（關(guān)注公眾號設(shè)為標，獲取AI深度洞察）

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DeepSeek 火，組織慢；AI 熱，落地難。2025，大多數(shù)企業(yè)依舊站在選擇路口。

美國剛揮下關(guān)稅大棒，CPI連跌、PPI轉(zhuǎn)負，宏觀在冷。

但另一邊，AI 卻在升溫：

• DeepSeek、Qwen系列全面挑戰(zhàn)國際模型；

• AI ETF 飆漲，一線公司估值翻番；

• ChatGPT、Gemini、Claude 持續(xù)爆更。

這是個讓企業(yè)主糾結(jié)的時代：技術(shù)革命仿佛已來，但我該不該動？現(xiàn)在動會不會太早？

谷歌云 CEO Thomas Kurian 在昨天一場重磅訪談中給出了一個令人震撼的判斷：

“AI 落地難，不是模型不行，而是組織沒準備好。”

他不是科技博主，不是投資人，而是一位實打?qū)嵲?AI 基礎(chǔ)設(shè)施里拼出的全球第二。他講的是實話，也是所有企業(yè)今天最該聽的一課。

這篇文章，從他的判斷出發(fā)，結(jié)合中國當下節(jié)奏，幫你回答四個問題：

• AI 的增長是真實，還是營銷？

• 企業(yè)真正需要什么樣的 AI？

• 中國要靠什么突圍？

• 最終的競爭，是拼模型，還是拼組織？

2025年，不是你等技術(shù)落地，而是技術(shù)等你上場。

第一節(jié)：泡沫不是 AI，是認知

真正的泡沫，不是技術(shù)本身，而是認知滯后。

硅谷喜歡講故事，中國喜歡講落地。但無論中美，這一輪 AI 浪潮都沒逃開一個共同的問題：增長的背后，是技術(shù)的進步，還是泡沫的注水？

如果你只看新聞頭條，AI 的世界仿佛永遠是“下一秒就顛覆全行業(yè)”的狀態(tài)：

• GPT-5 要來了；

• Gemini 每周更新；

• DeepSeek 持續(xù)開源大模型；

• Meta 要放出 AGI 藍圖；

• OpenAI 再融一輪，估值千億美金。

但對多數(shù)企業(yè)家而言，真正重要的是一個更具體的問題：

AI 是不是值得我現(xiàn)在投入、大規(guī)模部署、承擔風險？

Thomas Kurian 給出了一個很明確的答案——是的，但要看你在哪個層次切入。

在他看來，AI 不再是“未來某天可能有用”的高風險投資品，而是一個正在重構(gòu)企業(yè) IT 和業(yè)務(wù)流程的“新型電力系統(tǒng)”。

他將客戶分成三類：

• 做模型訓練的企業(yè)：例如 Anthropic、福特、Midjourney，用 GCP 的 TPUs 做模擬、仿真和推理任務(wù)，直接和底層算力掛鉤；

• 使用模型 API 的企業(yè)：廣告、內(nèi)容、電商、視頻等行業(yè)，用 Gemini 或 Veo 做創(chuàng)意生成、代碼補全、推薦系統(tǒng)等；

• 使用打包代理的企業(yè)：客戶服務(wù)、車載助理、點餐系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)安全等領(lǐng)域，使用完整的 AI agent 工具鏈直接部署在場景中。

而最關(guān)鍵的轉(zhuǎn)變是：這些應(yīng)用已經(jīng)不是 PoC（概念驗證），而是核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)的組成部分。

在美國，已有大量企業(yè)在高頻交互、客戶服務(wù)、流程自動化等場景中，全面部署了 AI 工具。例如在客服系統(tǒng)中，AI 已經(jīng)可以承擔摘要、對話預(yù)測、知識調(diào)取等職責，處理量級動輒數(shù)百萬請求。

AI 不再是“生成一段內(nèi)容”的玩具，而是正在成為企業(yè)組織的“血管系統(tǒng)”：提升效率、降低人工成本、重構(gòu)流程結(jié)構(gòu)。

這不是未來，是現(xiàn)在。

與之形成對比的，是不斷升溫的“泡沫論”。

你能聽到越來越多聲音說：“AI 沒啥用”“產(chǎn)品體驗一般”“企業(yè)不會花這個錢”，甚至《紐約時報》發(fā)文稱：“AI is mid.”

