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最近有张两大AI巨头对比的梗图给我看乐了,玩儿AI的还在做产品,玩儿焦虑的已经在数钱了。
这也是在做AI,只不过是唉声叹气的ai。
要我说,现在缺的根本不是AI,而是【有用的AI】。
恩格斯老师说过一句话:
社会一旦有技术上的需要,这种需要就会比十所大学更能把科学推向前进。
各种公司做的AI大模型还不够多吗?
但你要是没有实际应用场景,别说五年十年了,就算做一百年也还是那么一回事儿。
AI是工具,核心还是你怎么用。
找到了对应的应用,技术自然而然就会进步,赚钱更是水到渠成。
事实上,外贸行业就已经靠着AI技术开始赚钱了。
最近很多外贸人都在用阿里国际站的AI生意助手疯狂提高搞钱效率。
最新数据显示,
阿里国际站的AI产品上线四五个月,已经帮忙优化、发布了百万规模的商品,海外曝光量提升了37%。
这些人不会随便发朋友圈炫耀,也不会到处嚷嚷自己靠AI赚了多少个W。
但他们,才是真的把AI玩明白了。
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外贸生意的第一关,是语言关。
跨境电商身上多出来的绝大多数困境都是从语言不通这个问题上衍生出来的:
因为语言不通,所以商家不得不招懂外语甚至多门外语的员工。
但懂外语的员工不一定懂电商,懂外语又懂电商的人不一定懂市场。
谁都知道出海是门好生意,为什么还要在家里卷?
语言交流是个大问题。
但在AI时代,你想出海搞钱,最不成问题的恰恰就是语言问题。
你让AI写个小说可能还写不好,画个画可能还会在手上露破绽,弄个实时翻译还不是手到擒来?
如果只是解决语言问题,其实用不上AI,十几年前就有专业的翻译软件了。
想要真正改变外贸行业,需要的不只是AI帮你翻译,更是它自己就懂外贸,能参与处理外贸生意的全流程业务。
这就不是随便什么AI公司都能玩儿的花活了,没在这个产业里摸爬滚打个几年十几年,还真搞不出细分产业的模型来。
通用大模型可以用整个互联网的资源来搞画画搞文本生成,但不跟具体的产业应用结合,那就只是看着热闹的杂耍。
你说你能帮我做外贸,结果除了能画几张画啥也不会,我怎么信你?
那些只会画画写小说的AI大模型早就过剩了,但能帮用户做外贸的大模型真的很稀缺。
AI的技能树都是海量数据跑出来的,想做好外贸AI大模型,不仅需要AI领域的技术底蕴,更考验你在外贸行业的积累。
而二十多年前就开始做外贸的阿里国际站,有这个资格。
它背后站着的是阿里,技术怎么样就不用多说了吧。
关键是,它在有技术的同时还知道外贸商家需要什么,并且有足够多的实时外贸洞察喂出来一个能满足这些需求的AI应用。
25年前的第一批跨境电商,如今也抢先站在了AI外贸电商的风口上。
风云际会,谁主沉浮?
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在3月6号深圳的“2024跨境电商增长新趋势大会”上,阿里国际站总裁张阔已经把AI对外贸的意义讲得很清楚了:
AI外贸带来的全面智能化,加上供应链深度整合带来的万亿美金级增量市场,足以让每个外贸人激动不已。
摆在外贸行业面前的是一座巨大的金矿,但什么样的AI才有资格做这把挖矿的铲子?
还是张阔说的:
“第一台内燃机诞生后的世界,最重要的不是去制造第二、第三……第一万台内燃机,而是把跑得更快的马车,变成第一辆汽车。AI外贸就是这样一个‘制造第一辆汽车’的过程。未来大模型将会过剩,好应用才是稀缺资源。”
在工具被发明出来后,聪明人不会去重复造,而是把它们装在自己需要的车上。
在外贸这个领域,也是同样的道理:
一万个差不多的通用大模型,不如一个专门训练了外贸能力的AI应用。
有个做了很多年内贸生意的大型机械公司,从2018年开始决心转型外贸,但它虽然有多年的内贸经验,在外贸领域却各种一头雾水:
一不懂外语,二不了解海外客户搜索偏好,三不知道海外市场有什么机会,四不知道海外市场的规则风险与人情世故。
都这么艰难了,更尴尬的是业务员和客户还特么有时差……
一个曾经非常专业的大企业,在改换战场后却像个门外汉一样手足无措。
怎么办,真就从头开始学?
