啲無法被 API 即時複製
- 端側開源小模型加速呢個趨勢，令到客戶可以喺本地部署解決常規業務問題，倒逼供應商往價值鏈上游走
- 普通人上手路徑：從自己工作同身邊觀察需求痛點開始，用 AI 幫自己寫內容、做案例、做報價，逐步建立可複製嘅商業化能力
模型競賽進入新階段：從稀缺到基礎設施
2026 年 4 月，大模型基座嘅迭代速度快得令人窒息——DeepSeek-V4.0 正式發佈，再次把頂尖大模型嘅價格打下嚟；Qwen 開源咗 Qwen3.6 27B、35B A3B 等多個規格嘅小模型，把高質量推理能力直接送到端側設備。每一個發佈都引來鋪天蓋地嘅評測同跑分，但作者今次感受唔同——係平靜，因為呢啲進步雖然令人敬畏，但佢哋指向同一個終局：大模型基座能力喺大部分真實常規任務處理上快速拉平。
大模型基座能力喺常規任務上快速拉平，呢個係重要轉捩點
呢個「拉平」唔意味住技術唔重要，反而係話技術正從稀缺資源變成基礎設施。回顧雲計算嘅歷程：2010 年能搭建穩定雲架構嘅公司係稀缺嘅；2020 年雲計算變成水電煤咁嘅基礎設施，開箱即用、按需付費；今日冇公司會因為「用咗阿里雲」而獲得競爭優勢。大模型基座正在走同一條路。
四大新分水嶺能力：真正競爭嘅起點
當模型唔再係門檻，以下四個能力將成為新嘅分水嶺：
呢四個能力係由淺入深嘅階梯，越往後越高階，但每一級都有普通人可以上手嘅路徑
Context is Memory, Memory is Barrier
作者認為當模型能力趨於一致時，Context（上下文）係唯一嘅護城河。呢度嘅 Context 唔只係技術層面嘅上下文窗口，更加係商業層面嘅——
對客戶業務嘅理解深度、行業 Know-how、信任關係網絡、解決方案模板，呢啲係唯一唔可以被即時複製嘅變量
你對客戶業務嘅理解深度、你積累嘅行業 Know-how、你建立嘅信任同關係網絡、你反覆試錯後沉澱嘅解決方案模板——呢啲嘢無法被一個 API 調用複製，佢哋需要時間、需要投入、需要喺真實嘅商業場景中不斷打磨。記憶，先係唯一唔可以被即時複製嘅變量。
普通人嘅上手路徑：一步一步建立商業化能力
呢套能力體系聽起來好大，但其實每一步都有普通人可以上手嘅路徑：
從需求挖掘開始——唔使做市場調研，就從你自己嘅工作、你身邊嘅人開始觀察
需求挖掘：唔使做市場調研，就從你自己嘅工作、身邊嘅人開始。你每日喺抱怨咩？你嘅同事為咩頭疼？你嘅行業入面邊啲流程「一直咁樣但其實好低效」？呢啲就係 AI 可以切入嘅地方。
到獲客——唔使投廣告，用 AI 幫自己持續寫內容、做視頻、建社羣
獲客：唔使投廣告，用 AI 幫自己持續寫內容、做視頻、建社羣。把你發現嘅需求痛點寫出嚟，把解決方案分享出嚟。內容就係最好嘅獲客引擎。
再到銷售——唔使學話術，用 AI 幫你整理客戶案例、做報價方案、跟進
銷售：唔使學話術，用 AI 幫你整理客戶案例、做報價方案、跟進出價記錄。把每一次溝通變成可複製嘅模板。
最後到解決方案——唔使學編程，理解業務場景再拼合適嘅工具
解決方案：唔使學編程，而家嘅 AI 工具已經能把模型、數據、流程串埋一齊。你需要嘅只係理解業務場景，然後把合適嘅工具拼埋一齊。呢套能力體系係未來三到五年嘅真正競爭壁壘，而好消息係——唔需要係技術天才，需要嘅係你願意去理解人、理解業務、願意動手試。
