最近刷到一個說法，網(wǎng)上對于“ AI FOMO ”的浪潮，好像有了些微妙的新變化。

有人說，自己終于理解當年的父輩了——改革開放的風(fēng)吹了幾十年，爸媽愣是沒趕上那趟列車；而現(xiàn)在，AI 浪潮一波接一波，自己也完全抓不住風(fēng)口，最后只能跟自己和解：普通人終究是普通人。

在知危編輯部看來，情況或許沒那么悲觀。

因為至少到目前為止，AI 的進化浪潮并沒有停止，它還在不斷地刷新著準入門檻，瘋狂兼容普通人。

就拿眼下最火的" 用 AI 寫代碼 "來舉例。

擱以前，故事邏輯往往是這樣的：每個人都有過靈光一閃的時刻，比如想做個記賬工具、小游戲、或者部門內(nèi)部的排班表、自動化爬蟲網(wǎng)頁，但不會寫代碼就卡死了 90%以上的創(chuàng)意。

然后 AI 來了，各路龍蝦、AI 工具們告訴你，別擔心，對著它說幾句話，代碼就出來了，創(chuàng)意從此不會再被技術(shù)卡脖子。

但他們沒和你說的是，從一堆代碼變成一個能實際運行、能發(fā)給別人用的網(wǎng)頁，中間還有一堆步驟，比如你得去買服務(wù)器、配置數(shù)據(jù)庫、折騰域名上線、搞定各種運行環(huán)境……

對于連代碼都不會寫的人來說，可能這些詞每一個都像天書。

所以你看，全面擁抱 AI 的痛點，有的時候不在于大模型不夠聰明，而是它們幫人幫到底的能力夠不夠。

而最近，還真有人把這條路走通了。

就在今天，剛剛成立一個月的阿里 ATH 事業(yè)群拿出了一個新東西——Meoo，中文名為秒悟。

Meoo 的定位不僅僅是 AI 代碼生成器，把三層?xùn)|西打包到了一起：

模型層，接了通義千問、Kimi、GLM、MiniMax 四家大模型，你選誰的腦子都行；

Agent 框架層，能自動把你的需求拆解成任務(wù)，生成前端后端；

云基礎(chǔ)設(shè)施層，數(shù)據(jù)庫、存儲、部署全是阿里云的，一條龍直接拉通。

簡單來說，你只要輸入一句" 我想做個 XXX "，Meoo 就能包攬從構(gòu)思、編寫到部署上線的全流程。最終交付給你的，是一個已經(jīng)部署并落地的可交付成品。

而且，據(jù)我們了解到，Meoo 不是實驗室里剛剛打磨就匆匆推上線的試驗品，而是已經(jīng)在阿里內(nèi)部被瘋狂內(nèi)測過了的成熟產(chǎn)品，據(jù)說阿里內(nèi)部每天有超過 1 萬名員工在用，而這 1 萬人里絕大多數(shù)不是程序員，而是財務(wù)、法務(wù)、產(chǎn)品經(jīng)理、運營、設(shè)計師等等非技術(shù)崗。

換句話說，這幫完全不懂代碼的人，已經(jīng)在用 Meoo 做自己的工具了。

具體表現(xiàn)如何，我們也快速上手實際測試了一下。

第一個就是制作新型簡歷。

對于很多普通人來說，做簡歷是一個非常常見的需求，一份優(yōu)秀的簡歷往往是通向好工作的第一步。

但以前所謂的優(yōu)化簡歷，很多時候只是在 word 排版設(shè)計上做些調(diào)整修改，如今，有了 Meoo 之后，完全能夠做一個專屬的個人簡歷網(wǎng)站。

點開 Meoo 官網(wǎng)，直接在創(chuàng)造頁面，勾選網(wǎng)頁應(yīng)用，輸入自己想要的網(wǎng)站模塊、效果和風(fēng)格，它就能全自動生成一個個人作品集網(wǎng)頁。

在整體框架搭建完后，Meoo 還支持進入編輯模式，在這里，你可以精準地選中不同模塊、文字等等，通過對話，進一步讓 AI 優(yōu)化代碼。

在你把產(chǎn)品打磨滿意之后，剩下來的就是備案、發(fā)布等等問題，而這些在 Meoo 上只是一個按鍵的事。

類似的，我們也嘗試做了一個用于朋友聚餐找合適地點的 H5 頁面，如今在一二線城市工作的朋友們，之間住的距離動輒就有幾十公里，大家約飯總找不好合適的地點，要么擔心你近了我遠了之類的。

