小公司获取AI红利最方便且成本低的方法，就是直接利用大厂提供的AI能力。作者|杨知潮
2026年还讨论“AI该怎么用”，这本身就挺让人费解。美团王莆中在最近活动上分享过一个数据：全球企业中仅有6%实现了从AI应用中获取可量化收益。大量中小企业在AI应用上收效甚微。
这组数据若脱离背景，似乎应该是2023年或2024年的情况。毕竟现在GPT都出到5.6版本了，AI落地成效却依然有限。就像考生分数低可能是个人原因，但所有考生成绩都差，那大概率是题目太难。
AI落地绝非在邮件工具加个对话框就能完成，它得像超市转向电商、出租车升级为网约车那样，推动整个系统变革。美团过去半年花了10万人、投入大量资金，走了不少弯路，才勉强提炼出一套方法论，这些天刚宣布将系统向全行业开放。大厂多踩坑，中小企业就能少走弯路。这类企业直接照搬大厂方案，往往能平稳过渡。
01 AI应用多数还在外围徘徊
没人会认为，开车前用ChatGPT查路线就算智能驾驶。而AI落地现状，确实卡在这个层面。
谷歌最近对Chrome搞大动作，比如现在右上角多了Gemini入口。用户随时能点开，浏览器会弹出侧边栏，基于当前内容发问。有人觉得好用，也有人觉得鸡肋。
鸡肋之处在于，它本质上还是个对话框，只是替用户省了复制粘贴的步骤。AI并未深入渗透浏览器内核，无法预测点击行为、提前加载网页，没改动“主页面”，更没真正改变用户上网习惯。
这不是Chrome专属问题，目前大部分“AI浏览器”、“AI手机”、“AIPC”都停留在类似阶段。AI并未真正融入系统核心。
现在键盘加个快捷键调出大模型就敢叫AI键盘，PC装几个AI插件就标榜AIPC。但真正的AI键盘，理应是靠AI驱动输入。真正的AIPC，照理说得通过AI主导整个交互。
这类功能，相比效率工具，更像发烧友的玩具。C端和B端AI本无次元壁，但企业AI提效面临同样难题——无法进入核心流程。
目前AI应用存在一个反常现象：越是无价值环节，AI应用越密集；越往业务核心，AI参与度越低。比如会议纪要、翻译、信息整理、写邮件，AI基本接管了人工工作。而在核心决策、业务执行、关键生产系统等环节，AI作用甚微。
某游戏公司或许已用AI完成多数邮件文档处理，但游戏引擎、交互方式、玩法机制等核心领域，AI仍未深度介入。保险公司可能用AI写好报告，但理赔计算等环节，贡献度低于报告生成。
王莆中对这种现状描述更直白：许多高性能模型被耗费在改邮件、做PPT等低价值场景，场景错配使得AI始终游荡在企业经营外围。中小企业尤其如此，王莆中提到一组数据：它们AI融入工作流比例只有5.1%。
既然困在边缘，就无法创造收益。全球88%的企业已常态化使用AI，但仅6%能监测到收益。这类似上世纪末的计算机浪潮——计算机随处可见，却未体现在生产率统计中。90年代时，多数企业有了网站，但内部缺乏数字化中台，没有借计算机互联网重构供应链。尤其是中小企业，落地速度远逊于大厂。
网友评论