可反觀公司層面，多數(shù)老板砸錢上的AI項目，卻大多成了“食之無味棄之可惜”的雞肋。

這不是錯覺，一組全球數(shù)據(jù)狠狠戳破了現(xiàn)實：全球近90%企業(yè)都在常態(tài)化用AI，但只有39%能靠AI賺到真金白銀，絕大多數(shù)AI項目對利潤的貢獻率還不足5%。

個體AI狂歡與企業(yè)落地困境

個體和企業(yè)在AI面前的落差，已經(jīng)成了行業(yè)里最扎眼的現(xiàn)象。

就像我認(rèn)識的一個產(chǎn)品經(jīng)理，自己用AI工具每天能省出2小時摸魚，可公司花幾十萬引進的AI客服系統(tǒng)，上線半年還在靠人工兜底，ROI至今沒算明白。

這種“個體狂歡、組織迷茫”的反差，到底是怎么來的？

先說說全球企業(yè)都繞不開的AI落地難題。

最直觀的就是數(shù)據(jù)和流程的門檻。

現(xiàn)在的通用大模型根本聽不懂公司內(nèi)部的“黑話”，也拿不到散落在郵件、舊系統(tǒng)里的歷史數(shù)據(jù)。

有家制造企業(yè)想靠AI優(yōu)化生產(chǎn)排期，光是整理近三年的生產(chǎn)日志、物料清單就花了兩個多月，還得專門抽調(diào)技術(shù)人員打通ERP系統(tǒng)和AI平臺的接口，前期投入就耗光了預(yù)期收益的一半。

信任和風(fēng)險更是懸在企業(yè)頭上的利劍。

AI“胡說八道”的毛病，個人用著頂多鬧笑話，企業(yè)用錯地方就是大麻煩。

國內(nèi)某股份制銀行之前試過用AI輔助信貸審核，結(jié)果一次AI誤判差點給不符合資質(zhì)的企業(yè)放了貸，之后就不得不啟用“AI初篩+人工復(fù)核”的雙崗模式。

原本想省人力，反倒多雇了一批質(zhì)檢員，初期成本直接上去了。

更關(guān)鍵的是很多企業(yè)根本沒找對AI的用法。

OpenAI2025年12月發(fā)布的報告里提到，80%的普通企業(yè)只用AI做降本增效的老套路，而真正的高績效企業(yè)已經(jīng)在靠AI搞創(chuàng)新。

就像有公司還在讓AI幫著整理會議紀(jì)要，人家前沿企業(yè)已經(jīng)用AI開發(fā)新產(chǎn)品了——國內(nèi)一家教育初創(chuàng)公司，基于JBoltAI框架做的智能出題系統(tǒng)，已經(jīng)覆蓋了全國3000多所學(xué)校。

就在全球企業(yè)普遍陷入AI規(guī)?；Ь硶r，中國市場卻交出了不一樣的答卷：45%的中國企業(yè)實現(xiàn)了AI規(guī)模化落地，遠超全球38%的均值。

這背后的秘密，其實就藏在我們熟悉的辦公場景里。

中國企業(yè)的AI規(guī)模化落地優(yōu)勢

第一個優(yōu)勢是咱們的“超級應(yīng)用”生態(tài)。

歐美企業(yè)常用幾十種互不兼容的SaaS軟件，想部署統(tǒng)一的AI智能體，光打通系統(tǒng)就要花大價錢。

但在國內(nèi)，企業(yè)微信、釘釘這些工具已經(jīng)成了企業(yè)的“萬能入口”。

有家連鎖零售企業(yè)，通過釘釘機器人接入LangFlow搭建的AI工作流，員工在群里@機器人就能查庫存、問報銷政策。

他們把《員工手冊》《庫存管理規(guī)范》上傳到向量數(shù)據(jù)庫，機器人能秒級檢索回復(fù)，7×24小時在線，光HR部門就少雇了3個專門解答咨詢的員工。

整個部署過程沒請外部團隊，就是內(nèi)部產(chǎn)品經(jīng)理用LangFlow的拖拽功能搭的工作流，當(dāng)天就跑通了全流程。

第二個優(yōu)勢是咱們的務(wù)實應(yīng)用策略。當(dāng)硅谷還在追捧通用AGI的時候，國內(nèi)企業(yè)早就盯著“能落地、能賺錢”的垂直場景發(fā)力了。

JBoltAI框架已經(jīng)服務(wù)了500多家中國企業(yè)，其中一家擁有2000多家門店的零售集團，用它的數(shù)據(jù)分析能力整合線上線下消費數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)預(yù)測各區(qū)域消費趨勢，庫存周轉(zhuǎn)率提升了35%，滯銷商品比例降到了2.1%。

還有法律科技領(lǐng)域的應(yīng)用，基于JBoltAI的智能合同審查系統(tǒng)已經(jīng)處理了200多萬份合同，把律師的初級審查工作減少了70%。

這些應(yīng)用不追求全能，只在特定場景里做深做透，反而更容易看到收益。

AI泡沫爭議下的價值積累

可能有人會覺得，全球只有6%的企業(yè)靠AI賺到大錢，這行業(yè)是不是有泡沫？

但回頭看看，鐵路、電力、互聯(lián)網(wǎng)這些顛覆性技術(shù)，初期都經(jīng)歷過泡沫期。

現(xiàn)在AI領(lǐng)域的投入，其實是在搭建未來的數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施。就像JBoltAI已經(jīng)培育出23家專注垂直領(lǐng)域的AI解決方案公司，還和12所高校合作培養(yǎng)非技術(shù)背景的AI應(yīng)用人才，這些積累遲早會爆發(fā)價值。

總結(jié)下來就是，AI不是只救個體不救公司，只是企業(yè)落地需要找對路徑。

中國企業(yè)靠統(tǒng)一的應(yīng)用生態(tài)和務(wù)實的場景策略先走了一步，這也給其他企業(yè)提了個醒：AI落地不用追求“大而全”，從小場景切入、靠生態(tài)降低門檻，才是更穩(wěn)妥的選擇。

AI時代的競爭是一場馬拉松，現(xiàn)在的每一步扎實布局，都是未來的競爭力。