你是否見過一家估值15億美金、增長最快的明星公司，在短短半年內(nèi)商業(yè)模式幾乎崩塌？

這不是危言聳聽，這是前智譜AI COO張帆老師，在我們課堂上分享的一個真實故事。

故事的主角叫Jasper，一家用AI寫廣告文案的公司。在AI浪潮之初，它憑借驚艷的技術(shù)，一度成為資本的寵兒，“年度收入達到4000萬美金，而且毛利極高，看起來這是一個極好的生意”。

然而，轉(zhuǎn)折來得猝不及防。

2022年11月，ChatGPT發(fā)布。僅僅一個月后，Jasper的訪問量驟降40%。半年后，這家曾經(jīng)的獨角獸開始裁員轉(zhuǎn)型，逐漸淡出人們的視野。

“它的模型含量太高了，”張帆老師一針見血地指出，“導(dǎo)致它的壁壘很低，模型的每一次發(fā)布和迭代都有可能導(dǎo)致它的商業(yè)模式被覆蓋掉?！?/strong>

與此同時，另一家公司Notion，同樣擁抱了AI，結(jié)局卻截然不同。AI的出現(xiàn)，非但沒有傷害它，反而成了它的“助力”，用戶數(shù)從3000萬暴漲到一個億。

為什么同樣踏上AI的浪潮，一家沉沒，一家遠航？

為了幫助大家看清這場變革的底層邏輯，我們特邀前智譜AI COO、混沌學(xué)園6期同學(xué)張帆老師，帶來這堂《大模型的商業(yè)新范式》主題分享。

在中國大模型的牌桌上，張帆是一位核心玩家。作為前智譜AI的COO，他站在了這場技術(shù)浪潮的最前沿，親眼見證了資本的狂熱、技術(shù)的迭代，以及無數(shù)企業(yè)的崛起與沉浮 。他不僅是這場變革的參與者，更是推動者。當(dāng)這樣一位剛從一線戰(zhàn)場歸來的“圈內(nèi)人”，決定為你復(fù)盤過去兩年的AI浪潮時，他會說些什么？

張帆拋出了一個他從無數(shù)實踐中總結(jié)出的比喻：

“我們把模型當(dāng)成一個大?！缓玫姆椒ㄊ钦f我在上面修一個燈塔，你看起來穩(wěn)了，而且夠高了。但你要知道海平面每半年上升一次，每次上升就可能把你辛辛苦苦修建的都被抹掉。所以我們不要建燈塔，這個時代要建船，要浮在水面上?！?/strong>

你的企業(yè)，是在建“燈塔”，還是在造“船”？這或許是我們每個人都應(yīng)該捫心自問的問題。因為AI時代一個殘酷的現(xiàn)實是：“當(dāng)你挖了一個很深的護城河，扭頭一看發(fā)現(xiàn)城沒了，沒有城了，只剩這條河了。”

打敗康師傅的不是另一個方便面，而是美團外賣。那么，顛覆你業(yè)務(wù)的，會是什么？

為了回答這個問題，張帆老師為我們規(guī)劃了一條清晰的路徑，一場層層遞進的認知之旅。

理解本質(zhì) ——“這一次的AI到底有什么不一樣？”

旅程的開始，我們必須先校準認知。我們總說AI發(fā)展快，但很少有人真正理解這種“快”的本質(zhì)。

張帆老師提到，ChatGPT用戶破億用了兩個月，而一個叫DeepSeek的應(yīng)用，只用了七天。這背后不是簡單的線性加速，而是一種范式躍遷。

他將帶我們重溫那場著名的人機大戰(zhàn)，從IBM的“深藍”到AlphaGo，再到完全不依賴人類棋譜、3天就超越人類千年智慧的AlphaGo Zero。

“這件事第一次帶來比較大的進展其實是在1997年……但是大家發(fā)現(xiàn)其實真正解決圍棋要到了2016年，用了20年的時間?！?/p>

這20年，AI究竟“想通”了什么？從依賴人類規(guī)則的“符號主義”，到模仿神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“連接主義”，再到機器自我博弈的“自學(xué)習(xí)” 。理解這個思想的進化，你才能真正看懂，為什么今天的AI不再只是一個工具，而是一個全新的“物種”。

