在AI时代，我们要做什么准备？

一、企业客户需要什么样的AI能力

这个话题很类似于“企业客户需要什么样的数字化能力”。熟悉我的小伙伴都知道，我的态度一贯是：企业客户，尤其是规模较大的企业客户，需要定制化的数字化能力。

我的逻辑是这样的：

对于企业客户来说，那些通用性的工具类能力，比如像考勤、邮件、会议等，可以直接买产品或者标准化服务；

但如果企业客户将数字化能力视为自身核心竞争力的组成部分，那就很难允许这种能力是产品化的，能被竞争对手复制或移植过去。

在现实中的使用场景里，企业客户的数字化能力往往是工具类产品和定制化开发的组合，而定制化部分与标准化产品的对接，也只能是定制化的。

到了AI时代，情况是类似的：标准化通用性强的AI能力可以是产品，而与企业具体流程和应用相关的AI能力，尤其是涉及落地执行，需要与存量的设施互通互动，主要得靠“按需定制，以变应变”的AI能力。

是的，无论数字化能力是否包括AI因素，都需要适应变化，为企业提供其所需的支撑能力。完全指望标准化的方式去解决，恐怕黄花菜都凉了。

个人客户面对产品时只有选择权，而企业客户可以为个性化定制支付更高的费用，快速满足需求的调整，这是企业客户实实在在的需求。

这方面我一直被挑战，不少老资格的IT人认为，海外成熟应用的产品化软件是行业最佳实践，有助于快速提升企业客户的管理水平。这个话题有些复杂，以后有机会专门写文章说。

二、如何打造企业客户的AI能力

未来企业客户的AI能力我认为仍由三层组成。

最底层是基础设施，提供标准化的算力输出，所以大厂在这方面有优势，规模越大，单位成本越低，竞争力越强。

基础设施只涉及通信网络的时候，王者是电信运营商；后来进化到了云网时代，国内是互联网大厂和电信运营商都算玩家；未来到算网时代时，基础设施产业链虽是庞大的赛道，但不知道还能剩下谁。

中间层是平台和工具，提供组件化的AI能力，大模型和智能体大体都处于这个位置。

这一层的竞争会很激烈，大中小厂各有特色和优势。

大厂会在提供算力的基础上提供平台化的能力，无论是通用大模型还是各种AI工具都可以有，就像如今在做IaaS基础上做Pass，然后再发展生态，这套路驾轻就熟了。

小型创业公司可以发挥自己低成本、小快灵的优势，做工具组件或者智能体产品，提供一些共性能力或者辅助能力，可以降低AI的开发成本和使用门槛，也可以用来提升AI的易用性和便利性，这些小生意大厂看不上，但也有存在价值。

规模居中的企业可以做行业大模型，也可以做通用性的工具，聚焦在某个领域做智能体也是不错的方向。但可复制性强的产品与客户距离远，做专用性强的能力又缺乏规模，找到适合自己的平衡点，非常不容易。

最上层是应用，既然需要定制化开发能力，所以我认为应用层最终由客户自行研发是合理的模式。

首先，与其客户把需求翻译给开发商，不如客户自己开发效率更高。很多做行业应用的数字化供应商培养了大量的行业专家，但对企业和业务的理解始终隔着一层；要提高对需求的响应速度，最有效的方式还是让客户自己试、自己做。

其次，企业自有人员的数字化水平越来越高。Z世代的新员工一出生就与网络信息时代无缝对接，在充足的算力以及新技术新工具的加持下，编程不再只能依托专业人员去实现。那些做低代码平台、支持拖拉拽操作进行业务配置的IT人，目的不就希望客户自己去搞定吗？

第三，当AGI渗透到企业的内部决策以及核心流程时，会遇到“何为最优解”的难题。很多时候企业里很难简单定义“对”还是“错”，是通过对多重因素评估后决策“取”和“舍”。这种场景下如何让AI做好辅助，企业外部的人员很难把握。

总之，对于传统企业来说，让自有人员成长为数字化能力以及AI能力的应用开发者，是AI时代的生存之道。

还有一种可能，时代大潮中会诞生AI原生的新物种，那会是什么样的企业呢？

三、个人如何适应AI时代

作为碳基生物，如何与越来越强大的AI共存？

第一点是学习。

可以预见的是：AI会越来越强大，任何人和组织都会有比AI表现差的地方。

在电力和算力供给足够的情况下，AI必然取代越来越多的人力，用更低的成本完成各种任务。规则化的工作由AI接管，人去完成更具创新性、更复杂的工作；然后可能这些工作又被AI取代，我们就再去追求更高的目标。

相辅相成，循环往复，人与AI的互动不断降低成本，把高端产品和体验的价格打下来，使其进入寻常百姓家。

生活越来越舒适的同时，个人能做且要做的，就是持续学习，通过学习不断提升自我。

一方面是学习如何使用AI，如何适应AI。学习如何在AI的帮助下，在AI时代生活。

另一方面是通过学习，使自己有比AI更强的地方，或者说让自己能保持不可被AI完全替代的状态。

第二点是训练。

可以预见的是：随着AI可提供的帮助越来越多，个人的一些能力会退化。

完全依赖地图软件，认路的本事就退化了；习惯使用搜索引擎，记忆的能力就退化了；总用键盘鼠标写东西，手写时就提笔忘字、字迹惨不忍睹。

如果不愿意这些能力退化，自己就要有意识地去锻炼，就像坐办公室的人要去健身跑步，放弃舒适，保持自己的活力。

人类在用海量数据训练AI，而人类自己的很多技能也是通过训练而获得的。

在学校的时候，我没有学过公文写作；工作之后，虽然经过一些培训，但能力还是不达标。后来帮着同事们打字、套印红头文件，看似简单枯燥甚至无聊的行为，却在打字的过程中，逐渐学会了怎么写文件，如何做事情。

训练不是求一个简单的答案，而是在重复的过程中将能力内化，为之后的进阶学习打基础。

第三点是破茧。

可以预见的是：AI会做一个更高级的信息茧房，被困在舒适区里的人会越来越懒。

专家们夸AGI，说只要你会问题，AI就能给你准确的答案。

但AI生成的音频、视频、文字等内容真假难辨，你敢相信AI给的答案吗？

我做过一些测试，在自己不了解的领域里，AI给出的答案我都觉得挺合理；但在我的专业领域里，会发现AI的回答有很多错误。

分析这些错误，有的是原始数据有误，但有的根本就是AI在一本正经地胡说八道。

所以我有理由怀疑，在不熟悉的领域里我问的问题，AI的回答也可能是胡说八道。

如果完全信任AI的输出结果，就是被困在AI创造的世界里，而且还以为这是真实的世界。

被某个中心体操控，生活在茧房里，这些我都觉得挺可怕的，所以产生了破茧的念头，有意识地按照以前的模式，自己从原始信息里分析整理答案，强制自己躲开捷径，做更好的自己。

四、结语

五年前，我分上中下三篇写了《好倒霉，我们活在信息时代》（相关文章：上、中、下），认为信息时代里，能从海量信息里准确识别信息的能力是人的核心竞争力。

短短五年之后，眼瞅着AI时代即将到来，我们又该如何定义和培养自己的核心竞争力？

在2025年初，我用四篇文章写了自己的碎碎念，配图用的是我新居的夏秋冬春的四季。春节将至，万物复苏的时节指日可待，用自己的能量去建设美好的世界，去迎接美好的未来。（相关文章：《

岁末随笔之碎碎念》《岁末随笔之产业展望》《岁末随笔之人工智能（上）》）

本文来自微信公众号：尚儒客栈，作者：开心爹

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