（關(guān)注公眾號設(shè)為標(biāo)，獲取AI深度洞察）

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(4月13日，對話

Uber 聯(lián)合創(chuàng)始人兼前 CEOTravis Kalanick)

AI 在云端寫詩，AI會談戀愛，AI會開腦洞。

但 Travis Kalanick 卻說：

“GPT 會說話，我要 AI 去做飯。”

他是誰？Travis Kalanick，Uber 聯(lián)合創(chuàng)始人兼前 CEO，曾將 Uber 從 0 個國家擴張到 70 個國家，完成 50 億次出行，估值高達 700 億美元。如今，他在做一件更“重”的事情：重構(gòu)餐飲行業(yè)的后端操作系統(tǒng)，打造“現(xiàn)實世界里的 AI 工廠”。

他曾用 Uber 改寫出行，如今正用AI公司Cloud Kitchen 改寫“做飯”這件事。他要將人類日常生活中那些“高頻但低效”的行為，用 AI + 系統(tǒng)化的方式重構(gòu)，像 Uber 重構(gòu)出租車那樣，重寫整個外賣、餐飲與城市物流體系。

“大部分人還在用 AI 寫文案，我已經(jīng)在用AI重新安排番茄醬在哪個角落上菜。”

這句話聽上去很輕，卻藏著重構(gòu)產(chǎn)業(yè)的野心。

在近日這場長達一小時的訪談中，我們看見了 Travis 對“原子世界 AI”的完整思考體系。他談 Uber、談廚房、談組織，談到 AI 落地真正的困難不是技術(shù)，而是文化。他還講了如何避免“早期擴張的致命錯誤”，以及他對 GPT、Claude 們的真實判斷。

這不是一篇“AI 的商業(yè)新聞”，而是一份“AI 落地的CEO戰(zhàn)略指南”。

特別是對還在觀望 AI 落地、還在等組織接受、還沒動起來的企業(yè)管理者—— 這篇文章，建議你讀完，也建議你轉(zhuǎn)發(fā)給你老板。

01｜AI 正在從云端落地廚房

“大家都在談 Claude 能不能寫出莎士比亞，我想的是番茄在哪個托盤上能省 0.3 秒。” ——Travis Kalanick

Travis 曾讓全球幾億人體驗了“一鍵叫車”的魔法，但他眼中的 AI 未來，并不在 prompt 工程、語言生成，而在廚房、在城市、在流程里。

他把這個方向稱作：“原子世界的數(shù)字化”。

什么是“原子 AI”？

在 Travis 的類比體系中，計算機的三大支柱是：

• CPU：處理比特 → 相當(dāng)于現(xiàn)實世界中的制造系統(tǒng)

• 存儲：存儲比特 → 相當(dāng)于倉儲與房地產(chǎn)

• 網(wǎng)絡(luò)：傳輸比特 → 相當(dāng)于交通與物流

而 Uber 做的，就是“讓物理世界中的交通網(wǎng)絡(luò)，變成可編程、可調(diào)度、可優(yōu)化的數(shù)字流程”。

Cloud Kitchen 則是他在嘗試把“做飯”這件事，也做成一套“原子級 API”。

如果 Uber 是現(xiàn)實世界的“交通系統(tǒng)操作系統(tǒng)”， 那 Cloud Kitchen 就是“餐飲供應(yīng)鏈的操作系統(tǒng)”。

而這些系統(tǒng)，最需要 AI。

不止是“讓 AI 來寫菜單”

很多企業(yè)對“AI + 餐飲”還停留在“推薦系統(tǒng)”“文案生成”這類低維場景。但 Travis 的目標(biāo)不是輔助決策，而是直接重新組織整個現(xiàn)實世界的運轉(zhuǎn)邏輯：

