17岁孩子开发AI应用，4个月入百万，人人都是AI产品经理的时代快来了

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随着AI时代的到来叠加经济下行，越来越多的独立开发者梦想着实现年入百万的壮举。

近日，这种小概率事件正在发生。

17岁高中生做了个AI APP，短短四个月销售额达100 万美元。

小伙儿Zach Yadegari（下面暂称小扎克）在X上炫战绩，引来大量网友围观。

小扎克发文表示，Cal AI 的收入超过了百万美元，而达成这一成绩的那一天，刚好是他最后一年高中的开学第一天。他发出了“这是命中注定的吗？”的感慨…

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这个 App 达成这一成绩，也就运营了 4 个月不到。这个产品从开发到运营，加上小扎克自己，其实总共就 3 个人， 2 名青少年和1 名大学刚毕业。

这个APP长啥样？为何能这么赚钱？背后团队又有何来头？

Cal AI：一款食物卡路里跟踪器

他们做的这款APP叫做 Cal AI。

由 AI 驱动，只需拍照或扫描条形码，Cal AI 就能“啪”的一下分析出食物的营养成分，计算其卡路里。

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开始使用Cal AI时，用户可以回答一系列问题，来评估生活方式和健身目标。然后，Cal AI就会根据回答生成个性化计划。

用户可以设定目标跟踪，在每周/月/年监控进度，Cal AI可以总结用户成就和需要改进的地方。

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Cal AI的实现方式听起来也并不复杂。

当用户使用Cal AI拍照时，手机上的深度传感器会计算出食物的体积等信息，然后用经过食物图像数据训练的AI模型会将餐食分解成不同的部分，并计算比例。最后，多模态AI模型会综合所有信息，计算出餐食中的卡路里、蛋白质、碳水化合物、脂肪等含量。

准确度方面，Cal AI号称图像扫描功能准确度达90%。

不过如果扫描的食物含有隐藏成分，比如冰沙或汤，准确度可能会差一些。另外，外观相似的原料也可能会被错误分类，导致卡路里计数和其它营养信息出错。

好就好在，Cal AI有个描述功能，用户可以随时点击“修正结果”，描述错误之处，也能手动编辑数据调整差异。

总的来说，这款食物卡路里跟踪器就是为那些有不同健身目标的用户而生的，无论是增重、减重还是保持体重，它简化了监控饮食摄入的过程。

3个人，300万美元ARR

Cal AI这款APP在4月份推出。其实早在两个月前，Cal AI就小火了一把，得到了不少人的注意。

当时小扎克还转发了别人称赞他的的帖子装了一把：

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除了做Cal AI，小扎克推特主页还介绍自己“卖掉了拥有500万用户的游戏网站”。

他从7岁就开始编程了。

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和小扎克一起做Cal AI的还有Henry Langmack。

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同样只有17岁， 爱好游戏、制作编程语言，自称9岁起就开始开发项目。

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相比这两位，另一位同伴名气稍大一些——Blake Anderson，也就是在 Cal AI 负责增长的第三人。

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Blake 靠着 ChatGPT，在 Cal AI 之前已经做了 2 款百万美元 ARR 的 App。

Plug AI，一款AI约会助手。把约会App上和真人的聊天记录截图发过去，AI就能指导你，如何不把天聊死。
Umax，一款外观优化APP，用户通过扫描脸部可以拿到分析结果和建议。他与造型达人Sam Zia合作，Umax一上线发布视频就得到了数十万观看。

他的成功原因

小扎克开麦表示也不是一蹴而就，在Cal AI之前已经做过5个APP。

他有两条核心的经验总结：

首先，找到一个真实的问题去解决。

其次，在社媒上不用依赖于大 KOL，也有获得病毒式传播的可能性。

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总结来说，发现趋势，打造单一功能的产品，再利用社媒推爆，实现盈利。

在大模型时代，我们如何有效的去学习/入门AI产品经理？

现如今产品经理岗位需求越来越大，但是相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI产品经理薪资平均值约27336元，而且，在一线城市北京，产品经理的均薪接近30K，在新一线城市、二线城市的薪资也很可观。

从产品经理这个岗位来说，无论是从薪资水平、发展空间还是需求量上看，依旧是个不错的岗位。

可能大家都想入门/转行AI产品经理，其中包括0经验的小白。都想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

一、AGI大模型系统学习路线

很多人学习大模型的时候没有方向，东学一点西学一点，像只无头苍蝇乱撞，下面是我整理好的一套完整的学习路线，希望能够帮助到你们学习AI大模型。

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第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。