真拿AI賺到錢的人,不在朋友圈里

1

最近有張兩大AI巨頭對比的梗圖給我看樂了,玩兒AI的還在做產品,玩兒焦慮的已經在數錢了。

這也是在做AI,只不過是唉聲嘆氣的ai。

要我說,現在缺的根本不是AI,而是【有用的AI】。

恩格斯老師說過一句話:

社會一旦有技術上的需要,這種需要就會比十所大學更能把科學推向前進。

各種公司做的AI大模型還不夠多嗎?

但你要是沒有實際應用場景,別說五年十年了,就算做一百年也還是那么一回事兒。

AI是工具,核心還是你怎么用。

找到了對應的應用,技術自然而然就會進步,賺錢更是水到渠成。

事實上,外貿行業就已經靠著AI技術開始賺錢了。

最近很多外貿人都在用阿里國際站的AI生意助手瘋狂提高搞錢效率。

圖片

最新數據顯示,

阿里國際站的AI產品上線四五個月,已經幫忙優化、發布了百萬規模的商品,海外曝光量提升了37%。

這些人不會隨便發朋友圈炫耀,也不會到處嚷嚷自己靠AI賺了多少個W。

但他們,才是真的把AI玩明白了。

2

外貿生意的第一關,是語言關。

跨境電商身上多出來的絕大多數困境都是從語言不通這個問題上衍生出來的:

因為語言不通,所以商家不得不招懂外語甚至多門外語的員工。

但懂外語的員工不一定懂電商,懂外語又懂電商的人不一定懂市場。

誰都知道出海是門好生意,為什么還要在家里卷?

語言交流是個大問題。

但在AI時代,你想出海搞錢,最不成問題的恰恰就是語言問題。

你讓AI寫個小說可能還寫不好,畫個畫可能還會在手上露破綻,弄個實時翻譯還不是手到擒來?

如果只是解決語言問題,其實用不上AI,十幾年前就有專業的翻譯軟件了。

想要真正改變外貿行業,需要的不只是AI幫你翻譯,更是它自己就懂外貿,能參與處理外貿生意的全流程業務。

這就不是隨便什么AI公司都能玩兒的花活了,沒在這個產業里摸爬滾打個幾年十幾年,還真搞不出細分產業的模型來。

通用大模型可以用整個互聯網的資源來搞畫畫搞文本生成,但不跟具體的產業應用結合,那就只是看著熱鬧的雜耍。

你說你能幫我做外貿,結果除了能畫幾張畫啥也不會,我怎么信你?

那些只會畫畫寫小說的AI大模型早就過剩了,但能幫用戶做外貿的大模型真的很稀缺。

AI的技能樹都是海量數據跑出來的,想做好外貿AI大模型,不僅需要AI領域的技術底蘊,更考驗你在外貿行業的積累。

而二十多年前就開始做外貿的阿里國際站,有這個資格。

它背后站著的是阿里,技術怎么樣就不用多說了吧。

關鍵是,它在有技術的同時還知道外貿商家需要什么,并且有足夠多的實時外貿洞察喂出來一個能滿足這些需求的AI應用。

25年前的第一批跨境電商,如今也搶先站在了AI外貿電商的風口上。

風云際會,誰主沉浮?

3

在3月6號深圳的“2024跨境電商增長新趨勢大會”上,阿里國際站總裁張闊已經把AI對外貿的意義講得很清楚了:

AI外貿帶來的全面智能化,加上供應鏈深度整合帶來的萬億美金級增量市場,足以讓每個外貿人激動不已。

擺在外貿行業面前的是一座巨大的金礦,但什么樣的AI才有資格做這把挖礦的鏟子?

還是張闊說的:

“第一臺內燃機誕生后的世界,最重要的不是去制造第二、第三……第一萬臺內燃機,而是把跑得更快的馬車,變成第一輛汽車。AI外貿就是這樣一個‘制造第一輛汽車’的過程。未來大模型將會過剩,好應用才是稀缺資源。”

在工具被發明出來后,聰明人不會去重復造,而是把它們裝在自己需要的車上。

在外貿這個領域,也是同樣的道理:

一萬個差不多的通用大模型,不如一個專門訓練了外貿能力的AI應用。

有個做了很多年內貿生意的大型機械公司,從2018年開始決心轉型外貿,但它雖然有多年的內貿經驗,在外貿領域卻各種一頭霧水:

一不懂外語,二不了解海外客戶搜索偏好,三不知道海外市場有什么機會,四不知道海外市場的規則風險與人情世故。

都這么艱難了,更尷尬的是業務員和客戶還特么有時差……

一個曾經非常專業的大企業,在改換戰場后卻像個門外漢一樣手足無措。

怎么辦,真就從頭開始學?