• 哪道菜在哪個時間段做最合適？

• 哪條路徑送餐成本最低？

• 哪個廚房該在哪個商圈預(yù)埋？

• 每個顧客等幾分鐘、看幾秒 App 界面、什么時間彈券、什么餐最容易加單……

這些問題，不是比特世界的問題，而是原子世界的結(jié)構(gòu)問題。

AI 最終要處理的，不只是“語言與圖像”，而是位置、溫度、時間、空間與流程的組合優(yōu)化。

這跟我們有什么關(guān)系？

你可能不是開餐廳的，也不是物流從業(yè)者。但 Travis 給出的是一個信號：

你現(xiàn)在做的每一件物理世界的事，只要效率夠低、流程夠復(fù)雜，就極可能是下一個 AI 落地的“廚房”。

從零售動線、到倉儲調(diào)度，從線下展廳流量分配，到醫(yī)療床位安排——這些都不是“大模型”直接生成能解決的，它們要靠系統(tǒng)化、結(jié)構(gòu)化、跨部門跨流程的 AI 思維重構(gòu)。

而 Travis，已經(jīng)開始干了。

02｜Uber 思維，正在重寫做飯這件事

“如果 Uber 是重新定義出行，Cloud Kitchen 就是在重構(gòu)廚房的底層協(xié)議。” ——Travis Kalanick

很多人以為 Travis Kalanick 是“打車界的創(chuàng)業(yè)狂人”，但聽完這場長談后你會發(fā)現(xiàn)：他其實是一位現(xiàn)實世界操作系統(tǒng)的架構(gòu)師。

而 Cloud Kitchen，不是他職業(yè)生涯的“第二曲線”，而是 Uber 邏輯的延伸與閉環(huán)。

一切始于一頓在巴黎的晚餐

2008年，在巴黎參加 Loic Le Meur 主辦的科技會議時，Travis 和 Garrett Camp 一起吃完飯，走出餐廳準(zhǔn)備打車回酒店。

但街上根本攔不到車。

于是 Garrett 隨口說：“要是有個按鈕，一按車就來多好。” Travis 回：“這事我們可以干。”

Garrett 說：“我們買 20 輛奔馳 S 級，雇司機，做一個 App。” Travis 想了想，說：“不需要買車，車已經(jīng)夠多；也不需要雇司機，司機已經(jīng)有了。”

這一刻，Uber 的雛形誕生。

這不是“從 0 到 1”的創(chuàng)業(yè)，而是從“浪費與不便”中提煉出一種結(jié)構(gòu)化效率的創(chuàng)業(yè)。

Uber：把“原子調(diào)度”數(shù)字化的第一次嘗試

Uber 成功的本質(zhì)，不是做 App，也不是補貼大戰(zhàn)，而是：

• 把人類社會中“被浪費”的運力，用平臺重新組織；

• 把現(xiàn)實世界中的“位置信息、交通邏輯與服務(wù)流程”變成一組組“可控、可調(diào)、可計價”的變量；

• 用算法 + 數(shù)據(jù) + 操作系統(tǒng)式設(shè)計，讓出行變得像點菜一樣可控。

Travis 不是在做出行生意，而是在寫現(xiàn)實城市的一段“可執(zhí)行代碼”。

Cloud Kitchen：Uber 思維在另一個場景的延續(xù)

外賣不是一門新生意，但它的物理系統(tǒng)極其低效：

• 做飯和出餐，還是人腦決定順序；

• 送餐路徑，還是騎手憑經(jīng)驗避開紅燈；

• 菜品設(shè)計、庫存配比、食材采購，仍然靠“廚師+老板”的經(jīng)驗法則；

• 廚房選址、分布邏輯、城市供給系統(tǒng)更是盲盒式猜測……

Travis 看到了 Uber 那一套，在這里可以復(fù)用。

于是他不再做餐廳，而是拆解“廚房”這個原子單元，像做數(shù)據(jù)中心那樣，分布式部署在城市中。

他構(gòu)建的，不是一個 App，不是一家連鎖餐廳，而是一個：

“以高頻 AI 決策 + 空間結(jié)構(gòu)重構(gòu) + 后端流程優(yōu)化”三位一體的 城市級餐飲基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)。

Cloud Kitchen 是 Uber 的表親，是 Uber 思維在“吃飯這件事”上的重寫。

為什么是廚房，而不是繼續(xù)做車？

Travis 在這次訪談里沒有回避這個問題。他說：

“Uber 后期的問題不在于方向，而在于擴張方式和管理結(jié)構(gòu)。Cloud Kitchen 是我對‘效率 + 節(jié)奏 + 信任’理解更成熟后的新解。”