一、又一場「模型競賽」，但意義已經唔同曬
2026年4月，大模型基座嘅迭代速度快到你喘唔到氣：
DeepSeek-V4.0 正式發佈，再次將頂尖大模型嘅價錢打低曬，令普通人都用到；Qwen開源咗 Qwen3.6 27B、35B A3B 等多個規格嘅細模型，將高質素推理能力直接送到端側設備度。
每次發佈，社區入面都係鋪天蓋地嘅評測、跑分、對比。
但係今次，我嘅感受有啲唔一樣。
唔係興奮，而係 平靜。
因為呢啲進步雖然令人佩服，但係佢哋指向同一個結局：大模型基座能力，喺大部分真實常規任務處理能力上快速拉勻曬。
二、「拉勻」意味住啲咩？
當一個技術能力被「拉勻」，唔代表呢個技術唔重要。恰恰相反，佢代表呢個技術正從 稀缺資源 變成 變成。
基礎設施
▎ 想想雲端運算嘅發展過程：
▎ 2010年，能搭建穩定雲架構嘅公司係稀缺嘅，雲工程師人工高杆
▎ 2020年，雲端運算變成水電煤呢類基礎設施，拎嚟就用，按需收費
今日，冇邊間公司會因為「用咗阿里雲」而得到競爭優勢。
大模型基座正喺行同一條路。
當所有玩家都可以用極低成本拎到差唔多水平嘅模型能力嗰時——遠比人工成本低，透過 API 或者本地部署就得——「邊個嘅模型更強」將唔再係一個可以分出高下嘅問題。
呢個就好似問「邊間公司嘅電力供應更穩定」咁，答案已經唔重要喇。
三、當基座被拉勻，真正嘅競爭先至開始 技術能力被拉勻，唔係競爭嘅終點，而係。
真正競爭嘅起點
當模型已經唔再係門檻，以下呢幾個能力將會成為新嘅分水嶺：
1. 發掘用戶需求嘅能力
▎ 唔係問用戶「你想要啲咩」，而係喺用戶自己都未留意到嗰時，發現佢哋嘅真實需求。
▎ 你能睇到客業務流程入面嗰啲「已經慣咗但效率極低」嘅環節嗎？
▎ 你能分辨得到「偽需求」同「真正痛點」嗎？
你能將含糊嘅抱怨轉化為清晰嘅產品定義嗎？
呢啲能力，模型幫唔到你。佢嚟自於對人性嘅理解、對行業嘅深耕、對場景嘅敏感。
2. 營銷點客嘅能力
▎ 當技術壁壘消失曬，注意力就成為新嘅壁壘。
▎ 你能用 AI 去生成 content 吸引目標客主動揾你嗎？
▎ 你能用 AI 建立一套可以不斷複製嘅業務增長引擎，而唔係靠運氣撞客嗎？
你能做到喺客接觸你之前就已經信曬你嗎？
喺 AI 時代，點客唔係「邊個識打廣告」，而係「邊個可以持續輸出有價值嘅認知」。
3. 產品 sales 能力
技術產品最大嘅陷阱係「功能思維」——以為功能多就可以賣得出。 但係客買嘅從來唔係功能，而係。
▎ 問題嘅解決
▎ 你能用 AI 將複雜嘅技術翻譯成客聽得明嘅商業語言嗎？
▎ 你能用 AI 整出一個令客無法拒絕嘅價值提案嗎？
你能用 AI 執行由線索到成交嘅完整 sales 業務流程嗎？ Sales 能力嘅本質，係價值傳遞嘅效率
。喺技術大家都差唔多嘅年代，sales 效率就係生死線。
4. 資源整合同埋 AI solution 能力呢個係最高階嘅能力——
將碎片化嘅能力拼成一個完整嘅 solution。
▎ 客唔需要「一個好好嘅模型」，客需要嘅係：
▎ 有人幫佢哋梳理業務流程，揾到 AI 可以切入嘅關鍵地方
▎ 有人幫佢哋將模型、工具、數據、系統整合到一個可以跑得起嘅方案入面
有人幫佢哋落地、迭代、持續優化，令 AI 真正產生業務價值 呢種能力，係 技術理解力 × 商業洞察力 × 項目執行力
嘅乘積。
