新技術(shù)會(huì)迅速讓傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域“商品化”。以攝影術(shù)的誕生為例：肖像畫家無(wú)法僅通過(guò)使用相機(jī)來(lái)優(yōu)化工作流程以求生存，因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)徹底重塑了圖像創(chuàng)作的價(jià)值基礎(chǔ)——寫實(shí)描繪變得廉價(jià)，客戶付費(fèi)意愿驟降，畫家原有的價(jià)值空間就此干涸。

我們的研究顯示，生成式AI正催生相似的模式。我們分析了800家美國(guó)上市公司，將崗位職責(zé)映射到具體工作活動(dòng)，并根據(jù)物理在場(chǎng)需求、數(shù)據(jù)可及性、任務(wù)邏輯依賴度等因素，評(píng)估了每項(xiàng)活動(dòng)被生成式AI增強(qiáng)或自動(dòng)化的潛力。結(jié)果顯示：各行業(yè)生成式AI自動(dòng)化潛力指數(shù)，與ChatGPT發(fā)布后該行業(yè)的利潤(rùn)率變化之間，并無(wú)顯著相關(guān)性。事實(shí)上，自動(dòng)化潛力最高的行業(yè)——金融、科技、媒體——其利潤(rùn)率反而停滯或下滑。

這種關(guān)系也并非由行業(yè)間生成式AI采用程度的差異所解釋。我們通過(guò)企業(yè)公開數(shù)據(jù)（如擁有相關(guān)技能的員工比例、合作的第三方AI技術(shù)供應(yīng)商數(shù)量）來(lái)近似衡量其應(yīng)用深度，結(jié)論依然成立。

總而言之，即便企業(yè)持續(xù)投入生成式AI，由此帶來(lái)的生產(chǎn)率提升似乎已在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中被“消化”——價(jià)值流向了客戶或供應(yīng)商，而非沉淀在企業(yè)內(nèi)部。這是價(jià)值被“商品化”的早期信號(hào)。數(shù)據(jù)表明，生成式AI的長(zhǎng)期回報(bào)，并不在于僅僅用它更快、更高效地執(zhí)行現(xiàn)有任務(wù)。

真正的機(jī)遇在于關(guān)注新技術(shù)帶來(lái)的另一重效應(yīng)：開啟全新的價(jià)值池。

企業(yè)內(nèi)部應(yīng)用生成式AI的

三大戰(zhàn)略方向

當(dāng)技術(shù)消除了價(jià)值鏈某一環(huán)節(jié)的瓶頸時(shí)，稀缺性并未消失，而是發(fā)生了轉(zhuǎn)移。曾經(jīng)的核心價(jià)值變?yōu)榇笞谏唐?，但與此同時(shí)，新的瓶頸或摩擦點(diǎn)隨之浮現(xiàn)，成為新的稀缺性與價(jià)值源泉。例如，攝影術(shù)讓精準(zhǔn)再現(xiàn)現(xiàn)實(shí)變得廉價(jià)且普及，但作品的意義、視角與情感表達(dá)則成為新的稀缺品，從而催生了印象派、立體主義等全新的藝術(shù)流派。

新技術(shù)不僅沿現(xiàn)有鏈條轉(zhuǎn)移價(jià)值，更會(huì)創(chuàng)造全新的價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)打破固有約束，它們催生了此前難以想象的商業(yè)模式。正如攝影術(shù)通過(guò)實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)實(shí)客觀、可復(fù)制的記錄，徹底重塑了新聞、廣告與出版業(yè)。

突破性技術(shù)引發(fā)的連鎖反應(yīng)——舊價(jià)值池枯竭，而圍繞解決新摩擦、構(gòu)建新商業(yè)模式的新價(jià)值池涌現(xiàn)——為我們提供了一個(gè)前瞻性的框架，用以思考在生成式AI時(shí)代，可持續(xù)的價(jià)值將源自何處。

1. 優(yōu)化者：強(qiáng)化現(xiàn)有能力

許多公司部署生成式AI，旨在讓現(xiàn)有能力變得更快、更高效、更敏捷。例如，數(shù)字媒體如BuzzFeed利用大語(yǔ)言模型批量生成內(nèi)容；彭博社將其整合到終端服務(wù)中，快速總結(jié)財(cái)報(bào)電話會(huì)議。這類應(yīng)用能釋放新的增長(zhǎng)潛力或顯著提升效率，為率先有效應(yīng)用新技術(shù)的企業(yè)帶來(lái)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

