“AI就是新一輪泡沫！”每到年末，這種聲音總會在企業(yè)圈里蔓延。

不少老板都有切身體會：AI領(lǐng)域像陷進了“年初熱捧砸錢、年末遇冷停擺”的怪圈——2024年開春“AI+百業(yè)”的口號喊得震天響，年底卻有大批項目因看不到回報被擱置。

2025年初”DeepSeek全民狂熱”“具身智能”“AI原生應(yīng)用”等新熱點涌現(xiàn)，資本和企業(yè)再度跟風(fēng)布局，然而才到年中，就有不少跟風(fēng)入場的企業(yè)因技術(shù)與業(yè)務(wù)脫節(jié)、投入產(chǎn)出失衡而陷入停滯。

同時，當(dāng)下AI信息嚴重“兩極分化”。要么是“大模型顛覆產(chǎn)業(yè)、AGI替代人類”的宏觀敘事，張口就是千億參數(shù)、萬億算力，讓中小企業(yè)覺得“這是大廠玩的游戲，跟我沒關(guān)系”；要么是“AI寫文案、作圖調(diào)參”的微觀技巧，教你怎么優(yōu)化提示詞、怎么刷跑分，卻繞不開“怎么結(jié)合我家業(yè)務(wù)賺錢”的核心問題。

但要是被這種“年初熱、年末冷”的情緒帶著走，再加上“宏觀看不懂、微觀用不上”的信息斷層，企業(yè)只會永遠停在“看熱鬧、瞎焦慮”的階段。

混沌團隊用6個月調(diào)研了京東物流、學(xué)而思、施耐德等50家不同行業(yè)的標桿企業(yè)，還梳理了“人工智能+”行動配套的20多個省市落地案例。

更重要的是，我們在混沌AI院中陪跑了上千家企業(yè)，其中少部分企業(yè)（300家）有真的落地實效，而大部分企業(yè)因各種各樣的問題中途放棄。

最終我們發(fā)現(xiàn)一個關(guān)鍵結(jié)論：AI不是短期炒作的泡沫，不是大廠的專屬玩具，更不是不勞而獲的萬能藥——“宏觀聊得太空、微觀技巧太碎、中觀進不到業(yè)務(wù)”的鴻溝，才是企業(yè)落地難的真正病根。

那些能靠AI賺著錢的企業(yè)，都摸清了“AI+業(yè)務(wù)”的中觀落地路徑。

而《混沌AI商業(yè)落地應(yīng)用白皮書》（文末免費領(lǐng)?。?/strong>的核心價值，就是填補這個空白——它不聊空泛的宏觀概念，也不陷零散的微觀技巧，而是把各行業(yè)“AI+業(yè)務(wù)”的實戰(zhàn)經(jīng)驗整合起來，把國家政策轉(zhuǎn)化成企業(yè)能上手的操作方法，讓AI從“熱鬧的概念”變成“能賺錢的業(yè)務(wù)工具”。

文｜張 雷 混沌人工智能商業(yè)創(chuàng)新研究院院長、AI商業(yè)專家

先厘清：

哪些AI是泡沫？哪些是真機會？

要打破“宏觀看不懂、微觀用不上”的困局，關(guān)鍵得抓住“中觀落地”這個核心：以自家業(yè)務(wù)為原點，找到AI與行業(yè)場景的精準結(jié)合點，跑通“業(yè)務(wù)場景-技術(shù)落地-業(yè)務(wù)提效-收益增長”的閉環(huán)。

結(jié)合白皮書對制造、零售、金融等8大行業(yè)的調(diào)研，我們發(fā)現(xiàn)：能靠AI賺到錢的企業(yè)，都避開了“追宏觀概念、迷微觀技巧”的坑，死死盯著中觀層面的“業(yè)務(wù)適配”；而失敗的案例，要么跟風(fēng)追高大上的概念，要么死磕無關(guān)緊要的技巧，偏偏沒抓住“AI服務(wù)業(yè)務(wù)”的本質(zhì)。

?泡沫陷阱：困于“宏觀幻想”或“微觀沉迷”，脫離業(yè)務(wù)本質(zhì)