浪費時間不說,天知道要因此錯過多少商機。

但這些看似無解的難題,卻在阿里國際站的AI生意助手面前迎刃而解。

有時差算個啥?AI生意助手的智能接待功能直接24小時待命;

缺乏外貿專業術語積累,不了解海外客戶愛搜什么?AI生意助手連產品標題都能幫你寫,而且提供的全是買家搜索數最多的關鍵詞;

甚至就連重點國家市場的潛在機會,AI生意助手都能給你詳細的產品建議。

這家公司有個鋁熔化爐產品,先是靠AI定位到了需求較大的土耳其市場,又根據AI的運營建議進行精準運營,平臺流量直接提高了40%——60%,這些都是實打實的生意增長。(數據來源,阿里巴巴國際站發布的《“用AI生意助手在土耳其定向推品,抓住大型機械行業出海新機會點”》)

原本漫長的磨合和學習過程,被AI技術縮短到了極致,賺錢效率也被提高到了極致。

4

這些新技術不僅能幫剛入行的外貿商家盡快站穩腳跟,還可以改變老牌外貿商家的經營模式。

有個在家具行業深耕多年的老外貿,都快被線下市場卷麻了,卻沒想到被自家的準00后侄子帶著破了局。

而破局的關鍵,就在于阿里國際站的AI生意助手和數據洞察能力。

靠著國際站后臺的數據工具——數據參謀,這個年輕人先是發現了【沙發】在跨境領域屬于藍海賽道。

等到去年阿里國際站上線了AI生意助手,他又用AI壓縮了制圖成本,提高了出圖效率,連招人門檻都降低了很多。

在上線國際站后,他只用了半年時間就做到了行業TOP3、月均銷售額300萬,還幫身為老外貿的叔叔擺脫了線下內卷的泥潭。

同樣借著國際站的AI技術悶聲發大財的,還有一個專門做電競周邊的純貿易型外貿商家。

電競周邊想賣得好,需要給產品配上牛叉的創意和刺激的視覺效果,每次給產品拍圖都是一場頭發浩劫,最后效果還不一定好。

但用上AI生意助手以后,這個商家直呼AI思路清奇,生成的產品圖又炫酷又賽博朋克。

出圖效率還高得離譜,平時拍照要拍半天,AI一兩分鐘就能給一張新的。

再加上智能發品和接待潤色等功能,僅僅是在AI生意助手的內測階段,他們家的樣品單和訂單數就已經提升了20%。

比起販賣AI焦慮和賣課割韭菜,這才是真正的【用AI賺錢】。

而且在這個過程中,AI扮演的角色并不是取代人類,而是從當前束縛中解放人類,讓人類能騰出手去做更重要也更關鍵的事情。

AI只是工具,本身并不能賺錢,阿里國際站也好,AI生意助手也好,都只是在幫你提高外貿生意的效率。

能賺錢的那個人,從來都是你自己。

5

關鍵是,阿里國際站有的不僅僅是AI,甚至不僅僅是新技術。

它的野心,是讓外貿徹底極簡化。

以前大家自己做外貿,中小商家是根本玩不起的,更別說個人創業了,一系列復雜的流程能把你累死。

但外貿行業從2023年開始普及的托管模式,能夠將外貿商家從物流、資金、售后等復雜繁瑣的跨境履約環節中解脫出來,既降低了門檻,又實現了供應鏈的效率最大化。

門檻低了當然是好事兒,但這種玩法在簡單省事的同時,卻也制約了商家的主觀能動性。

你把什么東西都托管出去了,其實也就沒有了差異化和自己的獨特性。

輕松是輕松了,但上限也沒了。

對于真正想做出成績、骨子里有一點企業家精神的商家來說,這種【看天吃飯】的日子和擺爛有什么區別?