然而，這類優(yōu)勢(shì)很可能只是暫時(shí)的，因?yàn)樗鼈兯鶅?yōu)化的活動(dòng)，正迅速被生成式AI本身“標(biāo)準(zhǔn)化”。換言之，生成式AI在短期內(nèi)通過(guò)提升效率為企業(yè)帶來(lái)“順風(fēng)”，但長(zhǎng)期看，隨著技術(shù)普及，高效執(zhí)行這些任務(wù)將變?yōu)楦?jìng)爭(zhēng)的“入場(chǎng)券”，其底層價(jià)值終將消散。

2. 整合者：解決新涌現(xiàn)的“摩擦”

持久的優(yōu)勢(shì)，不太可能源于用生成式AI把你已經(jīng)在做的事做得更快。優(yōu)勢(shì)將來(lái)自轉(zhuǎn)向那些因生成式AI普及而變得更具挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。

例如，咨詢公司提供研究、綜合與報(bào)告撰寫的核心服務(wù)，正被生成式AI商品化。但該技術(shù)讓海量?jī)?nèi)容生成變得容易的同時(shí)，也催生了新的痛點(diǎn)：如何驗(yàn)證信息真?zhèn)?、提煉有效洞見、判斷事?xiàng)優(yōu)先級(jí)。價(jià)值正從“內(nèi)容生產(chǎn)”向“判斷力應(yīng)用”遷移。

同樣，生成式AI能近乎無(wú)限地生成營(yíng)銷文案、社交媒體內(nèi)容或設(shè)計(jì)創(chuàng)意。面對(duì)這種信息過(guò)載，差異化策略在于整合——在海量信息中進(jìn)行篩選、整合與語(yǔ)境化。付費(fèi)通訊《The Browser》即為一例：它不生產(chǎn)原創(chuàng)內(nèi)容，而是依靠編輯品味，每日為超過(guò)15萬(wàn)訂戶精選五篇優(yōu)質(zhì)文章，其全部業(yè)務(wù)都建立在幫助用戶應(yīng)對(duì)信息洪流之上。

聚焦判斷與整合的策略并非對(duì)所有企業(yè)都適用，且其依賴的“摩擦”點(diǎn)也可能隨技術(shù)演進(jìn)而改變。但不變的規(guī)律是：每當(dāng)技術(shù)解決一類舊摩擦，新摩擦必然隨之產(chǎn)生。因此，企業(yè)的重點(diǎn)應(yīng)是持續(xù)識(shí)別生成式AI催生的新摩擦，并定位自身去解決它們。

3. 重塑者：構(gòu)建全新商業(yè)模式

生成式AI能夠打破成本或運(yùn)營(yíng)復(fù)雜性的傳統(tǒng)約束，使得此前不可行的全新服務(wù)成為可能。

例如，它可以彌合規(guī)?；c個(gè)性化之間的傳統(tǒng)矛盾，使得以定制化體驗(yàn)服務(wù)小眾、碎片化或低利潤(rùn)客戶群體變得經(jīng)濟(jì)可行。Spotify利用生成式AI將播客翻譯并克隆為多種語(yǔ)言的聲音版本，極大拓展了內(nèi)容的全球觸達(dá)。Meta的AI營(yíng)銷工具能生成既貼合產(chǎn)品特性、又針對(duì)目標(biāo)用戶個(gè)性化定制的廣告素材。

這兩個(gè)案例的共同點(diǎn)是：生成式AI被用于放大企業(yè)已有的獨(dú)特資產(chǎn)（Spotify的播客庫(kù)與用戶規(guī)模，Meta的廣告生態(tài)中心地位）。因此，識(shí)別生成式AI高價(jià)值應(yīng)用的一個(gè)有效思路是：審視技術(shù)如何能倍增你現(xiàn)有的核心優(yōu)勢(shì)。

生成式AI尤其擅長(zhǎng)處理知識(shí)并提升其可及性，因此它能將組織內(nèi)部封存的獨(dú)特專長(zhǎng)轉(zhuǎn)化為新的收入流。摩根大通推出的IndexGPT，正是將其機(jī)構(gòu)級(jí)的證券分析能力“產(chǎn)品化”，提供給零售客戶使用?？茖W(xué)出版商愛(ài)思唯爾則利用其龐大的醫(yī)學(xué)期刊與藥物數(shù)據(jù)庫(kù)，構(gòu)建了生成式AI驅(qū)動(dòng)的臨床決策支持工具，為醫(yī)生提供循證治療建議。