他還說了一個冷門經(jīng)驗：

“我們做 Uber 的時候，花了一年打磨舊金山，才去了紐約。后來我以為自己學(xué)聰明了，就搞了個‘全球平行部署’，結(jié)果在印度虧慘了。”

所以 Cloud Kitchen 他學(xué)會了一件事：小市場驗證，大市場復(fù)制，核心流程先跑通，不讓系統(tǒng)死在運營手里。

這個節(jié)奏感，是 Uber 給他的反哺，也是 Cloud Kitchen 有機會真正落地 AI 的根本原因。

這對今天的你意味著什么？

如果你是一家做連鎖門店、倉儲物流、物業(yè)管理、線下醫(yī)療、教育機構(gòu)的公司——恭喜你，你已經(jīng)踩在“下一場 AI 革命”的戰(zhàn)場邊緣。

Cloud Kitchen 告訴我們，任何物理流程都能被軟件化，只要你愿意從“流程本身”而不是“工具升級”開始重新設(shè)計。

這不是開一個智能化窗口，這是在重寫“廚房”這個詞的定義方式。

03｜比特 AI 與原子 AI，誰才是真正落地？

“真正顛覆產(chǎn)業(yè)的 AI，不一定能寫詩，但一定能把番茄準(zhǔn)時送到鍋里。” ——Travis Kalanick

在 GPT、Claude、Grok、DeepSeek 們占據(jù)熱搜的今天，我們很容易把“AI 的未來”理解成：

• 誰能寫出更優(yōu)雅的文案？

• 誰能生成更真實的視頻？

• 誰能多懂一點人類的情緒？

但 Travis 反其道而行。

他不談模型有多強，而在談：“這些 AI，能不能把人從現(xiàn)實世界的低效里解放出來？”

AI 不是一種，而是兩種路徑

Travis 在談話中沒有使用“比特 AI”或“原子 AI”的術(shù)語，但他非常清楚地區(qū)分了兩類 AI 的落地方向：

簡言之：

• 比特 AI 改變的是“你怎么表達自己”；

• 原子 AI 改變的是“這個世界怎么運轉(zhuǎn)”。

為什么原子 AI 更難，但更值得做？

Travis 沒有掩飾原子 AI 的困難。他在 Cloud Kitchen 的很多試驗都遇到了：

• 城市選址誤判：在印度重倉，結(jié)果極難盈利；

• 物流復(fù)雜多變：熱菜送慢了不好吃，冷飲送快了融化；

• 資源系統(tǒng)對接：廚房、騎手、顧客、外賣平臺，每個都要打通 API；

• 法規(guī)挑戰(zhàn)：部分國家根本不允許“共享廚房”合法落地。

但他說了一句非常有分量的話：

“我們不是做 App，我們是在寫一套現(xiàn)實世界的執(zhí)行系統(tǒng)。”

原子 AI，不是“寫幾行代碼”，而是在一套無法 Ctrl+Z 的世界里，調(diào)度真實的人與物。

這就決定了：誰能先構(gòu)建一整套“能在物理世界閉環(huán)的 AI 系統(tǒng)”，誰就掌握了現(xiàn)實層 AI 的價值杠桿。

機器人沒銀行賬戶，但能決定錢去哪

Travis 還講了一個頗具哲思的判斷：

“機器人現(xiàn)在還不能擁有銀行賬戶，但它們可以決定誰賺錢、誰不賺錢。”