那其實只要通過這樣一個小工具，各自輸入定位和出行方式，通過 AI 計算出最適合約飯的位置，能省掉不少事。

甚至當你只有一個想法，而不知道該怎么寫提示詞時，Meoo 也支持一鍵優(yōu)化潤色，算是 AI 給你拋磚引玉了。

Meoo 常用的操作大概就這么多，嗯，沒錯，沒有更多可以聊的了，就是這么簡單。

從我們實際體驗下來的感受來看，和市面上那些 AI 代碼工具相比，Meoo 有兩個很明顯的差別。

其中，最明顯的、感受最深的就是操作終點完全不同。

現(xiàn)階段，市面上各種宣稱一句話實現(xiàn)腦洞、創(chuàng)意的 AI 產(chǎn)品門，基本也就止步于交給你代碼串，但 Meoo 是直接交給你一個鏈接，用戶下一步操作就是分享、試用了，這才是真正意義上把創(chuàng)意落地了。

而正是因為實現(xiàn)步驟真正做到了讓 AI 全流程搞定，所以用戶能做的、需要做的也相應(yīng)減少了，Meoo 本身的上手門檻也大大降低，主打一個點開就能用、看到就會用。

還有的話，就是 Meoo 生成速度相當快。

通過蜂群并發(fā)開發(fā)的模式，Meoo 的后臺有多個任務(wù)同時進行，極大減少了代碼生成時間、打包預(yù)覽以及部署發(fā)布的時間，能幫你把腦子里的點子快速落地。

產(chǎn)品講完了，聊點其他的。

阿里在這個時間點推出 Meoo，本身就值得琢磨。

如今所謂的百模大戰(zhàn)已經(jīng)卷到白熱化了，各家模型能力差距并沒有拉開代際差，可市場上，對大模型 AI 的認可是在不斷上升的，大模型本身也正在快速“基建化”。

恰恰就像今天沒有人關(guān)心自己的電是哪個發(fā)電廠發(fā)的一樣，未來可能也沒有人會在意自己用的 AI 是哪家的模型。

所以，如果單純拼" 我的模型比你聰明一點點 "，已經(jīng)很難讓用戶買單了。

既然模型本身已經(jīng)百花齊放，那競爭的核心就不再是模型了，而是誰能把" 模型+開發(fā)框架+云服務(wù) "這套組合拳打得更順。

Meoo 集成了四家大模型，正說明了阿里壓根不在乎你用誰的腦子。

阿里在乎的是：不管你用誰的模型，你做出來的東西，天然跑在阿里云上。數(shù)據(jù)庫是阿里的，存儲是阿里的，未來要擴容還是阿里的。

再說對于阿里云本身的收益，以前阿里云要賣服務(wù)器、賣數(shù)據(jù)庫，得去死磕企業(yè)的 CTO 和 IT 部門，鏈路長、決策慢、競爭激烈。

但現(xiàn)在，通過 Meoo，打法完全變了。

在大公司里有個經(jīng)典場景：財務(wù)想要個自動化對賬的小工具，運營想要個活動數(shù)據(jù)看板，業(yè)務(wù)端想要個客戶跟進的小系統(tǒng)——提給 IT 部門，往往會被一句"排期滿了，等下個月吧"懟回來。

因為 IT 部門的 KPI 是核心業(yè)務(wù)，不是這些零碎的邊緣需求。

Meoo 直接把武器發(fā)到了這幫人手里。不懂代碼？沒關(guān)系，說句話就行。這些非技術(shù)員工自己做的每一個小工具、小應(yīng)用，底層全是阿里云在撐著。

這意味著阿里通過這幫不懂代碼但最懂業(yè)務(wù)的人，自下而上地在企業(yè)內(nèi)部，長出了一個又一個基于阿里云的微型應(yīng)用。

從業(yè)務(wù)側(cè)反推 IT 側(cè)，從需求端倒逼采購端，這種滲透方式，放在 ToB 市場里極其恐怖。

說實話，Meoo 真正讓我們覺得有意思的，不是它的技術(shù)有多牛，而是它改變了一個根本性的問題：誰有資格做產(chǎn)品？

以前做一個產(chǎn)品，標配是產(chǎn)品經(jīng)理+前端+后端+運維+測試，是一個團隊的組合權(quán)。

但現(xiàn)在，一個財務(wù)也能做、一個銷售也能做、一個大學(xué)生也能做。

這有點像" 軟件開發(fā)的識字率 "，正在被 AI 大幅拉高。

以前識字是少數(shù)人的特權(quán)，你要想讓自己的想法被更多人看到，得找會寫字的人幫你記下來，但當大家都識字了之后，表達和創(chuàng)造就不再是某些人的專利了。

我們自己在試用的過程中也有類似的感覺：敲代碼、部署服務(wù)器、調(diào)用 API，這些技術(shù)細節(jié)正在變得越來越不重要。真正重要的，是你腦子里到底能想出什么點子、功能怎么設(shè)計、審美怎么呈現(xiàn)、體驗怎么打磨。

所以回到開頭那個問題。

這一輪 AI 浪潮和當年改革開放最大的區(qū)別在于：當年的列車開走了就是開走了，但 AI 這趟車，車門還在越開越大，臺階還在越降越低。

現(xiàn)在說" 趕不上 "，真的為時過早。