在這一部分，你將得到關(guān)于這場變革最底層的答案：我們正處在哪一個階段？AI的終局會走向何方？

重設(shè)坐標系 ——“有沒有可能因為AI的出現(xiàn)，我們的坐標系整體都發(fā)生了變化？”

校準了認知，我們會發(fā)現(xiàn)，許多過去賴以生存的商業(yè)法則正在被改寫。在這一部分，我們將跟隨張帆老師，審視我們舊有的商業(yè)坐標。你會聽到：

• 當(dāng)AI的使用門檻降低1000倍，成為“基礎(chǔ)生產(chǎn)要素”時，過去的技術(shù)壁壘將如何不堪一擊？

• 工業(yè)革命是“分工細化”，為什么AI時代反而是“把原來分散到各個工種的任務(wù)重新收回到一個人身上”？ 這對你的組織意味著什么？

• 最殘酷的現(xiàn)實是：“當(dāng)你挖了一個很深的護城河，扭頭一看發(fā)現(xiàn)城沒了，沒有城了，只剩這條河了?！?/p>

創(chuàng)造價值 ——“智能離我們真正的生產(chǎn)力，還有比較大的距離”

看清了本質(zhì)，重設(shè)了坐標，接下來最關(guān)鍵的問題是：如何行動？

“AI不是萬能大力丸，吃了就包治百病，絕對不是。”張帆老師強調(diào)，“今天的AI一定是一個現(xiàn)代醫(yī)療，我一定要先給你做體檢，看你哪兒有問題?！?/p>

在這一部分，我們將告別空談，聚焦實踐。張帆老師將打開他的案例庫，帶我們看那些已經(jīng)成功將“智力”轉(zhuǎn)化為“生產(chǎn)力”的企業(yè)：

• 在法律界，Harvey.ai如何深度融合垂直數(shù)據(jù)，讓97%的律師都更偏愛它，而不是通用的GPT？

• 在汽車業(yè)，AI如何讓簡單的車控指令，進化到能理解“我今兒有點冷”這樣的隱含意圖？

• 在日常銷售中，AI質(zhì)檢如何將抽檢率從2%提升到100%，效率提升10倍以上？

這些不是遙遠的未來，而是正在發(fā)生的商業(yè)變革。我們將從中探尋規(guī)律，找到可以遷移到自己業(yè)務(wù)中的“黃金交叉點”。

構(gòu)建飛輪 —— “形成自己的AI飛輪，成為我們新的競爭壁壘”

旅程的終點，是行動的起點。我們不僅要看懂，更要做到。

“我經(jīng)?？吹揭恍├习逵幸恍┓浅２磺袑嶋H的理解……說我這里有1000萬條客服對話記錄，把這個全訓(xùn)進去是不是模型就牛了……說實話，你要是都訓(xùn)進去，你模型就掛了?！?/p>

張帆老師用這樣接地氣的例子提醒我們，落地AI，必須摒棄幻想，遵循科學(xué)。

在課程的最后，他將毫無保留地分享一套企業(yè)落地的完整藍圖：

• 企業(yè)自診“五步法”：如何判斷你的企業(yè)是否“AI-Ready”？從數(shù)字化程度到場景選擇，每一步該如何評估？

• AI戰(zhàn)略的“四大支柱”：合適的基座、匹配的組織、被重新定義的數(shù)據(jù)資產(chǎn)、能產(chǎn)生價值的業(yè)務(wù)場景，這四件事如何協(xié)同，最終形成生生不息的“AI飛輪”？

商業(yè)史總是在一個個關(guān)鍵的路口寫就。今天，我們正共同站在這樣一個路口。Jasper的黯然離場與Notion的乘風(fēng)破浪，不是遙遠的商業(yè)案例，而是兩條清晰可見的未來路徑，擺在了我們每一個人的面前。而張帆老師，正是從這個路口的核心地帶走來的人。

本周六早上9點，鎖定張帆老師的課程直播！