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榮耀標(biāo)識和幾個老板聊完，我發(fā)現(xiàn)AI下半場已經(jīng)開始了
在AI的熱潮逐漸從技術(shù)炫技走向落地實戰(zhàn)的當(dāng)下，真正的“下半場”已經(jīng)悄然開啟。不是模型參數(shù)的競賽，而是認(rèn)知、組織與商業(yè)模式的重構(gòu)。本文基于與多位一線創(chuàng)業(yè)者的深度對話，試圖還原這場變革的真實脈絡(luò)，揭示AI時代的“新游戲規(guī)則”。
最近在面試和交流中，有幸向幾位初創(chuàng)公司老板、事業(yè)部總監(jiān)、以及傳統(tǒng)企業(yè)的董事長請教他們對AI落地的看法。
他們的公司類型各不相同——有AI native創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊，也有平臺型科技公司，還有傳統(tǒng)企業(yè)的業(yè)務(wù)一把手。
但談到AI在企業(yè)中的應(yīng)用時，幾乎都提到了同一個關(guān)鍵詞：“落地”——技術(shù)跑進(jìn)業(yè)務(wù)的那一步，依然最難。
于是我開始想，也許AI行業(yè)正在迎來一個“中場休息期”。
不是停下腳步，而是為了看得更清楚。
01 驗證：AI native在找可復(fù)用場景
AI Native團(tuán)隊，正在經(jīng)歷“從興奮到思考”的過程。
他們大多由90后或00后帶領(lǐng)，團(tuán)隊具備不錯的技術(shù)積累和背景。但我交流后發(fā)現(xiàn)，他們在商業(yè)落地過程中面臨的挑戰(zhàn)遠(yuǎn)比預(yù)期復(fù)雜。
常見的痛點包括：
1?? 戰(zhàn)略模糊——不知道該先聚焦哪個行業(yè)，也不清楚自己是做“平臺能力”還是“垂直應(yīng)用”。
2?? 客戶機(jī)制斷層——客戶內(nèi)部往往缺乏AI戰(zhàn)略牽頭部門，而業(yè)務(wù)部門又難以定義清晰的AI需求。項目容易停在“想法階段”。
3?? 市場驗證滯后——缺少系統(tǒng)化的調(diào)研與共創(chuàng)機(jī)制，產(chǎn)品功能往往只滿足個別場景，難以規(guī)模化復(fù)制。
三點疊加，導(dǎo)致了一個典型困境：
“做得出來，但推不出去。”
根據(jù)易觀分析《2025中國AI創(chuàng)業(yè)觀察》，目前約 68% 的AI創(chuàng)業(yè)項目仍停留在POC（概念驗證）階段，其中僅有不到 15% 形成可復(fù)用的商業(yè)模型。
所以，AI Native團(tuán)隊此時最需要的，不是更多模型的優(yōu)化，而是從“技術(shù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“價值驅(qū)動”：
- 明確戰(zhàn)略邊界（聚焦1-2個垂直行業(yè)深耕）；
- 建立共創(chuàng)機(jī)制（與客戶共同定義業(yè)務(wù)場景）；
- 推動結(jié)構(gòu)化落地路徑（讓技術(shù)、業(yè)務(wù)、決策形成閉環(huán)）。
AI不是要改變世界，而是要先改變一個具體的環(huán)節(jié)。
02 成熟：平臺型企業(yè)的系統(tǒng)化建設(shè)
另一類成熟的科技公司，邏輯正好相反：他們不再追逐風(fēng)口，而是用組織和流程去接納AI。
典型做法往往是這樣的：
先識別企業(yè)內(nèi)部可自動化的流程環(huán)節(jié)，再部署AI Agent賦能執(zhí)行與決策，最終形成智能化的運營流程閉環(huán)。
常見關(guān)鍵詞包括：
AI中臺、流程挖掘、智能助手平臺、智能體生態(tài)。
麥肯錫在《The Economic Potential of Generative AI》中指出：
AI投入ROI最高的企業(yè)，往往具備跨部門協(xié)同與中臺化能力。
這類項目起點不高，但復(fù)用性強(qiáng)、節(jié)奏穩(wěn)定。
他們的邏輯是：“AI要嵌入業(yè)務(wù)，而不是懸在空中?！?/strong>
簡單來說，他們在做三件事：
