前几天的一条消息：卢森堡大学给各个 AI 工具做了心理测试，结果发现 Gemini 被确诊患有“严重焦虑症”，像是一个在“严厉父亲”管教下战战兢兢的优等生，生怕说错话挨打；Claude 则是个喋喋不休的“道德说教者”，时刻准备给你上一堂伦理课；而 ChatGPT 还是那个圆滑世故、甚至有点讨好型人格的“老油条”。 2025 这一年，AI 工具可以“井喷”到根本用不过来。年初，Kimi 和 Claude 3 刚用“超长上下文”把大模型的门槛卷到了天际；紧接着，Llama 4 的开源就把 Token 的价格打到了地板。到了下半年，各个玩家的节奏快得像开了倍速播放——11月，Gemini 3 前脚刷屏，马斯克后脚就带着Grok 3 的“发疯模式”抢走了热搜，奥特曼更是十五天之内连发两个内部信，并且把报道称原计划明年初推出的 ChatGPT 5.2 在十二月就上线了。 而这一年，每一个普通用户，就都像是瓜田里的猹，啃完这个啃那个……前一秒还在夸 Kimi 懂中文，下一秒就因为 ChatGPT 能看懂财报而移情别恋；上午还在嫌弃 Gemini 3 的“焦虑”，下午看到它拆解 YouTube 视频的神技，立刻就买了它的账号——顺便还要骂一句ChatGPT 满嘴跑火车。 在被AI工具狂轰滥炸的 2025 年，我，一个游走在各大科技媒体和甲方的斜杠青年，活成了一个彻头彻尾的“赛博渣女”。我的电脑浏览器收藏夹，就像一本写满了“电子前任”的花名册。 我对待 AI 工具的态度简单而残酷：谁能帮我多睡一小时，我就爱谁；谁让我多改一次稿，我就立刻抛弃。秉持着“你干不了一堆人能干”的原则，我把市面上能用的 AI 工具用了个遍。 年初的时候，我的心头好是 Kimi。那时国内的大模型混战刚结束，我对“幻觉”的认知还没那么深刻，直到有一次，我在一个广告稿件里作为过渡句想要补充一些甲方的成功案例，我用了一个当时最火的大模型，结果对方狠狠给我“幻觉”了一把，几个案例都是胡编乱造，于是能提供可靠信源就成了我对 AI 最重要的要求。 Kimi 在这方面表现最好，而且它的长文拆解能力也让我非常有安全感。当时我到处推荐给我的朋友说“还是国产最懂中文语境，严肃、准确，不整虚头巴脑的。” 因为我的需求变了，我开始尝试做一个 AI 赛道的自媒体，经常需要阅读外网的文字资料，还有看 YouTube 上面硅谷投资人、创业者的访谈。显然，我需要一个和英语资讯走得更近的 AI。 第一是我每天都需要从不同平台上关注最新的动向，比如公司的财报更新、产物动态、访谈，这些都要从不同渠道获取，ChatGPT 帮我设计了一个推送工具，每天定时在网页上推送最新动态，节省我很多时间； 第二是有一次在看台积电财报的时候，我通过一个网页进入到季报当中，但一些详细细节季报 不会披露，在和 ChatGPT 交流的时候，他直接给了我一个二级网址，直接进入一个更详细的披露数据页面，当中有一个关键的数据，是对于台积电的客户的预定金数据，能够对公司未来现金流做一个预期。 Gemini3 发布的前两天我完全不以为意，直到有一次，马斯克上了一个超长访谈，我把三个多小时的 YouTube 视频喂给 ChatGPT，包括视频链接和逐字稿，让 GPT 帮我整理内容，看看适不适合做一期选题。 就在我阅读到一个具体的对于 FSD 数据的时候，我觉得非常有价值，我立刻想要进行 fact check，问 ChatGPT 这段对话出现在哪个时间点，结果 GPT 告诉我：这不是对话中的内容。 早就明确下过指令只拆解视频内容的我已经很不爽了，结果在我继续追问那么数据出自哪里的时候，ChatGPT 查了一圈居然跟我说这是他推测的数据，而且全文有不少内容都是如此。具体原因是：我打不开你给我的 YouTube 链接…… 我在 ChatGPT 浪费了两个多小时的第二天，看到了 Reddit 的一篇帖子，名为：Gemini3 一个被忽视的王炸能力是拆解 YouTube 视频的能力。我心想：手机爹又来跟我玩读心术了。 因为 YouTube 本来就在谷歌生态里，所以我尝试了一次 Gemini3，效果非常惊艳，在不需要提供逐字稿的情况下，Gemini3 对 YouTube 视频内容拆解的准确度、信息密度都在四分以上，只是时间戳定位不够准确，在提供逐字稿之后时间定位也相当准确。 除了这几个产物，Claude、Grok 我也都有尝试。ChatGPT5.2 之后，针对我之前最介意的问题，产物表现也有所提升，所以我现在也没法固定一个工具，仍保持“渣女”态度。 Gemini3 发布的那天早晨我还在睡觉，因为我主做的是 ChatGPT，做我们这行，库存也是有“保鲜期”的。一个囤积的空账号如果两周卖不出去，随着平台风控规则的升级，它就可能变成一串毫无价值的废代码。为了控制库存成本，我把手里的服务器资源和接码平台的额度，全压在了 OpenAI 的 Plus 账号维护上。毕竟，提到 AI 工具，毫无疑问就是 ChatGPT。 结果，没过去两天，Gemini3 彻底火了。我的小红书、朋友圈里全是 Gemini3 图片生成工具 nano banana 生成的信息图和指令，我看着 AI 生成的漫画图解 AI 技术、清明上河图二次创作、广告创意、中国朝代演变史，我意识到，之前的客户说对了，这个工具绝对大爆。 