佢冇可能用 API 取代，因為佢本身就係「將 API 變成價值」嘅能力。
四、端側開源：令呢個趨勢加快
再講埋今次 Qwen3.6 開源咗啲細 model，將高質素能力直接推到端側——PC、邊緣設備都可以跑。
呢個對商業化嚟講意味住啲咩？意味住可以滿足業務嘅大 model 唔一定要用大 model 廠商嘅 API，喺本地 deploy 一個都可以用。 |
之前你可能仲要考慮數據安全隱私、GPU server、推理成本呢啲。而家，一個細 model 就可以喺終端設備上直接跑。
當細 model 可以 handle 到一般常規任務，客都會開始諗「用開源細 model 去解決常規業務問題」，呢個就會衍生更多業務場景，而佢哋會因為你可以提供基於細 model 嘅 solution 而選擇你。
而呢個只需要你能夠理解細 model 同埋用 AI 去做 solution。
技術門檻降低咗，倒逼我哋往價值鏈上游走。
五、「Context is Memory, Memory is Barrier」
我一直相信一句嘢：當 model 能力差唔多嘅時候，Context（上下文）係唯一嘅護城河。
呢度嘅 Context 唔單止係技術層面嘅上下文 window，更加係商業層面嘅——
▎ 你對客業務嘅理解深度
▎ 你累積嘅行業 Know-how
▎ 你建立嘅信任同埋關係網絡
▎ 你反覆試錯之後沉澱落嚟嘅 solution template
呢啲嘢，冇可能被一個 API call 就複製曬。佢哋需要時間、需要投入、需要在真實嘅商業場景入面不斷打磨。
記憶，係唯一冇辦法即時複製嘅變量。 |
六、之後嘅方向：全力搞商業化能力體系
所以，每個普通人都值得投入精力去整商業化能力體系：
用戶需求發掘 → 營銷點客 → 產品 sales → 資源整合 → AI solution
聽落幾大？其實每一步都有普通人可以上手嘅路：
由需求發掘開始。 唔使做市場 survey，就由你自己嘅工作、你身邊嘅人開始。你每日喺度抱怨啲咩？你同事為咩頭痕？你嘅行業入面邊啲流程「一直咁樣但其實好低效」？呢啲就係 AI 可以切入嘅地方。
跟住就到點客。 唔使sell廣告，用 AI 幫自己持續寫 content、做片片、建 community。將你發現嘅嗰啲需求痛點寫出嚟，將 solution 分享出嚟。Content 就係最好嘅點客引擎。
再到 sales。 唔使學 sell 話術，用 AI 幫你整理客案例、做 quote 方案、跟進出價 record。將每次溝通變成可以複製嘅 template。
最後到 solution。 唔使學寫 code，現時嘅 AI tool 已經可以將 model、數據、流程串埋一齊。你只需要理解業務場景，然後將啱嘅 tool 拼埋一齊。
呢套能力體系，先至係未來三到五年真正嘅競爭壁壘。
而好消息係——唔需要你係技術天才。 你需要嘅係你願意去理解人、理解業務、願意落手做。
七、寫喺最後
大 model 嘅進步值得開心，但係更值得思考嘅係：當所有人都可以拎到同一樣嘅武器嗰時，決定勝負嘅係啲咩？
係戰略眼光，係對用戶需求嘅敏鋭感知，係整合資源提供 solution 嘅能力，係將技術變成商業價值嘅轉化力。
