当AI成为行业共识，真正的机会恰恰藏在共识的盲区里。从拼多多的下沉市场到字节的推荐引擎，突破往往源于对'新商品、新人群、新方式'的重新定义。本文作者以技术产品经理的视角，结合自身从旁观者到参与者的AI认知历程，拆解在共识中寻找非共识的底层逻辑。

今天朋友兴冲冲说要分享一个想法，说可以概括为 2 点，“第一点是，人没办法想象自己没见过的世界。因此，”她话头一转，基于这个假设下，“第二点，因此，人对未来的想象，实际是对过去的追溯。”甚至人会更倾向于离自己更远的过去，因为越近的过去，弊端就暴露得更清楚。

纵观历史，每每到了转折变化关头，兴起的社会声音虽多是面向未来之音，却总是行着“复周礼”之事，甚至是回到更远的原始社会。回到原始社会，那里没有等级，那里没有私有制，没有现代的一切。

让我想起来现在人对 AI 技术的想象，是否也是基于对过去的想象居多？

作为生在世纪之交的人，二十余年见识了从黑白电视到电脑普及再到移动电话人手一个。在我刚出生的时候，那时候谁家有一台电脑可以玩电子游戏已经是罕事。而到了我小学时候，已经可以拿着触屏手机，到了高中已经变成了智能手机，但是还是得偷偷玩。以至于我现在都记得，有一节数学课一边听着老师讲数学题，一边偷偷低头盯着手机里播报希拉里和特朗普的投票情况的情形。

在人生前二十年，我是信息技术发展的旁观者。作为一名纯文科生，在我还学数理化的初中年代，我就时常为数字和公式可以对真实世界进行抽象和表征感到惊奇，但是不解其意。从本科的后面几年，我就听着开始有一些朋友，转到计算机去或者类似的行业去，越来越多的人感受到了数字革命的召唤和变革浪潮，加入到这个潮流中。

在后面的大半生，我注定加入这场信息技术革命中，因为我选择加入互联网行业。在我截止到目前的大多数职业生涯中，我都是与技术密切打交道的技术产品经理、策略产品经理。对数字技术的初识是在大二，有一个室友要转计算机，还有一个学历史的高中同学去微博实习。我当时就思考，为什么专业没有成为壁垒，他们何以跨越这个天堑呢？再到大四，当时一个好朋友去美团实习，给我说她面试觉得最大的技巧是技术的前进裹挟着每一个人在其中，“你核心是要解释清楚为什么是你，你的价值，你在其中做什么。”“所以，你的主语不是‘我们’，而是‘我’。”

出于对 AI 技术的好奇与困惑，22 年我在美团做过一段ai产品实习，产品是做的面向用户的客服AI助手，也就是现在大模型应用最成熟的一个场景之一。其中一个功能会对用户的语音进行情绪识别，当时我负责的问题是骑手的负面情绪率特别高，需要分析定位。我通过拆解 100 条负面情绪case，归因发现其中以噪音环境导致的误识别case居多，因为骑手一般都是在高速骑行和嘈杂店铺环境中与客服ai交流。当时的 AI 产品的迭代和优化非常依赖算法，我反馈给算法后表示噪音环境识别率优化是已知方向。

以上是我对技术变革的认识过程，从只是旁观者，到接触表象后的直观感受，再到尝试介入到这个行业去。在这个过程中，我的知识体系也是经历构建、崩塌、再建构的过程。直到今年（农历）之前，我对 AI 没有具象化的认知。过去我对AI 的认识停留在一个「高大上」「人工智障」感性认识上，而openclaw让AI 变成了真实可感的存在，不仅是和你聊天，还能够真切的将任务落地。

今年 3 月开始做的一些电商投放agent探索，让我逐渐体验到 AI 与真实产业的交互逻辑，原来一个对代码完全不懂的人也可以通过 AI

a16z有一个投资哲学，今年被很多人都反复提到，说要拿到超越普通投资的回报率，需要进行非共识投资，说是要在一个事情没有形成行业共识、还在争议的时期进入，当然还要判断正确。

那今天 AI 行业是不是一个共识方向？显然是的。但在共识是分层的。一个行业在宏观共识方向上形成共识的时候，可能恰恰意味着存在具体的、颗粒度更细的问题没有被共识。

在共识、已经被市场验证的需求中，寻找还没有被共识、被挖掘的点，是拼多多和字节在互联网已成共识、大家认为“未来已来”的情况下的路径。在电商已经形成淘宝+京东的双巨头模式时，电商是共识，消费升级也是共识，流量采买是共识。而拼多多发现的是（1）消费升级的叙事之外，同步也存在下沉市场的需求未被满足；（2）流量采买的逻辑之外，流量本身可以通过游戏化、社交关系来实现裂变获取。另一个案例是，在互联网咨询和内容时代，已经形成了新闻客户端和搜索寻找信息的共识情况下，字节的判断是信息要触达到人，重要的不仅是内容的生产，更重要的是信息的推荐。人不需要主动找信息，信息本就可以找人。

这让我思考的是，在一个新技术已经明确是明确方向时候，还有什么突破空间呢？首先，巨头的共识本身就会是一个盲区。比如阿里因为推天猫，讲消费升级的叙事，而清理低价供给。其次，伴随着技术方向的发展会不断涌现出来很多新的迭代机会，又会带来许多机会。比如说，拼多多依托于微信生态，字节依托于移动手机。再次，切入点可能在一个方向上。商业逻辑是一个商品以某种方式卖给某个人， 那新的商品（比如低价商品）、新的方式（比如推荐代替搜索）、新的人群（比如下沉市场）的创新就是一种新的切入点。

反观 AI来说，已经能共识的或许是 AI 有机会，在办公有机会、在personal agent 有机会，模型升级方向是自进化、多模态、长文本等等。那新的商品、新的人群、新的方式可能是一个新的有机会的空间。

• 新的商品：当前ai产品多以对话 bot、桌面端、cli、插件等形式呈现，有没有新的供给可能性供给？
• 新的人群：有哪些人群，他们的需求没有被看到？比如说最近看房体感，房地产中介是一个非常高成本低roi的事情，有没有可能能借助ai优化？
• 新的交互方式：现在交互还是以自然语言对话为主，有没有可能有一种形态，如推荐代替搜索一样颠覆？

我暂时没有答案去回答，只有一些脑海中的想法，希望若干年后能写回答于此。