但 Thomas Kurian 說得很清楚：

泡沫，往往出現(xiàn)在人們還沒理解技術(shù)真正用途的時候。

2010 年的云計算是不是泡沫？當時很多人覺得 AWS 就是個“遠程硬盤出租公司”；

2015 年的智能手機是不是泡沫？很多人說“除了刷微博也沒啥用”。

但最終你會看到，真正的大周期不會因為短期的懷疑就消失。

谷歌云用一個很簡單的數(shù)字反駁了泡沫論：每天有超過 200 萬開發(fā)者在使用他們的 AI 平臺，構(gòu)建自己的產(chǎn)品和服務(wù)。

如果這是一場泡沫，那也是一場有溫度、有現(xiàn)實場景、有現(xiàn)金流的“可落地泡沫”。

而真正值得中國企業(yè)擔心的，并不是 AI 是不是泡沫，而是：

我們是不是在“泡沫論”中錯過了現(xiàn)實的技術(shù)周期？

在美國企業(yè)已經(jīng)用 Gemini 寫代碼、用 Veo 剪視頻、用打包代理處理客戶服務(wù)的時候，我們還在糾結(jié)“用與不用”這類哲學問題，就如同 2007 年 iPhone 發(fā)布時，諾基亞還在優(yōu)化 Symbian 的內(nèi)存壓縮算法。

那是兩個時代的節(jié)奏。

接下來，企業(yè)真正需要的是一個判斷框架：

• 我該不該現(xiàn)在部署 AI？

• 我適合從哪里切入？

• 我有沒有選對合作平臺？

• 有沒有匹配的組織能力？

Thomas Kurian 說得很清楚：泡沫往往不是技術(shù)造出來的，而是我們對技術(shù)的理解還不夠深。

真正的泡沫，并非 AI 本身，而是認知滯后。

當大模型、智能代理、嵌入式 AI 工具正加速進入企業(yè)流程之時，等待和觀望才是最危險的操作。

接下來，我們要深入追問一個問題：企業(yè)真正需要的 AI 究竟是什么？

答：企業(yè)真正需要的，不是“全棧大模型”，而是“具象化、能落地的 AI 產(chǎn)品”。

第二節(jié)：谷歌密碼：生態(tài)勝于模型

自由，是客戶最看重的產(chǎn)品力；生態(tài)，是平臺最深的護城河。

當人們談?wù)摴雀柙频目焖僭鲩L時，最容易忽略的一個事實是：

它并不靠“賣模型”賺錢。

Thomas Kurian 在訪談中說得很明確：

“我們不推自家模型，我們提供選擇自由。”

這不是一句姿態(tài)性的發(fā)言，而是谷歌云過去五年增長的核心邏輯。

在 OpenAI 的 ChatGPT 橫空出世、Anthropic、Mistral、DeepSeek 各種明星模型不斷涌現(xiàn)的時代背景下，谷歌并沒有試圖讓客戶“全用 Gemini”，而是選擇開放平臺，把市場上最受歡迎的 200 多種模型引入其中。