1. 炫技式投入：為了做AI而做AI

有家連鎖餐飲老板跟我們吐苦水，花20萬開發(fā)了“AI菜品推薦”功能，算法能根據(jù)用戶性別、年齡推菜，卻沒考慮到“吃飯看口味、看聚餐場景”的實際需求，最終使用率不足5%；還有家企業(yè)跟風(fēng)做“數(shù)字人客服”，結(jié)果話術(shù)生硬，連基礎(chǔ)問題都答不對，反而讓客戶投訴率漲了30%。這類只追求“看起來高級”、不解決真痛點的投入，注定會被市場淘汰。

2. 技巧式內(nèi)卷：丟了業(yè)務(wù)核心，陷進細節(jié)泥潭

我們接觸過一家電商企業(yè)，運營團隊天天鉆研“AI作圖的光影參數(shù)”“文案的情緒詞搭配”，把精力全放在優(yōu)化單張海報、單條文案上，卻沒意識到“用AI分析用戶瀏覽數(shù)據(jù)、優(yōu)化商品推薦邏輯”能直接提轉(zhuǎn)化率。這種脫離業(yè)務(wù)目標的技巧內(nèi)卷，就算圖做得再精美、文案寫得再華麗，也變不成真金白銀的收益。

?真機會：錨定中觀“AI+業(yè)務(wù)”，讓技術(shù)適配場景需求

1. 崗位級提效：小投入快見效，先賺回“信心錢”

這類場景專挑“高頻、重復(fù)、耗人力”的單一崗位任務(wù)，投入少、落地快，能快速驗證AI的價值。比如法務(wù)崗用AI初篩合同，把“逐字核對條款”的8小時工作量壓縮到2小時；銷售崗用AI整理客戶溝通記錄，自動提煉“需求痛點”“成交意向”，跟進效率直接提40%。杭州有家100人規(guī)模的科技公司，就花5000元買了基礎(chǔ)SaaS工具，30天就讓行政崗會議紀要效率提40%，錯誤率從15%降到3%，3個月就收回了投入。

2. 生態(tài)級重構(gòu)：建壁壘賺“長期錢”

當(dāng)技術(shù)、數(shù)據(jù)積累到一定階段，AI能直接重構(gòu)行業(yè)生態(tài)。比如施耐德的EcoStruxure AI平臺，不僅把自家生產(chǎn)能效提了20%，還能給上下游企業(yè)提供“設(shè)備預(yù)測性維護”“能耗管理”服務(wù)，成了行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施；OpenAI開放API接口后，千萬開發(fā)者基于它做應(yīng)用，形成了沒人能撼動的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。這類場景能創(chuàng)造增量價值，是穿越周期的核心機會。

這正是白皮書最稀缺的價值：我們用6個月系統(tǒng)調(diào)研了國家“人工智能+”行動覆蓋的10大重點行業(yè)，深度拆解了京東物流（物流）、學(xué)而思（教育）、東營銀行（金融）等50家不同規(guī)模企業(yè)的實戰(zhàn)案例，第一次把“宏觀敘事到微觀技巧”的中觀空白補上了。它不聊“AGI的終極形態(tài)”這種虛的，也不教“單一功能怎么操作”這種碎的，就聚焦“AI怎么適配你家行業(yè)、怎么幫你賺錢”這個核心，把政策文件里的導(dǎo)向、企業(yè)實踐中的經(jīng)驗，整合成可復(fù)制的體系——不管你是做制造還是開餐館，都能對著找路徑、對著定方案。

穿越泡沫的核心：L1-L5五級落地體系

調(diào)研中我們發(fā)現(xiàn)，那些能穿越“年初熱、年末冷”周期，還能靠AI持續(xù)盈利的企業(yè)，核心秘訣就是跳出“宏觀-微觀”的信息陷阱，死死錨定中觀“AI+業(yè)務(wù)”的邏輯。白皮書提出的“L1-L5五級落地體系”，就是把各行業(yè)的中觀落地邏輯系統(tǒng)化了——它不是放之四海而皆準的理論框架，而是針對制造、零售、金融、教育等8大行業(yè)，分別匹配了“業(yè)務(wù)痛點-AI能力-落地步驟”的定制方案，徹底解決“看別人賺得歡，自己摸不著門”的困境。

