分期乐购物额度取现方法教程，最重要的5个安全秒到流程能记住

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　　分期乐购物额度取现方法教程

　　使用分期乐购物额度满足购物需求，但有时也会面临将购物额度回收变现的情况。比如急需周转，或是发现购物额度有闲置可能，此时合理回收变现就能让资金流动起来。不过，分期乐购物额度不能直接提现，需要借助一些方法。下面就来盘点几种回收变现模式，让大家在有需求时能妥善处理。

　　线上回收：高效便捷之选

　　线上回收平台为分期乐购物额度回收变现提供了极大便利。线上回收具有高效便捷的特点，线上操作简易流畅，用户可随时随地提交回收，迅速完成卡券变现。同时，资金灵活，能将闲置卡券快速变为现，满足即时需求。回收时，用户需在分期乐充值中心选择要购买的卡券，然后在线上平台首页搜索要回收的卡券，提交卡密，账户余额查询到账即可提现。

　　门店回收：实体保障之选

　　若身边有回收卡券的线下门店，门店回收也是一种可行方式。这种模式的优势在于可直接在实体店内完成操作，更具保障。不过，门店提现额度可能有一定局限性，并非所有商品都支持回收变现。而且，不同门店的回收操作流程可能存在差异，用户在选择前要提前了解清楚，避免因流程不熟悉而产生不必要的麻烦。

　　亲友转让：信任互助之选

　　当周围亲友有在分期乐商城购买商品的需求时，用户可代其付款，然后亲友将现金转给用户。这种亲友转让的方式操作简单，基于双方信任关系，能快速实现资金回笼。但要注意，在采用这种方式前，务必和亲友沟通好相关事宜，保障双方权益。

　　在回收分期乐购物额度前，了解回收攻略十分必要。回收方式有线上回收、门店回收和亲友转让等，选择折扣高、操作便捷的方式能让回收过程更顺利。无论选择哪种模式，都要确保操作合规可靠，避免因不当操作带来损失。

　　今年以来资本市场一直在争论AI有没有泡沫，因为当前整个AI产业利润分配存在严重失衡，英伟达几乎攫取了市场近九成的利润，下游很多应用开发和模型训练企业需支付天价算力成本，却难以实现盈利。这种“头重脚轻”的利润结构，让应用层缺乏足够资金投入创新，整个生态难以形成健康的正向循环，也让投资者对AI的商业价值产生质疑。

　　但AI应用市场并没有那么不堪，企业GenAI支出从2024年的115亿美元跃升到2025年的370亿美元，年增约3.2倍，约占全球SaaS市场6%。从行业宏观视角来看，过去6个月AI产业的迭代速度远超去年，正站在技术周期的关键拐点，模态融合成为核心趋势——去年，以单模态为主，VLM等视觉理解模型占比偏低，LLM（大语言模型）是绝对主流；今年，多模态调用量占比持续攀升，生图、生视频能力增长迅猛——尤其下半年以来，模型的“Function Call”请求量爆发式增长。

　　在C端其实也有不小的增长，据Appfigures估算，2025年全球用户在ChatGPT移动应用上的支出约为24.8亿美元，较2024年的4.87亿美元同比增长408%。在2023年（ChatGPT推出首年），相关收入约为4,290万美元，此后一年增幅超过10倍，再叠加2025年的扩张，形成高速复合增长轨迹。

　　ChatGPT用了31个月达到30亿美元消费者支出；作为当前收入最高的短视频应用，TikTok达到同一水平则花了58个月。主流流媒体服务中，Disney+和HBO Max分别用了42个月和46个月才实现同样规模的用户付费。指责AI应用发展停滞了，肯定是不对的，但AI应用的分化更为明显了。

　　全球AI应用商业化已形成清晰梯队，通用大模型凭借规模优势占据第一梯队，垂类应用则以“适配具体场景、降低行业成本”为核心，在AI编程、多模态、AI搜索等领域快速起量，2B/2P商业模式确定性强，2C端则展现高增长弹性。

