OpenAI穿着「皇帝的新衣」；扒了数万条帖子汇总100种AIGC玩法；北美出海的财务避坑指南；我创业「如」有CTO

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1. 我扒了 Reddit 论坛数万条帖子，汇总了 GenAI 的 100 种玩法

ChatGPT 已经问世一年半了。这期间诞生了很多大语言模型和生成式人工智能产品。

那么，人们用 LLM 和 GenAI 做了哪些事情呢？

研究院人员从 Quora (美版知乎) 和 Reddit (美版贴吧) 论坛筛选了数万条帖子，整理出了人类使用 GenAI 的 100 种方法。如下图所示，整体分为 6 个主题：

技术协助与故障排除 (Technical Assistance & Troubleshooting)
内容创作与编辑 (Content Creation & Editing)
个人与专业支持 (Personal & Professional Support)
学习与教育 (Learning & Education)
创造力与娱乐 (Creativity & Recreation)
研究、分析与决策制定 (Research, Analysis & Decision Making)

整理并翻译了图片提到的 100 个实践案例，希望对你有所启发！找到并创造 GenAI 更多玩法~

激发创意 (Generating ideas)
心理辅导/陪伴 (Therapy/companionship)
专项搜索 (Specific search)
编辑文本 (Editing text)
探索感兴趣的话题 (Exploring topics of interest)
娱乐与闲聊 (Fun & nonsense)
诊断并解决问题 (Troubleshooting)
加强学习效果 (Enhanced learning)
个性化教育 (Personalized learning)
常规咨询 (General advice)
起草邮件 (Drafting emails)
简易讲解 (Simple explainers)
撰写并优化简历 (Writing/editing CV/résumé)
Excel公式 (Excel formulas)
调整邮件风格 (Adjusting tone of email)
评估文案 (Evaluating copy)
辅助决策 (Enhanced decision-making)
多语言翻译 (Language translation)
提升代码质量 (Improving code (pros))
起草文档 (Drafting a document)
调解个人纠纷 (Reconciling personal disputes)
内容概括 (Summarizing content)
写投诉信 (Making a complaint)
推荐影/视/书籍 (Recommending movies, books, etc)
利用现有食材烹饪 (Cooking with what you have)
生成评估报告 (Generating appraisals)
创造力 (Creativity)
医疗咨询 (Medical advice)
起草法律文件 (Generating a legal document)
修代码 bug (Fixing bugs in code)
起草正式信函 (Drafting a formal letter)
撰写求职信 (Writing & editing a cover letter)
定制儿童故事 (Personalized kid’s story)
解读技术文档 (Explaining technical documents)
面试准备 (Preparing for interviews)
批判性讨论 (Critique & counterargument)
知识点检测 (Knowledge checks)
指导编程 (Coding for amateurs)
整理会议记录 (Meeting summaries)
清理笔记内容 (Cleaning up notes)
解释法律术语 (Explaining legalese)
识别逻辑错误 (Spotting logical fallacies)
规划假期行程 (Creating a holiday itinerary)
编辑法律文件 (Editing a legal document)
商业策略咨询 (Business advice)
回复邮件 (Replying to emails)
开发专业代码 (Generating code (pros))
突破写作障碍 (Getting past writer’s block)
制定教学计划 (Generating a lesson plan)
运用代码调试技巧-橡胶鸭法 (Rubber ducking (debugging code))
商业谈判 (Negotiating a deal)
事实核查 (Fact-checking)
职业发展建议 (Career advice)
练习复杂对话 (Practicing difficult conversations)
发现思维盲点 (Seeing blind spots)
数据录入 (Data entry)
研究法律文献 (Legal research)
撰写招聘信息 (Writing job postings)
加强论点 (Strengthening an argument)
筛选并提炼信息 (Jumping to the useful info)
创作视频内容 (Generating video)
私密提问空间 (Safe space to ask)
解读歌词含义 (Interpreting song lyrics)
指导龙与地下城游戏 (Dungeons & Dragons)
创作相关图像 (Generating relevant images)
数据处理与分析 (Data manipulation)
辅导家庭作业 (Homework)
撰写社交媒体内容 (Writing social media copy)
代码翻译-专业级 (Translating code (pros))
创作实用网络文案 (Realistic web copy)
MS Office 应用技巧 (With MS Office apps)
理解电影情节 (Understanding movie plots)
编程实现简单视频游戏 (Coding for a basic video game)
监测健康状况 (Tracking medical symptoms)
健康的生活方式 (Healthier living)
筹备会议 (Preparing for meetings)
解释成语 (Explaining idioms)
编写用户体验故事 (UX/user story writing)
推荐代码库 (Suggesting code libraries)
创作诗歌 (Writing poems)
工作伙伴协助 (Work buddy)
编辑视频字幕 (Editing video transcript)
激励自我 (Motivating yourself)
旅行行李打包 (Packing for trave)
分析数据样本 (Sampling data)
应用软件技术 (Technical use of software)
支持ADHD人士 (For people with ADHD)
创作广告与营销文案 (Ad/marketing copy)
支持特殊教育需求 (Special needs education)
监测数据异常 (Spotting anomalies)
制定商业计划 (Building a business plan)
优化提示词 (Refining prompts)
指导创业者/初创企业 (For entrepreneurs/startups)
开发网站与应用 (Building a website/app)
撰写博客文章 (Writing blog posts)
撰写资金申请 (Writing a funding proposal)
撰写新闻稿 (Writing a press release)
编辑数字图像 (Editing digital images)
制定锻炼计划 (Planning workouts)
实施项目管理 (Project management)

