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有个特点历史教训是很难吸取的

从大数据开始就是一窝蜂的去搞，不管有没有什么数据量。反正要来个Hadoop。其实有些企业数据一块硬盘都放得下。

微服务来了，也不管自己的系统是不是适合微服务。我个人经验得出，to B和to G的业务场景，长流程的业务场景不适合微服务。也就是to c的互联网场景才可能，注意这里说的是可能也不是一定。

中台概念来了，全国建设中台。这个之所以被称为玄学的中台，是因为阿里自己的理解和马老师自己的设想都不一样。然后在全国火热的建设中台时候，阿里就开始拆中台了。

而最后发现大多数公司也一样未必理解中台能干什么，哪怕就一个产品线也有中台。反正借助中台可以重新划分职场是真的。

区块链也来了，大家也是区块链，梧桐链，联盟链。我看到最多的就是中心化的区块链。

元宇宙来了，大家也元宇宙。即使它的概念提出的发祥地meta都没搞出什么出彩成果。大家似乎现在也没怎么提这个概念了。

所以我一直觉得应该是社会遇到瓶颈了，只能在这些上创新了。而且是寿命很短。

AI不是昙花一现

其实我们今天看到这些，在上世纪都有提出过。只是当时的条件没有办法发挥出今天的效果。

如今2025可谓AI的无敌的一年。和哪吒同时爆火的deepseek，在哪吒已经准备下线了，还持续在火。

但是就像当初互联网+一样。AI会不会被加点什么？

我上周TVP会议时候看到已经开始讨论AI中台了。大家都从不同角度讨论了一下。我们讨论是理智的。但是就像以上的概念提出以后，概念本身都是问题不大。但是架不住不管是不是适合都要用啊。说不定哪天我们真的就看到建设AI中台了。

也许本地化安装一下deepseek就是AI中台了。然后怎么用？不知道。但是一定是AI赋能业务。比如5个人的团队，一个人使用AI，替代了4个人。然后这个人还拿着不变的薪酬（一般企业用人都是加量不加价的）继续干。而4个被裁掉的日子就很艰难了。

AI也很难

众所周知，AI公司需要孤注一掷，但往往代价也是巨大。一个数据相当夸张：2024年上半年，国内新注册的AI企业超过23.7万家，但与此同时，有超过8万家AI企业陷入倒闭或破产的困境。

看上去这数据比数据库行业更夸张。仅国产数据库从2020年开始增加到300家，现在开始逐步淘汰。而AI这个赛道的数据远超数据库。让我不得不怀疑，是不是数据库门槛比AI高？否则怎么搞AI的企业这么多？

其实还是静下心来踏实做事吧。否则今天套deepseek，明天套deepseek。还不如有些国产化套MySQL和PG的难度高呢。