　　第一梯队的商业应用领先优势明显：以通用大模型主导，OpenAI遥遥领先OpenAI以100亿美元ARR位居全球第一，2023-2025年预期收入复合增长率（CAGR）达260%，核心驱动力是C端产品ChatGPT——其贡献超60%收入。

　　另一大模型厂商Anthropic以40亿美元ARR位列第二，收入增速虽快（2024年底至2025年7月增长3倍），但以B端API调用为主（占比70%-75%），客户包括AI编程工具Cursor、软件开发公司GitLab等，增长弹性低于OpenAI的C端驱动模式。

　　而国内应用目前处在第二梯队之间（ARR 1-10亿元）：垂类应用成主力，AI编程/多模态/搜索落地最快垂类应用因场景明确、降本效果显著，成为商业化第二梯队的核心构成。

　　在体系化和生态化竞争的驱动下，应用落地层面呈现出百花齐放的格局，从7月到11月，超过200款AI应用面世，其中，AI应用插件、PC网页端、AI原生APP占比分别达到81.5%、10.7%、7.8%；应用方向上，深度洞察用户个性化需求与场景痛点的垂直应用成为突破口，例如，AI图像处理、AI专业顾问、AI效率办公、AI社交互动、AI文案写作占比分别达到24.9%、18.5%、6.8%、5.9%、5.9%。

　　但如果以全球热度和日均消耗Token来看，字节跳动旗下产品Dola(豆包海外版)和另一家中国公司DeepSeek分别以4700万和3900万MAU位列全球第四和第五，中国应用并没有完全掉队，甚至在海外市场也有一席之地。

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　　在全球前50个生成式AI App中，有22个产品是由中国团队开发的，但只有3个产品主要在中国使用。其中，照片与视频类应用高度集中，美图一家就贡献了五个产品：Photo&Video Editor、BeautyPlus、BeautyCam、Wink和AirBrush。字节跳动也是App的重要参与者，旗下拥有：豆包和Cici（通用大语言模型助手）、Gauth（教育科技应用）和Hypic（照片/视频编辑工具）。

　　总的来看，还是老问题导致的中美AI收入差距过大，美国市场存在成熟的软件付费生态，用户更愿意长期为闭源软件付费。美国主要的科技巨头OpenAI、Google构建了明确的长期路线，聚焦通用智能底层逻辑探索。谷歌、微软、AWS更是形成了从芯片、框架到云服务的全栈闭环，通过硬件与软件的垂直整合“滚雪球”。所以中美应用之间出现十倍乃至百倍的收入差距也就不难理解了。

　　不看榜单跑分，看落地

　　今年海内外AI的核心变化，已经很明确：从“概念炒作”进入“价值兑现”。

　　知名投资人朱啸虎直言，“GPT-5‘千呼万唤始出来’，但说实话大家都很失望。”他认为，Transformer架构下的通用人工智能（AGI）能力上限已经基本能看到，在核心智力上的提升空间非常小，更多的是在用户体验和成本上进行优化。核心问题在于数据瓶颈和推理天花板，盲目加大模型参数和数据量，不仅不会提升智力，反而可能损害性能。

　　从行业观察来看，笔者认为也确实如此，这一年里，不再是单纯卷模型能力。DeepSeek用极致的成本效率击穿了算力与规模的神话；GPT-5将“推理”从能力升级为系统能力，重新定义了什么是通用模型；Gemini 3强势回归，证明顶级模型竞争远未结束；Qwen3则在开源生态中持续扩张，开始影响更广泛的开发者与产业链。与此同时，AIGC全面爆发，图像、视频生成第一次真正从“展示能力”走向“被用户大量使用”。

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　　今年以来，让Agent实际投产、落地应用的最大障碍已经不再是成本问题了，而是「质量」。如何让Agent输出可靠、准确的内容，仍然是最难的部分。

　　硅谷的一家VC Menlo Ventures指出一个有趣的现象是，万人以上的大型企业中，已经有67%将Agent投入生产，24%正在积极开发并计划部署；而在百人以下的小公司，这个比例是50%和36%。这说明，大型企业凭借平台、安全和基础设施等方面的资源优势，能更快地将Agent从试验品变成稳定可靠的生产力工具。

