与「AI电商」相关的搜索结果

🔥保姆级教程来了！无限画布工作流复刻爆火口哨舞微俯视视频 手把手拆解全流程，零门槛直接抄作业 AI 视频 + 电商带货通用，看完就能上手 Step-by-step tutorial: Create viral whistle dance top-down video with infinite canvas workflow. Full walkthrough for beginners, perfect for AI video creators & e-commerce marketing. #无限画布# #无限画布工作流# #口哨舞# #ai视频生成# #AI电商# #InfiniteCanvas# #AIVideoTutorial# #WhistleDance# #AIGC# #EcommerceAI#

一个晚上就赚了8240美元 AI 电商最恐怖的地方，不是降本增效。 而是它开始批量制造“有吸金能力的人”。 一个中国小伙花 20 美元用 Google Gemini， 直播时实时换脸、变声。 一开始只是开玩笑， 在抖音上随便展示手机壳、廉价小商品、护肤品。 结果观众疯了。 买东西。刷礼物。 最大一笔打赏 920 美元。 6 小时进账 7840 美元。 一晚上总收入 8240 美元。 你发现没有？ 他卖的根本不是手机壳。 也不是护肤品。 他卖的是一个被 AI 包装出来的“人”。 未来最值钱的，可能不是你的产品， 而是你能不能变成一个让人停不下来的角色。 其实就是打造IP了 真的是中国人才多啊

🇺🇸 美国 AI/科技公司融资 大模型 & AI基础设施 1. Factory — $150M C轮（AI开发平台） - 旧金山，专注AI-native软件工程 - 🔗 2. Cerebras — $20B+ 框架协议（AI芯片） - 与OpenAI签署协议，提供750MW超低延迟推理能力 - 2026年3月与AWS合作集成CS-3到Amazon Bedrock - 🔗 3. Shield AI — $1.5B G轮 + $500M优先股（国防AI） - 估值$12.7B，同比↑140% - 美国空军选定其Hivemind软件用于协作作战飞机项目 - 预计2026年收入$540M+（↑80%） - 🔗 4. xAI — $10B（Elon Musk的AI公司） - $5B战略股权 + $5B定期贷款和担保票据 - 🔗 --- AI应用公司（企业服务/SaaS） 5. Lyzr — 估值$250M（AI Agent基础设施） - 帮助企业构建与企业数据和应用交互的AI Agent - 提供安全部署和管理AI Agent的工具 - 🔗 6. Humand — $66M（无办公桌工人操作系统） - 面向零售、制造、物流等行业的前线员工 - 移动优先的AI工作流、内部通讯和HR系统 - 🔗 7. Savvy Wealth — $72M B轮（财富管理AI） - 为财务顾问提供AI工具 - 累计融资$106M - 🔗 8. Sona — $45M（薪资和劳动力管理） - 面向零售、酒店、医疗等前线行业 - AI驱动的排班、预测和工资准确性工具 - 🔗 9. Stedi — $50M（医疗保健交易处理） - 连接医疗服务提供商、付款方和清算所 - 标准化碎片化数据流，减少人工对账 - 🔗 10. Yuzu Health — $35M A轮（健康保险运营） - 理赔裁决、计划配置和入职软件 - 使用AI简化通常依赖多个中介和人工检查的流程 - 🔗 11. Levelpath — $55M B轮（采购AI） - AI Agent自主处理企业采购任务 - 由Battery Ventures领投 - 🔗 12. Patlytics — $40M B轮（法律AI） - 专利分析和知识产权AI平台 - 🔗 13. Luminai — $38M B轮（企业AI） - 🔗 14. AfterQuery — $30M A轮（数据AI） - 🔗 15. Parasail — $32M A轮（AI云基础设施） - 🔗 16. Phonely — $16M A轮（AI语音通信） - 🔗 17. Variance — $21.5M A轮（合规自动化） - AI Agent摄取监管文件、映射要求、监控合规差距 - 🔗 18. NeuBird AI — $19.3M（IT预测监控） - 分析日志、指标和信号，在问题升级前发现 - 自动触发修复（重启服务、重新分配资源） - 🔗 --- 🇸🇬 新加坡/东南亚 AI公司 19. SleekFlow — 累计$23.5M（全渠道AI对话平台） - 覆盖新加坡、香港、马来西亚、印尼、巴西、阿联酋 - AI Revenue Agent处理线索资格审查、产品推荐、收款、预约 - 🔗 20. ViSenze — 视觉AI平台（零售/电商） - 为零售和电商客户提供视觉搜索AI - 提高参与度、平均订单价值和产品发现速度 - 🔗 --- 🇪🇺 欧洲 AI公司 21. Unique — $30M A轮（金融AI） - 苏黎世，为资产管理、财富管理、零售和私人银行提供专业AI平台 - 支持Pictet、UBP、SIX、LGT、Partners Group等客户 - 为30,000名金融专业人士提升研究、合规和KYC效率 - 由CommerzVentures和DN Capital领投 - 🔗 22. 欧洲AI融资趋势 - 2024年：€4.1B / 233笔交易 - 2025年：€10.6B / 662笔交易（↑158%） - 西班牙成为潜在黑马，瑞典成为最热门AI中心 - 机器人技术成为欧洲认为可以胜出的领域 - 🔗 --- 🌍 全球隐身/新兴公司 23. AAI（Amnon Shashua的隐身AI创业公司） - 估值超$1B，融资数亿美元 - Shashua是Mobileye创始人，TIME 100 AI影响力人物 - 2026年Mobileye估值$11.5B，将为Uber和Lyft的机器人出租车提供动力 - 同时创立Mentee（机器人）和AI21 Labs（正在谈判$300M新融资） - 🔗

