基于OpenAI报告，ChatGPT 70%用途与工作无关，用户主要将其用于解决生活小麻烦而非工作。最受欢迎的用途是实用建议(49%)、信息查询和写作，而非编程。用户更倾向寻求建议辅助决策而非直接执行任务。AI产品的商业机会在于找到人类"偷懒"的瞬间，设计轻决策路径，创造能减少用户脑力负担的工具，而非追求全能智能体。

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TLDR：

绝大多数用户对你的技术不感兴趣，他们只关心你能否让他此刻更轻松一点。

AI产品的商业价值，可能不在于能不能模拟一个人类专家，而在于能不能替用户做掉那些我能做，但就是不想做的动作。

真正的市场不应该只盯着智能的天花板，往下看看，懒惰的地板上，也全是机会。

70%的用途与工作无关，AI首先是生活方式

ChatGPT是一个生产力工具，几乎是所有人的共识。

截至2025年7月，73%的ChatGPT用途与工作无关。

当所有人都在想，到底要怎么让AI赋能千行百业的时候，用户只是把AI当成了一个生活伴侣，可以随时随地帮自己省点脑细胞的聊天对象罢了。

AI对绝大多数人来说，首先是用来解决生活中的小麻烦，其次才是工作中的大任务。这个基本盘，我们可能一直都搞反了。

那用户到底在用AI干嘛？

报告里有一个关键数据点：三类用途，加起来占了用户所有对话的将近80%！

• 实用建议 (Practical Guidance) ，比如说：“这事我大概懂，但你能快速解释一下吗”、“我脑子卡住了，你先给我几个思路我再改”。
• 信息查询 (Seeking Information)，比如说 “帮我查查这个概念是啥意思”。
• 写作 (Writing)，比如说 “我懒得写，你帮我润色/缩写/扩写一下”。

而很常见的图像生成、coding 、多模态呢？

报告也给出了数据：编程相关的用途，只占所有对话的4.2%。

我们一直在想构建更强的代码Agent，但对海量用户来说，AI最不可或缺的能力，是帮他们把话说得更漂亮、把事情想得更简单。

要决策不要执行

过去，我们认为，让AI直接干活才是正道？

Asking（寻求建议以辅助决策） VS Doing（让AI直接执行任务产出结果）

Asking 的对话占比为49%，高于直接 Doing 的40%。

更重要的是，前者不仅增长速度更快，而且用户满意度也明显更高。

这说明什么？

用户想要的，并非一个全自动的员工，而是一个随时待命、能垫一步的认知助理。

过去，我们以为，用户想要一个Super Agent？但现实是，能留下来的产品，往往只解决了一个核心问题，比如：懒得写。

用户更需要的是一个“我脑袋转不动了，你先帮我垫一脚”的石头。

机会，藏在人类的惰性里

科技圈，很可能一直处在一个信息茧房里。

我们默认用户对技术本身充满好奇，对颠覆式创新、改变世界的叙事感到兴奋。

但从这个报告来看，“做什么AI应用能赚钱”这个问题，视角已经完全变了。

别总去想还能不能做一个内容平台、一个垂直模型、一个SaaS系统。

我们应该反过来问自己：我有没有办法，找到一个特别具体、特别细分、但特别常见的人类偷懒瞬间，然后围绕这个瞬间，去设计一套轻决策路径+提示词模板+好的UI输出，让用户在最不想动脑的时候，最快拿到一个可修改的半成品？

当这个偷懒动作被频繁触发，它就自然变成了习惯性的AI肌肉记忆，而我们做的应用，也就从一个工具变成了大脑外挂。

最后

人会为强大而敬畏，但会为轻松而掏钱。

所以，你想不想做一款AI产品，能替用户少动一次脑？你能不能用prompt、memory、数据和一点点贴心，帮人类多偷一秒懒？

如果可以，那它可能比我们写出一个能做十种事情的智能体，还更容易被用户买单和留存。

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一、初阶应用：建立AI基础认知

在第一阶段（10天），重点是对大模型 AI 的基本概念和功能进行深入了解。这将帮助您在相关讨论中发表高级、独特的见解，而不仅仅是跟随他人。您将学习如何调教 AI，以及如何将大模型与业务相结合。