呢啲能力，唔喺 model 嘅參數入面，喺你對商業嘅理解入面，喺你對用戶嘅共情入面，喺你一次次實戰入面累積嘅直覺入面。
往呢個方向走。全力以赴。
當所有人都可以拎到同一樣嘅武器嗰時，決定勝負嘅係啲咩？ 呢啲能力，唔喺 model 嘅參數入面，喺你對商業嘅理解入面。 |
Resona · 鳴 · 令每一個對話，都有迴響 2026-04-25 · 彭俊旗 |
一、又一場"模型競賽"，但意義已經不同
2026年4月，大模型基座的迭代速度快得讓人喘不過氣：
DeepSeek-V4.0 正式發佈，再次把頂尖大模型的價格打下來了，讓普通人也能用；Qwen開源了Qwen3.6 27B、35B A3B 等多個規格的小模型，把高質量推理能力也直接送到了端側設備上。
每一次發佈，社區裏都是鋪天蓋地的評測、跑分、對比。
但這一次，我的感受不太一樣。
不是興奮，而是 平靜。
因為這些進步雖然令人敬畏，但它們指向同一個終局：大模型基座能力，在絕大部分的真實常規任務處理能力上快速拉平。
二、"拉平"意味着什麼？
當一個技術能力被"拉平"，它並不意味着這個技術不重要了。恰恰相反，它意味着這個技術正在從 稀缺資源 變成 基礎設施。
想想雲計算的歷程：
▎ 2010年，能搭建穩定雲架構的公司是稀缺的，雲工程師薪資高企
▎ 2020年，雲計算成了水電煤一樣的基礎設施，開箱即用，按需付費
▎ 今天，沒有哪家公司會因為"用了阿里雲"而獲得競爭優勢
大模型基座正在走同一條路。
當所有玩家都能以極低的成本獲取接近同等水平的模型能力時——遠低於人工的成本，通過 API 或本地部署即可獲得——"誰的模型更強"將不再是一個有區分度的問題。
這就像問"哪家公司的電力更穩定"一樣，答案已經不重要了。
三、當基座被拉平，真正的競爭才開始
技術能力被拉平，不是競爭的終點，而是 真正競爭的起點。
當模型不再是門檻，以下幾個能力將成為新的分水嶺：
1. 用戶需求挖掘能力
不是問用戶"你要什麼"，而是在用戶自己都沒意識到的時候，發現他們的真實需求。
▎ 你能看到客戶業務流程中那些"習慣了但效率極低"的環節嗎？
▎ 你能分辨"偽需求"和"真痛點"嗎？
▎ 你能把模糊的抱怨轉化為清晰的產品定義嗎？
這些能力，模型給不了你。它來自於對人性的理解、對行業的深耕、對場景的敏感。
2. 營銷獲客能力
當技術壁壘消失，注意力就是又成為新的壁壘。
▎ 你能用AI去生成內容吸引目標客戶主動找你嗎？
▎ 你能用AI建立一套可複製的業務增長引擎，而不是靠運氣碰客戶嗎？
▎ 你能讓AI在客戶接觸你之前就已經信任你嗎？
在 AI 時代，獲客不是"誰會打廣告"，而是"誰能持續輸出有價值的認知"。
3. 產品銷售能力
技術產品最大的陷阱是"功能思維"——以為功能多就能賣出去。
但客戶買的從來不是功能，是 問題的解決。
▎ 你能用AI把複雜的技術翻譯成客戶聽得懂的商業語言嗎？
▎ 你能用AI設計出讓客戶無法拒絕的價值提案嗎？
▎ 你能用AI執行從線索到成交的完整銷售業務流程嗎？
銷售能力的本質，是 價值傳遞的效率。在技術同質化的時代，銷售效率就是生死線。
4. 資源整合與 AI 解決方案能力
這是最高階的能力——把碎片化的能力拼成一個完整的解決方案。
客戶不需要"一個很好的模型"，客戶需要：
▎ 有人幫他梳理業務流程，找到 AI 可以切入的關鍵節點
▎ 有人幫他把模型、工具、數據、系統集成到一個可運行的方案裏