《Claude Code + 接口流水线：跨境电商调研的「免网页」实战》 @gengdaJ 分享了一套把 Claude Code 变成调研流水线的方案，核心点不是「用了什么 AI」，而是「把数据接口变成 Agent 的触手」。他在做家庭厨电出海调研时，全流程没开过一个网页，复现他的思路分五步： 1. 资产盘点：用 Exa 和 TinyFish 搜索目标品牌（如九阳）的公开财报与分析，通过全文解析摸清出海业务占比。这一步是定基调，不看网页直接从分析后的数据里拿结论。 2. 市场锚点：用 Anyapi 调用 TikTok Shop 的商品接口，配合 Exa 查跨境电商政策，选定越南作为主攻市场。逻辑是：不靠「感觉」选市场，靠成交数据和政策窗口重合度选。 3. 品类精选：在 Anyapi 里批量拉取 TikTok Shop 店铺的坚果奶机销售数据，只看增速最快、评价最好的 sku。别人还在浏览网页选品，他已经在按「订单密度」筛选了。 4. 触达通路：用 Tikhub 搜垂类 KOC，筛选近期作品活跃度，再用 Anyapi 拿联系方式，Hunter 验证邮箱有效性。这一步把「人工扫码」变成「数据清洗」。 5. 商务自动跟进：用 AgentMail 接口起草邮件、打标、跟进。邮件分批发送，回复状态自动更新，品牌方只需要最后确认回复意向即可。 核心价值：他把调研从「看网页」变成了「调 API」。 Claude Code 在这里扮演的是「流水线调度员」：帮你写接口调用代码、帮你洗数据、帮你把这一串动作串联起来。 这种思路最值钱的地方在于：你手里的 API 决定了你的触手有多长。当别人还在人工查网页时，你是在用数据覆盖市场。AI Agent 时代，谁能把领域数据库接入到 IDE 里，谁就能直接降维打击。