主要学习内容：

• 大模型AI的功能与应用场景：探索AI在各个领域的实际应用
• AI智能的起源与进化：深入了解AI如何获得并提升其智能水平
• AI的核心原理与心法：掌握AI技术的核心概念和关键原理
• 大模型应用的业务与技术架构：学习如何将大模型AI应用于业务场景和技术架构中
• 代码实践：向GPT-3.5注入新知识的示例代码
• 提示工程的重要性与核心思想：理解提示工程在AI应用中的关键作用
• Prompt的构建与指令调优方法：学习如何构建有效的Prompt和进行指令调优
• 思维链与思维树的应用：掌握思维链和思维树在AI推理和决策中的作用
• Prompt攻击与防范策略：了解Prompt攻击的类型和如何进行有效的防范
  
  
  、、、

二、中阶应用：深入AI实战开发

在第二阶段（30天），您将进入大模型 AI 的进阶实战学习。这将帮助您构建私有知识库，扩展 AI 的能力，并快速开发基于 agent 的对话机器人。适合 Python 和 JavaScript 程序员。

主要学习内容：

• RAG的重要性：理解RAG在AI应用中的关键作用
• 构建基础ChatPDF：动手搭建一个简单的ChatPDF应用
• 检索基础：掌握信息检索的基本概念和原理
• 理解向量表示：深入探讨Embeddings的原理和应用
• 向量数据库与检索技术：学习如何使用向量数据库进行高效检索
• 基于 vector 的 RAG 实现：掌握基于向量的RAG构建方法
• RAG系统的高级扩展：探索RAG系统的进阶知识和技巧
• 混合检索与RAG-Fusion：了解混合检索和RAG-Fusion的概念和应用
• 向量模型的本地部署策略：学习如何在本地环境中部署向量模型
  

三、高阶应用：模型训练

在这个阶段，你将掌握模型训练的核心技术，能够独立训练和优化大模型AI。你将了解模型训练的基本概念、技术和方法，并能够进行实际操作。

• 模型训练的意义：理解为什么需要进行模型训练。
• 模型训练的基本概念：学习模型训练的基本术语和概念。
• 求解器与损失函数：了解求解器和损失函数在模型训练中的作用。
• 神经网络训练实践：通过实验学习如何手写一个简单的神经网络并进行训练。
• 训练与微调：掌握训练、预训练、微调和轻量化微调的概念和应用。
• Transformer结构：了解Transformer的结构和原理。
• 轻量化微调：学习如何进行轻量化微调以优化模型性能。
• 实验数据集构建：掌握如何构建和准备实验数据集。
  
  

四、专家应用：AI商业应用与创业

在这个阶段，你将了解全球大模型的性能、吞吐量和成本等方面的知识，能够在云端和本地等多种环境下部署大模型。你将找到适合自己的项目或创业方向，成为一名被AI武装的产品经理。

• 硬件选型：学习如何选择合适的硬件来部署和运行大模型AI。
• 全球大模型概览：了解全球大模型的发展趋势和主要玩家。
• 国产大模型服务：探索国产大模型服务的优势和特点。
• OpenAI代理搭建：学习如何搭建OpenAI代理以扩展AI的功能和应用范围。
• 热身练习：在阿里云 PAI 上部署 Stable Diffusion
• 本地化部署：在个人计算机上运行大型模型
• 私有化部署策略：大型模型的内部部署方法
• 利用 vLLM 进行模型部署：高效部署大型模型的技术
• 案例分析：如何在阿里云上优雅地私有部署开源大型模型
• 开源 LLM 项目的全面部署：从零开始部署开源大型语言模型
• 内容安全与合规：确保AI应用的内容安全和合规性
• 算法备案流程：互联网信息服务算法的备案指南
  

通过这些学习内容，您不仅能够掌握大模型 AI 的基本技能，还能够深入理解其高级应用，从而在市场竞争中占据优势。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你无疑是AI领域的佼佼者。然而，即使你只能完成60-70%的内容，你也已经展现出了成为一名大模型AI大师的潜力。

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