垂直行业 AI 应用真的爆发了吗？RaaS 按结果交付的悖论
几乎所有创业者和投资人都相信，数字员工是终极形态，按结果付费（RaaS，Result as a Service）是最诱人的商业模式。这个叙事足够简洁：AI 替代人工，客户按效果买单，双方利益完全对齐。听起来完美。
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观察 AI 如何进入真实业务，讨论增长、效率与人机协作的下一步。
文章精选
21 篇文章
垂直行业 AI 应用洞察 2：知识密集型行业更有动力采购数字员工吗？
在垂直行业 AI 应用的讨论中，有一个说法几乎成了默认的前提：知识密集型行业，律所、投行、咨询、科研，最急于采购数字员工，因为它们的核心资产就是知识，而 AI 最擅长的恰好是处理知识。
阅读文章 →垂直行业 AI 应用洞察 3：标杆应用有了，为什么还是那么冷清？
这一篇要探讨的是，如果行业内 AI 标杆产品出现了，究竟是加速了行业渗透，还是让所有人更加焦虑地观望？
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垂直行业 AI 应用洞察 4：行业龙头成本降低 80%，整个生态会被 AI 一夜摧毁吗？
今天想讨论的是，如果行业龙头把 AI 员工潜入到工作流、把成本差距拉到 80% 的时候，会不会摧枯拉朽地摧毁整个行业的生态？
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垂直行业 AI 应用洞察 5：留给创业者的窗口期还剩多少？
做垂直行业 AI 的人，最常听到的一句话是：「窗口期很短，现在不做就来不及了」「现在不做，明天可能就被竞争对手颠覆了」。
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桌面机器人很可能就是个伪命题
兴趣使然，最近花时间研究一下 LLM + 桌面机器人，内容有些多，估计会分为多篇连续发布。
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桌面机器人可能会成功的垂直场景
Eilik 是一个非常典型的例子。它做了一个极为大胆的减法： 默认没有语音助手、没有手机 App、甚至不连 WiFi 。
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桌面机器人的垂直场景：教育 vs 医疗
在第二篇的后面，提到了场景与定位的重要性，今天就直接讨论两个场景，教育和医疗。需要说明的是， 桌面机器人从来都不是目的，它只是一种「具有三维物理形态的 UI（用户界面）」 。用户真正买单的，是藏在这个载体背后的「专家服务」和「情绪解药」。
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教育行业的桌面机器人，那些坑
继续接上一篇，在教育和医疗这两个垂直的场景都有哪些具体的坑呢？这一篇还是以国内的一对一教培为例子，深入分析一下。
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AI 教育行业与创业机会完整分析报告
传统真人 1v1 的核心问题是贵、稀缺、难规模化。AI 的边际成本极低，理论上可以给每个学生配一个专属导师：
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真实电网不让看，于是他们让 AI 造了一批假的
7 月 8 日挂出来一篇论文（arXiv:2607.07237），做的事听起来有点怪： 用微调过的大模型，按一句自然语言描述，生成一张配电网的馈线模型 。
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梁文锋反主流但自洽的产品逻辑，到底来自哪里？
他认为，只要团队稳定（唯一核心利益），保持极高的算力效率（用 TileLang、极致优化），并克制住赚快钱的欲望，产品就自然会有竞争力。他不在乎短期的 ARR（年度经常性收入），甚至认为「如果半年把钱花完去买卡是最理想的」。这是一种以 技术代差为护城河，以长期成本领先为
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留给海外白嫖中国开源模型的时间不多了
最近（2026 年 7 月中旬）确实有密集的消息指出，中国商务部等监管部门正在密集调研，考虑将最前沿的 AI 大模型权重（Model Weights）、核心训练数据以及先进芯片设计纳入出口管制目录。
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Palantir高管公开告诫，千万不要学FDE
FDE（Forward Deployed Engineer，前线部署工程师）大概是这两年 AI 圈最热的工程师头衔：大模型公司在招，创业公司照着 JD 抄。可有意思的是，发明这个岗位的 Palantir，自家早期高管却公开告诫 AI 创业者：千万不要学 FDE。发明者劝
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Kimi K3 冲上了榜首，却还没做成产品
7 月 16 日，Moonshot 放出 Kimi K3：2.8 万亿参数，号称史上最大的开源权重模型，上线当天冲上前端代码竞技场第一，反超 Claude Fable 5。第三方的 Artificial Analysis 智能指数给它 57 分，只落后头部的 Fable
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美国版豆包 Gemini 为什么又被群嘲了
CEO 皮查伊此前公开承诺，旗舰级的 Gemini 3.5 Pro 会在 6 月发布。结果到了 7 月，开发者等来的只有「Lite」和「Flash」三款小升级，最强主力又鸽了。
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2025 到 2027，是 iPhone 时刻还是 .com 泡沫
每隔一阵，总有管理者来问我同一句话：这波 AI 到底是真东西，还是又一个会破的泡沫？iPhone 时刻还是 .com 泡沫，挑一个。问的人语气都很笃定，仿佛这是道单选题，押对了选项，就知道该砸钱还是该收手。
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垂直行业大模型，多半是个伪命题
这两年只要手里攥着点数据的行业，都在张罗同一件事：训一个「我们自己的行业大模型」。医疗、法律、金融、工业，发布会上一个比一个响。逻辑听着也顺：通用模型不懂我这行的黑话和规矩，那我拿自家语料喂一个专属的，不就甩开同行了。
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模型在变小变快，AI 正装进你的笔记本
2024 年想在公司跑个本地大模型，得先掂量显卡够不够、电费扛不扛、延迟能不能忍，多数人算完账就老实连云端去了，排队、按用量付钱。今天一类常见的活，比如把客服工单分个类、从合同里抽几个字段，一台带独显的笔记本离线就能干，出结果比绕一趟云端还快。模型没缩水，缩的是它要的参
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为什么 Agent 未来一定会取代 SaaS
如果大家真的实践过 Agent 在具体业务上的落地，做到后面就会发现，如果要想 LLM 和 Agent 真的在具体业务上执行顺利，就必须要加上各种“规则”或“约束”。既然都要加各种条件，那处理同样复杂的业务场景，用 SaaS 的成本是不是更低呢，Agent 是不是模型
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OPC 就是美丽的泡沫，99% 的都会无疾而终
任何企业的创业，包括一人企业，要想活下来并达到可观的收入，必须把每个环节都做通（至少要 80%），才能运转起来，所以本质上是个概率乘法。
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