相比之下,今年開年剛剛上線的半托管模式把經營權和定價權還給了商家,阿里國際站則負責干幕后的體力活。

臺面上怎么打,由商家自己決定。

這種模式既消除了外貿行業的高門檻,又打破了全托管的局限性。

就如張闊所說:

“長期以來,B2B出口都是利潤更高、更可持續的生意,通過供應鏈的深度整合后,更是極大地加速了門檻的降低,讓更多商家都可以極簡出海。”

關鍵是,半托管不只可以降低外貿行業的門檻,甚至還能為市場帶來新的增量:

“半托管上線后將為大批對確定性體驗要求更高的零售商,提供準時達、一口價、售后保障等服務,他們的涌入,將為國內商家帶來萬億美金級別的生意增量。”

某種意義上,阿里國際站的半托管模式和AI生意助手的內核其實是一碼事:

都是把主動權交給人,由人來掌控工具。

AI生意助手也好,半托管也好,都只是幫你降門檻、提效率。

但到底要走哪個方向,能走多遠,取決于你自己。

這種打法的下限不會低,上限更是很高很高。

6

這二十多年來,阿里國際站一直在干且只在干的一件事,就是幫助中小企業簡單出海。

如果說2023年大家還在討論要不要出海,那到了2024年,出海已經成為了絕大部分商家的必選項。

時至今日,有了阿里國際站的“AI+半托管”,出海早已不像過去那樣充滿了艱難險阻與九死一生。

你如果是在《繁花》那個年代做生意的,沒有爺叔的指點那真是寸步難行。

尤其是涉及到經驗的東西,再聰明的人也得一點點來,很多東西不是你有能力就能一蹴而就的。

但現在你有AI生意助手,有阿里國際站的半托管模式,只要你手里有貨就能做外貿,門檻差不多等于0。

這種拿AI賺錢的方式,就很實際,一點兒都不玩兒虛的。

就像張闊曾在產品發布會上說過的:

AI不是炫技,主要是為了解決實際客戶問題。

你做的還是外貿,手里還是得有貨,不是瞎糊弄你讓AI憑空變錢。

但它的效率之高和門檻之低,又確實是傳統外貿行業難以想象的突破。

你是你自己的責任人,但AI可以是你好用的工具人。

如何學習大模型 AI ?

由于新崗位的生產效率,要優于被取代崗位的生產效率,所以實際上整個社會的生產效率是提升的。

但是具體到個人,只能說是:

“最先掌握AI的人,將會比較晚掌握AI的人有競爭優勢”。

這句話,放在計算機、互聯網、移動互聯網的開局時期,都是一樣的道理。

我在一線互聯網企業工作十余年里,指導過不少同行后輩。幫助很多人得到了學習和成長。

我意識到有很多經驗和知識值得分享給大家,也可以通過我們的能力和經驗解答大家在人工智能學習中的很多困惑,所以在工作繁忙的情況下還是堅持各種整理和分享。但苦于知識傳播途徑有限,很多互聯網行業朋友無法獲得正確的資料得到學習提升,故此將并將重要的AI大模型資料包括AI大模型入門學習思維導圖、精品AI大模型學習書籍手冊、視頻教程、實戰學習等錄播視頻免費分享出來。

在這里插入圖片描述

第一階段(10天):初階應用

該階段讓大家對大模型 AI有一個最前沿的認識,對大模型 AI 的理解超過 95% 的人,可以在相關討論時發表高級、不跟風、又接地氣的見解,別人只會和 AI 聊天,而你能調教 AI,并能用代碼將大模型和業務銜接。

  • 大模型 AI 能干什么?
  • 大模型是怎樣獲得「智能」的?
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型應用業務架構
  • 大模型應用技術架構
  • 代碼示例:向 GPT-3.5 灌入新知識
  • 提示工程的意義和核心思想
  • Prompt 典型構成
  • 指令調優方法論
  • 思維鏈和思維樹
  • Prompt 攻擊和防范

第二階段(30天):高階應用

該階段我們正式進入大模型 AI 進階實戰學習,學會構造私有知識庫,擴展 AI 的能力。快速開發一個完整的基于 agent 對話機器人。掌握功能最強的大模型開發框架,抓住最新的技術進展,適合 Python 和 JavaScript 程序員。

  • 為什么要做 RAG
  • 搭建一個簡單的 ChatPDF
  • 檢索的基礎概念
  • 什么是向量表示(Embeddings)
  • 向量數據庫與向量檢索
  • 基于向量檢索的 RAG
  • 搭建 RAG 系統的擴展知識
  • 混合檢索與 RAG-Fusion 簡介
  • 向量模型本地部署

第三階段(30天):模型訓練

恭喜你,如果學到這里,你基本可以找到一份大模型 AI相關的工作,自己也能訓練 GPT 了!通過微調,訓練自己的垂直大模型,能獨立訓練開源多模態大模型,掌握更多技術方案。

到此為止,大概2個月的時間。你已經成為了一名“AI小子”。那么你還想往下探索嗎?