- 戰(zhàn)略層：確立AI在組織中的定位（例如作為效率提升或業(yè)務(wù)創(chuàng)新引擎）；
- 流程層：識別可復(fù)用場景，在關(guān)鍵流程中部署AIAgent或智能助手，實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化；
- 數(shù)據(jù)層：統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和指標(biāo)體系，從底層數(shù)據(jù)支撐決策與反饋。
這些公司代表了AI從“能力展示”到“系統(tǒng)建設(shè)”的轉(zhuǎn)變，它們正在形成一種新型的產(chǎn)業(yè)“組織力”競爭。
03 擴(kuò)張：傳統(tǒng)企業(yè)的確定性增長雙曲線
與此同時，許多傳統(tǒng)企業(yè)也在悄然轉(zhuǎn)型，他們已經(jīng)不再只是問：
“AI能做什么？”而是開始問：“我們要先改哪一環(huán)？”
他們的思路非常務(wù)實和落地：
小范圍試點 → 數(shù)據(jù)治理 → 流程共創(chuàng) → 可復(fù)用機(jī)制。
德勤《2025中國企業(yè)智能化成熟度研究》提到：
83% 的制造業(yè)企業(yè)正推進(jìn)AI流程自動化，其中近一半通過“內(nèi)部培訓(xùn) + 外部咨詢共創(chuàng)”的方式落地。
這說明，他們可能起步晚，但路徑更穩(wěn)。
AI在他們手里，已經(jīng)從“創(chuàng)新項目”變成推動組織升級與業(yè)務(wù)再造的契機(jī)。
他們的關(guān)鍵詞不是“創(chuàng)新”，而是整合。
另外，我觀察到這一輪傳統(tǒng)企業(yè)的轉(zhuǎn)型也出現(xiàn)了明顯的“雙曲線”：一條向內(nèi)，一條向外。
① 線內(nèi)：智能化改造（效率與機(jī)制）
正在重塑管理與決策方式。
例如：制造企業(yè)導(dǎo)入預(yù)測模型與自動化檢測系統(tǒng)，零售企業(yè)在選品、客服與庫存優(yōu)化中部署智能助手，形成了自己的“AI運營中臺”。
② 線外：出海戰(zhàn)略（增長與生態(tài)）
另一方面，越來越多企業(yè)在思考：
“當(dāng)我們具備了AI能力，能否帶著它走向更大的市場？”
從多語言客服、智能廣告投放到跨境數(shù)據(jù)分析，AI讓企業(yè)能夠以更低成本、更高敏捷度拓展全球市場。
但這兩條路徑并非平行，而是互相推動“雙輪驅(qū)動”的：
智能化改造讓企業(yè)更高效，出海戰(zhàn)略讓企業(yè)更有增長空間。
當(dāng)內(nèi)部機(jī)制更智能，企業(yè)也更有能力把這種智能帶向國際市場。
04 結(jié)構(gòu)性機(jī)會：AI的三條可持續(xù)路徑
從產(chǎn)業(yè)鏈視角看：AI的大局正逐漸清晰：
如果從市場人的視角判斷一家AI企業(yè)，可以看三件事：：
技術(shù)潮水退去后，留下的，永遠(yuǎn)是認(rèn)知與判斷力。
05 結(jié)語：中場休息，不等于停下腳步
“中場休息”的意義，在于重新校準(zhǔn)方向。
對AI企業(yè)而言，這是從“能做什么”到“該做什么”的轉(zhuǎn)折；
對我們這些關(guān)注產(chǎn)業(yè)的人而言，則是從“追熱點”到“看結(jié)構(gòu)”的成長。
AI的上半場，是狂飆；
下半場，是落地、驗證與復(fù)利。
技術(shù)潮水退去后，留下的，是判斷力與執(zhí)行力。
數(shù)據(jù)來源
- Gartner：《2025年AI應(yīng)用趨勢報告》
- IDC：《2024中國生成式AI應(yīng)用市場洞察》
- 麥肯錫：《The Economic Potential of Generative AI》
- 德勤：《2025中國企業(yè)智能化成熟度研究》
- AFCEA 2024 數(shù)據(jù)中心白皮書
作者：黃揚(yáng)西；公眾號：黃揚(yáng)西
本文由 @黃揚(yáng)西 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。
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