今天看到德銀這篇發的，全是梗圖的AI趨勢報告《2025年AI趨勢，25個Meme梗圖說明白25個主題》。

　　說實話，第一眼看到時，差點以為是哪個網友惡搞的段子合集，結果點開一看，居然是一份正經的趨勢報告。

　　之前和德銀的朋友閑聊，吐槽歐洲老投行古板、監管過度，感覺像是活在上世紀。就在之前比較火的《DeepSeek是中國的 Sputnik Moment》報告里，從念叨“老三樣”說起，有點“如數家珍”的味道，論調帶著一種老派投行的氣質，搞得我忍不住調侃他們“剛通網”。

　　結果沒想到，他們用AI+ Meme梗圖做趨勢報告，簡直是“老樹開新花”。

　　老讀者應該都知道。我比較早開始 AI 做報告、做Deck和數據處理，看到這種傳統老牌投行也開始用 Meme 圖和 AI 講故事，而且講得還挺有意思，有點意外和共鳴。如何發現已經離不開AI了

　　但我想說的是，AI只是工具，它的價值取決于使用的人。不需要過度擔心AI取代人類，而是去思考如何更好地用九游娛樂NineGameAI放大自己的優勢和價值。

　　封面是用OpenAI的文生圖工具Dall-e做的，中間機器人點題，科技感拉滿，兩個AI味很濃的人（估摸應該是發這篇報告的的兩名研究員）看向機器人，一臉震驚和嫌棄。我問了下Claude 對此梗圖的解釋，總之就是，25年AI是“香餑餑”。

　　當美股科技巨頭們正忙著規劃2025年的大動作時，DeepSeek這匹黑馬突然殺出，用十分之一的成本就達到了可比的效果，直接給他們撞飛了…

　　更有趣的是，AI研究者們現在站在了一個頗具喜感的路口：一邊是通往大模型（而且是“the bigger the better”）的高速公路，另一邊是通往小模型（“Bigger isn’t always better“）的岔路。眼看著不少同行轉向小而美的道路，有些研究者可能在想：我這么多年的研究方向，該不會翻車吧？

　　“在AI界，一周就是一段很長的時間（A week is a long time in AI）”，技術進步快到讓人措手不及，熱點頻出。這是快節奏的注意力經濟下的常態。

　　特斯拉1月銷量在歐洲滑鐵盧，除愛爾蘭外均同比大跌而AI在25年的進化之路，將會從只會聊天(LLM)，到學會規劃的小機靈（LLM + Planning），再到有記憶的助手（+ Memory），最后成長為能獨當一面的全能打手。

　　這個不難發現，說的是AI智能體(AI Agent）。還舉了幾個例子，OpenAI推出了Operator預覽版，山姆奧特曼 （Sam Altman）也說過AI代理今年將加入職場；微軟CEO納德拉（Nadella）直接預測傳統的SaaS模式可能被直接與數據交互的AI代理取代。

　　說到商業模式，與其追求“AI+”的商業模式創新，不如直接傳統的廣告模式 + AI是最簡單粗暴且創收的。

　　看下圖：24年全球廣告投入最多的分別是 Alphabet，Meta，亞馬遜和Tiktok，分別是2,640億，1,590億，560億和400億，數字媒體平臺收入從15年就超過傳統電視并且24年新高。

　　就在訂閱制似乎成為ChatGPT和其他閉源模型標配時，廣告模式卻在AI領域刮起復古風。Perplexity率先在其搜索引擎中試水廣告，就連OpenAI也開始考慮廣告模式。他這里給出了個數據，Meta第四季度銷售額借助AI自動化產品推廣工具增長了五分之一。字節能如此絲滑的在能這么大力投AI基建，25年預計1,600-1,800億RMB資本投入，AI buff加持下，不管是內容還是算法推送，廣告變現不能太香。

　　AI狂歡的電費賬單，可能會讓人倒吸一口涼氣。甚至預測美國數據中心的用電量將在28年暴漲近三倍，大概能理解為什么那些科技公司都在瘋狂布局可再生能源了。

　　這里不得不祭出我們的本土meme了，三波投資者是：無視資本、研究資本和先信資本。

　　科技巨頭們開始一貫作風，收購AI初創公司鞏固市場地位。為了避開反壟斷和監管障礙，不收購公司，直接“收購團隊” （Acqui-hire），整個科技界變成了大型招聘會。

　　但是大家冷靜想想，當我們的媒體內容同質，充斥大量AI的和關聯詞的時候，是不是忘記了其他什么東西？

　　藝術家: AI藝術會取代我們了，喔不！程序猿：ChatGPT會取代我們了，終于!AI設計目標本質是需要無偏見的但現實是被“有偏見”的人類數據和標注訓練的

　　企業在“錯失恐懼”（FOMO）的驅使下，紛紛部署AI，仿佛拿到了一張安全牌。然而，無論我們是否主動使用AI，它已經悄然滲透到日常使用的各種App和軟件應用中。

　　我想到上個月，微軟把Office 365強行綁定AI功能 Copilot，訂閱費從每個月$6.99美金加到$9.99美金。

　　我的AI花了2分鐘給我寫了10000行的代碼現在，我只需要花兩天Debug…

　　原來“摸魚”才是最高效的工作方式。與其埋頭苦干，不如讓AI成為你的“外掛”，而不是對手。

　　所以可以“馴化AI”的職場新物種變成香餑餑，數據分析師/工程師/科學家/提示詞工程師... 就連提示詞工程師雖然在里面看起來像是“技術含量”最低的，但是德銀數據顯示24年10月年薪17.8萬美金 + 13萬美金的bonus。

　　有興趣可以搜索論文標題，閱讀一下原文。其中這段由作者翻譯過后的文字非常優美和恰當。

　　所謂“去技能化”并非算法代替人類勞動者，而是算法不停干擾人類勞動者的工作過程，并產生不確定的額外事件，把這些事件留給人類勞動者進行解決。