最近经常刷到这么一句话：AI 时代，普通人最大的杠杆是购买世界上最贵最先进的 AI 。

我说这是 AI 自媒体博主臆想出来的一句屁话。因为一个人 80% 的工作，可能并不需要最顶级的模型，普通模型现在也能实现不错的效果。

对于普通人来讲，我认为最关键的是在 AI 还未普及之前，这段红利期内，能够准确的识别需求，为 AI 落地找到合适的场景才最重要。

你想想看，最贵最先进的 AI 是什么？无非就是最新的模型、最顶配的订阅。一个月几百块钱，谁都买得起。如果花钱就能解决问题，那这件事就没有任何门槛，也就谈不上什么杠杆。真正的杠杆一定是大多数人做不到、或者看不到的东西。

花钱买工具，人人都会。但看到一个场景，判断出“这个环节可以用 AI 替掉”，然后真的把它跑通、交付出去，这个能力才是稀缺的。

举个例子。同样是用 Claude 或者 GPT，有人拿它来写周报、润色文案，省了半小时。有人拿它搭了一套客户跟进的自动化流程，一个月省了三个人的活。工具一模一样，差距在哪？在于后者看到了一个具体的业务痛点，知道 AI 能在这个环节切进去，并且有能力把它落地成可交付的方案。

所以普通人真正该练的能力是三件事。

第一，识别需求的眼光。你身边哪些工作是重复的、机械的、靠堆人力完成的？这些就是 AI 最容易切入的场景。能看到这些机会的人，比会写提示词的人值钱十倍。

第二，把 AI 嵌入真实流程的能力。光会跟 AI 聊天没用，你得能把它的输出接到业务里去，变成可以反复运行的东西。哪怕只是一个自动化的表格处理脚本，只要它真的在跑、真的在省时间，就比你收藏一百个提示词模板有用。

第三，快速验证和迭代。AI 的场景落地不需要你一步到位，先用最小的成本跑一遍，看看效果，不行就换个方向。这个试错的速度，才是普通人在这个窗口期里真正的优势。

说白了，AI 工具会越来越便宜，越来越普及，最后人人都能用上最好的模型。到那个时候，工具本身就不再是优势了。而你在这段窗口期里积累的场景判断力、落地经验和客户信任，别人短时间内追不上来。

杠杆从来不在工具本身，在于你拿它撬动了什么。

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