大模型的第一性原理是“赢家通吃”，分为大而强和小而弱。

大是强的基础，强是大的结果。

而我去看哪家大模型的上限，就用第一性原理，去系统拆解它背后的生态。

正所谓“橘生淮南则为橘，生于淮北则为枳，叶徒相似，其实味不同。”

大模型也如此，不同土壤、不同使命/愿景/价值观，结出的果子不一。要看其能调动什么资源，过往有什么沉淀，长期基于什么目的。

大模型能力极简总结：超级信息收集、超级信息处理、超级内容生成。

三大超级相互协同，形成“飞轮效应”。

超级信息收集为超级信息处理提供原材料和养分，它是基础设施。这里要看大模型的智力和生态，它选择拿什么信息来深度训练，它是如何训练的。它选择搜什么网站，它能否无缝链接这个高质量网站，它能据此得出有效性结论吗？

超级信息处理对收集到的信息进行理解、分析和提炼，也就是内化的过程，为超级内容生成提供“洞察”和“素材”。

超级内容生成基于超级信息处理的沉淀，有理解性和智力型生成我们想要的内容，并且这个内容还可穷尽迭代。

三大超级能力，让我们成为超级个体。而一个个超级个体，让公司变成超级组织。

具备专业能力和AI能力的人，他们的重要性将变得无比强大，因为AI在无限放大他们的能力。

人不是AI的天花板，AI更不是人的天花板，人与AI的“有效协作”将突破各自的天花板。

接下来我把我在用AI来解决具体问题时，踩过的坑和得到的利，分享给大家，希望能给你一些灵感。

文章目录：

1. 超级信息收集

2. 超级信息处理

3. 超级内容生成

1. 超级信息收集

先分析，后判断，分析需要全面且高质量的信息源。

先抛开大模型，我们过往做决策需要做很多案头工作，而大模型可以让我们又好又快。

超级信息收集的超级在于“多快好省”，它不是单向解决某个问题，而是全面型解决方案。

1. 多

这里的多主要分为两大层面，一是经过深度训练的数据库，但是时效性不足。二是实时调动搜索获取最新信息，但是没有经过深度训练。两者相辅相成，是往深向宽的逻辑。

我们主要来讲搜索，搜索主要看三大点：

一是选择搜什么，这跟大模型的聪明程度相关，知道什么是对的，什么是好的，什么能解决实质性问题。

二是能搜到什么，这跟大模型的生态相关，自家生态自然会开小灶。比如Gemini基于谷歌搜索，ChatGPT依托必应（Bing）等等，自然存在特定优势。

这里有一个数据，2025年4月全球搜索引擎市场份额前二是Google和Bing，占比分别为89.66%和3.88%。

三是搜到信息之后，如何让信息变成有效的知识，这个跟大模型的聪明程度相关。

就像摆在大家眼前的都是同样的菜，但不同的人做出来的效果就会有很大差异。

2. 快

快就是效率。

我们这里讲的快主要基于两点，单次和多次。前者决定了初稿有多快，后者决定了二稿到N稿的间隔期有多短。

我们很多时候在打磨内容，在产出质量相当的情况，缩短了初稿和多稿的时间（以及加上接近穷尽的逻辑），整体质量的上限也将无限高。

3. 好

大模型在（相对）静态的知识库深度训练和实时的信息搜索层的质量参差不齐。

我非常建议大家去看大模型给到你的信息源，这个信息源是否真实可信，是否高质可用，这部分就非常需要人的专业能力了。

在这个层面，很容易横向拉开差距，马太效应越来越明显。

有的大模型变得越来越水，有的变得越来越干。如果你有持续性频繁性做横向对比，相信你也会跟我有一样的答案。

4. 省

这里的省主要是省成本和省内耗，前者是钱的问题，后者是心力的问题。

我用大模型测了很多工作场景，对比过往的人海战术，真的又好又快。我们可以更轻松更快去完成一系列的事情。

我最核心的逻辑在于，过往基于人海的工作模式我用大模型去试一遍，然后找到相匹配的场景。

在营收难以开源的背景下，你省下的每一分钱、每一分内耗、每一分心力都无比珍贵。

2. 超级信息处理

