诗涵: 你还记得去年咱们聊企业怎么“拥抱AI”,恨不得把市面上所有AI服务都买个遍那会儿吗?这才多长时间啊,感觉风向标嗖一下就转了!最新的2025年AI现状报告直接告诉我们,现在可不是比谁买得多,而是比谁能自己“造”AI了。
原野: 可不是嘛!我看到报告里把这些自己撸起袖子干,从零开始一点点搭建AI产品和服务的公司,直接就定义成“AI建设者”了。这感觉就像盖房子,以前是买精装修,现在得自己打地基、砌砖头,背后那套玩法完全不一样了。
诗涵: 既然说到“造”AI,那“AI原生”和“AI赋能”这两个词,咱们耳朵都快听出茧子了。但它们到底有啥不一样啊?你能不能给咱们掰扯掰扯,举个生活中的例子,看看这两种公司在开发产品时到底差在哪儿了?
原野: 没问题!咱们打个比方吧,“AI原生”的公司,就像是生下来就带着AI基因的,它离开了AI就活不了,比如那种完全靠AI给你推荐内容的产品,没AI它连个骨架都没有。而“AI赋能”呢,就像给一个老房子加装个智能家居系统,它本来是文档软件,现在加个AI总结功能。说白了,就是AI是这栋楼的“地基”还是“精装修”的区别。
诗涵: 哎呦,这个“地基”和“装修”的比喻,一下就把我点醒了!那照你这么说,这两种公司,从娘胎里带出来的基因不一样,是不是以后走的道儿也完全不一样啊?
原野: 简直是天壤之别!报告里有个数据,我当时一看都惊了:AI原生公司,竟然有将近一半,就是47%的产品都已经跑起来,进入“规模化”阶段了。你猜AI赋能型公司呢?才可怜巴巴的13%!这差距,简直是云泥之别。
诗涵: 哇塞,这简直是碾压式的胜利啊!难道说,AI原生公司从一开始就自带“光环”,在市场验证和做大做强这方面,就比别人多了一层天然优势吗?这葫芦里到底卖的什么药?
原野: 我觉得肯定有啊!你想啊,AI原生公司那可是从娘胎里就想着怎么让AI跟市场需求“谈恋爱”的,它们的产品逻辑、用户体验,从头到脚都是为AI量身定制的,所以试错和迭代那叫一个快,像坐了火箭一样。反观AI赋能的公司,它们得先给老业务“动手术”,去改那些根深蒂固的工作流程和用户习惯,这中间的“摩擦力”可就大了去了,每一步都像在泥地里走路。
诗涵: 嗯,那从产品类型来看,为什么“智能体工作流”,就是咱们老说的“Agentic workflows”啊,会变成AI原生公司眼里的“香饽饽”,都抢着去搞它?它到底解决了哪些,咱们以前那些传统产品想破脑袋都解决不了的痛点呢?
原野: 嘿,这玩意儿可不是一般的厉害,它代表了AI能力的“下一站天后”啊!以前的AI,你让它干啥它就干啥,像个听话的工具人。但现在这个“智能体”,你跟它说“我想去东京玩”,它自己就能琢磨,然后把订机票、订酒店、查攻略这些事儿,一条龙给你搞定,你根本不用操心!这可不是咱们以前那种点点按按的软件能比的。报告里都说了,大概80%的AI原生公司都在闷声搞这个,因为这才是真真正正能把咱们从繁琐工作中解放出来的“生产力革命”啊!
诗涵: 好了,咱们现在算是把AI产品怎么“生”出来,长啥样,都摸清楚了。那接下来呢,就得聊聊这些“娃”长大了,怎么才能推向市场,卖个好价钱,也就是怎么定价的问题了。
原野: 是啊,AI这东西,带来的价值那是杠杠的!可问题来了,咱们以前卖软件那一套定价模式,还管用吗?我最近也一直在琢磨,你有没有观察到,现在企业给AI产品定价,有什么新花样没?
诗涵: 哎呀,你可算是问到点子上了!这真是个“灵魂拷问”啊。以前那种按人头、按席位收订阅费的模式,现在在AI这里可真是有点水土不服了。为啥呢?因为AI这玩意儿,它创造的价值跟你用了多少、或者它帮你省了多少钱,那可是直接挂钩的。所以啊,现在最时髦的玩法就是“混合定价”了,就是你先交个“入场费”,然后呢,你用AI功能用了多少次,或者它给你省了多少人力物力,再另外按量计费。
原野: 报告里还说,虽然不少公司都在琢磨新定价模式,但也有40%的公司,就跟“老僧入定”似的,压根儿没打算动。这“稳如泰山”的观望态度,是不是说明他们心里也没底啊?是不是对AI这东西到底值多少钱,还没个谱呢?