更進(jìn)一步，生成式AI還能催生全新的交互與體驗(yàn)?zāi)Ｊ?。教育科技公司多鄰?guó)推出的Max版本，利用大語(yǔ)言模型為每位學(xué)習(xí)者提供擁有“角色扮演”場(chǎng)景的個(gè)性化AI導(dǎo)師，實(shí)現(xiàn)嵌入式反饋與動(dòng)態(tài)課程調(diào)整。

以上是基于當(dāng)前生成式AI能力已可實(shí)施的策略。隨著技術(shù)演進(jìn)，新的可能性將持續(xù)涌現(xiàn)，新的商業(yè)模式將不斷誕生并創(chuàng)造價(jià)值，正如現(xiàn)有模式也可能再次被商品化。這對(duì)決策者的關(guān)鍵啟示在于：不應(yīng)通過(guò)尋找生成式AI尚“不能”做的事來(lái)尋求差異化，因?yàn)橄嚓P(guān)價(jià)值池會(huì)隨技術(shù)進(jìn)步而萎縮；而應(yīng)聚焦于探尋因AI進(jìn)化而“將成為可能”的事，那里蘊(yùn)藏著增長(zhǎng)中的新價(jià)值池。

在生成式AI驅(qū)動(dòng)的生態(tài)中

重新定位企業(yè)

上述策略側(cè)重于內(nèi)部應(yīng)用生成式AI以增強(qiáng)產(chǎn)品或運(yùn)營(yíng)。此外，還有一條更具外向視角的路徑：洞察生成式AI將如何重塑更廣闊的市場(chǎng)生態(tài)，并將企業(yè)重新定位為這個(gè)新興生態(tài)中有價(jià)值的節(jié)點(diǎn)。

這并非意味著企業(yè)都要去開發(fā)底層模型、建設(shè)算力基礎(chǔ)設(shè)施。而是指，在一個(gè)生成式AI將融入所有市場(chǎng)活動(dòng)的未來(lái)，調(diào)整或創(chuàng)造新的價(jià)值主張。以下三種策略展示了這種可能性。

重新包裝者：為“AI代理”的消費(fèi)重塑產(chǎn)品

當(dāng)消費(fèi)者的選擇日益由AI提供信息（甚至未來(lái)直接由AI代理做出）時(shí)，企業(yè)必須為“機(jī)器消費(fèi)”重新設(shè)計(jì)產(chǎn)品。這意味著提供標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)品屬性與兼容性數(shù)據(jù)，并允許AI代理直接交互（例如完成購(gòu)買）。Peec AI 和 Profound 等公司正在幫助品牌分析大語(yǔ)言模型如何描述和推薦其產(chǎn)品，這是一種新興的“AI代理優(yōu)化”（類比搜索引擎優(yōu)化），服務(wù)于AI代理主導(dǎo)的決策生態(tài)。

這一新范式將與傳統(tǒng)聚焦人類感知和品牌建設(shè)的營(yíng)銷策略形成互補(bǔ)，后者在AI代理更依賴客觀、可驗(yàn)證數(shù)據(jù)而非情感信任時(shí)，其效力可能減弱。

巴西零售巨頭Casas Bahia走得更遠(yuǎn)，它在WhatsApp上推出了生成式AI驅(qū)動(dòng)的對(duì)話式購(gòu)物助手，顧客可通過(guò)自然聊天完成瀏覽、比價(jià)和購(gòu)買。自2025年11月上線，該渠道已吸引超200萬(wàn)用戶，并帶動(dòng)了超5%的線下銷售額。

為適應(yīng)AI代理主導(dǎo)的決策模式而重塑服務(wù)至關(guān)重要，先行者已從中獲益。然而長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這種“適配”將成為競(jìng)爭(zhēng)的基礎(chǔ)門檻。當(dāng)所有品牌都開始為取悅AI算法而優(yōu)化時(shí)，市場(chǎng)可能陷入更深層次的同質(zhì)化陷阱。

監(jiān)督者：成為AI的“質(zhì)檢員”

隨著生成式AI模型和自主代理激增并成為獨(dú)立的經(jīng)濟(jì)行為體，對(duì)它們進(jìn)行監(jiān)督以增強(qiáng)可信度與可靠性的需求日益迫切。

