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Market Intelligence/虎嗅

时代原则

我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会。相比:基础设施建设时代-加入WTO时代-煤老板时代-房老板时代,那不是咱们IT人的时代机会。(1)时代原则过去我做企业应用软件时,我每个时代都做了一个原则:在Web互联网时代,我做了一个原则:如果企业不搞全国铺分公司,那就不要用...... 本文来自微信公众号: 阿朱说 ,作者:吕建伟 我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会。 相比:基础设施建设时代-加入WTO时代-煤老板时代-房老板时代,那不是咱们IT人的时代机会。 (1)时代

·2026.08.10·5 min 阅读
事件背景基于真实抓取数据整理

本条来自 虎嗅(Business / 中文商业),聚焦 technology、ai。 我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会。相比:基础设施建设时代-加入WTO时代-煤老板时代-房老板时代,那不是咱们IT人的时代机会。(1)时代原则过去我做企业应用软件时,我每个时代都做了一个原则:在Web互联网时代,我做了一个原则:如果企业不搞全国铺分公司,那就不要用...... 本文来自微信公众号: 阿朱说 ,作者:吕建伟 我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会。 相比:基础设施建设时代-加入WTO时代-煤老板时代-房老板时代,那不是咱们IT人的时代机会。 (1)时代原则 过去我做企业应用软件时,我每个时代都做了一个原则: 在Web互联网时代,我做了一个原则:如果企业不搞全国铺分公司,那就不要用Web技术做企业应用。 在移动互联网时代,我做了一个原则:如果利用不上手机上的硬件特性(如摄像头/麦克风/传感器/GPS),那就不要用移动技术做企业应用。 在云时代,我做了一个原则:如果不是连接互联网-连接海量用户-有波峰波谷业务,那就不要用云技术做企业应用。 在AI时代,我又做了一个原则:如果不是非结构数据-开放性任务-无完备明确固定规则,那就不要用AI技术做企业应用。 (2)Web互联网时代 Web时代:企业应用,没有全国分公司,别上Web 如果企业不搞全国铺分公司,那就不要用Web技术做企业应用。 Web的核心禀赋:远程跨地域访问、浏览器零客户端安装。 适配场景:多地域分支机构,员工分散在全国各地,需要随时随地访问系统,不想每台电脑安装客户端。 反面场景:单一厂区、单一办公楼,所有人局域网办公。早期Web性能差、带宽有限,内网C/S胖客户端体验、稳定性、性能远强于Web;硬上Web只会增加服务器、带宽、安全成本,收益几乎为零。 当时很多企业跟风做BS/Web,明明所有人都在一栋楼办公,舍弃流畅的C/S,换来卡顿的网页系统,属于典型技术跟风。 (3)移动互联网时代 移动时代:用移动,就要吃手机硬件红利 如果利用不上手机上的硬件特性(如摄像头/麦克风/传感器/GPS),那就不要用移动技术做企业应用。 移动端原生价值不是把PC网页缩小放到手机屏幕,而是手持设备自带的硬件能力。 适配场景:外勤巡检、扫码盘点、现场拍照取证、GPS打卡、语音录入。这些是PC完全做不到的。 反面场景:单纯查报表、录入表单、审批流程,业务完全可以在电脑完成。很多项目单纯追求“要有APP”,只是PC页面套壳,屏幕小输入难受,没有发挥手机任何硬件优势,维护却要多一套移动端版本,成本翻倍。 大量企业APP沦为摆设:员工宁可回到电脑操作,手机端只是一个摆设壳子。 (4)云计算时代 云时代:云的价值,是互联网规模的弹性 如果不是连接互联网‑连接海量用户‑有波峰波谷业务,那就不要用云技术做企业应用。 云的核心优势:弹性扩缩容、按需付费、互联网面向公网的运维能力。 适配场景:面向C端、外部客户访问,业务流量波动巨大:促销暴涨、平时低谷,自建机房很难扛住峰值,闲置时又浪费硬件。 反面场景:传统内部ERP、工厂MES,用户固定几百人,流量平稳,没有大起大落。这种场景私有化机房/物理服务器成本更低、可控性更强;盲目上公有云,多出来网络带宽、云服务费用,弹性能力完全用不上,还额外带来网络、数据安全风险。 很多传统企业上云,只是把内网系统搬到云上,流量常年一条直线,弹性完全闲置,纯增加开销。 (5)AI时代 AI时代:AI适合非结构化、开放性任务 如果不是非结构数据‑开放性任务,那就不要用AI技术做企业应用。 传统软件擅长:结构化数据、封闭确定规则。比如:计算工资、库存扣减、单据流转,规则写死,输入确定输出就确定。 AI大模型原生擅长:文本、图片、语音这类非结构化数据;没有固定标准答案的开放性任务:文档摘要、合同抽取、客服问答、图片质检、需求解析。 适配场景:合同解析、工单文本归类、海量文档检索、自然语言交互、图片识别质检,规则很难穷举。 反面场景:业务逻辑清晰、规则明确的流程,比如记账、订单计算。硬套大AI反而引入不确定性:会幻觉、结果不可控,需要大量校验。这种场景写代码硬编码规则远比大模型稳定、低成本、可审计。 当前大量企业AI项目踩坑:给确定业务硬塞大模型,把原本确定性流程改成充满不确定性,业务不敢直接采信AI输出,还要人工二次复核,没有降本反而增加工作量。