這是什么意思？

• 你的菜送得慢，顧客不再點你那家店 → 商戶虧錢；

• 餐品在系統(tǒng)中權(quán)重降低 → 推薦曝光下降 → GMV下滑；

• 某條廚房邏輯判斷失敗 → 每天浪費數(shù)千單配送成本；

即便這些 AI 不自己賺錢，它們已經(jīng)在重新分配現(xiàn)實世界的流量、效率與利潤。

這，就是 Travis 所說的原子 AI 的“現(xiàn)實穿透力”。

一句通透的商業(yè)判斷：

比特 AI 讓你說得更漂亮；原子 AI 讓你做得更省力、賺得更多。

AI 的真正潛力，不是像人那樣聊天，而是做出人類無法匹配的流程效率：

• 送餐路徑比人腦快 10 倍；

• 客流預(yù)測比運營靠譜；

• 菜品調(diào)度比廚師更穩(wěn)；

這不是“生成”帶來的驚艷，而是“執(zhí)行”帶來的價值閉環(huán)。

對你的企業(yè)而言，這節(jié)的結(jié)論是：

不要只在文案、PPT、客服聊天框中找 AI 的落點。

請看一下你的倉儲、廚房、配送、門店、柜臺、樓宇、服務(wù)現(xiàn)場……

這些才是原子 AI 真正的戰(zhàn)場。

你可能不需要下一代 GPT，但你一定需要下一代“現(xiàn)實世界操作系統(tǒng)”。

04｜組織跟不上 AI 的三大真相

“不是你技術(shù)不行，而是你的組織沒動。” ——Travis Kalanick

技術(shù)的突破從來都不是 AI 落地的最大難題。

真正讓一家企業(yè)錯失 AI 時代紅利的，不是沒有模型，不是缺少算法，而是——組織本身不具備“改造自己”的能力。

Travis 在這次訪談中提到了三個他親歷、踩坑、總結(jié)出的判斷：

? 判斷一：文化免疫反應(yīng)，正在吞噬 AI 變革

“當(dāng)你做一件顛覆性的事，最大的阻力不是競爭對手，而是組織本身的‘免疫系統(tǒng)’。” ——Travis

Uber 當(dāng)年要改變打車方式，面對的是全球出租車行業(yè)的劇烈反彈。

Cloud Kitchen 要改變餐飲供給結(jié)構(gòu)，遭遇的是城市規(guī)劃、商戶生態(tài)、平臺規(guī)則的多重限制。

但 Travis 說，這些都還不是最難的。

最難的是——公司內(nèi)部那套對“舊流程”的路徑依賴。

• 某個部門堅持用舊的訂貨系統(tǒng)；

• 某個中層以“安全”為由拖延流程升級；

• 某些老員工認為“AI 會讓我們被替代”……

這些微觀的不信任，最終累積成宏觀的停滯。

“做技術(shù)變革，就像在免疫系統(tǒng)里打補丁，必須在打破舊規(guī)則的同時，建立新的信任。”

? 判斷二：人才錯配，組織像一場“跨界混戰(zhàn)”

Travis 有一個特別形象的比喻：

“就像你找來了很多網(wǎng)球選手，卻叫他們?nèi)ゴ蚧@球。”

這就是大多數(shù)企業(yè)在招 AI、用 AI、推 AI 的現(xiàn)實：

• 招來了優(yōu)秀的模型工程師，卻沒有數(shù)據(jù)接入流程；

• 找來了算法專家，卻讓他做業(yè)務(wù)決策；

• 請來咨詢機構(gòu)制定 AI 戰(zhàn)略，但組織底層沒有任何“AI 原生流程”…

AI 成了“頭部聰明、身體僵硬、腿腳跑不動”的四不像怪獸。

而真正的組織升級，是從底層流程到人力協(xié)同，再到?jīng)Q策方式的全鏈路同步演化。

Travis 的方法是反過來想：

• 找對“運動項目”再上場；

• 找人，不是“夠聰明”，而是“能共鳴”；

• 能不能 AI，不是看技術(shù)力，而是看“文化與角色之間的兼容度”。

? 判斷三：Purpose 錯位，全組織沒有“北極星”

Travis 多次強調(diào)，“你不能領(lǐng)導(dǎo)一家公司，除非你知道自己為什么要做這件事。”

這個“為什么”不是盈利目標(biāo)，不是季度 KPI，不是增長指標(biāo)，而是——Purpose：你做這家公司，到底是為了什么？

“Purpose 是一個公司所有流程、文化、技術(shù)落地的北極星。”

當(dāng)組織沒有一個清晰且可傳播的 Purpose，任何技術(shù)都會成為噪音：

• “AI 是不是讓我們更快？” → 快去哪？

• “AI 能不能替代人工？” → 替代之后你想變成什么？

• “我們需不需要做 Cloud AI、Private LLM、Agent？” → 都可以，但和你的使命匹配嗎？

Cloud Kitchen 的 Purpose 很明確：

“把廚房從人類的必需行為，變成一項高效服務(wù)。”

