<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>价值密度 on AioGeoLab | AI 实验室</title><link>https://aiogeolab.com/tags/%E4%BB%B7%E5%80%BC%E5%AF%86%E5%BA%A6/</link><description>Recent content in 价值密度 on AioGeoLab | AI 实验室</description><generator>Hugo -- 0.151.0</generator><language>zh</language><copyright>2026 TardiAI</copyright><lastBuildDate>Thu, 16 Jul 2026 05:16:40 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://aiogeolab.com/tags/%E4%BB%B7%E5%80%BC%E5%AF%86%E5%BA%A6/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>为什么越容易做的AI项目，往往越不值得做？丨FDE重新理解机会成本</title><link>https://aiogeolab.com/posts/tgje-181-value-density-over-success-rate/</link><pubDate>Thu, 16 Jul 2026 00:00:00 +0800</pubDate><guid>https://aiogeolab.com/posts/tgje-181-value-density-over-success-rate/</guid><description>MIT关于生成式AI的最新调研显示，95%的企业AI试点项目对财务结果没有产生可衡量的影响——但多数项目其实都顺利上线了，问题不出在技术。本文从机会成本的角度重新理解AI项目选择：容易做的项目消耗的建设资源，不比失败项目更少，真正该被追问的，是这份资源本可以投向哪里。</description></item></channel></rss>