浪费时间不说,天知道要因此错过多少商机。
但这些看似无解的难题,却在阿里国际站的AI生意助手面前迎刃而解。
有时差算个啥?AI生意助手的智能接待功能直接24小时待命;
缺乏外贸专业术语积累,不了解海外客户爱搜什么?AI生意助手连产品标题都能帮你写,而且提供的全是买家搜索数最多的关键词;
甚至就连重点国家市场的潜在机会,AI生意助手都能给你详细的产品建议。
这家公司有个铝熔化炉产品,先是靠AI定位到了需求较大的土耳其市场,又根据AI的运营建议进行精准运营,平台流量直接提高了40%——60%,这些都是实打实的生意增长。(数据来源,阿里巴巴国际站发布的《“用AI生意助手在土耳其定向推品,抓住大型机械行业出海新机会点”》)
原本漫长的磨合和学习过程,被AI技术缩短到了极致,赚钱效率也被提高到了极致。
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这些新技术不仅能帮刚入行的外贸商家尽快站稳脚跟,还可以改变老牌外贸商家的经营模式。
有个在家具行业深耕多年的老外贸,都快被线下市场卷麻了,却没想到被自家的准00后侄子带着破了局。
而破局的关键,就在于阿里国际站的AI生意助手和数据洞察能力。
靠着国际站后台的数据工具——数据参谋,这个年轻人先是发现了【沙发】在跨境领域属于蓝海赛道。
等到去年阿里国际站上线了AI生意助手,他又用AI压缩了制图成本,提高了出图效率,连招人门槛都降低了很多。
在上线国际站后,他只用了半年时间就做到了行业TOP3、月均销售额300万,还帮身为老外贸的叔叔摆脱了线下内卷的泥潭。
同样借着国际站的AI技术闷声发大财的,还有一个专门做电竞周边的纯贸易型外贸商家。
电竞周边想卖得好,需要给产品配上牛叉的创意和刺激的视觉效果,每次给产品拍图都是一场头发浩劫,最后效果还不一定好。
但用上AI生意助手以后,这个商家直呼AI思路清奇,生成的产品图又炫酷又赛博朋克。
出图效率还高得离谱,平时拍照要拍半天,AI一两分钟就能给一张新的。
再加上智能发品和接待润色等功能,仅仅是在AI生意助手的内测阶段,他们家的样品单和订单数就已经提升了20%。
比起贩卖AI焦虑和卖课割韭菜,这才是真正的【用AI赚钱】。
而且在这个过程中,AI扮演的角色并不是取代人类,而是从当前束缚中解放人类,让人类能腾出手去做更重要也更关键的事情。
AI只是工具,本身并不能赚钱,阿里国际站也好,AI生意助手也好,都只是在帮你提高外贸生意的效率。
能赚钱的那个人,从来都是你自己。
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关键是,阿里国际站有的不仅仅是AI,甚至不仅仅是新技术。
它的野心,是让外贸彻底极简化。
以前大家自己做外贸,中小商家是根本玩不起的,更别说个人创业了,一系列复杂的流程能把你累死。
但外贸行业从2023年开始普及的托管模式,能够将外贸商家从物流、资金、售后等复杂繁琐的跨境履约环节中解脱出来,既降低了门槛,又实现了供应链的效率最大化。
门槛低了当然是好事儿,但这种玩法在简单省事的同时,却也制约了商家的主观能动性。
你把什么东西都托管出去了,其实也就没有了差异化和自己的独特性。
轻松是轻松了,但上限也没了。
对于真正想做出成绩、骨子里有一点企业家精神的商家来说,这种【看天吃饭】的日子和摆烂有什么区别?
相比之下,今年开年刚刚上线的半托管模式把经营权和定价权还给了商家,阿里国际站则负责干幕后的体力活。
台面上怎么打,由商家自己决定。
这种模式既消除了外贸行业的高门槛,又打破了全托管的局限性。
就如张阔所说:
“长期以来,B2B出口都是利润更高、更可持续的生意,通过供应链的深度整合后,更是极大地加速了门槛的降低,让更多商家都可以极简出海。”
关键是,半托管不只可以降低外贸行业的门槛,甚至还能为市场带来新的增量:
“半托管上线后将为大批对确定性体验要求更高的零售商,提供准时达、一口价、售后保障等服务,他们的涌入,将为国内商家带来万亿美金级别的生意增量。”
某种意义上,阿里国际站的半托管模式和AI生意助手的内核其实是一码事:
都是把主动权交给人,由人来掌控工具。
AI生意助手也好,半托管也好,都只是帮你降门槛、提效率。
但到底要走哪个方向,能走多远,取决于你自己。
这种打法的下限不会低,上限更是很高很高。
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这二十多年来,阿里国际站一直在干且只在干的一件事,就是帮助中小企业简单出海。
如果说2023年大家还在讨论要不要出海,那到了2024年,出海已经成为了绝大部分商家的必选项。
时至今日,有了阿里国际站的“AI+半托管”,出海早已不像过去那样充满了艰难险阻与九死一生。
你如果是在《繁花》那个年代做生意的,没有爷叔的指点那真是寸步难行。
尤其是涉及到经验的东西,再聪明的人也得一点点来,很多东西不是你有能力就能一蹴而就的。
但现在你有AI生意助手,有阿里国际站的半托管模式,只要你手里有货就能做外贸,门槛差不多等于0。
这种拿AI赚钱的方式,就很实际,一点儿都不玩儿虚的。
就像张阔曾在产品发布会上说过的:
AI不是炫技,主要是为了解决实际客户问题。
你做的还是外贸,手里还是得有货,不是瞎糊弄你让AI凭空变钱。
但它的效率之高和门槛之低,又确实是传统外贸行业难以想象的突破。
你是你自己的责任人,但AI可以是你好用的工具人。
如何学习大模型 AI ?
由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人,只能说是:
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段(10天):初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么?
- 大模型是怎样获得「智能」的?
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段(30天):高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示(Embeddings)
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段(30天):模型训练
恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。
到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段(20天):商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程,只要学习就会有挑战。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,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。