這句話指明了方向，也讓所有人的決策有了判斷依據(jù)。

Travis 給出的組織建議清單

推 AI 但沒人真信 檢查 Purpose 是否明確、有傳播力、有行動對齊機制

總結(jié)金句：

“組織不是機器，而是生物體。如果你不能讓它接受 AI，AI 只能死在組織里。” ——Travis

對你的企業(yè)意味著什么？

你的公司不是“缺大模型”，不是“沒懂 GPT”，而是：

• 沒構(gòu)建一個接受變革的文化環(huán)境；

• 沒讓 AI 成為 Purpose 的行動工具；

• 沒找對那群“能用 AI 改造流程”的實際干將。

所以——不是 AI 沒準(zhǔn)備好，而是你沒準(zhǔn)備好。

05｜AI 項目要成功，靠的是“控風(fēng)險”而非“賭模型”

“我們不是要一把賭上未來，而是要在控制風(fēng)險的前提下贏得未來。” ——Travis Kalanick

AI 給人最大的錯覺，是它看起來“全能”。

GPT 會寫詩，DeepSeek會陪聊，Sora 會生視頻，Perplexity 會找資料……

所以很多企業(yè)開始幻想： “是不是只要接個大模型，我的業(yè)務(wù)就能升級？”

但 Travis 給出的經(jīng)驗完全相反：

“AI 落地，不是一次投機，而是一種連續(xù)試錯。”

創(chuàng)新 = 進步 ÷ 風(fēng)險

Travis 提出了一個非常經(jīng)典的思維公式：

Innovation = Progress ÷ Risk 創(chuàng)新 = 進步 ÷ 風(fēng)險

也就是說：真正的創(chuàng)新，并不是冒更大的風(fēng)險，而是以更小的風(fēng)險，實現(xiàn)更大的進步。

所以他在 Cloud Kitchen 的做法并不是“重金 All in 一個方案”，而是——

找出“流程里最值得優(yōu)化的一環(huán)”；

• 小規(guī)模部署，在一兩個廚房先跑；

• 不追求“覆蓋面”，只追求“閉環(huán)打通”；

• 控制失敗成本，快速驗證、快速調(diào)整。

他的底層邏輯是：AI 項目不是上線，而是養(yǎng)成。

?? 一場“登月式項目”里的登月項目

Travis 把 Cloud Kitchen 的幾條核心路徑稱為“登月項目中的登月項目”。

什么意思？

他不是同時鋪開幾十個國家、幾百個廚房，而是選出幾個關(guān)鍵節(jié)點：

• 哪條城市配送線路可以完全 AI 優(yōu)化？

• 哪個廚房的菜品排布可以全流程模型決策？

• 哪種定價策略可以用 AI 實時控制收益率？

然后圍繞這些路徑，進行“小成本 + 快反饋”的試錯。

他講了一個案例：某條業(yè)務(wù)在過去 6 個月連續(xù)增長 6 倍，但基數(shù)很小。

于是 Travis 做的不是“擴張”，而是繼續(xù)壓住：

“技術(shù)和流程還沒優(yōu)化好前，我們不會擴張，因為那樣只會把系統(tǒng)拖死。”

AI 項目最容易死在哪？

根據(jù) Travis 的經(jīng)驗，大部分 AI 項目死的不是“模型不好”，而是“組織流程承載不了模型的節(jié)奏”：

• 模型部署了，但數(shù)據(jù)流臟、接口出錯，影響產(chǎn)品；

• 算法決策快了，但人還在慢速審批、反饋、修正；

• 模型出了 Bug，沒人接得住，只能一鍵停用；

• KPI、KOL、KPI之間不匹配，團隊自行“關(guān)掉 AI”

所以他的一個核心策略是：

“不要讓技術(shù)跑得比組織快太多，也不要讓組織決定技術(shù)走多慢。兩者要形成一種‘同步的快’。”

Travis 給企業(yè)的試錯建議清單：

為什么“小步快跑”才是王道？

Travis 明確表示：

“很多人以為我們當(dāng)年 Uber 是一次性干大的，其實我們花了一整年只做舊金山。”

