文章来源：技术领导力

图片来源：由无界AI生成

K哥的朋友王总，是某大型集团董事长，去年从大厂重金挖了个P9做CTO，并对其寄予厚望。上任后不久，CTO就给王总分析未来趋势，提出了AI战略，要求集团投资3000万搞大模型。

没成想，不到一年时间3000万预算就造光了，而CTO口中的大模型却连影子也没看到。董事长也慢慢回过味来，果断叫停了项目，裁掉了CTO。类似这种在大模型上折戟沉沙，几千万花下去，毛都没看到的真实案例，K哥今年至少听了5个以上。在当前环境下，为什么还会出现这么多“看上去很傻”的故事，今天K哥就和大家聊一聊。

01

大模型本身，并不能创造价值

1、技术本身，并不创造价值

大模型无疑是近年科技圈风头最盛的热点，很多企业都把大模型当成了不容错过的风口，砸钱建团队，跑步进场准备淘金。大模型真就是现成的金矿吗？所谓大模型，其实就是具有庞大的参数规模和复杂程度的机器学习模型。它所带来的生成式AI技术，可以让人用自然语言与机器交互，确实是数字时代的又一次重大革新。但说到底，大模型仍只是底层技术底座，其本身并不能直接创造价值。

举两个例子，就更容易理解了。胶卷时代的王者柯达，早在1975年就在实验室里研发出了世界上第一台数码相机，但由于担心这项技术会影响胶卷销量，就一直没有推广应用，最终被呼啸而来的数码时代所淘汰。

和柯达的命运一样悲催的，还有施乐公司，这家公司最早推出了个人电脑，爆火的却是IBM和苹果；最先创造了GUI（视窗界面），受益的却是微软的Windows；最早发明了鼠标、键盘和以太网，自己到今天却还在“执著”做着上世纪的生意——卖打印机和复印机。

不管什么领域，如果只是一味卷技术，而不考虑将其商业化落地，相信都会遇到柯达或施乐的尴尬。对于大模型产业链上的参与者而言，必须要想通一点，大模型是一个基础，必须把它“下沉”到各应用场景中去，让它的上面“长”出有价值的应用，让技术真正为应用服务，这个产业才算跑通了，才有可能越做越大。

2、技术总是短期被高估，长期被低估

去年开始，全球范围掀起了以大模型为代表的生成式AI浪潮，国内很多企业也不甘人后，积极入场。一时间，但凡和算力、算法、数据、网络安全、云计算、AI相关的企业和题材，都能被追捧上天。

360公司就是一个典型的例子。自去年年初AI大模型爆火后，周鸿祎就频繁发表言论，表示360不会错过这一历史性机遇。结果，360的股票从2月初的7块多钱，暴涨至4月初的20多元。类似360这样，在AI大模型题材风口上，股价暴涨、市值大增的企业还有很多。从财务和投资的角度看，有些人确实已经尝到AI大模型带来的“甜头”。但从技术革新的角度看，我们还远没看到大模型给人们工作生活带来的巨大改变。

比尔盖茨说过：“我们总是高估未来2年会发生的改变，低估了未来10年将发生的改变。”虽然大多数人都对AI大模型代表未来的发展方向，没有异议，但如果过于短视或过于急功近利的看待这一技术，就未必是好事了。

在未来，AI大模型绝对有无限大的价值，等着我们去发掘。但我们要审慎客观地看待它的发展周期，不要总幻想它能在短期内给人类带来“翻天覆地”的变化，或者给个人带来泼天富贵。毕竟，我们见证过太多“风口”过后的一片狼藉。

02

别卷大模型了，机会在AI Agent

1、从百模大战，到十模共生

尽管不断有大佬高喊“不能落地的大模型没有意义”，但丝毫不影响近一两年来大模型赛道的激烈厮杀。截至去年8月之前，国内就有超过120家机构或企业发布了自己的AI大模型。李开复被问到大模型赛道最终能有几家活下来时，直白回答“除了大厂，中美加起来应该可以支撑五六家左右。”算上大厂，也不过是“十模共生”。

大模型赛道本来就是资本密集型、人才密集型、数据密集型的赛道，在准备进场前就要先想好一系列复杂的问题，比如人才建设问题、技术落地问题、数据和隐私的问题，商业模式问题等等。这注定是科技巨头战场，绝大部分中小玩家，都不具备上牌桌的实力。

话很残酷，但道理很对，看看近几年，新能源汽车行业埋葬了多少梦想家，才最终跑出寥寥几家“造车新势力”。今天的大模型也是如此，可以信仰，但不要FOMO（Fear of Missing Out，怕错过），要清楚这还不是商业风口，而是一将功成万骨枯的技术革命。

