“AI就是新一轮泡沫！”每到年末，这种声音总会在企业圈里蔓延。
不少老板都有切身体会：AI领域像陷进了“年初热捧砸钱、年末遇冷停摆”的怪圈——2024年开春“AI+百业”的口号喊得震天响，年底却有大批项目因看不到回报被搁置。
2025年初”DeepSeek全民狂热”“具身智能”“AI原生应用”等新热点涌现，资本和企业再度跟风布局，然而才到年中，就有不少跟风入场的企业因技术与业务脱节、投入产出失衡而陷入停滞。
同时，当下AI信息严重“两极分化”。要么是“大模型颠覆产业、AGI替代人类”的宏观叙事，张口就是千亿参数、万亿算力，让中小企业觉得“这是大厂玩的游戏，跟我没关系”；要么是“AI写文案、作图调参”的微观技巧，教你怎么优化提示词、怎么刷跑分，却绕不开“怎么结合我家业务赚钱”的核心问题。
但要是被这种“年初热、年末冷”的情绪带着走，再加上“宏观看不懂、微观用不上”的信息断层，企业只会永远停在“看热闹、瞎焦虑”的阶段。
混沌团队用6个月调研了京东物流、学而思、施耐德等50家不同行业的标杆企业，还梳理了“人工智能+”行动配套的20多个省市落地案例。
更重要的是，我们在混沌AI院中陪跑了上千家企业，其中少部分企业（300家）有真的落地实效，而大部分企业因各种各样的问题中途放弃。
最终我们发现一个关键结论：AI不是短期炒作的泡沫，不是大厂的专属玩具，更不是不劳而获的万能药——“宏观聊得太空、微观技巧太碎、中观进不到业务”的鸿沟，才是企业落地难的真正病根。
那些能靠AI赚着钱的企业，都摸清了“AI+业务”的中观落地路径。
要打破“宏观看不懂、微观用不上”的困局，关键得抓住“中观落地”这个核心：以自家业务为原点，找到AI与行业场景的精准结合点，跑通“业务场景-技术落地-业务提效-收益增长”的闭环。
结合白皮书对制造、零售、金融等8大行业的调研，我们发现：能靠AI赚到钱的企业，都避开了“追宏观概念、迷微观技巧”的坑，死死盯着中观层面的“业务适配”；而失败的案例，要么跟风追高大上的概念，要么死磕无关紧要的技巧，偏偏没抓住“AI服务业务”的本质。
1. 炫技式投入：为了做AI而做AI
有家连锁餐饮老板跟我们吐苦水，花20万开发了“AI菜品推荐”功能，算法能根据用户性别、年龄推菜，却没考虑到“吃饭看口味、看聚餐场景”的实际需求，最终使用率不足5%；还有家企业跟风做“数字人客服”，结果话术生硬，连基础问题都答不对，反而让客户投诉率涨了30%。这类只追求“看起来高级”、不解决真痛点的投入，注定会被市场淘汰。
2. 技巧式内卷：丢了业务核心，陷进细节泥潭
我们接触过一家电商企业，运营团队天天钻研“AI作图的光影参数”“文案的情绪词搭配”，把精力全放在优化单张海报、单条文案上，却没意识到“用AI分析用户浏览数据、优化商品推荐逻辑”能直接提转化率。这种脱离业务目标的技巧内卷，就算图做得再精美、文案写得再华丽，也变不成真金白银的收益。
1. 岗位级提效：小投入快见效，先赚回“信心钱”
这类场景专挑“高频、重复、耗人力”的单一岗位任务，投入少、落地快，能快速验证AI的价值。比如法务岗用AI初筛合同，把“逐字核对条款”的8小时工作量压缩到2小时；销售岗用AI整理客户沟通记录，自动提炼“需求痛点”“成交意向”，跟进效率直接提40%。杭州有家100人规模的科技公司，就花5000元买了基础SaaS工具，30天就让行政岗会议纪要效率提40%，错误率从15%降到3%，3个月就收回了投入。
2. 生态级重构：建壁垒赚“长期钱”
当技术、数据积累到一定阶段，AI能直接重构行业生态。比如施耐德的EcoStruxure AI平台，不仅把自家生产能效提了20%，还能给上下游企业提供“设备预测性维护”“能耗管理”服务，成了行业基础设施；OpenAI开放API接口后，千万开发者基于它做应用，形成了没人能撼动的网络效应。这类场景能创造增量价值，是穿越周期的核心机会。
调研中我们发现，那些能穿越“年初热、年末冷”周期，还能靠AI持续盈利的企业，核心秘诀就是跳出“宏观-微观”的信息陷阱，死死锚定中观“AI+业务”的逻辑。白皮书提出的“L1-L5五级落地体系”，就是把各行业的中观落地逻辑系统化了——它不是放之四海而皆准的理论框架，而是针对制造、零售、金融、教育等8大行业，分别匹配了“业务痛点-AI能力-落地步骤”的定制方案，彻底解决“看别人赚得欢，自己摸不着门”的困境。