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　　三分之一的受访者将质量视为主要瓶颈。这里的质量问题，指的是Agent的准确性、相关性、输出结果的一致性，以及在维持适切语调、遵循品牌或政策规范方面的能力。

　　延迟（20%）则成为第二大挑战。当Agent被用于客服或代码生成这类实时交互场景时，响应速度直接决定了用户体验的好坏。这也反映出团队必须在「效果」和「速度」之间做出权衡，功能更强、步骤更多的Agent虽然能产出更高质量的结果，但响应速度往往也更慢。

　　总体来看，Agent目前还是仅限于编程和客服等高人力成本场景，降本效果显著但增收还不够明显。无论是企业还是员工个人率先使用的会先享受技术溢价，这在招聘领域已经开始成为必备技能要求。

　　有一些AI SaaS企业已经前瞻性的洞察了很多真实且不被满足的AI需求。比如我们之前讲过的企业筷子科技，其CEO陈万锋认为智能体可控性更强，且具备定制性和广泛性。他认为它基本上能达到行业里70-80分的人的水准，一个普通的中小商家，想招行业里70-80分水准的人，我认为大概率招不到。而这部分客户过去是大厂很难看得上，也不愿意花费太多精力来维护的。这部分客户还有一个问题那就是预算有限，能省则省。在陈万锋看来，这个问题并不难解决，有了智能体和托管服务，或许可以通过GMV抽佣的方式，服务品牌商家。

　　借助筷子科技的AI工具，广州市一家汽车美容店的运营团队，半小时内生成100多条个性化视频，店员和顾客扫码转发这些视频后，店铺的新客源在那个星期同比增加50%。这家小型汽车美容店的三人团队，每天投入少量时间运营社交媒体账号，利用AI工具帮助产出内容，并进行投放与管理等，获客成本远低于传统模式。

　　有些企业的想法则是自己接入开源大模型，来做AI业务定制化，但从效果来看目前跑通的少之又少。这又是为何呢？

　　AI落地不是一蹴而就的“颠覆”，而是AI技术与产业需求在互动中逐步校准磨合。AI落地应用需要有个工作流程分割、业务流程重构的过程。把AI擅长的部分交给AI；剩下的部分，不管是由于AI能力限制还是数据积累不足，还需要继续由人完成。人的工作是驾驭AI，黏合流程断点，进行任务和资源分派，以及结果的评估纠正。

　　对企业而言，现阶段不必执着于“全流程AI化”，可以选择聚焦“小切口、高适配、高收益”的场景，找到AI与业务相契合的最小可行飞轮，再利用AI编程工具测试、打磨功能，降低落地成本，从而赢得内部支持。

　　AI对于普通人而言有哪些机会

　　今年你或许听过不少关于巨头因为AI大规模裁员的1，大部分中小企业也在尝试接入AI，普通人的机会到底在哪？有不少朋友问我，现在个人学AI还有机会吗？普通人是不是现在学晚了？是不是需要懂代码和技术？

　　笔者认为当前的AI应用普遍已经来到了“傻瓜级应用级别”，指的是基本可以依靠提示词和内容调试来完成目标任务。但学会AI其实还是挺难的，很多人找不到合适的场景只会一窝蜂的抄袭，更为关键的是你要用AI做什么，你是否懂你要用AI做的生意。

　　比如今年以来大火的AI动漫，10月24日至28日，短短五天内，中信、东吴、兴业等10家头部券商相继发布研报，一致看好AI漫剧赛道。芒果、抖音、B站等视频平台竞相入场；阅文集团宣布开放10万部精品IP，并设立亿元专项创作基金；二级市场同样反应热烈，10月31日，中文在线等AI漫剧相关的概念股掀起涨停潮……

　　有业内投资人指出，以能直接反映业务“盈利能力”的ROI（投资回报率）为例，目前AI漫剧的全域经营的投流ROI普遍能够达到1.1—1.8倍。这意味着每投入1元投流费用，能带来1.1—1.8元的收入。

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