Original Intelligence基于真实抓取数据整理

我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会

  • 我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会

我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会

相比:基础设施建设时代-加入WTO时代-煤老板时代-房老板时代,那不是咱们IT人的时代机会

(1)时代原则过去我做企业应用软件时,我每个时代都做了一个原则:在Web互联网时代,我做了一个原则:如果企业不搞全国铺分公司,那就不要用

我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会。相比:基础设施建设时代-加入WTO时代-煤老板时代-房老板时代,那不是咱们IT人的时代机会。(1)时代原则过去我做企业应用软件时,我每个时代都做了一个原则:在Web互联网时代,我做了一个原则:如果企业不搞全国铺分公司,那就不要用...... 本文来自微信公众号: 阿朱说 ,作者:吕建伟 我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会。 相比:基础设施建设时代-加入WTO时代-煤老板时代-房老板时代,那不是咱们IT人的时代机会。 (1)时代原则 过去我做企业应用软件时,我每个时代都做了一个原则: 在Web互联网时代,我做了一个原则:如果企业不搞全国铺分公司,那就不要用Web技术做企业应用。 在移动互联网时代,我做了一个原则:如果利用不上手机上的硬件特性(如摄像头/麦克风/传感器/GPS),那就不要用移动技术做企业应用。 在云时代,我做了一个原则:如果不是连接互联网-连接海量用户-有波峰波谷业务,那就不要用云技术做企业应用。 在AI时代,我又做了一个原则:如果不是非结构数据-开放性任务-无完备明确固定规则,那就不要用AI技术做企业应用。 (2)Web互联网时代 Web时代:企业应用,没有全国分公司,别上Web 如果企业不搞全国铺分公司,那就不要用Web技术做企业应用。 Web的核心禀赋:远程跨地域访问、浏览器零客户端安装。 适配场景:多地域分支机构,员工分散在全国各地,需要随时随地访问系统,不想每台电脑安装客户端。 反面场景:单一厂区、单一办公楼,所有人局域网办公。早期Web性能差、带宽有限,内网C/S胖客户端体验、稳定性、性能远强于Web;硬上Web只会增加服务器、带宽、安全成本,收益几乎为零。 当时很多企业跟风做BS/Web,明明所有人都在一栋楼办公,舍弃流畅的C/S,换来卡顿的网页系统,属于典型技术跟风。 (3)移动互联网时代 移动时代:用移动,就要吃手机硬件红利 如果利用不上手机上的硬件特性(如摄像头/麦克风/传感器/GPS),那就不要用移动技术做企业应用。 移动端原生价值不是把PC网页缩小放到手机屏幕,而是手持设备自带的硬件能力。 适配场景:外勤巡检、扫码盘点、现场拍照取证、GPS打卡、语音录入。这些是PC完全做不到的。 反面场景:单纯查报表、录入表单、审批流程,业务完全可以在电脑完成。很多项目单纯追求“要有APP”,只是PC页面套壳,屏幕小输入难受,没有发挥手机任何硬件优势,维护却要多一套移动端版本,成本翻倍。 大量企业APP沦为摆设:员工宁可回到电脑操作,手机端只是一个摆设壳子。 (4)云计算时代 云时代:云的价值,是互联网规模的弹性 如果不是连接互联网‑连接海量用户‑有波峰波谷业务,那就不要用云技术做企业应用。 云的核心优势:弹性扩缩容、按需付费、互联网面向公网的运维能力。 适配场景:面向C端、外部客户访问,业务流量波动巨大:促销暴涨、平时低谷,自建机房很难扛住峰值,闲置时又浪费硬件。 