阅读原文 → https://hbr.org/2024/03/how-people-are-really-using-genai

2. 话撂这儿了：我不看好 OpenAI，被粉饰的太平 & 潜藏的重重危机

OpenAI 最近动作频频。

赶在 Google I/O 前一天发布 GPT-4o，随后 ChatGPT 也有一系列的更新动作，透露出了其在C端产品和用户侧发力的决心。

而且，还与 Apple 公司达成了合作，把 ChatGPT 技术整合到 iPhone 中，拓展 ChatGPT 使用场景。

一切看起来欣欣向荣。

但是，Ilya Sutskever 和安全团队离职的消息也一并爬上了热榜，离职协议的霸王条款把 OpenAI 和 Sam Altman 带进了新的舆论漩涡。

新闻就怕连起来看。这里给个暴论：综合最近的消息，大胆推测 OpenAI 的 AGI 前景并不乐观。

简单来说，算力和顶尖人才是实现 AGI 最重要的2个因素。OpenAI 这两个阵地都在被侵蚀，面临着算力不足和人才流失的窘境。

① 算力太昂贵

大模型或者说AGI，是一件非常耗钱的业务，其中一项巨大的投入就是建设数据中心。微软、谷歌、Meta 在这方面的投入以「百亿美元」来计算。
OpenAI 显然也是「拜 Scaling Law 教」，Sam Altman 前段时间还提出了夸张的7万亿美元计划，不过后来没有后续了。

② 芯片短缺是全世界的难题

全球国家和大型科技公司，都在囤芯片。甚至某段时间力，拥有的芯片数量 = 模型能力。
不断增长的算力要求，催生了更多芯片需求和竞争，也导致了芯片短缺的现状还将持续一段时间。

③ 硬件是软件的入口

软件不是凭空存在的，必须依托手机、笔记本电脑、其他智能设备来发挥作用。
Apple、Google、Meta、微软等巨头牢牢占据着硬件设备的市场，并且都有 (正在构建) 自己的大模型。可能模型能力略逊色于 OpenAI，但是一旦集成到自家硬件设备里，OpenAI 就会丧失很多入口和机会。
从这个角度看 OpenAI 与 Apple 达成的协议，更像是 OpenAI 支付费用来购买在 iPhone 上的使用特权。