1. L1-L2：0-6個月，用“最小成本”驗證價值（入門級）

這個階段的核心目標是“小步快跑，快速試錯”，用最低成本驗證AI價值，幫團隊建立“AI能做事”的理性認知，從根上避開“年初跟風(fēng)砸錢、年末無果停擺”的坑。很多企業(yè)掉進出周期循環(huán)，就是年初被概念沖昏頭追“高大上”，年末因短期沒回報就放棄——而L1-L2的實干邏輯，剛好能破解這個困局。

L1（崗位+AI）：從單個痛點破局，30天見效果

專挑“天天做、特耗時”的崗位任務(wù)切入，比如行政崗的會議紀要、財務(wù)崗的發(fā)票核驗、客服崗的常見問題回復(fù)。這些場景的數(shù)據(jù)就在手邊（比如客服的歷史對話、財務(wù)的發(fā)票存檔），不用重構(gòu)現(xiàn)有系統(tǒng)，改動極小，能最快看到效果。

白皮書里給了套“拿來就用”的操作方法：用“要素建模法”拆崗位任務(wù)，比如把法務(wù)崗“合同審核”拆成“識別甲乙雙方信息、提取核心條款、標注風(fēng)險點”三個關(guān)鍵動作，再對應(yīng)匹配AI能力（OCR識別、關(guān)鍵詞提取、風(fēng)險庫比對）。除了深圳電子元件企業(yè)的案例，餐飲行業(yè)也有典型實踐——今邕燒烤用AI處理訂貨、對賬、盤點等財務(wù)和運營崗的基礎(chǔ)工作，單是對賬環(huán)節(jié)就從原來的3人天壓縮到半天完成，人效直接提升37%，完美印證了L1階段“小投入快提效”的核心邏輯。

L2（流程+AI）：打通跨部門堵點，行業(yè)方案直接套

不同行業(yè)的核心流程天差地別，白皮書不搞“一刀切”，給每個行業(yè)都備了專屬的流程優(yōu)化路徑：做零售的，就聚焦“銷售-補貨-陳列”鏈路，用AI打通POS、庫存、會員數(shù)據(jù)，缺貨率能降35%；做制造的，盯著“訂單-排產(chǎn)-質(zhì)檢”鏈路，用AI分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)優(yōu)化排產(chǎn)，交付周期縮20%；做金融的，主攻“開戶-審核-風(fēng)控”鏈路，AI自動核驗信息，審核效率提70%。

廣西貴港一家豬場引入“聲紋+視覺”AI巡檢系統(tǒng)，替代了原本1800名技工的人工巡檢工作——系統(tǒng)能通過豬的聲紋識別健康異常，通過視覺監(jiān)控判斷進食情況，不僅將巡檢效率提升10倍，還把仔豬存活率提高了5個百分點。這種打通“養(yǎng)殖-巡檢-預(yù)警”全流程的優(yōu)化，和徐福記的生產(chǎn)排班優(yōu)化邏輯一致，都是通過AI破解跨環(huán)節(jié)協(xié)同難題，用實打?qū)嵉氖找鏀[脫周期情緒影響。

2. L3-L4：6-18個月，從“提效”到“增收”（進階級）

這個階段要實現(xiàn)“價值升維”——讓AI從“降本工具”變成“增收引擎”，這是區(qū)分“跟風(fēng)者”和“領(lǐng)跑者”的關(guān)鍵，更是擺脫“年初熱、年末冷”的核心：當(dāng)AI能持續(xù)幫你賺錢，自然不會因短期情緒波動被放棄。微軟、谷歌能連續(xù)10個季度加碼AI投入，核心就是他們靠L3-L4階段的落地，讓AI成了實實在在的增收來源，而不是單純的成本項。

L3（產(chǎn)品+AI）：給核心產(chǎn)品加buff，直接增收

白皮書拆解了各行業(yè)“AI+產(chǎn)品”的成功套路，不用你憑空摸索：水產(chǎn)行業(yè)的福建閩威實業(yè)，用AI分析市場消費數(shù)據(jù)洞察“健康零食”需求，優(yōu)化鱸魚腸配方并精準匹配社區(qū)團購渠道，成功打造爆品實現(xiàn)銷量翻倍；教育行業(yè)的學(xué)而思AI學(xué)習(xí)機靠“答題數(shù)據(jù)-個性化推送”提分率≥15%；醫(yī)療設(shè)備企業(yè)加AI輔助診斷后，基層醫(yī)生準確率提30%、產(chǎn)品銷量漲50%。這些案例覆蓋傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和新興領(lǐng)域，核心都是讓AI適配產(chǎn)品核心痛點，而非單純附加技術(shù)標簽。