这个阶段的核心目标是“小步快跑，快速试错”，用最低成本验证AI价值，帮团队建立“AI能做事”的理性认知，从根上避开“年初跟风砸钱、年末无果停摆”的坑。很多企业掉进出周期循环，就是年初被概念冲昏头追“高大上”，年末因短期没回报就放弃——而L1-L2的实干逻辑，刚好能破解这个困局。
L1（岗位+AI）：从单个痛点破局，30天见效果
专挑“天天做、特耗时”的岗位任务切入，比如行政岗的会议纪要、财务岗的发票核验、客服岗的常见问题回复。这些场景的数据就在手边（比如客服的历史对话、财务的发票存档），不用重构现有系统，改动极小，能最快看到效果。
白皮书里给了套“拿来就用”的操作方法：用“要素建模法”拆岗位任务，比如把法务岗“合同审核”拆成“识别甲乙双方信息、提取核心条款、标注风险点”三个关键动作，再对应匹配AI能力（OCR识别、关键词提取、风险库比对）。除了深圳电子元件企业的案例，餐饮行业也有典型实践——今邕烧烤用AI处理订货、对账、盘点等财务和运营岗的基础工作，单是对账环节就从原来的3人天压缩到半天完成，人效直接提升37%，完美印证了L1阶段“小投入快提效”的核心逻辑。
L2（流程+AI）：打通跨部门堵点，行业方案直接套
不同行业的核心流程天差地别，白皮书不搞“一刀切”，给每个行业都备了专属的流程优化路径：做零售的，就聚焦“销售-补货-陈列”链路，用AI打通POS、库存、会员数据，缺货率能降35%；做制造的，盯着“订单-排产-质检”链路，用AI分析生产数据优化排产，交付周期缩20%；做金融的，主攻“开户-审核-风控”链路，AI自动核验信息，审核效率提70%。
广西贵港一家猪场引入“声纹+视觉”AI巡检系统，替代了原本1800名技工的人工巡检工作——系统能通过猪的声纹识别健康异常，通过视觉监控判断进食情况，不仅将巡检效率提升10倍，还把仔猪存活率提高了5个百分点。这种打通“养殖-巡检-预警”全流程的优化，和徐福记的生产排班优化逻辑一致，都是通过AI破解跨环节协同难题，用实打实的收益摆脱周期情绪影响。
这个阶段要实现“价值升维”——让AI从“降本工具”变成“增收引擎”，这是区分“跟风者”和“领跑者”的关键，更是摆脱“年初热、年末冷”的核心：当AI能持续帮你赚钱，自然不会因短期情绪波动被放弃。微软、谷歌能连续10个季度加码AI投入，核心就是他们靠L3-L4阶段的落地，让AI成了实实在在的增收来源，而不是单纯的成本项。
L3（产品+AI）：给核心产品加buff，直接增收
白皮书拆解了各行业“AI+产品”的成功套路，不用你凭空摸索：水产行业的福建闽威实业，用AI分析市场消费数据洞察“健康零食”需求，优化鲈鱼肠配方并精准匹配社区团购渠道，成功打造爆品实现销量翻倍；教育行业的学而思AI学习机靠“答题数据-个性化推送”提分率≥15%；医疗设备企业加AI辅助诊断后，基层医生准确率提30%、产品销量涨50%。这些案例覆盖传统产业和新兴领域，核心都是让AI适配产品核心痛点，而非单纯附加技术标签。
白皮书里把这类场景的落地步骤拆得明明白白：先靠用户调研抓核心痛点（别自己瞎猜），再选“够用就好”的AI技术（不用追最先进的），接着小范围试点验证效果（比如先给10家门店装，看数据再推广），最后规模化铺开。刚才提到的医疗设备企业，就是按这个步骤走的，半年就靠AI功能打开了基层市场。
L4（AI原生产品）：重构商业模式，开辟新赛道
这类产品以AI为核心，做传统产品做不了的事。跨境电商领域的深圳灵舶科技是典型代表，他们打造的“AI数字员工”能完成选品、上架、客服等80%的执行岗工作，不仅把人力成本降低60%，还通过精准选品让销售额增长66%，重构了跨境电商的运营模式；游戏行业的草花互动则用AI生成美术素材，将美术成本降低70%，10人团队就能完成原本50人的工作量，靠技术效率开辟了中小游戏厂商的生存新路径。
这个阶段要重点防“模型幻觉”的坑，白皮书给的解决方案很实在：核心场景必须“AI初判+人工复核”，比如金融AI审批贷款后，风控岗要二次核查；一旦AI输出错误率超5%，立刻暂停调参。这套“双重审核机制”，能帮强监管行业（金融、医疗）稳稳避坑。