而 Cloud Kitchen 正是在吸收 Uber 的教訓(xùn)后，走得更穩(wěn)、更結(jié)構(gòu)化：

• 不追求 GMV，而追求 GMV 能不能可控；

• 不追求市場份額，而追求“能不能運營不死”；

• 不追求規(guī)模復(fù)制，而是核心路徑復(fù)利積累。

這對你的企業(yè)意味著什么？

不要再幻想“GPT一接入就能自動賺錢”。真正的 AI 落地，是：

• 找準(zhǔn)1個關(guān)鍵節(jié)點；

• 控好風(fēng)險；

• 跑通閉環(huán)；

• 用成功打掉質(zhì)疑；

• 再擴大。

這不是大模型項目，這是你組織的一次“節(jié)奏訓(xùn)練”。

總結(jié)金句：

“AI 不該是你組織的豪賭，而是你組織的體能訓(xùn)練器。” ——AI 深度研究員總結(jié)自 Travis 訪談

“今天大家都在討論 Prompt，五年后你應(yīng)該在討論：我的城市有幾個原子級 AI 流程跑通了？” ——Travis Kalanick

如果說大模型是“語言世界的奇跡”，那么原子 AI 就是“現(xiàn)實世界的再造者”。

Travis 的判斷很明確：

“AI 真正的機會，不在寫東西，而在做事情。不是你能問它什么，而是它能替你完成什么。”

這句話背后的含義，是一次極具戰(zhàn)略穿透力的方向性預(yù)警：

未來的 AI，不是在 Word 里，而是在倉庫、廚房、樓宇、馬路、建筑工地。

他沒有做 PPT，但他的訪談內(nèi)容，足以為我們勾勒出一張“原子 AI 未來五年落地圖譜”。

? 原子 AI 的五大黃金落地區(qū)域（2025~2030）

① 餐飲后端：廚房工業(yè)化 + 服務(wù) API 化

Cloud Kitchen 的底層邏輯就是：用算法設(shè)計菜單、空間、時間

• 菜單不是廚師想，而是系統(tǒng)定；時間不是經(jīng)驗估，而是模型控

• 未來很多“做飯”的過程將從“經(jīng)驗主義”轉(zhuǎn)向“算法主義”

Travis 說：“如果 Uber 是‘一鍵打車’，那 Cloud Kitchen 就是‘一鍵開飯’。”

啟發(fā)：所有高頻但流程固化的服務(wù)業(yè)（如洗衣、醫(yī)藥配送、咖啡等）都有被“廚房式工業(yè)化”的潛力。

② 城市交通：多模式智能調(diào)度 + 自主行動系統(tǒng)

• Uber 已經(jīng)做了“人對人”的調(diào)度網(wǎng)絡(luò)，下一步是“物對物”的自動調(diào)度網(wǎng)絡(luò)

• 自主送餐車、街區(qū)級無人配送、分布式倉儲+AI派單正在興起

• 城市交通將不再是“路線規(guī)劃”問題，而是“全棧博弈協(xié)同”問題

啟發(fā)：所有依賴物流、出行、分發(fā)的企業(yè)，都應(yīng)該重新設(shè)計自己的“最后100米智能策略”。

③ 建筑施工：從藍圖到結(jié)構(gòu)的全流程數(shù)字化

Travis 特別提到建筑行業(yè)“碎片化嚴重”，而他自己也在做 Cloud Kitchen 線下場地搭建。

他試圖用模塊化施工+機器人系統(tǒng)解決如下問題：

• 工人不配合，項目無限延期；

• 承包商臨時漲價，預(yù)算暴雷；

• 項目結(jié)構(gòu)無標(biāo)準(zhǔn)化，不能規(guī)模復(fù)制；

他的結(jié)論是：“必須徹底重寫這個行業(yè)的操作系統(tǒng)，最好讓機器人來建。”

啟發(fā)：所有傳統(tǒng)行業(yè)（建筑、工程、地產(chǎn)）都需要新的“AI驅(qū)動的建造與調(diào)度平臺”。

④ 醫(yī)療場景：床位-流程-資源的動態(tài) AI 運營系統(tǒng)

