新年開工第一篇文章，不聊技術，聊點其他的。
從22年下半年開始的裁員降薪潮，至今已經持續一年多了，身邊聽過的見過的案例不勝枚舉。有長達幾個月甚至一年找不到合適崗位的，有降薪去外包崗位的，也有直接轉行從事其他行業的，大家都在尋找各自的出路，但這個過程中，總免不了迷茫和焦慮。
很多人都在說，互聯網已死，畢竟對於互聯網從業者來說，前幾年突飛猛進的薪資確實讓一部分人實現了資產躍遷，而後來者或者沒趕上那一波風口的，只能暗自神傷。
很真實的一個現象是，互聯網大廠以及中小型公司都在降本增效，以圖度過這一波經濟寒冬。畢竟大多數互聯網企業的發家模式，都是找到新的商業模式，然後瘋狂燒錢擴大市場佔有率，進而在商家和用戶兩頭喫。
但現在經濟寒冬到來，沒錢燒了，以前大手大腳花錢的毛病要改改了，降本增效短期內肉眼可見最有效的辦法，就是裁員，特別是裁撤成本最高的技術部門。
但是，互聯網行業有個很有意思的特性，就是短平快，怎麼理解呢？
短就是反饋路徑很短，看到一絲新的機遇，都能在最短時間內做出一個產品來試錯。
平就是大多數互聯網公司在初創階段的扁平化職級體系，可以讓更多一線的員工發聲。
而快就更好理解，只要試錯看到確定性，能以最快的速度創造很多應用性產品，資金也會很快到位。
移動互聯網的紅利大概在18-19年就消耗殆盡，這幾年確實沒什麼新的足夠大的風口出現，很明顯的一點就是幾乎沒有新出現的互聯網獨角獸或者小巨頭。
大家都在瘋狂的內卷，用價格戰卷死別人，以圖自己可以活下去。如果沒有新的足夠大的風口出現，那這種內卷模式勢必會持續下去，直到整個市場都變得階級森嚴死氣沉沉。
但，新的風口，其實已經出現了。
以ChatGPT爲代表的人工智能大模型，22年底開始在美國火了起來，短短几個月內，這把火燒的通天光亮，國內各種大小廠快速跟進，都號稱自己的大模型產品有多厲害。
然而，整個23年過去了，部分國內的大模型產品已經開始收費了，但其實並沒有哪一家有特別明顯的優勢從中突圍，都在說自己的模型有多少參數多少算力，但落在應用端，除了文本圖片生成處理，就很難看到適合大規模應用的新能力。
都知道人工智能是未來，但如何通往未來，形成新的一波技術和產業革命，最終要看的，還是誰能走出一條大面積的落地應用。這不，Sora來了！
相比於去年各種商業和開源的文本生成式大模型，Sora的出現可以看作是一個巨大風口出現的轉折點。
任何一次技術和產業革命，都會經過萌芽-發展-爆發-成熟-衰退五個階段。22年底ChatGPT4.0可以看作是萌芽到發展期的過渡，經過23年一年的各種探索，業內對人工智能的未來發展方向看法都比較一致，就是內容生成。
而Sora的出現，邁出了文本圖片到短視頻的重要一步。國內的各大廠商，也許技術創新不咋地，但商業模式的快速鋪開和探索，確實有獨到之處。
我的觀點是，今年上半年國內會有很多基於大模型的視頻內容生成應用出現，在各種快速試錯的背景下，新一輪的基礎技術設施建設會創造很多新的崗位。在這些技術設施的快速鋪開背景下，會誕生很多追逐風口的企業以及崗位。
比較好的預期，大概今年明年就會產生新一波的以人工智能大模型爲基礎的生成式產品，然後改變很多已有的商業模式。在這個過程中，互聯網從業者其實是蘊含一些機會的，原因如下：
- 大規模的應用產品意味着標準化的成立，萬物皆可API；
- 內容生成最終會變成傻瓜式的輸入輸出，利好研發產品運營同學；
- 大規模生成式產品的出現會造就一大批新的互聯網公司，類比15-17年的移動互聯網；
- 新標準的出現會倒逼基礎設施的完善和各種輔助工具的進化，這背後也蘊含一些機會；
那麼，作爲普通互聯網從業者來說，在這種可能下應該做什麼呢？其實這條路大家都走過了，學習新技術，勇敢去擁抱新出現的機會，在這場變革中找到自己的切入點，在自己擅長的領域脫穎而出。
重點在於，大規模應用的出現，背後是很多新的企業，新的崗位，新的技術，新的工具，以及可能的，新一輪階級躍遷的機會。