白皮書里把這類場景的落地步驟拆得明明白白：先靠用戶調(diào)研抓核心痛點（別自己瞎猜），再選“夠用就好”的AI技術(shù)（不用追最先進的），接著小范圍試點驗證效果（比如先給10家門店裝，看數(shù)據(jù)再推廣），最后規(guī)?；侀_。剛才提到的醫(yī)療設(shè)備企業(yè)，就是按這個步驟走的，半年就靠AI功能打開了基層市場。

L4（AI原生產(chǎn)品）：重構(gòu)商業(yè)模式，開辟新賽道

這類產(chǎn)品以AI為核心，做傳統(tǒng)產(chǎn)品做不了的事?？缇畴娚填I(lǐng)域的深圳靈舶科技是典型代表，他們打造的“AI數(shù)字員工”能完成選品、上架、客服等80%的執(zhí)行崗工作，不僅把人力成本降低60%，還通過精準選品讓銷售額增長66%，重構(gòu)了跨境電商的運營模式；游戲行業(yè)的草花互動則用AI生成美術(shù)素材，將美術(shù)成本降低70%，10人團隊就能完成原本50人的工作量，靠技術(shù)效率開辟了中小游戲廠商的生存新路徑。

這個階段要重點防“模型幻覺”的坑，白皮書給的解決方案很實在：核心場景必須“AI初判+人工復(fù)核”，比如金融AI審批貸款后，風(fēng)控崗要二次核查；一旦AI輸出錯誤率超5%，立刻暫停調(diào)參。這套“雙重審核機制”，能幫強監(jiān)管行業(yè)（金融、醫(yī)療）穩(wěn)穩(wěn)避坑。

3. L5：18-36個月，構(gòu)建生態(tài)壁壘（引領(lǐng)級）

這個階段的企業(yè)，已經(jīng)成了行業(yè)標桿——AI不再是內(nèi)部工具，而是能對外輸出價值的“行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施”。廣告營銷行業(yè)的易點天下就是如此，他們構(gòu)建的AI投放系統(tǒng)，能將投放決策時間從3天壓縮到17秒，獲客成本降低22%，不僅優(yōu)化了自身業(yè)務(wù)，還為電商、游戲等多個行業(yè)的客戶提供智能投放服務(wù)；國美通過AI-BIM平臺實現(xiàn)轉(zhuǎn)型，從傳統(tǒng)家電零售企業(yè)升級為智能裝修解決方案提供商，7個月估值暴漲6倍，用AI重構(gòu)了自身的行業(yè)定位和生態(tài)價值。

白皮書明確了L5的三個前提，少一個都不行：數(shù)據(jù)飛輪能自己轉(zhuǎn)（用戶用得越多，模型越好用）、多智能體能協(xié)同干活（比如“預(yù)測-調(diào)度-服務(wù)”模塊聯(lián)動）、全公司都有AI思維（從老板到基層都懂“AI能幫業(yè)務(wù)做什么”）。能走到這一步，就能穿越技術(shù)周期，當(dāng)行業(yè)規(guī)則的制定者。

普通人/普通企業(yè)，如何抓住AI的真機會？

面對“宏觀看不懂、微觀用不上”的信息斷層，再加上“年初熱、年末冷”的周期陷阱，很多企業(yè)陷入“想做不敢動、做了不賺錢”的惡性循環(huán)。結(jié)合白皮書的中觀落地方法和各行業(yè)標桿經(jīng)驗，我們給不同規(guī)模的企業(yè)整理了三條“AI+業(yè)務(wù)”的實干建議，幫你徹底擺脫焦慮：

1.中小企業(yè)/個人：從L1切入，先拿小結(jié)果

別被年初的熱門概念嚇住，也別因年末的冷遇退縮，就從身邊“最痛、最易落地”的任務(wù)切入。比如銷售用AI整理客戶溝通記錄（用白皮書的提示詞模板：“總結(jié)客戶核心需求、異議點、成交意向，分點列清”），財務(wù)用AI核發(fā)票，客服用AI做常見問題回復(fù)庫。這些場景投入極低（很多免費工具就能滿足），30天內(nèi)就能看到效果——既不會因年初跟風(fēng)浪費錢，也不會因年末沒成果停擺，讓AI真正成“幫干活的助手”。

