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Rocky Ding：AI行业深耕四年半，长征路上的AIGC时代

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【WeThinkIn出品】栏目专注于分享Rocky的认知思考与经验感悟，范围涵盖但不限于AI行业。

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Rocky最新撰写10万字Stable Diffusion 3和FLUX.1系列模型的深入浅出全维度解析文章： 深入浅出完整解析Stable Diffusion 3（SD 3）和FLUX.1系列核心基础知识

大家好，我是Rocky。

时间飞快，一转眼Rocky已经在AI行业一线厮杀了4年半了，又到了向大家汇报Rocky从业最新感悟、对AIGC时代一线思考和对AI行业深入洞察的时候了。

熟悉Rocky的读者都知道，从2022年AIGC时代元年开始，Rocky就立刻All in AIGC，至今已有三年的时光了。作为从传统深度学习时代一路走来的时代变迁亲历者，Rocky在不同的时代一直保持着对AI行业思考的深度、广度以及跨界性。

在AI行业进入AIGC时代后，最大的特点便是技术、产品以及行业认知的剧烈迭代。

“哪些AI技术会是跨周期的？哪些AI技术会是未来的核心基石技术？”

“在AI技术更新迭代如此剧烈的当下，AI产品形态如何及时调整与优化？B端和C端的产品形态和商业落地形式会如何变化？”

“哪些认知和洞察能够贯穿AIGC时代？AIGC时代AI行业的长期价值有哪些？”

上述的这些本质问题可以说会贯穿整个AIGC时代，但是不管外部环境如何日新月异，我们还是要带着这些问题的最新思考，脚踏实地扎实的去持续做技术、构产品、建链条、拓市场。

Rocky相信，所有的伟大都是日积月累坚持下来的！

因此，在本文中Rocky会把自己在AIGC时代AI行业一线最精华的亲身经验与认知感悟毫无保留的分享给大家，希望能给大家带来帮助！

So，enjoy（与本文的BGM一起食用更佳哦）：

正文开始

【目录】

在AIGC时代坚定长期主义的内核，挖掘跨周期的AIGC技术
Rocky在AI行业一线厮杀的体感，对B/C端的产品形态和商业落地模式的感悟
Rocky对AIGC时代AI行业长期价值的洞察
Rocky在AIGC时代的战略规划（2025.10最新版）

【一】在AIGC时代坚定长期主义的内核，挖掘跨周期的AIGC技术

Rocky认为AIGC时代的AI技术更新迭代如此之快，让过去传统深度学习时代和移动互联网时代的认知不足以死板指导当下的AI行业，同时AIGC时代风口产生的泡沫和各种自媒体的肤浅情绪诱导，会导致大量科技工人在短期主义和错误的AIGC技术线路上浪费自己大部分的职业生涯。

那么如何坚定长期主义内核，同时挖掘沉淀跨周期的AIGC技术呢？

Rocky分享自己在AIGC时代一线厮杀的一些本质洞察：

大家都认可AIGC是技术革命，会改变一切，会改变所有的行业，这是共识。虽然有如此大的技术红利，我们依旧要找准适合自己的细分方向，从而构建相应的AIGC产品与商业模式。

为什么要找准细分方向呢？因为大厂们不会袖手旁观，AIGC时代的大模型“水电”权在2025年的视角下，基本上已经被大厂和少数的AIGC顶级“明星”公司所掌握。

因此大部分的AIGC初创公司在AIGC时代的核心大模型的预训练和模型层的各种红利是攫取不到的，同时如果2022年AIGC元年就开始在大模型预训练上持续投入，到现在反而成为了不可弥补的沉没成本。

如果说今天卖个AI网站账号、明天几个人凑个钱去训练个大模型，后天去当个什么AI资源链接者，那大概率整个职业生涯乃至生命周期都是“东一榔头西一棒”的度过。

上述的案例就是既没有坚定长期主义的内核，也没有把握住跨周期的核心技术的典型。

Rocky认为，AIGC时代的本质行为模式是根据AIGC技术的发展迭代情况来确定能力边界。也就是说，AIGC时代是完全由AIGC技术更新迭代来引导产品、运营、开发、运维、商务、市场的构建。

接下来Rocky举一些生动的例子来让大家更好的理解其中的本质内涵。

从AIGC时代发展过程来看，从一开始的单体大模型（ChatGPT、Stable Diffusiuon、Midjourney）到不同领域的多模态大模型（DeepSeek、FLUX.1、Sora、GPT-4o），再以AIGC大模型为核心延伸出多变的AIGC算法工作流与算法解决方案，同时各AIGC大模型的能力边界持续扩展，再到现在受资本追捧的AI Agnet，每次快速的阶段性技术突破与进步，无不重构着对应的产品逻辑、运营逻辑、商务逻辑以及市场逻辑。