甚至，他還提到一個細節(jié)：谷歌每個季度會追蹤開發(fā)者社區(qū)的模型排行榜，然后將最受歡迎的模型接入 GCP，滿足不斷變化的實際需求。

這是一種完全不同的產(chǎn)品思維——不是自我中心地構(gòu)建封閉系統(tǒng)，而是：

搭建舞臺，而不是自己上臺表演。

這種平臺式思維，帶來了兩個關(guān)鍵的增長飛輪：

• 信任感提升：企業(yè)不會擔心“被鎖定”“被綁架”，更愿意在一個開放系統(tǒng)中長期建設(shè)；

• 使用深度提升：客戶一旦使用某個模型 API，自然會遷入數(shù)據(jù)、調(diào)用數(shù)據(jù)庫、接入安全系統(tǒng)，平臺黏性迅速加深。

這種“從一個點打開整個平臺”的策略，才是谷歌云增長真正的杠桿。

對于中國企業(yè)而言，這套方法論極具啟發(fā)性。

目前，大部分國內(nèi) AI 廠商依然停留在“模型本位主義”的階段——強調(diào)參數(shù)量、推理速度、榜單成績，試圖以“模型即核心壁壘”的邏輯打市場。

但現(xiàn)實往往是：客戶根本不關(guān)心你用了多少層 Transformer，只關(guān)心三件事——能不能跑、能不能接、能不能落地。

對比谷歌的策略，我們會發(fā)現(xiàn)：真正贏得客戶的，不是你模型的浮點能力，而是你平臺的“整合力”與“承載力”。

正如一位企業(yè) CTO 曾感慨：

“我們選用云服務(wù)，不是因為誰跑得最快，而是因為誰最不拖我們的后腿。”

谷歌云之所以跑出來，是因為它給客戶極大的技術(shù)選擇自由，同時用完整的工具鏈、算力、數(shù)據(jù)庫、安全服務(wù)等，構(gòu)建起一整套“可遷移、可留存、可疊加”的平臺生態(tài)。

用系統(tǒng)承接客戶的不確定，用開放承接客戶的未來。

把目光拉回中國，你會發(fā)現(xiàn)這一邏輯恰好與正在興起的“低空經(jīng)濟”“機器人產(chǎn)業(yè)”形成對話。

2025年初，多個地方政府正在扶持低空經(jīng)濟試點：無人機配送、低空物流、空中巡檢、測繪等行業(yè)快速增長。

而機器人領(lǐng)域，廣東、江蘇、浙江等地也密集出臺政策，支持機器人操作系統(tǒng)、仿生機器人、協(xié)作機器人等新興業(yè)態(tài)。

這些聽上去像是“硬科技”的產(chǎn)業(yè)，其實本質(zhì)仍然是平臺之戰(zhàn)：誰能建立開放的軟硬件接口標準，誰能接住更多設(shè)備商、開發(fā)者、AI 服務(wù)商，誰就有能力構(gòu)建下一個“生態(tài)控制權(quán)”。

無論是深開鴻推出的機器人操作系統(tǒng) M-Robots OS ，還是之前美團、順豐在低空配送主打“平臺服務(wù)”而非單一機型，本質(zhì)都在復(fù)制谷歌云的增長方法論：

與其只做一個產(chǎn)品，不如做一套系統(tǒng)； 與其單點突破，不如平臺協(xié)同。

Thomas Kurian 的那句話，值得寫進每一個中國創(chuàng)始人、技術(shù)總監(jiān)、產(chǎn)品負責人的工作筆記里：

“我們不推自家模型，我們提供選擇自由。”

自由，是客戶最看重的產(chǎn)品力。

生態(tài)，是平臺最深的護城河。

理解這一點，我們就能看清未來 AI 的分野——不在于誰卷得最兇，而在于誰最值得客戶留下來。

真正的大模型機會，不是“更大”，而是“更能承接場景”。

真正的平臺機會，不是“更強”，而是“更能容納合作伙伴”。

真正的增長密碼，不是模型性能，而是平臺結(jié)構(gòu)。

而這，正是谷歌云實現(xiàn)年營收從10億到500億跨越的真正增長秘密。

ToB 是確定性，ToC 是情緒波動。

如果說上一輪消費互聯(lián)網(wǎng)的爆發(fā)是由“用戶增長”驅(qū)動的，那么這一輪 AI 的真正突破口，則更像是由“企業(yè)落地”撬動的。

