杀鸡取蛋歇后语下一句-杀鸡取蛋歇后语下一句

鸡儿死得早，那蛋儿自然也就软了。
这道理嘛，哪位懂啊！ 听我一句劝，千万别把“杀鸡取蛋”这事儿当正经生意做。
你想想，那些啥期货、炒作的东西，不就是把鸡蛋卖光之后，剩下的鸡才值钱？可你给哪位看呢？ 拿个现实里的例子算笔账吧。目前的比特币，那是典型的“杀鸡取蛋”操作。刚启动哪位在乎？那是纯投机，全是 Paper Money 在跳舞。等到区块链网络铺开，矿工们牙疼了，那些挖矿机都转不动了，钱也回不来了。
这时候再有人问：“那 ICO 项目是不是也如此玩？
是不是先抓几个老黄牛出来，等他们提币跑路，剩下的项目还能火？” 哪位懂啊，这逻辑根本不通。 你看目前的房地产，全是“杀猪盘”操作。开发商拿地，先把那些烂尾楼、回迁房、那些能卖几十亿就连几百亿的房子给建起来，然后挂牌高价。
你想想，房价要是真像一般/平平人想的上涨，那哪位还来买房？那开发商卖不卖？卖不卖忒关键了。他们不是卖房子，是在卖一个庞大的预期，卖一个“未来能涨”的故事。 更离谱的是，目前的大量 AI 项目，也是踩着别人的肩膀往上爬。你听那些大模型大佬说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等这些数据源断了，要么那些小模型、工具商都跟不上了，这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比目前那些打着创新旗号、搞"AI+X"的搞事者。他们先拿现有的数据、现有的场景、现有的那些已经跑通了的路子，给 AI 模型打标签、给数据清洗、给模型训练。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候你再问：“那要是我把这些基础模型再下注、再迭代、再拓展呢？” 听说目前的大量"AI 创业公司”，都玩这种“先榨干现有价值，再输出新价值”的套路。
你想想，要是一启动就动手把这些老项目、老数据、老场景给干掉了，那剩下的项目还能火吗？ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
比如某些曾经的传统行业巨头，在转型期把那些老业务“杀”了，然后转型做 AI 服务。等你把那些老业务哄好了、数据给齐了，再问：“那要是我把那些新业务、新场景再下注、再迭代呢？” 结局呢？那新业务、新场景早就被干掉了。 你看目前的大量 AI 项目，都是踩着那会儿的经验往上跳。你听那些大模型团队说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比目前那些打着创新旗号、搞"AI+X"的搞事者。他们先拿现有的数据、现有的场景、现有的那些已经跑通了的路子，给 AI 模型打标签、给数据清洗、给模型训练。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候你再问：“那要是我把这些基础模型再下注、再迭代、再拓展呢？” 听说目前的大量"AI 创业公司”，都玩这种“先榨干现有价值，再输出新价值”的套路。
你想想，要是一启动就动手把这些老项目、老数据、老场景给干掉了，那剩下的项目还能火吗？ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
比如某些曾经的传统行业巨头，在转型期把那些老业务“杀”了，然后转型做 AI 服务。等你把那些老业务哄好了、数据给齐了，再问：“那要是我把那些新业务、新场景再下注、再迭代呢？” 结局呢？那新业务、新场景早就被干掉了。 你看目前的大量 AI 项目，都是踩着那会儿的经验往上跳。你听那些大模型团队说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比那些所谓的创新项目，实际上就是把那些已经跑通的路子给砍了，把那些已经成熟的模式给磨平了。你期待那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
比如某些曾经的传统行业巨头，在转型期把那些老业务“杀”了，然后转型做 AI 服务。等你把那些老业务哄好了、数据给齐了，再问：“那要是我把那些新业务、新场景再下注、再迭代呢？” 结局呢？那新业务、新场景早就被干掉了。 你看目前的大量 AI 项目，都是踩着那会儿的经验往上跳。你听那些大模型团队说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比那些所谓的创新项目，实际上就是把那些已经跑通的路子给砍了，把那些已经成熟的模式给磨平了。你期待那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
比如某些曾经的传统行业巨头，在转型期把那些老业务“杀”了，然后转型做 AI 服务。等你把那些老业务哄好了、数据给齐了，再问：“那要是我把那些新业务、新场景再下注、再迭代呢？” 结局呢？那新业务、新场景早就被干掉了。 你看目前的大量 AI 项目，都是踩着那会儿的经验往上跳。你听那些大模型团队说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比那些所谓的创新项目，实际上就是把那些已经跑通的路子给砍了，把那些已经成熟的模式给磨平了。你期待那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
