AI 行業(yè)的爆發(fā)始于2022年 ChatGPT 和 Midjouney 的發(fā)布，到現(xiàn)在已經(jīng)快4年了，整個(gè)發(fā)展過(guò)程用突飛猛進(jìn)、日新月異形容一點(diǎn)都不過(guò)分。

但不管它過(guò)去還是現(xiàn)在，發(fā)展得有多迅猛，都依舊處于行業(yè)早期的開(kāi)荒和發(fā)展階段，離真正成熟的理想形態(tài)還有很長(zhǎng)的一段路要走，這是我們首先要達(dá)成的共識(shí)。

而之所以有這樣的結(jié)論，原因就是 AI 的發(fā)展速度是超過(guò)現(xiàn)實(shí)世界匹配它的速度的，這造成了一種經(jīng)濟(jì)和機(jī)會(huì)成本上的巨大阻力。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，我們可以把 AI 技術(shù)的應(yīng)用拆分成上、中、下游三個(gè)層，上層是 AI 的核心，主要是算法、大模型，中游是負(fù)責(zé)運(yùn)行AI模型的硬件和支撐，即 AI 芯片、光模塊 CPO、高速內(nèi)存 HBM、服務(wù)器液冷、特高壓電路等，下游即 AI 具體的應(yīng)用工具，包括 AI 軟件、硬件、智能體等。

 

這是一個(gè)非常龐大且復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)鏈，它們之間是需要相互耦合，才能順利應(yīng)用到具體的使用場(chǎng)景中。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是 AI 模型廠(chǎng)商需要根據(jù)技術(shù)路線(xiàn)和成本選擇硬件并購(gòu)買(mǎi)算力中心，以及消耗海量的電力來(lái)訓(xùn)練自己的模型并維持它的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。雖然這些背后的基建作為普通用戶(hù)可能感受不深，但頭部廠(chǎng)商的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)到了白熱化的階段。

比如大模型的開(kāi)發(fā)必然要關(guān)注硬件規(guī)格和架構(gòu)，大洋彼岸除了英偉達(dá)外，還陸續(xù)推出了谷歌 TPU、微軟 Maia、英特爾 Gaudi 等芯片，它們代表了不同的技術(shù)方案，應(yīng)用在了不同的模型上。

而因?yàn)橘Q(mào)易和地緣政治的因素，國(guó)內(nèi)是無(wú)法進(jìn)口這些高端芯片，所以我們只能自研生產(chǎn)以滿(mǎn)足國(guó)產(chǎn)大模型的需求。如阿里在自研并應(yīng)用自家的真武系列芯片， DeepSeek 近期更新緩慢的重要原因就是因?yàn)橐m配華為的昇騰系列芯片等。

之所以要提這點(diǎn)，是因?yàn)?AI 大模型的發(fā)展也適用馬太效應(yīng)，贏家通吃。在接近性能和水平下誰(shuí)家應(yīng)用的算力、電力成本最低，誰(shuí)就具備了最大的優(yōu)勢(shì)。

而每家大模型廠(chǎng)商都要面臨技術(shù)路線(xiàn)的選擇，并投入海量的成本孤注一擲做基建，很難走回頭路。這種發(fā)展路徑注定會(huì)讓行業(yè)發(fā)展充滿(mǎn)波折和動(dòng)蕩，會(huì)有很多企業(yè)倒在半路上，連帶著它們提供的產(chǎn)品和服務(wù)一起逐漸消亡。

比如文生圖的 OG Midjounery，已經(jīng)無(wú)法跟上大廠(chǎng)的技術(shù)和訓(xùn)練規(guī)模掉隊(duì)，在今天已經(jīng)無(wú)人問(wèn)津，而一年多前網(wǎng)上還到處都是用 MJ 生成UI界面設(shè)計(jì)，UI 設(shè)計(jì)師要下崗的帖子。

強(qiáng)如 OpenAI，也要應(yīng)對(duì) Google、X AI、Anthropic、Seedance 的沖擊和成本管理失控（GPT5 訓(xùn)練量需要消耗一個(gè)中等規(guī)模城市1年用電量），也在近期放棄旗下的文生視頻工具 Sora。

 

模型和硬件端都充滿(mǎn)了巨大的不確定性，因?yàn)榧夹g(shù)的發(fā)展是需要“試”出來(lái)的，總有前浪會(huì)被拍死在沙灘上。至于誰(shuí)會(huì)被拍死在沙灘上就不是站在今天的視角上能回答的。

再回到我們今天的主角 Anthropic，這是一家非常務(wù)實(shí)的 AI 公司，專(zhuān)注于開(kāi)發(fā)有商業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的大模型，是寫(xiě)作、編程等領(lǐng)域中的最佳選擇。與之相對(duì)的則是類(lèi)似 ChatGPT、Gemini 這類(lèi)全能多模態(tài)大模型。

因?yàn)槠淠Ｐ涂捎眯詷O高，所以從去年開(kāi)始付費(fèi)用戶(hù)量暴增，在今年初預(yù)估年化收益已經(jīng)超過(guò)300億美元，不僅用戶(hù)付費(fèi)率遠(yuǎn)高于 OpenAI，且運(yùn)行成本也遠(yuǎn)比它低。

 

而這家公司想要年底要上市（估值8000億美金），產(chǎn)品矩陣的拓展就成為非常重要的資本策略。通過(guò)發(fā)布 Claude Design，能很好的和 Claude Code 實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)，完成使用 AI 開(kāi)發(fā)軟件的閉環(huán)。