2、利用AI基建，开发AI云原生应用

比尔盖茨有这样一个判断：Agent是下一个互联网。李彦宏也公开表示：“中国现在有好几百个基础模型，这是对社会资源巨大的浪费，更多的资源应该放在去探索跟各行各业的结合，探索有没有什么全新的超级 APP 的可能性。”

大模型的能力涌现，需要一个载体Agent的形态，使其能够像人一样在不同的角色中，操作不同的工具，完成不同的任务。尤其在大模型基础能力，已经达到很高水平的情况下，一些企业如果懂得利用AI基建，开发适合自身的AI云原生应用，既又现实可行性，又能为企业带来更多意想不到的收获。

3、AI不是工具，而是战略

科技发展到今天，AI给我们带来的不只是效率的提升，还是业务模式的变化，组织架构的整合，工作流程的优化，以及目标路径的重建。因此，对当下的企业而言，AI不只是工具，更是战略、是顶层设计。

最近不少老板找到K哥，请我为他们的企业做AI方向上的战略规划咨询。在这里就和大家分享一下大致做法，你也可以依葫芦画瓢，给自己的企业做AI战略规划。

1）洞察诊断；首先要对企业现状进行了解和诊断，并在这个过程中识别出管理者对AI技术的真实痛点和需求。

2）学习/培训；根据诊断结果，K哥设计出针对性强的学习方案，包括3次AI培训和一次AI公司参观。通过这些学习活动，企业管理者通常会对AI技术有了更深入的了解，并开始对AI技术的应用产生一些想法。

3）战略规划；在企业管理者对AI技术有了更多的认知后，K哥开始带领他们进行AI战略规划。通过头脑风暴、SWOT分析等方法，K哥会帮助这些管理者制定切实可行的AI战略规划，设计适配的业务模式。

4）落地实施；在AI战略规划制定完成后，K哥还将协助企业管理者将规划付诸实施。包括帮助企业建立AI团队，提供必要的技术支持和培训等。这些对K哥来说，资源都是现成的，但是对企业来说却很难找到这样的人才和服务，这也是我的价值所在。

5）复盘评估；在AI战略规划实施一段时间后，K哥会对实施效果进行评估。了解战略规划和业务模式落实的实际效果，复盘当中的成绩和问题，并加以固定或优化。

战略梳理的方法论很多，比如：IBM的BLM（Business Leadership Model，业务领先模型）、波士顿BCG矩阵等等。

03

未来十年，所有的公司都是AI公司

1、回顾科技发展史，感知AI未来

很早之前，谷歌创始人就曾说过：“未来将没有互联网公司，所有的公司都是互联网公司。” 现在看来，所言非虚。无论是制造业、零售业，还是服务业，都在积极 “+互联网”，不遗余力地将互联网技术融入到自身的业务中。

AI领域，无疑也会复制同样的发展趋势，就像阿里前CEO张勇所说的那样“所有的产品，都值得用AI重做一遍”。比如新能源汽车上通过搭载AI系统，可以实现自动驾驶；电商平台借助AI大模型，推出7x24小时更“勤奋”更靠谱的智能客服。

历史是一面镜子，看懂了昨天，就明白今天该怎么做。AI技术，无疑将成为人类历史发展新阶段的“新引擎”。多看互联网的过去，才能更好把握AI的未来。

2、AI原住民，将淘汰AI新移民

最近听一位朋友说，他儿子学了5年美术，现在准备放弃了。问原因，朋友告诉我：“儿子觉得继续学美术，已经对将来没什么帮助了”，朋友接着感慨：“如果只从多一门技能的角度看，这个时代学画画确实没什么意义了，看看商场、超市、地铁站的海报，全是AI创作了…”。我又问朋友如何看待AI的画风，朋友回答：“我明白你的意思，也许我们有些不习惯，但谁能保证下一代人不会习惯呢？谁又能知道AI绘画会发展到什么程度呢？”

这段话给K哥带来了很大震撼，如果说当前职场中的70、78、90们是AI新移民，那么现在的00后、10后，就是AI的原住民，他们和我们的差异不只是技术上的，更是思维上的。

生产工具（AI）的革新，必然催生新的生产关系、生产模式，塑造新的思维认知和行为规则，同时也会加速对老旧生产力，生产工具的淘汰和改进。这是细思极恐，但又很难避免的现实。如果想让自己成为“例外”，最好的方式就是理解AI，掌握AI，运用AI，这样也许能在未来的社会中，保有一定的竞争力，而不至于被AI新移民们快速淘汰。

未来已来，AI时代大家各自珍重，共勉！