雖然 Travis 沒做醫(yī)療，但 Cloud Kitchen 的結(jié)構(gòu)啟發(fā)巨大。

醫(yī)療系統(tǒng)中存在極其類似的結(jié)構(gòu)：

• 空間有限（病房就像廚房）；

• 資源調(diào)度復(fù)雜（醫(yī)生、藥品就像食材、廚師）；

• 時間敏感（急診就像高峰單）；

• 多角色協(xié)同（患者-醫(yī)生-后臺系統(tǒng)，就像顧客-騎手-商家）

啟發(fā)：AI 醫(yī)療不只是輔助診斷，更關(guān)鍵的是“智能化運營系統(tǒng)”——讓資源配置像 Uber 一樣實時動態(tài)。

⑤ 教育、零售、辦公：AI 增強的“環(huán)境式重構(gòu)”

Travis 在談“比特 AI 與原子 AI”時提到：

“真正的 AI 不在手機里，而在環(huán)境中。”

也就是說，未來的 AI 應(yīng)該是嵌入空間、嵌入流程、嵌入環(huán)境的。

• 零售門店：人流分析、熱區(qū)控制、貨架動態(tài)調(diào)整

• 教育空間：課堂氛圍、節(jié)奏設(shè)計、作業(yè)難度實時匹配

• 辦公系統(tǒng)：任務(wù)調(diào)度、空間分配、能耗優(yōu)化

啟發(fā)：從“AI 工具”到“AI 環(huán)境”，是下一階段 ToB AI 落地的拐點。

Travis 總結(jié)出的一個判斷：

“你不需要一個像人類的 AI，你需要一個能在現(xiàn)實世界里代替人類完成任務(wù)的 AI。”

不是模仿人類的聰明，而是替代人類的重復(fù)。

不是會說話的助手，而是會做事的系統(tǒng)。

五年落地框架總結(jié)

這節(jié)的落點是：AI 不再是 SaaS 工具，而是現(xiàn)實世界的“操作系統(tǒng)”

GPT 是大腦，DeepSeek是語言，但未來賺錢的，不是“語言專家”，而是“現(xiàn)實世界流程重寫者”。

不是模型干掉了你，而是你沒用對 AI 干掉低效

GPT 能寫報告，可靈能造夢。

但 Travis Kalanick 卻選擇了一條最現(xiàn)實、最扎實，也最反直覺的 AI 路線：

他沒有把 AI 用來寫故事，而是用來告訴騎手怎么跑得更快；

他沒有問 AI 怎么講笑話，而是問它番茄該在哪個托盤省下 0.3 秒；

他沒有盯著參數(shù)規(guī)模，而是盯著系統(tǒng)閉環(huán)。

“AI 的終局，不在云上，而在廚房。”

這不是一句調(diào)侃，而是一句戰(zhàn)略預(yù)判。

我們看到一個趨勢越來越清晰：

AI 的上半場，是模型之爭；下半場，是組織與流程的重構(gòu)之戰(zhàn)。

這不是 ChatGPT 的戰(zhàn)場，而是 Cloud Kitchen 的戰(zhàn)場

未來的行業(yè)領(lǐng)軍者，不是誰 prompt 寫得好，誰訓(xùn)練了更大的模型，

而是——誰率先用 AI 重寫了自己的流程系統(tǒng)、交付結(jié)構(gòu)和運營節(jié)奏。

就像 Travis 說的：

“你不能控制整個世界，但你可以為那個世界做好準(zhǔn)備。”

寫給還沒準(zhǔn)備好的你：

• 還在等模型穩(wěn)定再部署？你的競爭對手已經(jīng)用它跑通了一個流程。

• 還在猶豫組織會不會接受？你的下屬已經(jīng)在偷偷用 AI 抄捷徑。

• 還在討論策略、觀望趨勢、列預(yù)算、改KPI？對不起，現(xiàn)實不會等你開完會。

所以這篇文章的最后一句話，不是寫給 AI 的，也不是寫給 Travis 的。

是寫給你公司的：

不是模型干掉了你，而是你沒用對 AI 干掉低效。

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你覺得你所在行業(yè)的“廚房”是什么？ 是倉庫、流程、客服，還是某個你從沒想過的高頻低效環(huán)節(jié)？

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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原文鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=IAGHlZpSbMs&ab_channel=PeterH.Diamandis

來源：官方媒體/網(wǎng)絡(luò)新聞

排版：Atlas

編輯：深思

主編：圖靈