廣州有家做建材批發(fā)的中小企業(yè)，客服團隊用免費AI工具整理了100個常見問題的回復(fù)模板，系統(tǒng)能自動匹配客戶提問推送答案，客服效率提了50%，客戶滿意度漲了15%——幾乎零投入，卻解決了“客戶問得勤、客服忙不過來”的老問題。烘焙行業(yè)的北京某烘焙廠也有類似實踐，他們用AI分析社區(qū)團購數(shù)據(jù)預(yù)測訂單量，優(yōu)化原料采購和生產(chǎn)計劃，從月虧30萬直接轉(zhuǎn)為月賺15萬，完美詮釋了中小企業(yè)L1階段的落地價值。

2.成熟期企業(yè)：從L2-L3突破，建立競爭優(yōu)勢

先打通跨部門的“數(shù)據(jù)孤島”，比如做制造的優(yōu)化“訂單-排產(chǎn)-交付”流程，做零售的理順“銷售-庫存-采購”鏈路，用AI降本提效；再把AI嵌入核心產(chǎn)品，創(chuàng)造新的收入點。

東營銀行就是這么干的：先打通“客戶征信-貸款申請-審批”的全流程，AI自動核驗信息、識別風(fēng)險，審批效率提了75%，從“數(shù)天審批”縮到“數(shù)小時完成”；接著推出AI智能信貸產(chǎn)品，專門針對小微企業(yè)“短、小、頻”的貸款需求，實現(xiàn)“線上申請、實時放款”——產(chǎn)品上線半年，新增貸款規(guī)模就達20億元，成了新的利潤增長點。

3.頭部企業(yè)/創(chuàng)業(yè)者：布局L4-L5，搶占生態(tài)紅利

要是有技術(shù)和資源積累，就聚焦垂直領(lǐng)域做AI原生產(chǎn)品，甚至建生態(tài)。比如某區(qū)域物流企業(yè)，基于自己的運輸數(shù)據(jù)開發(fā)了AI路徑規(guī)劃系統(tǒng)，不僅把自家運輸成本降了18%，還把系統(tǒng)開放給同行用，一年新增收入超億元；某教育科技公司建了“AI老師-學(xué)生-家長”的生態(tài)，AI跟蹤學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)后，給家長推個性化輔導(dǎo)建議，靠增值服務(wù)年增收3000萬。

跳出周期情緒：商業(yè)人士的AI實干法則

回顧互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展史，也曾有過“年初熱捧、年末遇冷”的周期波動，但最后活下來成巨頭的，都是亞馬遜、谷歌這種“理性規(guī)劃、持續(xù)落地”的企業(yè)。AI行業(yè)現(xiàn)在的情緒起伏，只是技術(shù)普及的必經(jīng)階段——年初的概念熱，是技術(shù)可能性的初步釋放；年末的遇冷，是跟風(fēng)者忽視落地的必然淘汰。泡沫會洗掉那些“年初追概念、年末棄項目”的投機者，但真正懂“理性規(guī)劃、實干落地”的企業(yè)和個人，會在周期里沉淀價值、實現(xiàn)爆發(fā)。

同時，現(xiàn)在的AI市場，早就過了“靠概念造勢、靠技巧嘗鮮”的階段，進入“中觀落地定成敗”的關(guān)鍵期。國家“人工智能+”行動明確要求“推動AI與各行業(yè)深度融合”，各地也給了行業(yè)專項補貼——比如無錫給AI設(shè)備采購補30%，上海給模型備案企業(yè)獎50萬，可很多企業(yè)因為缺中觀指南，只能眼睜睜看著紅利溜走。作為企業(yè)經(jīng)營者，真正的風(fēng)險不是錯過風(fēng)口，而是困在“宏觀-微觀”的信息陷阱里，始終讓AI賺不到錢。

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AI時代，商業(yè)競爭的核心不是“懂技術(shù)”，而是“懂用技術(shù)幫業(yè)務(wù)賺錢”。跳出情緒周期，用實干落地建價值壁壘，現(xiàn)在行動，明年的行業(yè)標桿可能就是你。