Thomas Kurian 反復(fù)強調(diào)的一點是：

AI 現(xiàn)在真正的爆發(fā)點，不是在 C 端消費者手中，而是在 B 端企業(yè)場景里。

這個判斷，正好也回應(yīng)了國內(nèi)關(guān)于“AI 沒有殺手級應(yīng)用”的質(zhì)疑。

我們很容易被 ChatGPT 這樣的 C 端產(chǎn)品吸引——它有著5億周活，火遍朋友圈、刷爆抖音短視頻。但 Kurian 說得很清楚：真正的價值不在“試用熱潮”，而在“系統(tǒng)重構(gòu)”。

【案例1：】Verizon 是最典型的案例。

每天有上百萬通客服電話打入 Verizon 客服中心，過去這些依靠人工查詢資料、信息調(diào)取效率低、服務(wù)一致性差。谷歌云幫助他們部署了一個“個人搜索助理”系統(tǒng)，可以在通話實時進行時，自動調(diào)用用戶資料、服務(wù)套餐、故障信息等，并匯總最可能需要的信息推送給客服代表。

準確率高達96%，甚至超過資深人工客服。

這背后不僅是模型的識別能力，更是AI 系統(tǒng)與企業(yè)核心流程的高度整合。

【案例2：】溫迪漢堡（Wendy’s）

這個美國快餐品牌在得來速車道部署了語音 AI 點單系統(tǒng)。

這個場景聽上去很簡單，實則極其復(fù)雜：噪音、兒童啼哭、顧客臨時變更需求、菜單選項邏輯混亂……這些過去完全無法靠機器完成。而今天，AI 能自動理解并處理這一過程，提升了平均點單速度和顧客滿意度。

這不再是“識別聲音”，而是“讀懂流程”與“理解人性”。

【案例3：】再來看醫(yī)療領(lǐng)域

梅奧診所（Mayo Clinic）用 Gemini 和谷歌云 AI 平臺對接自己院內(nèi)系統(tǒng)，實現(xiàn)了放射圖像分析、醫(yī)生輔助決策、健康檔案管理等多個功能統(tǒng)一入口。過去醫(yī)生要在多個系統(tǒng)中切換，現(xiàn)在可以一句話提問，系統(tǒng)就能給出聚合建議。

這些案例說明了一件事：AI 不再是“工具型體驗”，而是“系統(tǒng)型基礎(chǔ)設(shè)施”。

如果說 ToC 的 AI 應(yīng)用是“靈感閃現(xiàn)”，那么 ToB 的 AI 應(yīng)用就是“流程再造”。

為什么 AI 在 B 端更容易落地？

• 企業(yè)有數(shù)據(jù)，有算力，有組織執(zhí)行力；

• 企業(yè)對 ROI 更敏感，愿意為效率支付溢價；

• 企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)多、流程復(fù)雜，更需要 AI 進行“系統(tǒng)型重構(gòu)”。