普通人做 AI 出海，别再去卷那些烂大街的生图、换背景网站了。 上周看到一个海外独立开发者的案例，据称网站上线第二个月，MRR 就干到了 5000 美元。 他做的东西非常简单：专门帮 Etsy、Shopify 卖家，把商品静物图变成 5 秒微循环短视频。 这需求看着小，付钱的人却不少。 海外成千上万的中小卖家，每个月都有几十款新品要上架。自己折腾 ComfyUI 学不会，找摄影师拍视频，一条又要上百美元。 他干脆只做 4 个模板。 珠宝首饰加反光闪烁，咖啡饮品加升腾热气，服装加微风摆动，桌面静物加慢速 360 度旋转镜头。 客户不用学任何复杂操作，选模板就能生成。 成本也算得很细。 网站前端用轻量服务，平时待机成本几乎为 0。只有付费用户点击生成，才调用后端 GPU 跑 5 秒视频，据称单条成本两毛钱。 收费却是 19～29 美元一个月，或者 15 美元买 100 积分。 怎么找客户？ 每天往 X 和 TikTok 发对比视频：左边一张干瘪的商品白底图，右边变成 5 秒高级商拍微动视频。 按这个案例的说法，这种直观反差吸引了大量电商卖家主动找过来。 不需要做一个什么都能干的 AI 平台。 把复杂工作流藏在后面，前面留一个解决具体问题的傻瓜按钮。 这种微型 SaaS，才是真正值得普通人研究的赚钱路子。

重大新闻！ OpenAI 刚上线了 Businesses in ChatGPT 终于可以解答大家过去几年一直想知道的事情： 我的品牌在 ChatGPT 里，到底被提到了多少次？ 我的网站在 ChatGPT里，到底呗点击了多少次？ OpenAI 刚上线了 Businesses in ChatGPT（beta）： 1. 通过 Business Hub 认领自己的商家，验证后可以更新信息，上传带价格和库存的产品 feed 2. 能看到品牌被提及多少次，从 ChatGPT 点到网站多少次 3. 能看到网站被引用时，用户在聊哪些话题 4. 符合条件的电商和在线服务商家，可以搭自己的 Business Agent 我自己的观察： 我手上很多客户已经有现成的 listing 可以 claim，不少大网站也已经有 profile 了 首批没被收录的，要自己去创建。我这边看到目前只接受有实体地址的商家和网店，服务型行业还不行 澳洲这边点 claim，现在还在 waiting list 我的看法： 这等于 ChatGPT 在内部做了一个自己的 Google Business Profile / Bing Places / Apple Business。 OpenAI 开始公开数据，Bing 也开始公开了，就剩谷歌还把 AI 流量混在 GSC 总数里，不单独给你看。 我越来越为谷歌担忧。 因为AI Search的到来正在蚕食传统搜索引擎的流量入口还有用户行为。

你难道就没想过要在闲鱼上卖虚拟资料，卖PPT模板、卖Excel表格、卖Word简历模板、卖Canva模板、卖Notion模板、卖思维导图、卖考公笔记、卖驾考题库、卖Python入门包、卖剪辑教程、卖PS教程、卖AI提示词合集、卖Midjourney提示词、卖ChatGPT指令包、卖短视频脚本模板、卖小红书文案模板、卖直播话术、卖带货话术、卖私域话术、卖客服话术、卖简历范文、卖求职攻略、卖面试题库、卖商业计划书模板、卖合同模板、卖财务报表模板、卖运营SOP、卖社群运营手册、卖电商选品表、卖跨境选品表、卖亚马逊Listing模板、卖小程序模板、卖浏览器插件、卖自动化脚本、卖闲鱼话术、卖闲鱼标题公式、卖设计素材包、卖图标包、卖UI组件、卖海报模板、卖封面模板、卖表情包、卖壁纸包、卖头像包、卖摄影预设、卖调色LUT、卖字幕模板、卖转场包、卖游戏攻略、卖起号教程、卖涨粉教程、卖变现教程、卖副业手册、卖搞钱合集、卖信息差清单、卖读书笔记、卖思维模型卡片、卖复盘模板、卖日程计划表、卖电子手帐、卖健身计划表、卖减脂食谱、卖烘焙配方、卖咖啡冲煮笔记、卖旅行攻略、卖民宿避坑指南、卖酒店比价表、卖留学申请清单、卖签证材料清单、卖早教闪卡、卖英语口语素材、卖日语五十音包、卖Figma组件库、卖电商主图模板、卖详情页模板、卖利润测算表、卖定价公式、卖成本核算表、卖库存表格、卖CRM表格、卖OKR模板、卖周报模板、卖述职PPT、卖路演PPT、卖融资BP模板、卖竞品分析框架、卖用户画像模板、卖问卷模板、卖内容日历、卖选题库、卖爆款标题库、卖钩子库、卖评论区话术、卖私信转化话术、卖差评处理话术，同一套东西挂几个价，AI 打包自动发货，不进货、不发物流、没库存、几乎没人退，链接多挂几条把单量堆起来，然后这辈子都不用再找工作了？