這為企業(yè)提供了解決新摩擦的機(jī)會(huì)——可將內(nèi)部已有的驗(yàn)證能力“產(chǎn)品化”。例如，萬(wàn)事達(dá)卡的“決策智能”服務(wù)提供欺詐風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分API，幫助支付系統(tǒng)判斷交易風(fēng)險(xiǎn)，將風(fēng)控專長(zhǎng)轉(zhuǎn)化為“合規(guī)即服務(wù)”的新收入。新聞可信度評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)NewsGuard，則將其對(duì)出版物的可靠性評(píng)估技術(shù)授權(quán)給大語(yǔ)言模型開發(fā)商，用于幫助模型篩選信源和糾錯(cuò)。

更廣泛地說(shuō)，任何擁有專有、已驗(yàn)證數(shù)據(jù)資產(chǎn)（如臨床試驗(yàn)結(jié)果、工程手冊(cè)、金融分析）的公司，都可將其轉(zhuǎn)化為針對(duì)大語(yǔ)言模型的“驗(yàn)證即服務(wù)”，確保AI生成內(nèi)容的合規(guī)與準(zhǔn)確。

供應(yīng)者：成為AI的“養(yǎng)分”提供商

最后，生成式AI模型需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)（公開可用的人類創(chuàng)作文本數(shù)據(jù)預(yù)計(jì)在2028年前耗盡，需求迫切），也需要實(shí)時(shí)響應(yīng)用戶查詢所需的輔助數(shù)據(jù)。

對(duì)高質(zhì)量、經(jīng)過(guò)篩選的垂直領(lǐng)域知識(shí)的需求，為擁有專業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的企業(yè)打開了新商業(yè)模式的大門。湯森路透將其實(shí)時(shí)新聞與市場(chǎng)數(shù)據(jù)授權(quán)用于大語(yǔ)言模型訓(xùn)練；律商聯(lián)訊則為法律垂直大模型提供結(jié)構(gòu)化的法律本體與權(quán)威判例庫(kù)。同理，一家全球消費(fèi)品巨頭可以將其匿名的銷售點(diǎn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)，輸入給零售規(guī)劃AI代理，為那些愿意付費(fèi)獲取更清晰市場(chǎng)洞察的企業(yè)提供服務(wù)。

以上六種策略并非詳盡，也非普適。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者可通過(guò)回答以下問(wèn)題，找到在生成式AI時(shí)代最適合自身的價(jià)值創(chuàng)造路徑：

風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：我們當(dāng)前的哪些差異化資產(chǎn)或能力，有被生成式AI商品化的風(fēng)險(xiǎn)？

摩擦洞察：生成式AI在我們的市場(chǎng)或客戶側(cè)催生了哪些新摩擦？解決它們是否有價(jià)值？我們?cè)撊绾谓鉀Q？

優(yōu)勢(shì)倍增：我們可以在何處部署生成式AI，以倍增現(xiàn)有優(yōu)勢(shì)（例如，從獨(dú)特能力或資產(chǎn)中萃取新價(jià)值）？

模式創(chuàng)新：若利用生成式AI打破歷史的成本或復(fù)雜性約束，哪些全新的商業(yè)模式將成為可能？

生態(tài)位思考：我們的哪些資產(chǎn)可以成為生成式AI驅(qū)動(dòng)商業(yè)生態(tài)的關(guān)鍵“數(shù)據(jù)燃料”或基礎(chǔ)設(shè)施？

主動(dòng)思考這些問(wèn)題，能幫助企業(yè)識(shí)別哪些現(xiàn)有優(yōu)勢(shì)面臨消逝風(fēng)險(xiǎn)，以及如何開啟持久的、面向未來(lái)的新優(yōu)勢(shì)。

亞當(dāng)·約布（Adam Job）、桑吉特·保羅·喬杜里（Sangeet Paul Choudary）、烏爾里?！て|（Ulrich Pidun）、杰弗里·斯普朗（Jeffrey Sprong）|文

亞當(dāng)·約布是波士頓咨詢公司亨德森智庫(kù)高級(jí)總監(jiān)。桑吉特·保羅·喬杜里是專注于人工智能與平臺(tái)戰(zhàn)略的C級(jí)顧問(wèn)，加州大學(xué)伯克利分校高級(jí)研究員，四度入選《哈佛商業(yè)評(píng)論》“十大必讀文章”作者。其探討AI經(jīng)濟(jì)影響的著作《重塑》榮獲2025年Thinkers50戰(zhàn)略獎(jiǎng)。烏爾里?！て|是波士頓咨詢公司亨德森智庫(kù)洞察力負(fù)責(zé)人，也是波士頓咨詢集團(tuán)合伙人兼董事。杰弗里·斯普朗是波士頓咨詢公司亨德森智庫(kù)特使。

周強(qiáng)|編校

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