比如某些曾经的传统行业巨头，在转型期把那些老业务“杀”了，然后转型做 AI 服务。等你把那些老业务哄好了、数据给齐了，再问：“那要是我把那些新业务、新场景再下注、再迭代呢？” 结局呢？那新业务、新场景早就被干掉了。 你看目前的大量 AI 项目，都是踩着那会儿的经验往上跳。你听那些大模型团队说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比那些所谓的创新项目，实际上就是把那些已经跑通的路子给砍了，把那些已经成熟的模式给磨平了。你期待那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
比如某些曾经的传统行业巨头，在转型期把那些老业务“杀”了，然后转型做 AI 服务。等你把那些老业务哄好了、数据给齐了，再问：“那要是我把那些新业务、新场景再下注、再迭代呢？” 结局呢？那新业务、新场景早就被干掉了。 你看目前的大量 AI 项目，都是踩着那会儿的经验往上跳。你听那些大模型团队说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比那些所谓的创新项目，实际上就是把那些已经跑通的路子给砍了，把那些已经成熟的模式给磨平了。你期待那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
比如某些曾经的传统行业巨头，在转型期把那些老业务“杀”了，然后转型做 AI 服务。等你把那些老业务哄好了、数据给齐了，再问：“那要是我把那些新业务、新场景再下注、再迭代呢？” 结局呢？那新业务、新场景早就被干掉了。 你看目前的大量 AI 项目，都是踩着那会儿的经验往上跳。你听那些大模型团队说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比那些所谓的创新项目，实际上就是把那些已经跑通的路子给砍了，把那些已经成熟的模式给磨平了。你期待那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
比如某些曾经的传统行业巨头，在转型期把那些老业务“杀”了，然后转型做 AI 服务。等你把那些老业务哄好了、数据给齐了，再问：“那要是我把那些新业务、新场景再下注、再迭代呢？” 结局呢？那新业务、新场景早就被干掉了。 你看目前的大量 AI 项目，都是踩着那会儿的经验往上跳。你听那些大模型团队说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比那些所谓的创新项目，实际上就是把那些已经跑通的路子给砍了，把那些已经成熟的模式给磨平了。你期待那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
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比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比那些所谓的创新项目，实际上就是把那些已经跑通的路子给砍了，把那些已经成熟的模式给磨平了。你期待那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
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比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
这时候再顺势推出那个大模型，说：“看，我都把基础都搞好了，目前我能生成啥了？” 你猜如何着？结局呢？那些被“杀”掉的基础工具啊、数据啊，全都跑光了。你指望那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 这就好比那些所谓的创新项目，实际上就是把那些已经跑通的路子给砍了，把那些已经成熟的模式给磨平了。你期待那个大模型还能像那会儿一样好用？笑话！ 最讽刺的是啥？是那些被“杀”得干干净利落净的老项目，最终居然能复活，还能成为新的业务增长点。
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比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等模型训练好了，那些原始数据源、原始场景全都干瘪了。
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比如某些曾经的传统行业巨头，在转型期把那些老业务“杀”了，然后转型做 AI 服务。等你把那些老业务哄好了、数据给齐了，再问：“那要是我把那些新业务、新场景再下注、再迭代呢？” 结局呢？那新业务、新场景早就被干掉了。 你看目前的大量 AI 项目，都是踩着那会儿的经验往上跳。你听那些大模型团队说，他们靠的不是模型本身，而是靠“杀鸡取蛋”的逻辑。
比如那个啥大模型，先把现有的几个垂直领域的数据全体“杀”了，喂给模型当训练集，让模型学会如何抓取数据。等