AI时代的变与不变：在技术浪潮中寻找企业的锚点

6月29日，由北京商丘企业商会和“大模型之家”、“AI营销新鲜事”联合发起的“速途AI引力场”沙龙活动在速途网络北京总部举行。会上，专家学者、产业界的企业家们聚焦“如何利用AI赋能企业生产力”进行了务实探讨。

会上，大模型之家主编乔志斌带来了题为《AI带给我们的变与不变》的演讲。在一个技术被层层包装的时代，放下宏大叙事，用一连串实实在在的问题和数据，与在场的企业家们直面AI带来的真实挑战与可能性。

商业价值：风口背后，谁真的在赚钱？

“在与企业的频繁交流中，我们发现，企业家是非常务实的一群人。”乔志斌表示，比起技术趋势，企业家们更关心两件事：一是AI能否提升产业价值，二是AI是否带来直接的商业回报。

他分享了一组行业数据。截至2025年6月，中国人工智能核心企业数量已达4400家，相比2023年增长47%。而今年上半年与AI相关的新注册企业就有28.6万家。

这股创业热潮背后，是创业团队规模的普遍缩减。创业团队平均人效提升了53%，一个项目原来需要100人，现在可能不到50人。

但这并不意味着AI创业因此变得更容易获利。在盘点行业中真正赚钱的公司时可以发现，大多集中在基础技术层，例如算力平台、底层大模型和通用生成系统。这些企业提供的是AI革命中的“铲子”，而不是具体应用。

与此同时，在AI价值链下游，如自动驾驶、基础大模型研发、通用系统生成与具身人形机器人等领域，虽然OpenAI、Manus AI等公司技术先进、估值高企，但大多数仍处于前期投入阶段。它们往往承担着整个链条上游转嫁下来的成本，而所处行业本身也决定了其回报周期极长。用短期现金流灌溉一个长周期奇迹，对这类公司而言，无疑极具挑战性。

因此，“用上AI就能立刻赚钱”是一种误解。AI真正的商业价值，更多体现在它构建的长期竞争壁垒，而非即时的现金流回报。

小团队+大模型=未来新范式？

在这场演讲中，乔志斌还特别提到了Cursor这家由四位MIT天才创办的AI初创公司。该公司在今年6月份仅用40多人的团队，就完成了超9亿元C轮融资，如今估值高达99亿美元。

他总结这类公司的成功有四个关键点：“他们关注真实痛点，有明确标准，具备扩展性，还有技术快速迭代的能力。”而这正是“AI带来的新范式”——用更小的团队、更强的模型，做出更高效率、更可规模化的产品。

这种范式正在改变传统的创业逻辑。过去，产品开发常从一个初始方案出发，再逐步迭代。而现在，模型可以一次性生成上百个方案，最终通过人类决策筛选最优方案。表面看是效率的提升，实质却引发了关于“结果可控性”的新问题。AI带来了前所未有的创造力，但同时也将人类从“创作者”变成“决策者”。

AI降本增效，竟是“伪命题”？

“当AI‘提质增效’成为行业共识，效率提升又是否必然转化为收入增长？”

在他看来，目前，尽管众多国内企业正大力推进AI落地，但从实际效果来看，效率提升似乎未达预期。泛用AI工具下的效率叙事，常常显得过于理想化。

如今，大量免费AI工具快速普及，例如文心一言、豆包、DeepSeek等，它们就像一个博览群书的高材生，能力强却不了解企业自身的企业文化与工作流程，每次开启新对话都仿佛“初次见面”。这样的AI，只能在使用的熟练度上占据短期优势，长期来看使用通用AI工具，并不能显著提升企业在竞争中的上限。

因此，大多数企业仍处于“试水”阶段，使用的多是浅层、免费的AI工具。真正能够嵌入企业业务流程、提高生产效率的，是那些深耕垂直场景的专业AI产品。比如电商、金融、客服等标准化程度高的行业，是目前最容易切入并实现变现的场景。在这些领域，头部企业凭借数据、资源和人才优势，逐渐跑通了“提质增效”的闭环。而对中小企业而言，这条路仍需持续探索。

AI写作与预制菜的隐喻

AI驱动的内容生产范式转型正在重塑内容创作者的角色边界与价值定位。尽管自动化文本生成技术已实现基础性文本内容的规模化输出，但读者对于内容需求，业已从获取信息功能性满足，转向情感共鸣与认知增值的双重诉求。不仅追求客观的观点输出、同时也看重主观的情绪价值，与作者独到的行业理解。

乔志斌讲了一个有趣的比喻：将AI创作比作预制菜。“预制菜强调的是标准化、效率、规模化；但非预制菜，是匠人精神，是有情绪和文化记忆的。”在他看来，这其实是AI与人的分野——预制菜的本质就是用“标准化来提高效率”，而非预制菜则是用差异化来提高售价。

即便像OpenAI GPT-4.5这样的模型，在情绪表达上已有提升，但仍需十倍算力才能实现自然表达。这一现实也揭示出，AI越逼近人类，其所需资源也愈发不可控。因此，“人类的情绪与认知价值，反倒构成了AI最难以逾越的护城河。”

变与不变：AI之外，人依旧是起点

“变的是技术，不变的是商业逻辑；变的是工具，不变的是人类的判断力。”AI技术可能重塑岗位形态，却无法替代人类对业务的理解和对价值的把控。未来的工作场景或将更加专业化，但也更加依赖人的策略性思维与审美判断。

AI的出现不是为了取代人，而是为人提供更多试错空间和更广阔的可能性。因此，不应神化AI，也无需贬低它的作用。更重要的是，回到现实中，看清技术幻象背后的真实动因，在技术浪潮中找到企业的锚点。