而這，恰恰也是當前中國最具優(yōu)勢的土壤。

過去一年，幾乎所有地方政府都在推動“產(chǎn)業(yè)AI化”工程：

• 浙江發(fā)布因地制宜發(fā)展“新質(zhì)生產(chǎn)力行動計劃”，明確提出推動 AI 在制造、交通、醫(yī)療場景落地；

• 廣東啟動“AI+機器人”省級專項，支持一批具備基礎(chǔ)模型接入能力的智能制造企業(yè)；

• 重慶、山東、陜西等地則將 AI 納入“數(shù)字化轉(zhuǎn)型專項基金”重點扶持對象。

在企業(yè)層面，越來越多公司也開始轉(zhuǎn)向“實用型 AI”部署。

• 比如在能源行業(yè)，AES 公司借助谷歌云工具，將季度財務(wù)審計流程從兩周壓縮到一小時，直接節(jié)省大量人力成本。

• 在金融行業(yè)，德意志銀行用 AI 幫助私人銀行經(jīng)理梳理客戶資產(chǎn)配置，快速生成理財建議，提升服務(wù)頻次與質(zhì)量。

而在中國，國網(wǎng)江蘇公司與國產(chǎn) AI 廠商合作構(gòu)建智能電網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)；京東物流也用 AI 路線優(yōu)化系統(tǒng)減少了10%的配送里程；美的、海爾等制造業(yè)龍頭，早已將 AI智能體融入工藝設(shè)計與售后管理。

這背后，是中國的 ToB 場景天生具備優(yōu)勢：

• 數(shù)據(jù)集中；

• 管理剛性強；

• 數(shù)字化基礎(chǔ)完備；

• 企業(yè)愿意在效率工具上投入預(yù)算。

更重要的是

中國 ToB 企業(yè)非常務(wù)實，不追求花哨 demo，而關(guān)注 ROI 與交付結(jié)果。

這正是谷歌云的戰(zhàn)略所對齊的客戶心智。

ToB 是確定性，ToC 是情緒波動。

Thomas Kurian 給出的答案明確又冷靜：AI 的價值不在“看起來多聰明”，而在“是否真的幫你賺錢、省錢、提效”。

2025年，中國企業(yè)的 AI 應(yīng)用應(yīng)該摒棄“演示型炫技”，轉(zhuǎn)向“系統(tǒng)型落地”。

企業(yè)不是 AI 的旁觀者，而是 AI 的增長引擎、落地支點、商業(yè)驗證場。

真正的 AI 戰(zhàn)場，不在朋友圈和短視頻，而在企業(yè)的 ERP、CRM、客服臺、BI 報表和供應(yīng)鏈里。

誰能真正服務(wù)企業(yè)，誰就能穿越泡沫。

ToB，是中國 AI 產(chǎn)業(yè)下一場勝負手。

第四節(jié)：未來競爭，拼平臺黏性

未來不是拼參數(shù)，而是拼——是否值得被依賴。

過去一年，全球 AI 領(lǐng)域的競爭邏輯似乎變成了三件事：誰的模型最大？誰的推理最快？誰的硬件最強？

這是典型的“科技競速型敘事”——從參數(shù)數(shù)量到推理延遲，再到芯片算力，大家都在秀肌肉、卷極限。

但 Thomas Kurian 給了我們一個冷靜的提醒：真正決定平臺成敗的，不是參數(shù)堆疊，而是自由度與生態(tài)黏性。

“我們平臺提供 200 多種模型，讓客戶自由選擇。”

這并不是一句市場營銷語言，而是谷歌對平臺定位的根本理解：

不是“我們能給你什么”，而是“你能自由做什么”。

相比于其他云服務(wù)商押注單一合作伙伴或強綁定策略，谷歌堅持“最大范圍兼容”——提供 Gemini 和 Veo，也提供 Anthropic、AI21、Mistral、DeepSeek 等主流模型。客戶想用誰，就用誰。

