对龙虾投研的一些看法本周我们团队和产业组织了多场公开交流并在

本周通过多场公开交流和龙虾部署路演，对龙虾在二级投研领域的实践情况进行了初步摸底。以下是核心观点：

1. 龙虾投研的ROI现状

   • OpenClaw对95%从业者无ROI，ChatGPT 5.4对大部分任务已具备PMF（产品市场匹配）。
   • 当前龙虾热潮多为贩卖焦虑，风评反噬可预见，但从业者仍需接触AI工具（尤其是Claude Code）。
   • 未来差距将体现在5%的深度定制高价值任务上，需通过实践排除法识别。

2. 高价值任务的特征与价值标尺

   • 这类任务具备深度定制工作流、不可复制数据壁垒、高迭代收益，与AI应用公司价值标尺一致。
   • 依赖个人能力（如J人更强的计划性与现成工作流）而非AI工具本身。

3. 避免低价值信息获取

   • 从他人分享中获取的AI投研案例价值低，因高价值任务难以言传且与个人研究能力关联更大。
   • 部署分析师的分享具有误导性，无法提供正确打开方式或判断龙虾效用。

4. AI投研的终极目标

   • 核心是加速人脑迭代而非简单提效，应让AI辅助大脑成长。
   • Anthropic报告显示：金融分析师位列AI冲击高风险职业前茅，加速自我迭代（摆脱信息处理循环）是关键。
   • AI对就业影响尚未到来，但未来冲击可能剧烈。