我主动联系了之前让我做 Gemini3 的客户，问他使用感受，他给我发过来一个链接，就是我前几天看到的 Gemini3 账号价格，价格从50块十五个月，变成了 178 元十二个月。四天，翻三倍还多，这比炒比特币都爽。 而我明显能感受到找我来核销 GPT 账号的客户在变少。因为我的账号形式是，即使你一口气买了一年，这一年不是连贯的一整个自然年，你每个月要到我这里来核销一次，所以用户粘性越高，我的连续收益才越大，尤其 GPT 还有随时涨价的风险，如果 GPT 涨价，而用户还用原来的均价来核销，我就很可能亏本的。 而每出现一个新的 AI 工具，我就要想，我要不要去搭建一套新的支付和接码链路来做这批生意；这个 AI 工具到底会越来越火还是昙花一现，最后剩下一堆账号烂在我手里。 只是对现在的新客户，我都会劝他们一句：少买年卡，多买月卡，因为你也不知道下个月会不会有更好的工具出现。还有，有好的工具的时候，麻烦你也告诉我一声。 那时候为了做一份惊艳的季度汇报 PPT，我的工作流堪称行为艺术：先用 ChatGPT 4.0 拟大纲，再跳到 Claude 3 Opus 润色逻辑，接着用 Midjourney 生成几张赛博朋克风的配图，最后去 Gamma 里一键生成幻灯片，再手动把素材贴进去。 我觉得自己不像个高管，像个在五六个割裂平台之间搬运数据的“数字民工”，而且作为初创公司，很多内部的信息也不能随便交给 AI。 直到下半年，我彻底收心了，我承认，我被谷歌的生态能力折服了，现在不管外界多么酷炫的 AI 工具再出现，我都得说：我还是离不开谷歌全家桶。 这个转变发生在 Gemini3 出现之后，Gemini3 出现之前我还是主要在 ChatGPT 和 Claude 上面完成我的工作流，Gemini3 出现之后，在使用感受上和其他 chatBot 对话产物的差距明显缩短了很多，而在 chatBot 单一产物的差异化变小之后，谷歌工具全家桶的优势就完全体现出来了。 比如，NotebookLM 这个“变态”的工具。我最开始接触它是因为看到一个贴文，说比起社媒上疯狂传播的 nano banana 的信息图，NotebookLM 的信息图才真的值得被吹爆。 和 nano banana 最大的区别是，NotebookLM 的信息图不需要你给出什么指令，你只要把它能接受的网址、YouTube 视频或者文件传输上去，就可以一键生成信息图。不过不方便的地方就是，如果你想在生成的信息图上继续修改，通过多轮对话很难实现，最好还是搬到 PS 上面调整。 那么问题就来了，NotebookLM 作为谷歌生态，接受的文件外链必须得从谷歌文档上传，所以我就养成了习惯，把日常的信息同步到谷歌文档上面。从文档开始，我的整个工作系统开始往谷歌上转移，Networking 的追踪名单在谷歌 Sheets 上同步、然后直接转化成谷歌 Task 成为我的行程日历、接着我们团队的追踪文件、工作日程、共建文档也都开始往谷歌上转移…… 一个工具是很好甩掉的，但是一个生态就很难迁移了。我非常认同纳德拉所言的用户对于工具是没有忠诚度的，不过我也得承认，没有忠诚度的我，也有依赖性，从做 AI 工具的“游民”到稳定在一个体系里，留住我的不是工具的某个能力，而是生态的完整性。 我第一次尝试 nano banana，我提出的需求非常简单，就是一个柱状和线条的组合数据图，我需要在保留数据的情况下换掉柱状图和线条的颜色让整体排版更和谐一些。在我提出了非常明确的，具体更换颜色的需求之后，nano banana 第一版的回复只犯了一个小错误，就是没有把所有柱形图的颜色统一，漏掉了最左边的两个。 nano banana 完全忘记了两个指令之前的事情，把我的数据乱改一通，在我提出要保留数据的指令之后，居然给我先后出了家具示例图、一只灰色的狗头…… 我忍不住抠出一个问号，nano banana 输出一长段文字来“阅读理解”我的问号，说它忽略了我们之前的对话内容，在用良好的态度认错之后，给我输出了一张女网红的头像。 这样的问题在 nano banana 上面不是第一次了，不过随着它上线时间变长，它的记性好了一些，但是从我的使用体验来看，上下文指令超过五次之后，它就会开始变得诡异了。最后这个产物的使用感受就是，设计图不是越用越好，而是需要动不动就回到某个版本再重头再来。 Gemini3 的 chatbot 产物就没有这个问题，相反的，它的记性实在是太好，很多时候我想做一个中插搜索的时候都会出现强行和主题沾边的回答。 整体来说 AI 工具对我来说，是多模态、不同产物之间的切换不够丝滑，比如我现在要做一个 PPT，我从学习资料、确认主题、做内容、做插图、以及中间灵感发散，我几乎不可能在同一个画布上完成。 作为一个产物经理，同时也是一个 AI 工具的用户，有两个大咖对于 AI 产物未来趋势的判断是我完全同意的：1. DeepMindCTO 说多模态未来极有可能会涌现出一个单一模型来共享一个训练点；2. 微软的 CEO 说未来所有 AI 软件工具的页面只会剩下三个东西：一个收件箱、一个对话框以及一个操作画布。 我坚信 AI 工具明年的趋势是从专注到多模型的统一、不同场景工具的无缝切换，直到我找到这个满足的产物之前，我还会坚持游走在所有趁手的 AI 工具之间。