他們甚至取消了銷售團隊對模型的傾斜激勵，只圍繞客戶需求和實際效果進行推薦。

這是一種平臺型運營邏輯——不是賣商品，而是運營“信任網(wǎng)絡(luò)”。

它的結(jié)果也很明顯：客戶越自由，平臺越強大；模型越豐富，生態(tài)越穩(wěn)固。

反觀國內(nèi)，很多大模型平臺依舊停留在“閉環(huán)自研 + 技術(shù)堆疊”階段：

一方面強調(diào)“自主可控”，另一方面卻難以快速適配企業(yè)千差萬別的需求場景。

谷歌云的路徑給了我們啟示：中國平臺真正的差距，或許并不是在模型，而是在“平臺自由度”。

這其中包括三個層面：

1、自由度決定吸引力

企業(yè)是否愿意把數(shù)據(jù)、API、業(yè)務(wù)邏輯遷入你的平臺，取決于平臺是否足夠開放，能不能“以客戶為主”。

2、黏性決定留存率

谷歌通過 Workspace 集成 Gemini，通過 Vertex AI 提供一體化環(huán)境，打造了高度整合的“使用飛輪”，這比任何品牌綁定都更強。

3、節(jié)奏決定適配性

傳統(tǒng)行業(yè)和中小企業(yè)，不需要超級模型，而是需要能組合、能拆解、能快速上線的“輕量 AI 拼圖”。

也正因如此，中國不少企業(yè)正在轉(zhuǎn)向“多模型并存 + 場景定制”模式：

• 京東云與多方合作伙伴共建AI生態(tài)，推進大模型產(chǎn)業(yè)應(yīng)用；

• 百度文心大模型通過千帆平臺支持Prompt模板管理與應(yīng)用；

• 深開鴻在機器人平臺采用“輕代理 + 本地部署”，適配復(fù)雜控制場景。

它們正在回答同一個問題：不是誰模型最強，而是誰平臺最貼合場景。

未來 AI 云的核心競爭力，也許不是誰有最多算力，不是誰家模型參數(shù)最大，而是誰能真正做到：

• 足夠開放：不搞“只準自家模型”，能接百花齊放；

• 足夠敏捷：模型更新快，技術(shù)接入快，API 適配快；

• 足夠連接：和客戶的已有數(shù)據(jù)、流程、工具系統(tǒng)無縫對接。

谷歌云已經(jīng)用它的策略證明：一個真正偉大的 AI 平臺，不是靠封閉算法贏，而是靠自由架構(gòu)贏。

對中國 AI 企業(yè)來說，這條路可能更難走，但它通向的是更持久的護城河：

未來的競爭，不是拼參數(shù)，而是拼——是否值得被依賴。

AI，不是工具，是企業(yè)的數(shù)字員工。

AI 帶來的，不只是技術(shù)工具的更替，更是一次組織結(jié)構(gòu)、業(yè)務(wù)流程和人才體系的底層重塑。

Thomas Kurian 說得很直白：

“我們不是在賣模型，我們是在幫客戶重構(gòu)他們的系統(tǒng)。”

這句話放在中國企業(yè)語境下，恰如其分。

過去十年，中國企業(yè)信息化浪潮基本完成：OA 系統(tǒng)普及，ERP 深度集成，BI 報表、CRM 客服、數(shù)據(jù)中臺紛紛上線。

但這些系統(tǒng)雖然“可查詢、可管控”，卻仍停留在“人找數(shù)據(jù)、人跑流程、人查報表”的階段。

而 AI 時代真正的價值，是反過來——讓系統(tǒng)主動找人、流程自動決策、數(shù)據(jù)自動回答。

也就是說，我們要用 AI 的能力，“重做一次組織”。

第一步：從“代理化”開始

Thomas Kurian 提出的一個核心概念是：“agent”。

但這里的“代理”，不是簡單的客服機器人或 FAQ 自動答復(fù)工具，而是可以跨系統(tǒng)、調(diào)工具、會推理、能協(xié)同的智能流程角色。

比如通信行業(yè)，一個客戶說“我要換手機”，一個 AI 代理可以完成：

識別號碼 → 調(diào)用資費系統(tǒng) → 檢查優(yōu)惠資格 → 推薦套餐 → 發(fā)送短信 → 接收舊機照片 → 估值折價 → 創(chuàng)建工單 → 安排門店 → 完成交易。