经常用 AI 写代码的朋友们，可以了解一下领域驱动设计（DDD）这个概念。它的英文全称是 Domain-Driven Design。 平时做开发，很多人习惯先建数据库表、写增删改查，然后把一堆复杂的业务判断散落在控制器和前端组件里。一旦需求变多，字段和逻辑到处缠绕，改一个地方就坏一片。 DDD 的核心思想，就是把重心从底层的数据库和框架，拉回到真实的业务本身。在动手敲代码之前，先理清楚现实业务里的概念、规则和流转关系，让代码直接反映业务本身的逻辑。 在传统软件工程里，落地 DDD 通常围绕三个核心动作展开。 第一个是建立统一语言（Ubiquitous Language）。 在整个项目里，把所有的业务名词定下唯一标准。同一个业务概念，不能在需求里叫客户，在代码里叫用户，在数据库里又叫账号。统一了词汇表，沟通损耗直接抹平。 第二个是划分限界上下文（Bounded Context）。 再大的项目，也不能揉成一团。按照业务职责把系统切分成几个明确的独立边界。比如电商项目里，商品展示、库存流转、支付结算各自是一个独立的上下文，每个上下文只管好自己的规则，跨边界调用只通过清晰的接口契约进行。 第三个是构建充血的领域模型。 不要写那种只有字段、没有业务行为的空壳数据类。把属于某个实体的业务校验、计算逻辑和状态流转，直接封装在实体内部，让核心业务逻辑保持稳定。 搞懂了这套心智，在 Vibe Coding 时代跟 AI 协同就会顺手得多。 大模型写具体代码的速度极快，但它本质上是个概率系统。你给它一段模糊的需求，它顺着概率去猜，必然会胡乱生成一堆缺乏边界的胶水代码。 结合 AI 使用 DDD，最舒服的姿势是做好分工：人类负责搭建领域模型与划定边界，模型负责高效地补全具体实现。 具体的最佳实践可以总结为以下四步： 第一步，建立全局的领域词汇表与契约文件。 在项目根目录的规则文件或者系统提示词里，花几分钟把核心实体名词、状态枚举和核心行为定义清楚。给大模型一套毫无歧义的统一语言，它在命名变量、写类型定义和生成接口时就不会前后打架。 第二步，按照限界上下文限制 AI 的注意力范围。 不要试图让大模型一次性通读并理解几万行的大工程。按照业务边界把代码组织成清晰的模块。每次派发任务时，只把当前上下文里的实体定义、接口契约和相关文件喂给模型。把上下文体积控制在极小范围，模型的幻觉和误改率会大幅下降。 第三步，明确要求模型把规则内聚在实体内部。 给 Agent 提要求时，限制它不要在外层写一堆零散的条件判断补丁，而是把业务规则封装在对应的领域实体里。外层的调用代码越干净，后续让模型修改逻辑或者新增特性时，波及的范围就越小。 第四步，用行为测试作为确定性契约。 在让 AI 敲具体实现之前，先把领域实体的行为测试用例立起来。跑测试通过了才算交付。用严格确定性的单测和编译器，把大模型的概率漂移稳稳按在轨道里。 人类理清概念与划定边界，AI 负责快速落地代码。