▎ 有人幫他落地、迭代、持續優化，讓 AI 真正產生業務價值
這種能力，是 技術理解力 × 商業洞察力 × 項目執行力 的乘積。
它無法被 API 替代，因為它本身就是"把 API 變成價值"的能力。
四、端側開源：加速了這個趨勢
再說說這次Qwen3.6開源小模型，把高質量能力直接推到了端側——PC、邊緣設備都能跑。
這對商業化意味着什麼？
意味着能滿足業務的大模型不一定必須得用大模型廠商的API了，在本地部署一個也可以用。 |
以前你可能還需要考慮數據安全隱私、GPU 服務器、推理成本等等。現在，一個小模型就能在終端設備上直接運行。
當小模型能勝任普通常規任務，客戶也會開始思考"用開源小模型去解決常規業務問題"，這就產生更多的業務場景，而他們會因為你能提供基於小模型的解決方案而選擇你。
而這隻需要你能理解小模型與用AI去做解決方案。
技術門檻的降低，倒逼我們往價值鏈上游走。
五、"Context is Memory, Memory is Barrier"
我始終相信一句話：當模型能力趨於一致時，Context（上下文）是唯一的護城河。
這裏的 Context 不只是技術層面的上下文窗口，更是商業層面的——
▎ 你對客戶業務的理解深度
▎ 你積累的行業 Know-how
▎ 你建立的信任和關係網絡
▎ 你反覆試錯後沉澱的解決方案模板
這些東西，無法被一個 API 調用複製。它們需要時間、需要投入、需要在真實的商業場景中不斷打磨。
記憶，是唯一不能被即時複製的變量。 |
六、接下來的方向：往商業化能力體系全力進發
所以，每一個普通人都值得投入精力到商業化能力體系建設中：
用戶需求挖掘 → 營銷獲客 → 產品銷售 → 資源整合 → AI 解決方案
聽起來很大？其實每一步都有普通人可以上手的路徑：
從需求挖掘開始。 不用做市場調研，就從你自己的工作、你身邊的人開始。你每天在抱怨什麼？你的同事在為什麼頭疼？你的行業裏哪些流程"一直這樣但其實很低效"？這些就是 AI 可以切入的地方。
然後是獲客。 不用投廣告，用 AI 幫自己持續寫內容、做視頻、建社羣。把你發現的那些需求痛點寫出來，把解決方案分享出來。內容就是最好的獲客引擎。
再到銷售。 不用學話術，用 AI 幫你整理客戶案例、做報價方案、跟進出價記錄。把每一次溝通變成可複製的模板。
最後到解決方案。 不用學編程，現在的 AI 工具已經能把模型、數據、流程串在一起。你需要的只是理解業務場景，然後把合適的工具拼起來。
這套能力體系，才是未來三到五年真正的競爭壁壘。
而好消息是——它不需要你是技術天才。 它需要的是你願意去理解人、理解業務、願意動手試。
七、寫在最後
大模型的進步值得歡呼，但更值得思考的是：當所有人都能獲取同樣的武器時，決定勝負的是什麼？
是戰略眼光，是對用戶需求的敏鋭感知，是整合資源提供解決方案的能力，是把技術變成商業價值的轉化力。
這些能力，不在模型的參數裏，在你對商業的理解裏，在你對用戶的共情裏，在你一次次實戰中積累的直覺裏。
往這個方向走。盡全力。
當所有人都能獲取同樣的武器時，決定勝負的是什麼？ 這些能力，不在模型的參數裏，在你對商業的理解裏。 |
Resona · 鳴 · 讓每一次對話，都有迴響 2026-04-25 · 彭俊旗 |