原本需要多個部門、不同系統(tǒng)、人工介入的工作，現(xiàn)在幾秒內(nèi)完成。

這不僅是效率提升，更是組織形態(tài)的改變。

而像 Wendy’s 在車道部署語音代理，這種復(fù)雜實時場景中的應(yīng)用，也屬于這一類。

真正的 AI agent，是組織里的一名數(shù)字員工，不止“回應(yīng)”用戶請求，而是“執(zhí)行”任務(wù)鏈條。

第二步：組織要“容得下 AI”

很多企業(yè)試用 AI 產(chǎn)品時遇到的最大障礙，不是技術(shù)，而是組織。

誰主導(dǎo)？誰牽頭？誰試點？失敗誰負責？ROI 怎么評估？部門如何協(xié)同？

這背后暴露的是一個關(guān)鍵問題：組織結(jié)構(gòu)和 AI 應(yīng)用的不對稱。

谷歌云給出的經(jīng)驗是：

AI 的部署，不能“從 IT 開始”，而要從業(yè)務(wù)中找切口。

許多客戶的落地點，都是從某個具體流程問題出發(fā)，比如：

• Mayo Clinic 從放射影像診斷切入；

• 德意志銀行從私人銀行業(yè)務(wù)中引入 AI；

• Wendy’s 從訂單交互開始試點。

放在中國，也一樣：

最適合成為 AI 起點的，是運營中心、客服團隊、財務(wù)共享、HR、銷售支持這些“數(shù)據(jù)密集+流程明確”的中后臺部門。

它們具備三大特點：

• 流程線清晰，可標準化；

• 數(shù)據(jù)積累豐富，易訓練；

• 改進空間明顯，ROI 可衡量。

組織想容得下 AI，就必須先從這些單點開始，然后形成示范效應(yīng)，逐步擴展。

第三步：用“小模型 + 大代理”組合推進

很多企業(yè)一聽“用 AI”，腦海里想到的就是 GPT-4o、DeepSeek-V3、Gemini 2.5 Pro，仿佛只有大模型才能落地。

但 Thomas Kurian 明確說過：真正帶來效率的，往往是“輕模型+智能代理”的組合。

比如在 Google Workspace 里，Gemini 并不是通用大模型 API，而是嵌入在寫郵件、寫提案、整理摘要、改圖、做演示文稿等“輕操作”場景中的代理。

它們執(zhí)行的是具體任務(wù)，而不是泛化能力秀場。

這背后的啟示是：中國企業(yè)也不該一上來就上馬巨型模型、做統(tǒng)一平臺，而應(yīng)：

• 先找最頻繁的場景，部署輕代理；

• 先解決最煩人的流程，嵌入輕模型；

• 用“蠶食式 AI”對組織逐步注入智能化。

最后：AI 不再是一個“演示型部門”，而是企業(yè)的一員

2025 年，AI 不再是科研成果的展臺，而是每一個企業(yè)的“組織改造工具箱”。

• 從自動化客服到智能決策；

• 從流程再造到團隊扁平化；

• 從 KPI 驅(qū)動到 AI 洞察反推業(yè)務(wù)動作。

這不再是“讓 AI 加班”，而是：

讓 AI 拿到工牌、擁有崗位描述、成為組織正式成員。

未來的企業(yè)組織結(jié)構(gòu)圖上，將不再只有 CEO、CFO、CTO、HR，而是：

• Gemini 代理：文案優(yōu)化 + 數(shù)據(jù)查詢；

• 內(nèi)部 agent：客戶摘要生成 + 銷售預(yù)測；

• IT 代理：風險預(yù)警 + 安全監(jiān)控；

AI 不是“輔助工具”，而是可以明確列出職責范圍和協(xié)作路徑的團隊成員。

未來，企業(yè)不再問：“我該不該用 AI？”

而是要問：

“我的組織里，AI 占了幾個崗位？負責哪些職責？和誰協(xié)作？績效如何？”

