请立刻开始用语音输入：从“我很抵制”到“这是关键变量”

我以前是抵制语音输入的。

原因很简单：它太像“没过脑子的流水账”。

敲键盘的时候，你会天然地停顿、删改、组织结构；而对着麦克风输出，很容易变成一串未经压缩的原始想法——混乱、跳跃、没逻辑。更早期的模型也接不住这种“毛坯输入”，你说一堆，它回一堆，观点也不够稳。

但从 O3 之后，我对语音输入的态度完全变了：

语音输入不再是“偷懒”，而是提升思维吞吐率的关键工具。

语音输入的核心优势：它的流速 ≈ 你的思维速度

键盘输入有个天然瓶颈：手速。

你脑子里已经跑到“第二段结论”了，你的手还在敲“第一段铺垫”。

语音输入不一样。它的速度很接近思维流速。

你想法刚出来，就能顺势丢出去——这意味着你可以把更多“尚未成形但很有价值的洞见”先保存下来，再慢慢加工。

以前我担心：这样输入太粗糙。

现在我反而觉得：粗糙没关系，关键是先把高价值的“原矿”采出来。

模型负责把它精炼成结构，你负责提供含金量。

我最近甚至接了个语音输入相关的商单（钱不多，但产品化挺对）

我发现一个很现实的点：

Whisper 这种开源模型，能力已经“够用到离谱”。

尤其是我的场景：

中英混输（经常一句中文夹英文名词）
偶尔夹一点日语
更在意“稳定好用”和“随手就能叫出来”，而不是论文指标

Whisper（尤其是 Whisper Large V3 Turbo (Q8) 这种形态）基本能把我需求覆盖掉。

那为什么还需要“产品”？

因为“模型”是一块发动机，“产品化”是把发动机装进车里，让你真的能每天开。

模型能跑 ≠ 你会用：产品化真正值钱的是这几件事

你当然可以自己糊一个：

脚本、快捷键、录音、转写、粘贴……能用就行。

但一个好用的语音输入产品，真正的价值在于：

跨平台的稳定界面（Mac / Windows / Linux）
快捷键随叫随到（像打开手电筒一样打开输入）
本地模型/额外模型的调度（你不用操心怎么跑得快）
把“能用”做到“顺手”（这就是产品和玩具的区别）

我自己在手机或 ChatGPT 客户端里用语音输入（在线 Whisper）也很好用，但它有硬伤：

看网络质量（尤其是梯子/VPN）
看响应时间（经常要等几秒）
在你最想“连续输出”的时候，它那几秒延迟会打断节奏

本地语音输入：隐私、稳定、低延迟，但也有代价

本地跑的好处太明显了：

不联网：隐私直接拉满
延迟更低：体验更像“键盘输入的替代”而不是“语音识别服务”
不吃网络波动：你在地铁/弱网/开会间隙都能稳定用

代价也存在：

吃本地资源（内存/CPU/GPU，取决于你怎么部署）
需要优化到“够快、够省”，否则它会变成新的负担
模型选择受限：对我来说，其他模型中英混输不够稳，所以基本锁死 Whisper Large V3 Turbo (Q8)

但总体结论是：

对于“高频输入”的人，本地语音输入一旦顺手，性价比爆炸。

我真正想要的下一代语音输入：它得有“记忆”

我现在用的方案“够用”，但我脑子里已经开始畅想终极形态了。

因为语音输入最烦的一类问题，不是识别错一个字，而是识别错“你专属的词”：

比如：

“姥爷”这种词（很多模型会误成“老爷”）
人名、产品名、你的常用术语
你自己的口头禅、你常提的项目/地名/缩写

所以我理想的产品应该是：

1）它在本地学习我的“专属词典”

它不需要联网，不需要把数据上传。

它只要在本地做两件事就够了：

词频分析：我常说什么？
纠错反馈：我每次改了哪里？我是在纠正哪个词？

你注意，这里有个关键闭环：

语音输入 → 你手动编辑 → 产品记录你编辑的位置与替换内容 → 下次优先纠正/提示

这才叫“记忆”。不是聊天机器人那种记忆，是输入法意义上的记忆。

2）它像一个轻量 RAG：能检索、能二次确认

当它发现某个词存在歧义（姥爷/老爷），它可以在你说完后做一个很轻的确认：

“你刚才说的是：姥爷（外祖父）对吗？”
或者直接按你的历史习惯默认选择

这会让语音输入真正从“识别”进化为“懂你”。

3）它还能顺便当我的发音教练

我已经体验到一个很有趣的副作用：

Whisper 这种东西，真的能帮你纠正发音。

比如你英文里某个词总读歪，系统老识别成另一个词——你就会被迫去调整口型/重音。

这是一种“被动训练”，但长期非常有效。

免费的终极形态很难有市场，但买断制可能行

现实一点说：

如果一个语音输入产品把“本地模型 + 记忆 + 纠错闭环 + 跨平台体验”做得很好，它会非常值钱。

但它也很容易被大厂复制：

尤其是当大厂开始把本地模型能力铺到系统层（甚至直接做成 OS 级输入法）。

所以我更倾向的商业模式是：

买断制（一次买断，长期用）
可选增值：整合各家 API（OpenAI / Google / Anthropic…）
- 让用户用更低的价格获得“可切换”的能力
- 你赚的是“调度与体验”，而不是“训练一个模型”

结尾：为什么我现在敢说“请立刻使用语音输入”

因为我终于确认了一件事：

语音输入不是用来“替代键盘”的。
它是用来“捕捉你思维里那些来不及打出来的东西”的。

在模型能力足够强之后，你不需要把输入打磨得像文章。

你只需要把“有价值的原矿”吐出来。

剩下的——结构、逻辑、提纲、润色——交给模型。

从今天开始，把语音输入当成你的“思维高速入口”。

你会发现自己产出的不是更多废话，而是更多可被加工的洞见。

BTW：该篇也是使用语音输入后修改后完成