这个阶段的企业，已经成了行业标杆——AI不再是内部工具，而是能对外输出价值的“行业基础设施”。广告营销行业的易点天下就是如此，他们构建的AI投放系统，能将投放决策时间从3天压缩到17秒，获客成本降低22%，不仅优化了自身业务，还为电商、游戏等多个行业的客户提供智能投放服务；国美通过AI-BIM平台实现转型，从传统家电零售企业升级为智能装修解决方案提供商，7个月估值暴涨6倍，用AI重构了自身的行业定位和生态价值。
白皮书明确了L5的三个前提，少一个都不行：数据飞轮能自己转（用户用得越多，模型越好用）、多智能体能协同干活（比如“预测-调度-服务”模块联动）、全公司都有AI思维（从老板到基层都懂“AI能帮业务做什么”）。能走到这一步，就能穿越技术周期，当行业规则的制定者。
普通人/普通企业，如何抓住AI的真机会？
面对“宏观看不懂、微观用不上”的信息断层，再加上“年初热、年末冷”的周期陷阱，很多企业陷入“想做不敢动、做了不赚钱”的恶性循环。结合白皮书的中观落地方法和各行业标杆经验，我们给不同规模的企业整理了三条“AI+业务”的实干建议，帮你彻底摆脱焦虑：
别被年初的热门概念吓住，也别因年末的冷遇退缩，就从身边“最痛、最易落地”的任务切入。比如销售用AI整理客户沟通记录（用白皮书的提示词模板：“总结客户核心需求、异议点、成交意向，分点列清”），财务用AI核发票，客服用AI做常见问题回复库。这些场景投入极低（很多免费工具就能满足），30天内就能看到效果——既不会因年初跟风浪费钱，也不会因年末没成果停摆，让AI真正成“帮干活的助手”。
广州有家做建材批发的中小企业，客服团队用免费AI工具整理了100个常见问题的回复模板，系统能自动匹配客户提问推送答案，客服效率提了50%，客户满意度涨了15%——几乎零投入，却解决了“客户问得勤、客服忙不过来”的老问题。烘焙行业的北京某烘焙厂也有类似实践，他们用AI分析社区团购数据预测订单量，优化原料采购和生产计划，从月亏30万直接转为月赚15万，完美诠释了中小企业L1阶段的落地价值。
先打通跨部门的“数据孤岛”，比如做制造的优化“订单-排产-交付”流程，做零售的理顺“销售-库存-采购”链路，用AI降本提效；再把AI嵌入核心产品，创造新的收入点。
东营银行就是这么干的：先打通“客户征信-贷款申请-审批”的全流程，AI自动核验信息、识别风险，审批效率提了75%，从“数天审批”缩到“数小时完成”；接着推出AI智能信贷产品，专门针对小微企业“短、小、频”的贷款需求，实现“线上申请、实时放款”——产品上线半年，新增贷款规模就达20亿元，成了新的利润增长点。
要是有技术和资源积累，就聚焦垂直领域做AI原生产品，甚至建生态。比如某区域物流企业，基于自己的运输数据开发了AI路径规划系统，不仅把自家运输成本降了18%，还把系统开放给同行用，一年新增收入超亿元；某教育科技公司建了“AI老师-学生-家长”的生态，AI跟踪学生学习数据后，给家长推个性化辅导建议，靠增值服务年增收3000万。
回顾互联网发展史，也曾有过“年初热捧、年末遇冷”的周期波动，但最后活下来成巨头的，都是亚马逊、谷歌这种“理性规划、持续落地”的企业。AI行业现在的情绪起伏，只是技术普及的必经阶段——年初的概念热，是技术可能性的初步释放；年末的遇冷，是跟风者忽视落地的必然淘汰。泡沫会洗掉那些“年初追概念、年末弃项目”的投机者，但真正懂“理性规划、实干落地”的企业和个人，会在周期里沉淀价值、实现爆发。
同时，现在的AI市场，早就过了“靠概念造势、靠技巧尝鲜”的阶段，进入“中观落地定成败”的关键期。国家“人工智能+”行动明确要求“推动AI与各行业深度融合”，各地也给了行业专项补贴——比如无锡给AI设备采购补30%，上海给模型备案企业奖50万，可很多企业因为缺中观指南，只能眼睁睁看着红利溜走。作为企业经营者，真正的风险不是错过风口，而是困在“宏观-微观”的信息陷阱里，始终让AI赚不到钱。
文｜张 雷 混沌人工智能商业创新研究院院长、AI商业专家
本文来自微信公众号 “混沌大学”（ID：hundun-university），作者：张 雷 ，36氪经授权发布。
发布时间：2025-11-18 21:02
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