在这种时代背景下，Rocky认为每个工作节点的人员都需要具备强大的思考烈度，要按照"三个月规划"要求自己的阶段性成长。

总的来说，Rocky认为目前我们正处在AIGC算法技术迭代快过AIGC商业落地的伟大年代。

我们拿AIGC图像生成领域为例。

2023年，Midjourney横空出世，奠定了AIGC技术即产品的时代主旋律。

同时期的开源技术为Stable Diffusion系列，这时需要了解当时的技术边界，来配置对应的产品、运营、开发、运维、商务、市场。

接着随着LoRA、ContorlNet、可控生成等辅助技术的出现，AIGC算法工作流孕育而生，AIGC图像生成技术的能力边界大大扩展了，各行各业都具备了更多的赋能场景，这时候就需要产品、运营、开发、运维、商务、市场及时深入理解AIGC技术能力，进行针对性的调整。

到2025年的FLUX.1 Context、NanoBanana、Seedream等一键式图像生成和图像编辑为一体的AIGC大模型出现，又对产品、运营、开发、运维、商务、市场的认知提出了新的要求。

更何况最新的AI Agent技术思想的出现，如果基础知识和认知不及时跟上，那与时俱进的产品形态更是无从谈起。

在如此剧烈的技术更新迭代中，如何挖掘出跨周期的AIGC技术呢？

如果我们不去挖掘跨周期的AIGC技术，而是随意学习新技术，那么大概率的情况是花了一个月学习了一些AIGC技术，用了一次，剩下的整个生命周期都不再使用。这种情况下大量时间将浪费在无价值技术的囤积上，同时错过了核心的跨周期高价值技术。

为了让大家更好的挖掘跨周期的AIGC技术，Rocky总结了如下几点本质判断：

可以直接和Rocky沟通咨询，将Rocky对技术价值的判断作为大家最后决策的参考。
跨周期的AIGC技术一般都是某个细分领域的鼻祖技术或者绕不开的技术，大量新技术由此扩展丰富。
跨周期的高价值AIGC技术肯定会在开源社区成为主流，如果一个技术只有收了钱的自媒体在宣传，开源社区无人问津，那大概率这个技术就是无太大价值的。

大家在借鉴Rocky的上述观点的同时，自己再持续在AI行业一线深耕，就一定可以找到可以长期主义的细分方向，同时也能灵活的判断AIGC技术的跨周期性。

【二】Rocky在AI行业一线厮杀的体感，对B/C端的产品形态和商业落地模式的感悟

在本章节中，Rocky将详细阐述在AI行业的一线体验和对B/C端的产品形态和商业落地模式的思考。

Rocky在这里举一个通俗易懂的本质例子。

AIGC时代初期，AI公司数量像传统深度学习时代初期一样激增，但AIGC“明星”公司的财报却令人瞋目结舌，不仅营收增长乏力，而且亏损持续扩大。

传统深度学习时代的“AIX小龙”其中一个公司发布了一份令人瞠目结舌的2025年财报：

这个“AIX小龙”公司2025年一季度的营收仅为3700万，同比下滑了31%，与2022年相比，更是同比下滑了83%。如此大的下滑让人乍舌，更让人震惊的是，在营收下滑的同时，净亏损却达到了1.2亿，是营收的3倍还多。

在营收减少和亏损扩大的数据背后，本质上是毛利率的彻底崩溃。

对于一家AI公司来说，毛利率就像生命一样重要，直接决定了AI公司的盈利能力。因为AI公司一般做的是AI定制化项目而非AI通用产品，所以研发费用普遍偏高，很多面向大客户的AI公司，营销费用依旧居高不下，这些费用都需要通过“毛利”去填平：

毛利 = 营业收入 - 营业成本
毛利率 = （毛利 / 营业收入） × 100%
营业利润 = 毛利 - （研发费用 + 营销费用 + 管理费用 + 财务费用） - 税金及其他（略）