  • 為什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型訓練
  • 求解器 & 損失函數簡介
  • 小實驗2:手寫一個簡單的神經網絡并訓練它
  • 什么是訓練/預訓練/微調/輕量化微調
  • Transformer結構簡介
  • 輕量化微調
  • 實驗數據集的構建

第四階段(20天):商業閉環

對全球大模型從性能、吞吐量、成本等方面有一定的認知,可以在云端和本地等多種環境下部署大模型,找到適合自己的項目/創業方向,做一名被 AI 武裝的產品經理。

  • 硬件選型
  • 帶你了解全球大模型
  • 使用國產大模型服務
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 熱身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地計算機運行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例:如何優雅地在阿里云私有部署開源大模型
  • 部署一套開源 LLM 項目
  • 內容安全
  • 互聯網信息服務算法備案

學習是一個過程,只要學習就會有挑戰。天道酬勤,你越努力,就會成為越優秀的自己。

如果你能在15天內完成所有的任務,那你堪稱天才。然而,如果你能完成 60-70% 的內容,你就已經開始具備成為一名大模型 AI 的正確特征了。

這份完整版的大模型 AI 學習資料已經上傳CSDN,朋友們如果需要可以微信掃描下方CSDN官方認證二維碼免費領取【保證100%免費

在這里插入圖片描述

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/web/15865.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/web/15865.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/web/15865.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

科林Linux6_網絡

#include<sys/socket.h> #include<arpa/inet.h> //大小端轉換 #include<netdb.h> //DNS一、Socket套接字 為了開發網絡應用&#xff0c;系統提供一套API函數接口&#xff0c;用于網絡應用開發&#xff0c;這些接口稱為套接字函數 struct sockaddr_in…

數據庫管理-第194期 網絡加速RDMA初探(20240526)

數據庫管理194期 2024-05-26 數據庫管理-第194期 網絡加速RDMA初探&#xff08;20240526&#xff09;1 概念2 發展3 使用總結 數據庫管理-第194期 網絡加速RDMA初探&#xff08;20240526&#xff09; 作者&#xff1a;胖頭魚的魚缸&#xff08;尹海文&#xff09; Oracle ACE A…

英文 海量的學習句子比單獨的記單詞效果要好,格句致知。

英文 海量的學習句子比單獨的記單詞效果要好 句子有上下文、場景和時態等&#xff0c;能形成劇情&#xff0c;變得生動有趣。 如果一句沒聽懂&#xff0c;還繼續聽就是浪費時間了。要一句一句地深究&#xff0c;不然就要讀好幾遍&#xff0c;還得背誦。要深入理解&#xff0c…

不同的二叉搜索樹(II)題解

toc &#x1f91a;我的博客 歡迎光臨我的博客&#xff1a;https://blog.csdn.net/qq_52434217?typeblog &#x1f95b;前言 動態規劃是常見的算法思路&#xff0c;動態規劃在計算過程中保存了部分計算結果到內存中&#xff0c;以便于在進行下一次計算時可以直接從內存中獲…

Ubuntu部署Dolphinscheduler單機版并配置PG數據庫

1、下載并解壓Dolphinscheduler DolphinScheduler | 下載 (apache.org) 下載完成后得tar.gz包 下載穩定版 下載穩定版 下載穩定版 tar -zxvf apache-dolphinscheduler-3.1.9-alpha-bin.tar.gz mv apache-dolphinscheduler-3.1.9-alpha-bin dolphinscheduler-bin cd dolph…

【Text2SQL】Spider 數據集

論文&#xff1a;Spider: A Large-Scale Human-Labeled Dataset for Complex and Cross-Domain Semantic Parsing and Text-to-SQL Task ????? EMNLP 2018, arXiv:1809.08887 Dataset: spider GitHub: github.com/taoyds/spider 一、論文速讀 本文提出了 Text2SQL 方向的…

1.4 Mac 電腦 Clion 安裝教程

目錄 1 安裝 2 激活 3 漢化 1 安裝 去 https://www.jetbrains.com/clion/download/other.html 下載: 也可以直接到鏈接進行下載:https

嵌入式全棧開發學習筆記---C語言筆試復習大全23

目錄 聯合體 聯合體的定義 聯合體的長度 如果來判斷設備的字節序&#xff1f; 如何把大端數據轉換成小端數據&#xff1f; 枚舉 枚舉的定義 上一篇復習了結構體&#xff0c;這一節復習聯合體和枚舉。 說明&#xff1a;我們學過單片機的一般都是有C語言基礎的了&#xff…

docker鏡像容器搭建nominatim地理編碼服務

1、下載地圖pbf文件: https://planet.openstreetmap.org/ 2、nominatim官網 https://nominatim.org/release-docs/latest/admin/Installation/ 3、地圖文件打包&#xff1a; docker run -it --shm-size20g \ -e PBF_PATH/nominatim/data/china-latest.osm.pbf \ -e REPLIC…

