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      AI時(shí)代的新生存法則:別建燈塔,要造船

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      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(gè)真實(shí)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(dá)到4000萬美金,而且毛利極高,看起來這是一個(gè)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(gè)月后,Jasper的訪問量驟降40%。半年后,這家曾經(jīng)的獨(dú)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。”

      與此同時(shí),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(gè)億。

      為什么同樣踏上AI的浪潮,一家沉沒,一家遠(yuǎn)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(dòng)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(shí),他會(huì)說些什么?

      張帆拋出了一個(gè)他從無數(shù)實(shí)踐中總結(jié)出的比喻:

      “我們把模型當(dāng)成一個(gè)大海……不好的方法是說我在上面修一個(gè)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(gè)時(shí)代要建船,要浮在水面上。”

      你的企業(yè),是在建“燈塔”,還是在造“船”?這或許是我們每個(gè)人都應(yīng)該捫心自問的問題。因?yàn)锳I時(shí)代一個(gè)殘酷的現(xiàn)實(shí)是:“當(dāng)你挖了一個(gè)很深的護(hù)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(gè)方便面,而是美團(tuán)外賣。那么,顛覆你業(yè)務(wù)的,會(huì)是什么?

      為了回答這個(gè)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(jìn)的認(rèn)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(zhǔn)認(rèn)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(gè)月,而一個(gè)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(jī)大戰(zhàn),從IBM的“深藍(lán)”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(jìn)展其實(shí)是在1997年……但是大家發(fā)現(xiàn)其實(shí)真正解決圍棋要到了2016年,用了20年的時(shí)間。”

      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(jī)器自我博弈的“自學(xué)習(xí)” 。理解這個(gè)思想的進(jìn)化,你才能真正看懂,為什么今天的AI不再只是一個(gè)工具,而是一個(gè)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(gè)階段?AI的終局會(huì)走向何方?


      重設(shè)坐標(biāo)系 ——“有沒有可能因?yàn)锳I的出現(xiàn),我們的坐標(biāo)系整體都發(fā)生了變化?”

      校準(zhǔn)了認(rèn)知,我們會(huì)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(biāo)。你會(huì)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(shí),過去的技術(shù)壁壘將如何不堪一擊?

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

      • 最殘酷的現(xiàn)實(shí)是:“當(dāng)你挖了一個(gè)很深的護(hù)城河,扭頭一看發(fā)現(xiàn)城沒了,沒有城了,只剩這條河了。”


      創(chuàng)造價(jià)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(biāo),接下來最關(guān)鍵的問題是:如何行動(dòng)?

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

      在這一部分,我們將告別空談,聚焦實(shí)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(jìn)化到能理解“我今兒有點(diǎn)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(yuǎn)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(diǎn)”。


      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(diǎn),是行動(dòng)的起點(diǎn)。我們不僅要看懂,更要做到。

      “我經(jīng)常看到一些老板有一些非常不切實(shí)際的理解……說我這里有1000萬條客服對話記錄,把這個(gè)全訓(xùn)進(jìn)去是不是模型就牛了……說實(shí)話,你要是都訓(xùn)進(jìn)去,你模型就掛了。”

      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(lán)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(jià)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(gè)個(gè)關(guān)鍵的路口寫就。今天,我們正共同站在這樣一個(gè)路口。Jasper的黯然離場與Notion的乘風(fēng)破浪,不是遙遠(yuǎn)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(gè)人的面前。而張帆老師,正是從這個(gè)路口的核心地帶走來的人。

      本周六早上9點(diǎn),鎖定張帆老師的課程直播

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