那么这个“AI X小龙”公司的毛利率是多少呢？35.8%。

这是什么概念？

很多传统软件公司在毛利率达到了65%时仍处于亏损状况。也就是说，作为一家AI公司，“AIX小龙”公司的毛利率只有传统软件公司的一半左右。

这也意味着这些“AI X小龙”公司每做完一个AI项目，都会出现一次营业利润亏损的情况，接的AI项目越多，累计亏损也就越严重。

那为什么曾经风光无限的“AI X小龙”公司，在传统深度学习领域会活成一个笑话呢？最核心的一点，是他们过于依赖B端业务中的定制化项目。

B端业务中的定制化项目是无法标准化的，这些非标项目的边际成本更本无法降低，今天接了一个工业园区AI项目，吭哧吭哧做完，公司的整个生命周期里再也不会遇到相似的项目了。接下来又接了一个与之前完全不搭嘎的智慧小区AI项目，优开始吭哧吭哧做，之前的项目经验根本无法迁移与拓展，就这样疲于奔命，人效成本根本无法提升。

高度依赖定制项目，很容易掉进“售前挖坑、交付填坑”、“战略看起来很美，落地一片狼藉”的陷阱。

他们的打法有一个共同点，就是把定制项目作为了主要的商业模式。项目越来越多以后，为了完成交付，公司必然把最优质的资源都投到项目中去，导致没有余力打磨标准产品。但资源紧缺还不是最致命的，最要命的是：大部分定制项目，其实都没有办法标准化。

因为产品标准化的条件非常苛刻，除了功能要具备很强的通用性，还要足够聚焦，产品团队也必须具备很强的抽象思维，才有可能做出优秀的标准产品。而这些要求，恰恰和定制项目背道而驰。

也就是说，如果以“标准产品”为核心目标，那么做的定制项目越多，走的弯路就越多。正确的做法应该是：在接一个项目之前，就要评估“有没有可能标准化”？如果不能标准化，就干脆放弃。也就是说，不能把定制项目作为商业模式，而只能作“打造标准产品的手段”。

再加上传统深度学习时代的AI技术没有任何C端的可能性，更加剧了这些公司在B端的死板和单脑；同时为了上市把营收做得更漂亮，选择牺牲毛利率，接了大量定制项目，没有及时的进行B端AI产品的标准化，结果把AI技术工人们的职业生涯推向了一个深渊。

那在AI行业进入AIGC时代后，AI技术的C端可能性已经具备，AIGC时代新出现的“大模型 X小龙”公司已经走出与“AIX小龙”公司截然不同的光明新道路了吗？

实际上，以AIGC技术见长的“大模型 X小龙”公司，大多也面临同样的困境。除了DeepSeek/OpenAI这样的顶级公司在C端有可观的收入，“大模型 X小龙”公司都还没有跑通C端的商业模式，大概率还是要靠B端业务赚钱。

那么“大模型 X小龙”公司最终会不会走“AIX小龙”公司的老路呢？

如果他们为了快速做大营收，而选择牺牲毛利率，大量接定制AI项目，那结果也就可想而知了。

Rocky之所以举上面这个本质的例子，就是想让我们吸收AI行业在不同历史发展阶段中的经验教训，让我们在AIGC时代能够有更多的先验知识。

那么，我们该在AIGC时代如何做，才能更好的构建B/C端的产品形态，并形成可持续商业落地模式呢？Rocky结合在AI行业一线经验给大家分析一下自己的观点和思考：

尽量少接AI定制化项目，如果不可避免在做AI一次性项目和AI定制化项目，那就尽量提炼出能够作为通用B端产品的哪怕一点点经验。
要想尽一切办法构建C端的通用AIGC产品。AIGC时代，C端市场是创造移动互联网式繁荣的唯一机会。
AIGC时代的B端产品，关键在于信任与渠道，如果没有很强的资源和渠道能力，就非常难了，回款慢，只会被拖死。所以我们需要找到志同道合的金牌客户，只有与金牌客户一起成长、互相成就，才是健康良性的发展循环。

【三】Rocky对AIGC时代AI行业长期价值的洞察

Rocky认为整个AI行业正在经历的深刻变革，从传统深度学习时代到AIGC时代，曾经依靠资本驱动快速扩张的发展模式正在被更加注重商业可行性的理性发展所取代。

其中的重要转变包括：

从追求规模扩张转向注重商业价值
从单一技术突破转向综合技术能力建设
从资本驱动转向创新与产品驱动

当前的市场环境要求AI公司必须更加注重实际效益和可持续发展。

3.1 AIGC跨周期产品决定公司生死

曾经有一个朋友对我说，他们公司的AI知识库，员工都不愿意使用。原因是AI不能保证100%准确，还不能背锅，那还不如直接问公司相关负责同事。

在AIGC时代构建跨周期产品从不是追风口，而是做时间的朋友。现在最该做的，是把商业模式磨得更实，把技术壁垒筑得更高，把现金流做得更充足；资本寒冬筛掉的是泡沫，留下的会是能长成参天大树的苗子。只要方向对了，再难的路，慢慢走依旧能够看到曙光。