至于現(xiàn)階段 Claude Design 夠不夠用不重要，畢竟故事和邏輯是成立的，作為初版它也有后續(xù)升級(jí)迭代和優(yōu)化的空間。在我們目前的試用中，它的生成效果也就那樣，但消耗的 Token 量（你最好確保自己有個(gè)足夠鼓的錢(qián)包）……

Claude Design 有新上市的光環(huán)風(fēng)頭正盛，那是否還記發(fā)布也還不久的Google Stitch、OpenClaw、FigmaMake、Rive、Pencil 等等。

 

再往前是否還記得使用 StableDiffusion 訓(xùn)練 Lora 和 Checkpoint 的工作流？

 

工具一直在更新，即使今天還很粗糙。但用發(fā)展的眼光看問(wèn)題的話(huà)，終有一天它生成的質(zhì)量會(huì)足夠高足夠智能足夠可控，甚至通過(guò)腦機(jī)接口 BMI 實(shí)現(xiàn)所想即所得的水平（又到了做夢(mèng)的時(shí)候）。

但是，那天是什么時(shí)候？

以及，和你現(xiàn)在設(shè)計(jì)的界面有什么關(guān)系？

作為設(shè)計(jì)師一定要搞清楚的邏輯，就是 AI 生成界面和圖像的過(guò)程，只是一種工具的發(fā)展和進(jìn)步，提升了設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)效率。就像人類(lèi)發(fā)明了電腦和軟件，取代了尺規(guī)作圖，同樣也大幅度降低了設(shè)計(jì)的效率和成本，但設(shè)計(jì)師這個(gè)崗位并沒(méi)有消失。

因?yàn)槭褂霉ぞ叩娜酥g的差異，會(huì)直接影響最終的輸出效果，就像用同一個(gè) AI 生成工具你可能就是做不出網(wǎng)上高贊帖子的案例，都用美圖秀秀不用 PS 去 P 圖你也 P 不過(guò)有一定專(zhuān)業(yè)積累的攝影師。

而且任何工具使用都有門(mén)檻，就一個(gè)簡(jiǎn)單的 Claude Design、Google Stitch 安裝和使用都需要學(xué)習(xí)和適應(yīng)，生成結(jié)果還要做大量的調(diào)節(jié)和校準(zhǔn)，這些就不是工作量，老板和產(chǎn)品經(jīng)理也一定能閑得每天學(xué)習(xí)新工具并且直接自己干？

我相信有很多公司現(xiàn)在都很熱衷于擁抱 AI，強(qiáng)行推進(jìn) AI 的工作流，從企業(yè)戰(zhàn)略和發(fā)展的角度來(lái)講是能夠理解的，但在實(shí)際執(zhí)行層面上卻不會(huì)像想的那么美好。其中最大的問(wèn)題就是前面提到的整個(gè)產(chǎn)業(yè)的不確定性，產(chǎn)品還都有各自的局限。

每個(gè)團(tuán)隊(duì)在搭建 AI 工作流的時(shí)候需要做技術(shù)的選型，以及圍繞自己的實(shí)際生產(chǎn)場(chǎng)景優(yōu)化工具的使用方式。往往為了一個(gè)簡(jiǎn)單的工作結(jié)果就要耗費(fèi)大量的精力去搭建工作流，而這個(gè)工作流很可能是一次性的，因?yàn)橹蟮墓ぷ鲌?chǎng)景發(fā)生改變這套工作流就用不了了。

有些同學(xué)可能心態(tài)好點(diǎn)覺(jué)得這種過(guò)程可以收獲寶貴的經(jīng)驗(yàn)，但最不幸的，就是工具的升級(jí)和更新（甚至關(guān)閉）可以直接顛覆掉原來(lái)的做法，讓原先的成果毫無(wú)意義。

在我朋友中普遍得到的反饋，就是在稍微復(fù)雜的專(zhuān)業(yè)場(chǎng)景中，強(qiáng)行適配 AI 的結(jié)果往往只有增加工作量，原先目標(biāo)的降本增效，實(shí)際導(dǎo)致了更長(zhǎng)的工作時(shí)間和更晚下班，從去年到現(xiàn)在在不同 AI 工具中做研究疲于奔命。

換個(gè)角度思考，其實(shí)就是工作過(guò)程變成今天用 PS，明天用 Figma，后天用 Excel 或 PPT 進(jìn)行設(shè)計(jì)，每一陣子換個(gè)工具設(shè)計(jì)相同的東西，而它們又不能解決設(shè)計(jì)過(guò)程中最復(fù)雜的決策部分。

也就是我們一直在使用充滿(mǎn)不確定性的工具去尋求相對(duì)確定的結(jié)果。

這就是今天 AI 工具在 UI 行業(yè)中應(yīng)用的真相，不管我們?cè)趺从眠壿嬤€是格局去判斷未來(lái) AI 要實(shí)現(xiàn)一切，但起碼不是今天和最近，就是變得更強(qiáng)了，也依舊需要有人去操作和控制。

而我們現(xiàn)在要做的是關(guān)注最終輸出的結(jié)果，而不是和別人炫耀 Figma 用的好，還是 Sketch、XD、即時(shí)、Pixso 用的好。等到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局基本確認(rèn)，通用的工具也普及以后，再去掌握和學(xué)習(xí)也不會(huì)低人一等（門(mén)檻不會(huì)高到哪里去）。

 

轉(zhuǎn)載自 優(yōu)設(shè)網(wǎng)

 

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