個人提效10倍公司顆粒無收:AI時代的"電力悖論"

2026-04-12 | 來源: 神譯局 | 轉到微信 | 有0人參與評論 | 字體: 放大縮小 | 收藏 | 打印

圖 9：基礎模型公司正在向垂直應用層延伸；而垂直應用層公司則正在向解決方案層攀升。

向“上游”移動是目前市場的自然引力。基礎模型正在進入應用層，而應用層公司正在進入方案層。機構化智能就是方案層。在方案層這個直接決定產出的地方，將積累長久的價值並捕獲最大的增長紅利。

6.賦能

個人化 AI 給你工具。機構化 AI 教你如何使用工具。

人類雖然充滿智慧，但本質上是拒絕改變的。信不信由你，紐約(专题)現在依然有一些不收信用卡卻經營得風生水起的生意。他們知道自己在虧錢，但依然在慣性中不為所動。同樣，在可預見的未來，某些組織的某些員工仍會拒絕使用 AI。

從純人工組織向 AI 優先的混合型組織轉型，將是未來十年持久且具有定義意義的挑戰。而在很多情況下，組織中級別最高、最重要的那幫人往往采納新技術最慢。

圖 10：組織中的最高層——那些離具體的‘生產力工具活動’最遠的人，往往是對新技術落地最慢、卻也最重要的決策者。

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在過去兩個月科技股數萬億美元規模的拋售潮中，Palantir 是唯一一家估值倍數依然高得驚人的‘軟件’公司，這絕非偶然。Palantir 是首批真正的‘流程工程（Process Engineering）’公司之一。無論你稱之為‘流程工程’還是‘編寫 Claude 技能文件’，未來的機構級 AI 都會誕生一個專門的行業，致力於將企業流程編碼進智能體中，並實現將這些智能體投入運行所需的變革管理。

圖 11：要實現全組織的全面采用，需要跨越重重鴻溝，每一道鴻溝都伴隨著各自的挑戰。將全組織的各項流程上線並接入 AI，將成為核心驅動力。

我敢斷言，流程工程在短期內將成為可以說最重要的‘技術’。而在流程工程中，商業和行業專長——而非軟件技術專長——才是最重要的。領域特定的解決方案，其核心價值源於那些負責前線工程、部署以及變革管理的專業人員所具備的深厚經驗。

一家選擇了 Hebbia 進行全面部署的前三強全球性投行（Bulge Bracket Bank）對此總結得最為精辟：他們之所以拒絕與某家大模型實驗室合作，是因為他們竟然‘還得向對方的團隊解釋什麼是 CIM（機密信息備忘錄）’。雖然 Claude 或 GPT 模型本身肯定知道這個領域的知識，但負責架構部署方案的實驗室團隊卻一竅不通……

而這，便是成敗的關鍵所在。

7. 主動性

個人化 AI 響應人類指令。機構化 AI 自動采取行動。