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这两天,Openclaw、Seedance 讨论声一浪高过一浪。AI 能力在快速进化,机会看起来无处不在,但焦虑也同步放大:哪一个机会真正属于我?以及,什么时候 AI 会取代我?因为 1 月份写过 MiniMax 上市,前几天有朋友转给我一篇文章,是绿洲资本张津剑写的,那些活出来的人,文章写于 MiniMax 上市前夜,看完我沉默了好一会儿。身处巨大的趋势之中,人的选择余地其实很小。要么学会“如何用好 AI”,把自己插件化,尽量提高竞争优势。又或者回归自己的出发点,创造新的产品和服务,尝试改变世界。后者就是津剑文中提到的创业者。投资这件事,说到底是投人。投对了人,剩下的事情他会自己搞定。这代年轻创业者有点不一样。他们生而全球化,出手就是面前全球用户;他们在前沿创新上挥金如土,卧室里可能用着宜家 99 块的桌子;聊起技术滔滔不绝,面对陌生人手足无措。挺纯粹,也挺可爱的。这些不是“人设”,更像注意力的自然分配:这一代创业者把绝大多数时间都放在了真正感兴趣的事情上,这种专注力非常重要。津剑在文章里讲,绿洲做早期投资,最看重的不是商业模式,而是创始人的出发点和关注点:出发点决定种子的基因,关注点决定能不能持续生长。很多创始人不是被打败的,而是在取得了一点点成就之后,把注意力从公司发展转移到个人生活、外部声誉这些东西上,然后慢慢枯萎。昨天我写 openclaw,有读者说,费老大劲儿装上发现没啥用,然后就不管了。但专注和专业的人已经用类似的工具打通业务系统了。对工具的态度,其实就包含了做事的出发点和关注点。专注,躬身入局,做对自己对用户真正有价值的产品,不要迷失在 AI 工具的海洋里。这应该是 AI 时代做事的准则。 MiniMax 是个典型的例子。 2022 年末,ChatGPT 时刻还没有出现,MiniMax 就成立了。闫俊杰作为创始人,既做基模,也做应用,这是他们的判断。技术从来都是奢侈品,真正的技术是让普通用户能感知到的技术。现在看起,MiniMax 选择的路也是后来很多 AI 厂商遵循的路径。四年后,MiniMax 上市。文章中提及,这是绿洲资本最大一次单笔投资。选择专注的闫俊杰和相信专注的张津剑,都得到了专注的回报。这是中国 AI 的一个节点,也是属于勇敢者的游戏。在这场游戏中,真正决定长期价值的,是在看似泡沫的浪潮之上保持专注、活出自己的人。 AI 会放大我们的选择和能力,需要想清楚的是:你真正愿意长期押注的那件事,究竟是什么?然后,行动。
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如果你还在犹豫要不要尝试 openclaw,请阅读以下内容:“我已经可以用 Claude Code 实现这个功能了。” 是的,你可以,它们的底层功能(模型)是一样的。但是,你为什么不想拥有一个由你自己控制的、属于你自己的 Claude Code 版本呢?“设置失败太多次,我觉得不值得了。” 我明白。这确实令人沮丧(尤其是定时任务:))想想 GPT-3,再看看我们现在的情况。为什么你不愿意克服这些困难,看看究竟能做到什么程度呢?我保证你会豁然开朗。“实际应用场景是什么?”我明白。每一次重大技术变革都会伴随着各种质疑和争议。但有了 OpenClaw,你就能创造真正的价值——你的助手完全属于你,你可以用你能想到的最激动人心的方式来构建和使用它。所以从某种意义上说,“你”才是这项技术的唯一限制。——————这篇划线笔记来自 @steipete 的转发,这老哥就是 AI Agent / Clawbot 平台的作者。他早年是 iOS / macOS 圈里非常有名的开发者,做过 PDFKit 相关产品,也是那一代“写高质量框架、写长文、做开源”的工程师代表之一。后来他离开主业,算是半退休状态,直到新一代 LLM / Agent 浪潮出现,他又被重新点燃,直接 all in AI,做出了 OpenClaw。