我们要到AI行业的一线去，一定要从最细节的地方挖掘价值，不怕苦不怕累不怕脏，要掌握第一手资料。我们如果不掌握第一手资料，就做不出最佳决策，就无法对细节进行极致追求，就无法对市场进行敏锐洞察，就不能持续对AIGC产品进行打磨。

我们不需要像华为那样突破卡脖子封锁，也不需要像SpaceX那样去发射火箭，所以Rocky相信只要我们有正确的方法论，有战略定力，在长期价值上不动摇，同时在中短期战术上灵活应变，就能够逐渐构建AIGC时代的跨周期产品。

3.2 目标终局是否合理决定公司生死

Rocky认为我们必须想清楚，在AIGC时代里做一个“严肃的买卖”，还是在讲一个“资本化的故事”。

我们需要问自己我们的“终局”：是“严肃的买卖”，还是“资本的故事”？

**资本化的故事：**属于大赛道、长坡厚雪的领域，比如AIGC大模型层、大硬件层、技术框架层等。这类公司需要借助资本的力量，用高投入换取高增长和高倍数退出，商业模式上可以容忍长时间不盈利。

**严肃的买卖：**如果选择的方向天花板不够高，资本市场的想象空间有限（比如一些小而美的细分领域赛道），那么核心任务就不是去追逐风口和估值。任务是回归商业本质：做收入、做利润、做正向现金流。

我们需要做出一个基于AI行业现实和自身能力情况的理性战略选择。而且这个选择一定是前置的，非常关键。

不管是资本化的故事还是严肃的买卖，**流水不争先，争的是滔滔不绝。**只有坚持长期价值的内核，同时灵活调整中短期价值的战术，才有滔滔不绝的可能性。

3.3 核心团队是否志同道合决定公司生死

接下来，Rocky将对什么是志同道合进行完整的阐述。

Rocky喜欢读历史，我们就以秦末汉初举例，其和AI行业从传统深度学习时代进入AIGC时代有异曲同工之妙。

当时没有人会想到一个小小的沛县，其中的基层公务员、工商业个体户、社会闲散人员中蕴涵着如此强大的力量，已经足以构成汉初全明星的人才班底。

刘邦不需要去全球搜索人才，而是在小小的沛县去寻找志同道合的伙伴，形成牢固的核心班底后，接着进入广袤的市场中再吸收人才。

Rocky对此表示认同。我们care的是能否让团队持续产生良好的化学反应、是能否持续积累小胜仗、是能否形成团队互补成长的势能、是能否持续推动AIGC核心产品的打磨与开拓。

就算一个人有能力，但是很单脑、很死板、情绪很不稳定、爱内部争强好胜，那我们就应该义无反顾邀请他加入竞争对手团队。因为所有的事情最终都是人去驱动的，志不同道不合带来的巨大破坏力，很容易就把一个堡垒从内部摧毁。比起与竞争对手的斗争，志不同道不合带来的危害要大得多得多！

【四】Rocky在AIGC时代的战略规划（2025.10最新版）

在本节中Rocky分享一下在AIGC时代的最新战略规划（2025.10最新版），希望能给大家带来更多启发与顿悟：

**顺势而为：**在AIGC时代要顺势而为，不能死板和单脑。要根据AI行业的技术发展阶段，灵活挖掘跨周期技术，长期战略要坚定不移，中短期技术要及时迭代与时俱进。
打磨AIGC跨周期产品： 以Rocky对AIGC时代的认知为核心，以AIGC核心技术为内核，整合各类AIGC生产要素和资源，持续打磨AIGC跨周期产品。
**挖掘“千倍”伙伴：**挖掘志同道合的伙伴，才能构建核心团队，让团队的效率最大化、成长最大化。Rocky再说一次，比起能力，我们更care是否志同道合。
**与金牌客户共成长：**时间是最高贵的，我们要有智慧与金牌客户互相成就，携手做大AIGC时代的产业蛋糕。而不是与“毒药”客户浪费时间，最后并没有产生有价值的结果。
**注意安全、锻炼身体、健康饮食、劳逸结合：**一定要注意安全！一定要注意安全！一定要注意安全！每周要留出时间休整放松，要找到自己热爱的、能持续能解压的事情。身体累了就及时休息，精神倦怠就要及时缓解。