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AI 的产业结构 1. 基础层（基础设施 & 硬件） 主要提供AI模型开发和部署所需的计算能力和基础设施。 半导体集成电路、芯片研发与生产， 我国目前高端芯片如CPU、GPU上不足， 但中低端芯片产业已经相当的成熟。 云计算厂商会下层提供可扩展的AI计算资源，主要得益于这些厂商过去比较成熟的云计算基础设施的建设。 高质量的数据收集、清洗、人工标注等领域， 有大量的工作岗位，像人工标注等岗位众多， 但工资收入偏低，缺乏技术含量。 工作机会 1. 芯片与硬件研发 这些岗位与AI芯片的设计、制造、优化相关，主要由半导体公司和大型科技企业提供。 ​ • AI芯片架构师（AI Chip Architect） ​ • 负责设计针对AI计算优化的芯片架构，如NPU（神经网络处理单元）、DPU（数据处理单元）。 ​ • 需要深厚的计算机体系结构、硬件加速、并行计算等知识。 ​ • AI加速器开发工程师（AI…

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好产品两个原则： 一个是解决用户的问题， 一个是打动人心。 好产品的第一个原则，就是解决问题，解决用户的痛点；它的第二个原则是打动人心。 找到用户真问题 找到问题， 往比解决问题更难。 需要花很大的精力， 站在用户那里， 切身体用户的处境以及他真正的面对的问题， 是不是这个问题不解决， 他就无法继续工作的痛点。 有的时候用户可以有其他的选择， 他有选择的绕过他的问题。 如果这个过程我们简化了他的流程， 节省了他的时间， 也是可以的。 找到用户的真问题， 必须是真用户直实的痛点， 先去解决它。 即便ui不好看， 交互不方便， 但是真能解决问题。 打动人心。 这一点很重要， 当我们解决了问题。 还要能给用户心理上、情绪上的价值， 让他们觉得我们是真心实意在服务用户，甚至要给用户超预期的感受， 比如海底捞式的服务， 一个人去吃火锅，…

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