现在他的社交媒体几乎就是“agentic engineering 一线实战日志”:一边分享如何把多个模型、多种工具、多代理组装成一个真能帮你干活、发版的系统,一边用极其工程师的方式,把整个探索过程细致记录下来。其中一类是他自己写的长文,比如置顶的 “Shipping at Inference-Speed”。他说自己“经常上线一些自己都没完全读过的代码”,然后详细记录了 2025 年的开发工作流,怎么用 AI、Agent、自动化加速交付产品。另一类是大量转推,几乎都和 OpenClaw 生态、工具链以及 AI 编程有关:比如 Anita 解释为什么要用 OpenClaw 而不是直接用 Claude Code,Scott Hanselman 做的 Windows 端 OpenClaw 辅助工具,甚至还有关于“多领域 generalist 在 AI 时代更重要”这类趋势判断。 openclaw 是个值得关注的现象级产品,在国内最简单的方式是开个云主机试试,阿里云、腾讯云、京东云、百度云和火山引擎等等,都推出了 OpenClaw(原Moltbot/Clawdbot)傻瓜式一键部署教程,习惯哪个就用哪个。如果你发现了新的使用场景,并因此做出了自己的作品,那就是你的喜悦时刻。
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中美的 AI 差距到底有多大?今天 Anthropic 发布了新的大语言模型 Claude Opus 4.6,OpenAI 几乎同时发布了 GPT-5.3-Codex,,我写了一篇文章介绍这两个产品。它们的特点很明显:一个是面向企业办公的基模最新版本,另一个是 OpenAI 的编程 AI 工具,除了增强编程能力,还能解决编程之外的构建、工作流、审核、测试等一系列任务。这两家顶级 AI 公司的产品都在朝着让 AI 更专业、更 toB 的方向发展,聚焦解决企业办公和生产力问题。写完文章发了公众号,大早上的也太卷了吧?Claude 和 OpenAI 双发旗舰新品。有读者说国外顶级 AI 公司在发新产品、增强基础能力和工程能力,国内在干嘛呢?元宝在发红包,千问在送奶茶。我觉得这个看法有点偏颇哈,我们不能用这个产品的模型、技术、工程能力和另一个产品的市场营销活动做对比——OpenAI 和 Anthropic 也有市场活动,只是形式不是发红包送东西而已,国内的形式带有国产特色,其实也是正常的。要比的话,就去比基模能力、工程能力和下一代产品能力。我现在很喜欢微信公众号的这个千字文的能力,写完长文,还能根据读者反馈补一篇短文答疑。关于中美 AI 能力的差距,我之前和基模公司的同学聊过,国内顶级编程模型如 Qwen3-Max-Thinking、Kimi 2.5、MiniMax 2.1、GLM 4.7 等,和国外顶级模型的差距并没有那么大,大概是 5%~10%。追赶时间粗略估计是 3 到 6 个月。那么我们是不是 3 个月或半年之后就能追上那些顶级模型了?并不是啊,这是个动态过程——我们进步的同时,国外公司也在发布新模型,以保持领先。如果半年以后,我们能把追赶的时间从 3~6 个月缩短到 1~2 个月,就是真正的进步。国外 AI 产品的创新性确实很强,包括很多 AI 领域的术语都是对岸工程师率先定义的,这个毋庸置疑,这对国内产品是有促进作用的。 1 月到 2 月,国内也发了不少优秀的 AI 新品,比如 DeepSeek 和 百度的 OCR、千问 3.0,视频模型也层出不穷,包括蚂蚁的LingBot 开源系列,Vido 和 可灵也都发了最新版本。根据内部消息,2 月春节期间,国内大公司应该都会有新产品发布。大厂在 AI 领域的竞争还是非常激烈的。对普通人来说,更重要的是学会构建综合能力,而不是只会单一技能。同时,一定要学会“如何用好 AI”。未来一个人的价值,很大程度取决于他驾驭 AI 的能力。只有把这两点做好,普通人才有可能在未来保持足够的竞争力。至于 AI 的未来发展,很难预测,只能拭目以待。