④ 顶尖人才优势差距在缩小

全球科技大厂的顶尖人才储备不容小觑。目前，OpenAI 人才正在流失，而 Google 基本上已经拥有了前者所拥有的一切。

⑤ 屠龙少年前路坎坷

所以，OpenAI 在 C 端用户和产品侧倾注这么多的资源，让人觉得困惑。因为这是一场注定不会赢的战争。Apple、Google、微软这些巨头的生态和实力足够雄厚。
那可以想到的解释就是，另一条路 (也即是 AGI) 遇到了更大的障碍，或许是他们遇到了困难，又或者他们看到了不可能实现的未来。

原文 → https://stovetop.substack.com/p/im-bearish-openai

3. Edda 和 Dealroom 联合推出：2024年人工智能领域的投资现状报告

Edda 是一款专名面向风险投资者的软件，帮助风投公司完成市场研究、数据分析、投资组合管理、交易流程管理任务。Dealroom.co 是一个知名的市场情报平台，专注于提供创新和创业领域的数据和分析。

2024年5月6日，法国国家图书馆举行了一场AI投资研讨会。随后，双方近期联合推出了一份「State of AI investing」报告，记录了全球AI投资现状、9个重点战场、以及欧/法/日重点区域的分析结果。

说几个核心结论，感兴趣可以前往知识星球或官网下载原报告：

预计 2024 年AI领域的投资金额将高达 650 亿美元。
风投资金的 20% 流向了AI公司，这一比例前所未有。
AI应用层有 1000 多家初创公司，运营层 70 多家，基础层 50 多家，计算层 20 多家。
大多数生成式AI公司位于应用层，但是大多数投资流向了基础层，而计算层创造了约 90% 的利润。
四家超大规模公司 (Google、Amazon、Nvidia、Microsoft) 主导了AI投资，这些公司每年的研发预算合计约 2400 亿美元。
AI的9个主要竞争领：移动设备、在线广告、软件云、计算、能源、国防、移动性、医疗保健和工业。
英国、法国和德国在2023年筹集了最多的资金。伦敦和巴黎是欧洲的主要AI中心。

4. 如何成为一名 CTO (首席技术官)？你可以使用的6种策略

哇！这篇文章很有意思！

CTO (首席技术官) 这一岗位非常重要，主持所有技术事务，是所有技术问题的主要联系人，也成为很多技术同学的职业发展目标。

作者根据自己的成长和教练经验，整理了 CTO 这个角色的成长路径，而且分区分了大中小公司等不同情况。

原文话题很多，日报选取一部分。感兴趣可以阅读原文~

不同规模的公司，CTO 角色不同

小型公司，CTO 更倾向于亲力亲为，与团队一起开发最小可行产品 (MVP)。
中型公司，CTO 需要是好的管理者，构建团队以支持增长和业务成就。
大型公司，CTO 主要判断战略和业务，专注于技术与业务愿景的一致性。

成为 CTO 的6种不同策略

创业：作为公司创始人或联合创始人，需要决定是专注于技术还是业务。
成为创始工程师：作为初创公司的早期成员，负责快速构建产品原型。
管理路径：从工程师转型为管理者，为成为 CTO 打下坚实基础。
架构路径：通过领导团队积累技术影响力，为晋升成中大型公司的 CTO 做准备。
独立贡献者路径：深入技术细节，同时学习管理技能，为小型公司的 CTO 角色做准备。
其他：例如从产品管理、开发运营、质量保证等角色转型成为 CTO。

