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昨天晚上,我和我的AI员工们,豆包,manus,飞书knowledge ai和Bobby,沉浸式协作完成了半年各种发票收据的自动整理分类和计算,各国工商事项准备和提交,各国个税申报,各种填表,公司品牌内容更新,社媒内容撰写,以及下周的美股投资策略。
很满意,用我的认知带过一次以后就是定时任务,很J绝不丢包。
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2025 年《人工智能现状报告——构建者手册》#ai创造营#
ICONIQ 基于对 300 位软件公司高管的调查结果发布
深入解析从构思、交付到端到端扩展人工智能驱动产品所需的要素。
核心结论:
1️⃣ 人工智能产品战略已进入下一个成熟曲线阶段:
AI原生公司(AI-native)比仅为现有产品添加AI的公司推进更快,近一半(47%)的AI原生公司已实现规模化并验证市场适配度,而AI赋能型公司仅为13%。
2️⃣不断演变的 AI 定价模型反映独特的经济特性:
AI 正在改变公司为其产品和服务定价的方式。许多公司现在采用混合定价模式,结合基础订阅费和基于使用量的收费。一些公司甚至在尝试完全基于使用量或客户实际取得的结果来定价,虽然目前有相当多的公司免费提供 AI 功能,但超过三分之一(37%)计划在明年调整定价。
3️⃣人才战略作为差异化因素
人工智能不仅仅是一个技术问题,更是一个组织问题。大多数顶尖开发者正在组建由人工智能/机器学习工程师、数据科学家和人工智能产品经理组成的跨职能团队。
展望未来,大多数组织预计其工程团队中有 20-30%将专注于人工智能,高增长公司预计这一比例可达 37%。找到合适的人才仍然是瓶颈。人工智能/机器学习工程师是所有人工智能相关职位中招聘时间最长的,平均招聘周期超过 70 天。
4️⃣人工智能预算快速增长,并以真实的损益表形式体现:
具备人工智能能力的公司将 10-20%的研发预算分配给人工智能开发。到 2025 年,这一比例在各个收入区间都在增长。这一转变凸显了人工智能在产品战略中的核心地位。
在产品开发的早期阶段,人才通常是最大的开支——这包括招聘、培训和技能提升。但随着产品的成熟,云计算成本、模型推理和治理开始占据大部分支出。
5️⃣ 内部 AI 采用正在扩大,但不均衡:
高采用率的组织中,50%或以上的员工使用 AI 工具,这些组织平均在七个或更多内部使用场景中部署 AI。这些场景包括编码助手(77%的受访者使用)、内容生成(65%)和文档搜索(57%)。这些领域的生产力提升幅度在 15%到 30%之间。
详细信息:iconiqcapital.com/growth/reports/2025-state-of-ai
ICONIQ 基于对 300 位软件公司高管的调查结果发布
深入解析从构思、交付到端到端扩展人工智能驱动产品所需的要素。
核心结论:
1️⃣ 人工智能产品战略已进入下一个成熟曲线阶段:
AI原生公司(AI-native)比仅为现有产品添加AI的公司推进更快,近一半(47%)的AI原生公司已实现规模化并验证市场适配度,而AI赋能型公司仅为13%。
2️⃣不断演变的 AI 定价模型反映独特的经济特性:
AI 正在改变公司为其产品和服务定价的方式。许多公司现在采用混合定价模式,结合基础订阅费和基于使用量的收费。一些公司甚至在尝试完全基于使用量或客户实际取得的结果来定价,虽然目前有相当多的公司免费提供 AI 功能,但超过三分之一(37%)计划在明年调整定价。
3️⃣人才战略作为差异化因素
人工智能不仅仅是一个技术问题,更是一个组织问题。大多数顶尖开发者正在组建由人工智能/机器学习工程师、数据科学家和人工智能产品经理组成的跨职能团队。
展望未来,大多数组织预计其工程团队中有 20-30%将专注于人工智能,高增长公司预计这一比例可达 37%。找到合适的人才仍然是瓶颈。人工智能/机器学习工程师是所有人工智能相关职位中招聘时间最长的,平均招聘周期超过 70 天。
4️⃣人工智能预算快速增长,并以真实的损益表形式体现:
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让claude code帮我安装n8n mcp,我就不停无脑按Yes就好了,惬意
直接让Claude code调用n8n mcp写工作流好了,还要啥🚴,没体验过的朋友可以用这个链接https://anyrouter.top/register?aff=A2xt🎁拿一百刀额度体验下
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