诗涵: 哎,你真是说到我心坎里去了!这就是市场现在“拧巴”的地方。很多时候,AI功能现在还像是产品上的一个“小彩蛋”,或者说是个“鱼饵”,用来吸引用户来玩、来升级的。它本身还没达到能独立出来,清清楚楚算账、直接挣大钱的程度。所以不少公司就想着,先拿它把产品弄得更牛一点,增加点竞争力,而不是急吼吼地指望它直接变现。你说,这定价能不让人头疼吗?
原野: 除了这让人挠头的定价,AI产品还有个事儿也越来越重要,那就是它得“说得清楚,看得明白”,特别是当你的产品用户量蹭蹭往上涨的时候。那现在企业都是怎么去应对这些规矩啊、伦理啊这些挑战的呢?
诗涵: 嗯,这就像你家孩子长大了,邻居亲戚都想知道他平时都干了啥,不能老藏着掖着。产品越成熟,用户和那些管事儿的就越想知道你这AI“黑箱子”里头到底在捣鼓啥。所以现在啊,你得把模型的“老底”都交代清楚,数据哪儿来的啊,有啥毛病啊,会不会“偏心眼”啊,这些都得写进报告里,越详细越好。特别是对外用的产品,那准确性简直是天大的事儿;但要是在自己公司内部用呢,大家反而更在意花多少钱,数据会不会“裸奔”。这中间的取舍,可真是挺有意思的。
原野: 咱们刚才聊的商业模式啊、合规性啊,这些都像是AI产品的“面子”,看着光鲜亮丽。但要撑起这个“面子”,还得看它的“里子”,那就是公司内部的AI人才和组织架构。所以,接下来,咱们就好好扒一扒,这AI团队到底是怎么搭起来的。
诗涵: “人才是第一生产力”这句话,在AI时代那真是被无限放大了。你看现在,企业为了抢AI人才,那真是“八仙过海各显神通”啊。组织架构上有没有啥新花样?比如说,是不是得专门设个“首席AI官”啊,还有啊,听说现在AI工程师那可真是“皇帝的女儿不愁嫁”,是不是特别难招啊?
原野: 哎呀,那变化可不是一般的大,简直是“天翻地覆”!你看啊,报告里说了,只要公司营收过了1亿美元这个坎儿,基本上都会专门弄个AI或者机器学习的“大拿”来管事儿,这说明AI在公司里头,那地位是蹭蹭往上涨,直接上升到战略高度了。再说说人才这块儿,那真是“一将难求”啊!AI和机器学习工程师,平均招一个人要70天,这可比招其他技术岗的时间长多了,简直是“漫漫长征路”!
诗涵: 70天?!天呐,两个多月才能招来一个工程师!这简直是“一票难求”啊!那是不是就说明,市场上对这种“宝贝”人才的需求简直是海了去了,但又少得可怜?企业要怎么才能在人才大战里杀出一条血路呢?
原野: 没错,你算是说到点子上了!现在就是合格的AI人才,那是“皇帝不急太监急”啊,市场嗷嗷待哺。所以企业除了“撒钱”去抢人,更重要的是得自己“造血”,搞一套培养人才的机制,还得把自家公司打造成“人才磁铁”,让那些顶尖高手心甘情愿地来,比如给他们提供足够多的“大炮弹”(计算资源),让他们放开手脚搞研究、搞创新。
诗涵: 报告里还有个意思,那些增长特别快的公司啊,他们在AI团队上那可真是“下血本”了,预计到2025年,他们会有将近三成的工程师,也就是28%的人,专门扑在AI上。而别的公司呢,才18%。这简直就是一支“AI敢死队”啊!他们是怎么靠着这种投入,让AI发展像坐了火箭似的呢?
原野: 对!这就是典型的“集中火力,搞定大目标”的打法!这支“AI精锐部队”可不是做表面功夫的,他们能更深层次地去捣鼓模型、优化算法,把AI跟产品彻底融为一体。他们不是给产品“贴金”,而是直接把产品的地基和骨架都换成AI的,从根儿上提升竞争力。这样一来,增长速度那还不得像野草一样疯长啊?
诗涵: 好了,咱们现在是“兵强马壮”了,AI团队也拉起来了。可接下来,一个特别现实的问题就摆在眼前了:养这么一支“AI精锐部队”,还要让他们的AI产品跑起来,到底得烧多少钱啊?咱们就来聊聊,这AI的“钱袋子”到底该怎么管。
原野: 哎呦,AI这“吞金兽”啊,投入那真是个无底洞!好多老板都在挠头,这钱到底都花哪儿去了?从报告来看,AI产品的成本构成和管理,有什么特别的“门道”没?
诗涵: AI的成本结构啊,它可不是一成不变的,像个“变色龙”似的。在产品刚开始“孵化”,还没正式亮相那会儿,最大的开销其实是“人头费”,也就是那些AI人才的工资。但你猜怎么着?一旦产品一上线,用户开始“蜂拥而至”,那成本结构可就来个“大变活人”了!
原野: 报告里说,产品一旦做大了,人才的工资占比反而下来了,但基础设施和计算的费用,尤其是那些API调用费,简直就像脱缰的野马,蹭蹭往上涨,最让人头疼!这说明AI的钱,到底是怎么个花法儿?企业该怎么才能把这匹“野马”给驯服了?
