一周内让 AI 接管 80% 重复工作:照这个做 很多人觉得: AI 已经很强了,但真正用进工作里,反而没什么变化。 问题往往不在模型,而在你有没有把工作流程重新设计过。 我这段时间反复在用的,其实只有两套 SOP。 SOP 1|个人「水车审计」法 目标只有一个: 找出你现在工作里,还在“靠人力搬运”的地方。 Step 1:列重复 回顾最近一周: 周报、会议纪要、资料整理、邮件回复、信息同步。 把所有重复出现的任务写下来。 Step 2:补上下文 给每项任务打分(1–5): 这件事所需的信息,AI 能拿到多少? 越集中,分越高。 Step 3:最小实验 选分数最高的一项: 让 AI 先做 80%, 你只做 20% 审核和定稿。 核心反问一句: 如果我有无限个 AI 实习生,这件事该怎么被重新设计? SOP 2|团队「混合智能工作流」 目标不是让 AI 帮人干活, 而是设计 人 + AI 的新分工。 Step 1:画出现有流程 标出每一步的执行者、输入、输出。 重点看:信息在哪些环节被“人工搬运”。 Step 2:找“等人节点” 最容易卡住的通常是: 信息汇总、审批确认、状态同步。 问一句: 哪些环节如果 24 小时跑,立刻提效? Step 3:重新分角色 把任务分成三类: A AI 可独立完成 B AI 完成 + 人类审核 C 必须人类完成 关键判断: 人是在 环内(in-the-loop), 还是只在 环外监督(on-the-loop)? 最后一句话: AI 真正的价值,不是替你多干点活, 而是让人从“操作员”,变成“设计者和监督者”。 评论区👇 你现在最想用这两套 SOP 拆的是哪类工作? 周报 / 项目推进 / 内容生产 / 管理协同 / 其他 #未来工作方式 #ai协作 #ai提效 #提高工作效率的方法 #未来工作趋势
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一、AI算力基础设施:技术革命的“硬基建” 所有内容仅做分享交流,创作不易,感谢大家一键三连。 此文重在帮助大家看到未来趋势,拥有底层逻辑,站在明天思考,我尽量将专业的术语用最直白的语言来表达,建议大家认真看完。我相信能读完文章的一定是爱学习的人,看完后我相信大家一定会找到相应密码。 为什么要关注“AI算力基础设施”? 如果把AI大模型比作“数字大脑”,那算力基础设施就是“大脑的血管和骨架”——没有高速、稳定的硬件支撑,再聪明的算法也跑不起来。2026年,随着英伟达新一代GPU(Vera Rubin架构)量产,AI算力需求将迎来“指数级爆发”,从1亿亿次/秒飙升到100亿亿次/秒。这就像突然要把乡村小路升级成“超级高速公路”,光模块、服务器主板、芯片封装这些“硬件建材”会迎来前所未有的需求缺口。今天咱们就掰开揉碎,聊聊这“数字基建”里藏着哪些普通人能看懂的投资机会。 核心环节一:光模块——AI数据的“高速快递车” 你可以这么理解:光模块就像连接服务器的“光纤快递车”,AI算力越猛,数据传输量越大,就需要更快、更能装的“快递车”。 技术怎么升级? 以前AI服务器用的是400G光模块,就像“普通快递车”;2026年英伟达Rubin架构来了,单卡GPU功耗飙到2.3kW,数据传输速度必须跟上,800G光模块会成为“标配”,1.6T光模块开始“上量”。打个比方:原来一辆车拉10箱货,现在得拉20箱,还得跑更快——这就是光模块的“量价齐升”逻辑。 市场空间有多大? 摩根士丹利测算,Rubin平台单机柜光模块价值量达5.6万美元,比上一代涨了17%。2026年全球AI光模块市场规模预计突破200亿美元,中国占比超60%(毕竟咱们是全球最大数据中心建设国)。 小白提醒:光模块技术壁垒高,头部公司订单排到2026年Q1,小厂很难抢份额,跟着龙头走更稳。#模型
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