這，才是 AI 驅(qū)動組織“重做”的真正起點。

第六節(jié)：技術(shù)紅利，留給行動派

技術(shù)革命，從來不屬于觀望者。

我們總說技術(shù)是浪潮，但很多人忘了，浪潮真正拍在岸上的那一刻，不是自然到達，而是有人先踩上了沖浪板。

Thomas Kurian 在訪談最后提到：

谷歌云之所以突圍，不是因為技術(shù)領(lǐng)先一步，而是組織先動一步。

他們主動搭建了平臺系統(tǒng)、客戶解決方案、跨國銷售網(wǎng)絡(luò)與合作伙伴生態(tài)，用組織的力量去預(yù)判需求、準備能力、分發(fā)解決方案。

這不是增長，這是系統(tǒng)性突圍。

他總結(jié)的經(jīng)驗看似簡單，卻直擊本質(zhì)：

• 洞察客戶痛點，提前做出可交付方案；

• 按產(chǎn)業(yè)、流程、角色建立能力矩陣；

• 控節(jié)奏、降焦慮、去堆疊，保持執(zhí)行一致性；

• 構(gòu)建可復(fù)用、可分發(fā)、可共建的生態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

這一切的底層邏輯，是：別等風口，要變成風口本身。

在過去的二十年，很多企業(yè)習慣“先看別人試，再跟進投入”。

• 等政策更明朗；

• 等技術(shù)更成熟；

• 等市場教育完成；

• 等有樣板再復(fù)制。

但 AI 不是這樣。

它是非共識下的快速進化，是迭代節(jié)奏主導(dǎo)權(quán)的爭奪。

當你在猶豫“值不值得投”時，競爭對手已經(jīng)用 AI 取代了半套系統(tǒng)流程； 當你在反復(fù)試驗 Prompt 時，他們已經(jīng)將輕代理部署到客戶服務(wù)、財務(wù)審核、圖文生成等多個場景。

AI 的這一輪周期，不再獎勵“最穩(wěn)的人”，而是獎勵“最早組織起來的人。”

現(xiàn)在，是中國企業(yè)系統(tǒng)性再造的窗口期。

這個窗口不長，但極其關(guān)鍵。

你不能等技術(shù)標準統(tǒng)一，也不能等供應(yīng)商產(chǎn)品完善。你必須先問自己幾個問題：

1. 我們有沒有為 AI 留出“原生入口”？

2. 有沒有哪一個業(yè)務(wù)場景可以從“流程驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“智能驅(qū)動”？

3. 數(shù)據(jù)是否可用？權(quán)限是否開放？質(zhì)量是否合格？

4. 我們的合作平臺是否足夠開放、敏捷、可連接？

5. 三個月內(nèi)，我們能不能做出一個可交付、可推廣的 AI 試點？

技術(shù)周期不會等人，真正的代差不在“模型推理速度”，而在“組織反應(yīng)速度”。

未來五年，AI 就像 ERP、像移動互聯(lián)網(wǎng)，從“技術(shù)選項”變成“基礎(chǔ)設(shè)施依賴”。

今天，是你重構(gòu)組織、系統(tǒng)和協(xié)同邏輯的起點。

AI 的未來，不會誕生在研究院實驗室，也不會首發(fā)于 PPT 和 Keynote 上。

它會誕生在：

• 客服后臺的語音記錄里；

• 財務(wù)審批流程的路由規(guī)則中；

• 倉儲調(diào)度的路徑優(yōu)化系統(tǒng)里；

• 銷售數(shù)據(jù)的分析報表里；

• 人力資源的員工匹配建議中。

技術(shù)革命，從來不屬于觀望者。

它永遠屬于那些第一個上場的人。

你所在的組織，AI 上場了嗎？歡迎留言區(qū)說說你看到的變化。

本文由AI深度研究院出品，聚焦全球 AI 創(chuàng)新浪潮中的企業(yè)轉(zhuǎn)型策略。

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參考資料：https://www.youtube.com/watch?v=93piVCwqXz8&t=2107s

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編: 圖靈