诗涵: 这个“变脸”过程,那叫一个清晰。前期是“烧钱”搞研发,后期就是“烧钱”搞运营了。你想啊,当你的AI功能被几百万、几千万的用户轮番“临幸”的时候,那模型跑起来的计算费用,还有调用别人家API的钱,简直就像滚雪球一样,越滚越大,而且根本摸不着头脑,不知道啥时候是个头。所以啊,应对起来就两招:一是把每一笔钱都盯得死死的,精打细算;二是把技术“瘦身”,用更小巧、更有效率的模型。
原野: 面对这高得吓人的成本,不少公司都开始把目光投向了“开源模型”,觉得这是个“救命稻草”。但你觉得呢,开源模型真能把所有成本问题都给解决了?是不是也有什么“坑”或者“隐患”在里头呢?
诗涵: 开源这招儿,确实是个“省钱利器”,报告里都说了,41%的公司都在用。但它可不是什么“万能药”啊!开源模型虽然不用交授权费了,但你得自己养个团队去把它“请”回来,再给它“装修”、“打理”,这背后可都是真金白银的人力成本和技术门槛呢。而且,在性能和安全这方面,可能还得忍痛割爱,做一些取舍。
原野: 看来这成本啊,不光是咱们对外卖产品要考虑,对内提升效率也得掰扯掰扯。既然说到效率了,那咱们就顺着这个杆子往上爬,看看企业是怎么把AI请到家里头,给自家公司“提速增效”的。
诗涵: 咱们都说AI能对外“生孩子”,造出各种产品。那它对自己人呢?能带来啥好处?报告里有个数据,是关于企业内部AI生产力的,我觉得特别有意思。有没有哪个点,让你看完之后拍大腿,觉得“哇塞,这个太牛了”?比如说,现在有哪些AI应用,是真正在公司内部“翻天覆地”地改变工作流程的?
原野: 哎呀,说到这个,我脑子里第一个蹦出来的就是“AI辅助写代码”这事儿!太牛了。那些发展迅猛的公司啊,平均下来有三分之一的代码,就是33%的代码,都是AI给“代笔”的。你想想,这不就等于把程序员从那些枯燥乏味的重复劳动里给“解救”出来了吗?他们就能把精力放在那些更烧脑、更有创意的事情上。这简直是研发效率上的一次“大爆炸”啊!
诗涵: 听起来是挺美好,但报告里又提了个挺有意思的现象:有七成的员工都能摸到AI工具,但真正能坚持用下去的,只有一半!这中间的“断层”或者说“鸿沟”,到底说明了啥呀?企业要怎么做,才能让AI在自家公司里头,真正地“落地生根”,而不是成了摆设呢?
原野: 这个“鸿沟”啊,其实就跟咱们生活中的很多事儿一样,最大的问题往往不是工具本身不行,而是“思想”和“打法”没跟上。比如说,你给员工的AI工具,是不是真的能解决他们“心头大患”的痛点?他们是不是接受了足够的“武功秘籍”培训?还有啊,你得能算清楚,这AI到底给你挣了多少,省了多少,也就是“投入产出比”得明白。这些都没琢磨透,光是把工具往那儿一扔,那可真是白费力气,效果肯定不尽人意。
诗涵: 确实是这样!就像你刚才说的那个AI辅助写代码,简直是“神来之笔”。那站在咱们程序员的角度看,AI这玩意儿到底是怎么把他们的工作方式给“颠覆”了呢?这对整个公司的研发效率来说,又意味着什么呢?
原野: 哎,AI可真是把程序员从“码农”的身份里给“拔”出来了,让他们摇身一变成了“架构师”和“代码审查官”。他们不用再为那些鸡毛蒜皮的实现细节“头秃”了,而是把更多精力放在思考“干什么”和“怎么干得更漂亮”上。对企业来说,这不就是开发周期缩短了,创新速度像开了挂一样,而且最重要的是,那些“最强大脑”终于能用在刀刃上了吗?
诗涵: 从咱们怎么把AI产品从无到有“孵化”出来,再到怎么把它请进公司内部“发光发热”,感觉AI这只“无形的手”,已经把企业的里里外外都摸了个遍了。而这一路走来,我们好像也看到了一条特别清晰的成功之路。
原野: 可不是嘛!这份报告啊,简直就是给咱们描绘了一幅“AI大厦”的施工图,让我们看到了那些“AI建设者”是怎么一步步把它盖起来的。它告诉我们,AI这东西可不是什么“未来式”,而是现在企业手里最硬的“金砖”,是打造核心竞争力的“定海神针”。这份报告,就像一本武林秘籍,把从产品怎么“生”出来,到怎么“变现赚钱”,再到怎么在公司内部“开花结果”的每一步,都给你掰扯得明明白白。说起来,这场轰轰烈烈的“AI大建设”,才刚刚拉开序幕呢!