反面场景:传统内部ERP、工厂MES,用户固定几百人,流量平稳,没有大起大落。这种场景私有化机房/物理服务器成本更低、可控性更强;盲目上公有云,多出来网络带宽、云服务费用,弹性能力完全用不上,还额外带来网络、数据安全风险。 很多传统企业上云,只是把内网系统搬到云上,流量常年一条直线,弹性完全闲置,纯增加开销。 (5)AI时代 AI时代:AI适合非结构化、开放性任务 如果不是非结构数据‑开放性任务,那就不要用AI技术做企业应用。 传统软件擅长:结构化数据、封闭确定规则。比如:计算工资、库存扣减、单据流转,规则写死,输入确定输出就确定。 AI大模型原生擅长:文本、图片、语音这类非结构化数据;没有固定标准答案的开放性任务:文档摘要、合同抽取、客服问答、图片质检、需求解析。 适配场景:合同解析、工单文本归类、海量文档检索、自然语言交互、图片识别质检,规则很难穷举。 反面场景:业务逻辑清晰、规则明确的流程,比如记账、订单计算。硬套大AI反而引入不确定性:会幻觉、结果不可控,需要大量校验。这种场景写代码硬编码规则远比大模型稳定、低成本、可审计。 当前大量企业AI项目踩坑:给确定业务硬塞大模型,把原本确定性流程改成充满不确定性,业务不敢直接采信AI输出,还要人工二次复核,没有降本反而增加工作量。

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Industry Analysis规则派生 · 可核对

本条目归入「Technology AI」垂直,涉及真实话题:technology、ai。

· 市场:关注 technology、ai 对相关品类与竞争格局的潜在影响。

· 消费者:受众行为与偏好变化值得追踪。

· 品牌:本动向对品牌资产建设的启示。

· 渠道:内容分发与触点组合(社媒 / 电商 / 线下)的协同值得复盘。

Marketing Insight规则派生 · 可核对

· 核心话题:technology、ai。

· 可思考:如何把「technology」的洞察,转化为可衡量的内容与增长动作?

Career Usage规则派生 · 可核对

面试中可引用「时代原则」:围绕 technology、ai,说明你对行业动向的判断与可落地动作。

本条目相关英文术语可在「商务英语」模块按话题检索,用于外企面试表达训练。

关联公司由品牌 / 正文匹配真实 dossier
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延伸信源A / B 级权威来源 · 供深挖
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Business English提取正文真实商业词汇
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我个人感觉:互联网时代-电子商务时代-云计算时代-AI时代,都是IT人的时代机会。相比:基础设施建设时代-加入WTO时代-煤老板时代-房老板时代,那不是咱们IT人的时代机会。(1)时代原则过去我做企业应用软件时,我每个时代都做了一个原则:在Web互联网时代,我做了一个原则:如果企业不搞全国铺分公司,那就不要用...... 本文来自微信公众号: 阿朱说 ,作者…

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来源
阅读原文 · 虎嗅 ↗
发布:2026.08.10
类型:Business / 中文商业
话题:technology、ai
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