有了信息还要处理，不然信息永远停留在初级阶段。

人需要面对两大现实：知识有限和脑力有限。

我们很容易被自己的经验局限，以及在过程中大量消耗脑力。当你的脑子深度思考久了，你就容易陷入宕机状态。

超级信息处理的超级在于“准广深新”，它可以把信息变成有效的知识。

1. 准

准是精准解析和定向理解，只要大模型足够聪明，就更能理解你的意图。

它能理解你通过自然语言表达的显性及隐性需求，即使表达不够规范或完整。

就像人一样，有时候你跟朋友聊天，哪怕不小心打了错别字，对方也会根据相关语境和字词段落理解你的意思，无需你进一步解释。

2. 广

人往往受限于经验、偏见或时间精力。

这里的广是指信息处理的视野广度、多维度思考能力和跨角色认知重构能力。

我们很容易陷入“一叶障目”的境地，所以需要从更广维度更全面去看整件事情。

3. 深

深是深度挖掘和洞察本质。

超越表面信息，进行更深一层的分析、推理和总结。找到信息背后本身的模式、规律、关联和本质。

人在面对海量信息、各个行业、各个领域时，很难像大模型一样做到更全面、更深度挖掘和更强深层关联。

我们都说系统，大模型就像一个更全面的大系统，我们是更强大的小系统。

我们应该让前者服务后者，让过程服务目的，让工具服务人。

4. 新

创新的本质，就是旧元素的新组合。新组合是意料之外，旧元素是情理之中。

大模型涵盖足够多的旧元素，如果人给到新组合的方向，那么大模型就可以不断排列组合穷尽，以找到更加优化的方案。

大模型背后创新的原理在于，在已有信息和知识的基础上，通过创新的方式进行重组、关联、对比和演绎，从而通过新联系来找到新视角，最终发现新思路。

因为大模型有足够庞大的数据库，以及足够强大的算力。只要你给到框架，给到判断的标准，给到手搓的逻辑，那么大模型的上限就可以无限高。

3.  超级内容生成

大语言模型目前的发展，相对文生图和文生视频更加成熟。只要引导得当，目前的效果业已不错，但潜力还有足够空间。

当然，这里有两大前提，一是拿好内容还是差内容来深度训练，二是搜索调动的是好内容还是差内容，三是在整个过程中是不是一个聪明的脑子。

超级内容生成有三大超级：超级理解、超级分析、超级产出。

1. 超级理解

所谓的超级理解主要分为两大层面，一是人的精确引导，二是大模型的理解程度。

两者缺一不可，编码有策略，解码有同频，这才是丝滑交互和双向奔赴。

交互，理解是前提。超级理解不仅是看懂你的文字，还要理解你背后的意图。这就是懂你的言中表达，也懂你的言外之意。

2. 超级分析

这里的超级分析说明大模型有高度智能化的信息处理和推理能力，已经被打上这样的类人化标签。

基于大规模训练数据和强大算力支持下，大模型可以做到三大核心：

一是语义理解和抽象提取，不仅是看了，更是理解了内化了。

二是跨领域融合的能力，大模型不仅懂得多，更是可以在不同领域之间建立联系，理清存在的相关关系。

三是逻辑推理和判断意识，大模型背后可以做到识别隐含关系、做假设验证、做正误优劣分析、做合理性判断权衡。

3. 超级产出

为了更好理解“超级产出”的逻辑，我们可以先盘一下传统完全基于人去协作的工作模式。

我们需要知道标准，知道思路，然后基于此下brief，接着大家做信息收集、整理、分析，然后得出结论。

而在这个过程中，出现大量的沟通成本、理解偏差和时间消耗。

当有了大模型之后，人只需要做两大关键战略，一是梳理思路，二是设定标准，其他的大部分工作都可交给大模型。

最终，内容生成的时间缩短了，过程中的内耗消失了，价值感也提升了。

总结：

超级信息收集，做的是感知和获取世界。超级信息处理，是理解和认知世界。超级内容生成，是基于理解与世界互动并创造价值。

大模型未来的发展趋势，一定是从单向的工具逻辑进化成“认知合作者”。

它的能力绝不仅仅是对话，而是从“理解→研究→产出”的完整协作闭环。