就业与挣钱 今天了接了一位朋友的咨询，背景是这位朋友为他刚大学毕业的弟弟前来咨询的 主题主要集中在就业与挣钱，问了很多问题，我总结了几条。 1、赚钱去大公司上班，创业(做生意)去小公司但不要太久 2、早期可以靠技术挣钱，过几年后就要摆脱靠技术挣钱，毕竟技术行业只有前万分之五的人能挣到钱 3、销售 > 技术，尽量去接触销售端、市场端，当然不要做低端销售，比如地推，也不要去没落的行业做销售，比如房地产 4、AI 和出海是大潮，怎么做都有空间 5、不要做重资产行业，要做轻资产，跨境电商就是重资产，最好不要搞 6、自媒体是一个很好的行业，谁掌握了注意力，谁就掌握了钱的流向，非常适合刚毕业的人做，有精力也有时间 最后，这位朋友问我一个问题 “毕业这么多年，你最后悔的事情是什么？” 我的回答是 “上太久的班了....”

刚看到国内两家大厂AI方面的新闻，感觉国内AI领域正在发生一场大模型行业最魔幻、也最残酷的权力与技术大迁徙。 一边是知名大厂从硅谷重金挖来的后训练负责人，入职不到一年就传出被彻底边缘化、手下只剩几个人，甚至面临黯然离职，
另一边是北京某电商巨头直接砸出八位数的千万级天价年薪，满世界疯抢能够掌管万卡集群、跑过万亿参数的底层 AI Infra 一号位。 这两条看似毫不相干的人事异动在同一天撞在一起，
把过去两年国内大厂在 AI 军备竞赛里交的几百亿学费，以及接下来真正的战场转移，彻底扒得一丝不挂。 为什么后训练的大科学家在内部节节败退，而底层的 Infra 架构师反而被捧成了千万年薪的座上宾？ 在很多外行人的理解里，总觉得搞大模型最值钱的是那些在顶层研究算法微调、做对齐策略的天才研究员；
但真正下过工厂车间的人都知道，大模型竞争早就脱离了写论文的作坊阶段，演变成了一场极其野蛮的重工业消耗战。 后训练调算法，就像在赛车出厂前去微调悬挂和尾翼，
而 AI Infra 搞的是万卡集群的发动机制造、千亿参数的通信拓扑和成千上万张显卡在连续跑几个月时不宕机的电力底座。 如果你的地基根本稳不住，显卡跑三天崩两次、通信堵塞把算力白白烧在等待上，
那么空降再多硅谷神仙，在没有算力吞吐支持的环境里，也只能沦为巧妇难为无米之炊的摆设。
大厂的耐心是以月为单位计算的，
当算法大牛受制于底层算力和业务壁垒拿不出惊艳跑分时，组织的冷酷机器就会迅速将他架空。 而电商大厂开出千万年薪狂抢 Infra 一号位，说明巨头们终于在被现实毒打之后彻底清醒了：
在这个时代，真正能决定一家公司生死存亡的稀缺资产，
不是那些满天飞的算法公式，而是全行业屈指可数、真正肉身踩过万卡规模调度大坑、能把每天几百万电费稳稳转化成有效算力的工程老兵。 算力即权力，工程即命脉。
大模型上半场的个人英雄主义神话正式宣告破产，
下半场属于那些坐在服务器机房深处、用万卡集群和分布式通信筑起工业长城的硬核做事人。 未来两到三年，大模型领域最不可替代的核心人才，是懂前沿算法的科学家，还是懂万卡调度的 Infra 架构师呢