原文 → https://newsletter.eng-leadership.com/p/how-to-become-a-cto

5. 初创公司必须设立 CTO 岗位嘛？如果招不到怎么办？

这篇文章紧承日报上一条，继续讨论 CTO 话题。

初创公司真的需要设立 CTO 岗位嘛？如果实在预算不允许或者招不到合适的，还有其他替代方案嘛？

CTO并不是必须的：在初创阶段，特别是在原型设计和 MVP (最小可行性产品) 开发时期，CTO 可以缺席。通常在 PMF (产品市场契合) 阶段引入 CTO 更为合适，这时的风险和成本都相对较低。
避免过早任命CTO：将首位开发者直接任命为 CTO 是一个常见误区。CTO 的角色会迅速转变，从编写代码到管理团队，再到战略规划，首位开发者可能难以适应这些变化。
考虑聘请顾问：如果你需要帮助管理开发团队、制定技术愿景和策略、规划架构或招聘更多开发人员，聘请顾问可能是明智的选择。
寻找技术合伙人：虽然可以找到一位免费的 CTO 和开发者，但技术合伙人可能无法伴随公司成长，同时你还需要放弃一部分股份。
临时CTO：聘请一位临时 CTO 可以迅速填补职位空缺，直到找到合适的长期人选。他们可以立即解决你的挑战，但成本较高。
兼职CTO：兼职CTO (fCTO) 可以按天或按周提供服务，成本较低，适合早期阶段的初创公司**，但可能工程管理工作比较少导致 CTO 工作不饱和**。
直接聘请CTO：如果资金充足且确实需要，可以直接聘请一位经验丰富的 CTO。通过提供基于达成里程碑的股权，可以节省薪水。
CTO教练：聘请 CTO 教练也能提升开发团队的管理能力，帮助他们成为优秀的招聘者，并在未来可能晋升为CTO。

原文 → https://www.amazingcto.com/do-you-need-a-cto-as-startup/

6. 金融101：种子轮/A轮初创公司的「财务」避险指南 (北美篇)

中文社交媒体 (小红书 / 即刻) 上经常看到出海创业者「财务」视角的总结分享，很实用但是比较零散。

👇 作者结合自己与数百位创始人的合作经验，全方位地介绍了美国企业初创阶段的「财务」行为指南，帮你做好财务规划，避免出现资金耗竭、一团乱麻、西瓜芝麻一起抓的种种乱象。

以下是原文最核心内容的简介，如果你对这个话题感兴趣，建议查看原文哦~

[1] 银行业务 (Banking)

存放现金：建议至少开设两个银行账户以分散风险。推荐美国公司使用 Mercury 作为主要银行账户，并由 FDIC 保险覆盖高达 300 万美元，JP Morgan Chase作为次要账户。建议在 JP Morgan Chase 账户中存放足够两个月运营的资金，以应对可能的银行问题。
产生回报：为避免通货膨胀导致的现金贬值，建议将闲置资金投资于高流动性、低风险的美国政府支持的证券，如货币市场基金。推荐使用 Mercury 的财政部产品。

[2] 会计 (Accounting)

基础术语：交易、账户、财务报表、资产、负债、所有者权益、损益表等。
财务报表：损益表 (P&L) 很重要，重点关注收入、销售成本 (COGS) 、运营费用 (OPEX) 等组成部分。
外包会计：建议在种子轮/A轮阶段使用外包会计服务，成本约为每月500美元，包括会计系统设置和财务报表生成。税务服务和研发税收抵免申报需额外付费。

[3] 报告 (Reporting)

预订与收款：对 SaaS 公司而言，需要区分预订 (客户承诺支付的金额) 、开票 (向客户收取的金额) 、收款 (客户实际支付的金额) 和收入 (提供服务的价值) 。
计算MRR和ARR：要学会 MRR (月度循环收入) 和ARR (年度化运行率) 的计算方式。
内部报告：创始人或财务负责人应了解银行余额、月度支出、收入或 MRR，并计算增长速率和预测资金耗尽的时间。
投资者报告：投资者更关注基本面和业务增长，月度更新应包括现金、跑道和收入等关键指标。

[4] 规划与预测 (Planning & Forecasting)