C語言PTA練習題:三角形類別,輸入三角形三條邊,求面積,四則計算器,猴子吃桃

7-1 三角形類別 輸入三個整數&#xff0c;以這三個數為邊長&#xff0c;判斷是否構成三角形&#xff1b;若不能輸出"no"&#xff0c;若構成三角形&#xff0c;進一步判斷它們構的是&#xff1a;銳角三角形或直角三角形或鈍角三角形.分別輸出"ruijiao",&qu…

GitLens或者Git Graph在vscode中對比文件歷史變化,并將歷史變化同步到當前文件中

有時候我們上周改的代碼&#xff0c;現在想反悔把它恢復過來&#xff0c;怎么辦&#xff1f;&#xff1f;&#xff1f;很好&#xff0c;你有這個需求&#xff0c;說明你找對人了&#xff0c;那就是我們需要在vscode中安裝這個插件&#xff1a;GitLens或者Git Graph&#xff0c;…

門禁-jenkins的構建狀態同步到gitlab提交流水線

API接口文檔 https://docs.gitlab.cn/jh/api/commits.html 配置pipline流水線 生成http請求代碼&#xff1a; 使用HttpRequest插件生成 - sharelibs內容 //這是share libs里的 package devopsdef httpReq(reqType, reqUrl, reqBody, accessToken){def gitServer "…

有一個3x4的矩陣,要求用函數編寫程序求出其中值最大的那個元素,以及其所在的行號和列號

常量和變量可以用作函數實參&#xff0c;同樣數組元素也可以作函數實參&#xff0c;其用法與變量相同。數組名也可以作實參和形參&#xff0c;傳遞的是數組的起始地址。 用數組元素作函數實參&#xff1a; 由于實參可以是表達式&#xff0c;而數組元素可以是表達式的組…

Oracle 12C開機自啟動

Oracle 12C設置開機自啟動 1、本文內容 背景說明檢查Oracle當前環境修改配置文件/etc/oratab添加數據庫啟動腳本dbstart 2、背景說明 最近因上線新的兩套系統&#xff0c;增加4套測試環境&#xff0c;由于昨晚機房電路故障&#xff0c;部分物理服務器需要關鍵&#xff0c;電…

2000 年至 2015 年中國(即水稻、小麥和玉米1km 網格)三種主要作物年收獲面積的時空變化

摘要 可靠、連續的主要作物收獲面積信息對于研究地表動態和制定影響農業生產、土地利用和可持續發展的政策至關重要。然而&#xff0c;中國目前還沒有高分辨率的空間明確和時間連續的作物收獲面積信息。全國范圍內主要農作物收獲面積的時空格局也鮮有研究。在本研究中&#xf…

2024年【熔化焊接與熱切割】考試內容及熔化焊接與熱切割考試報名

題庫來源&#xff1a;安全生產模擬考試一點通公眾號小程序 熔化焊接與熱切割考試內容考前必練&#xff01;安全生產模擬考試一點通每個月更新熔化焊接與熱切割考試報名題目及答案&#xff01;多做幾遍&#xff0c;其實通過熔化焊接與熱切割復審模擬考試很簡單。 1、【單選題】…

Django的模型層——2模型實例

1. 類的屬性 objects&#xff1a;是Manager類型的對象&#xff0c;用于與數據庫進行交互 當定義模型類時沒有指定管理器&#xff0c;則Django會為模型類提供一個名為objects的管理器 支持明確指定模型類的管理器 class BookInfo(models.Model):...books models.Manager()當為…

C# 運算符重載的技術深入分析

C# 運算符重載的技術深入分析 一、引言 在C#中&#xff0c;運算符重載是一個允許開發者自定義類或結構中特定運算符行為的特性。通過這個特性&#xff0c;可以為自定義類型創建與內置類型一致的語義&#xff0c;使得代碼更直觀、更易理解。 二、運算符重載基礎 2.1 定義和概…

網絡安全從入門到精通(特別篇I):應急響應之網站入侵排查思路

藍隊應急響應實戰 1. 應急響應-網站入侵-基礎知識2. 應急響應-網站入侵-技能掌握3. 應急響應-網站入侵-案例分析3.1 網站入侵-排查思路-首要任務3.2 IIS&.NET-注入-基于時間配合日志分析3.3 Apache&PHP-漏洞-基于漏洞配合日志分析3.4 Tomcat&JSP-弱口令-基于后門配…