AI+互联网碰撞,未来工作场景的颠覆!--- AI 与互联网 范式转换
作者：微信文章今天跟一个我们负责业务的同事在聊一个客户的需求，客户希望用 AI 看看怎么搞流量。这个想法不是不对，是不是有另外的视角看待这个问题呢？很多时候，我们对于新生事物，会停留在一个固有的思维范式里面，还没有办法转换出来。我想是不是可以换一个视角看看 AI 与 互联网在范式 是不是底层发生了变化？
1. AI VS 互联网：商业模式大崩塌，流量思维在 AI 时代在多大程度上还有效？
原理：在互联网时代，流量是决定商业成败的关键，因为“流量=用户”，通过低成本获得大规模用户就可以建立平台。边际成本接近零（例如，扩展网站或 App 只需增加服务器容量）。然而，AI 时代不同，尤其是大模型和数据需要高昂的计算资源，边际成本不再是零，且涉及复杂的技术投入和持续的优化，流量导向的商业模式不再能直接复制。
认知：AI 时代的商业模式不能单纯依赖流量获取，而应该专注于数据积累和算法创新，这要求企业拥有持续的研发能力与技术创新。对传统互联网从业者来说，转型 AI 的关键在于从流量导向转变为技术驱动和数据优化思维。
例子：传统互联网企业如微博和京东的流量思维，如果试图在 AI 领域复制这一模式，可能会遭遇“技术难关”和“计算成本”的挑战。反之，像 豆包，通义千问通过聚焦 AI 模型的技术创新（例如 GPT 系列），成功跳出了单纯依赖流量的瓶颈。
2. AI 如何替代人类工作流？从信息差到工作流程的内核转变。
原理：互联网的主要任务是通过技术手段解决信息流通和信息差距，使得用户能够通过平台获取信息并做出决策。而 AI 的核心则是通过自动化和智能化的方式，替代传统工作流和人工操作，提高工作效率，甚至创造全新的工作模式。
认知：互联网思维的基础是连接和传播，而 AI 则是利用深度学习等技术“理解”和“预测”，从而实现更高效的决策支持或自动化操作。这使得 AI 能够在企业运营、个人生产力等领域进行广泛应用。
例子：例如，传统的互联网搜索引擎（如百度或 Google）通过展示相关信息帮助用户解决信息差，而在 AI 时代，像文心一言， 豆包， 通义千问，这样的工具不只提供信息，还能够生成回答、参与对话，甚至是进行复杂的决策建议，完成对人工劳动的替代。
3. 互联网时代的数据壁垒失效，AI 时代的数据扭转才是赢家？
原理：互联网时代的规模优势是通过大量用户产生数据，从而利用数据积累的资本优势获得市场竞争力。AI 时代则是通过不断的创新和数据的反馈机制形成数据飞轮的扭转，使得模型通过不断的学习和优化提升性能，进而形成竞争壁垒。
认知：在 AI 时代，数据本身不再是静态的资源，而是一个不断自我增强的内容扭转频次效应，通过更多的数据和更高质量的反馈，AI 系统的性能和创新能力会呈现指数级增长。
例子：秘塔搜索，在搜索引擎中的数据积累和对用户行为的持续优化使得其形成了强大的竞争壁垒；在 AI 领域，豆包，腾讯，通过不断优化 GPT 模型，在数据处理和模型创新上的优势，形成了自己的技术壁垒。最近，腾讯退出的ima对于自己的数据知识管理也开始入手，非常值得关注，这个小个体的知识才能快速构建，并流转起来。
4. AI 丛林法则：新产品被秒克隆，如何构建真正的商业壁垒？
原理：在互联网时代，商业模式和创新产品可能被快速模仿和复制，AI 的创新也是如此，可能更快，尤其是新技术产品被推出后，几乎没有时间差，竞争者很快就能复制和超越。CES 上出现大量的同质化硬件产品。因此，AI 领域的商业复利效应极为稀缺，技术壁垒的建立需要在行业的更深层次做出突破。
认知：AI 创新的速度和复制速度都非常快，这要求公司不仅要在技术层面领先，还要在行业应用的深入程度、数据积累及模型优化方面建立强大的竞争力。
例子：OpenAI GPT-3.5 推出后，许多公司迅速模仿并推出类似的语言模型（如阿里巴巴的通义千问，字节跳动的豆包，百度的文心一言），这种模仿速度和技术迭代的密集度意味着，在 AI 领域，任何领先的创新都会面临强烈的市场竞争压力。谁等功能好，其他诸侯就马上效仿（所以很多时候，学生问我，什么工具好的时候，我总会回答，“要是普通使用的话，认准一个，因为天下乌鸦一般黑”）
5. 未来十年：AI 消费品市场来袭！CES 展后，对于全新 AI 消费品模式正在塑造产业格局
原理：随着 AI 的普及，新型生产力和消费品会大量涌现，这些产品不仅是传统商品的智能化升级，还会通过 AI 的深度定制化和个性化满足用户需求，开创全新的市场格局。
认知：AI 将推动消费品生产的个性化与智能化，未来可能会有专注于 AI 的消费市场平台（例如专门的 AI 工具市场），其中的“带货”不仅是产品推广，更是 AI 驱动下的精准营销和个性化服务。
例子：例如，智能助手、个性化推荐系统、AI 设计工具等，它们将成为新的消费品，用户的需求将逐步转向这些由 AI 赋能的产品，类似于今天的“淘宝”平台，未来可能会有专门面向 AI 消费品的平台。
6. 从互联网到 AI，产业壁垒如何重新定义？数据资产成关键！
原理：互联网时代，数据是核心资产，因为它能通过分析和用户行为预测来产生商业价值。而 AI 时代，数据流转的频次的数量与数据质量成为核心资产。AI 模型需要不断的训练和优化，通过大量高质量的数据来增强其智能。
认知：在 AI 时代，数据的获取、处理和使用能力决定了企业的竞争力，尤其是如何持续积累和利用数据飞轮。
例子：抖音，小红书的推荐算法依赖于巨量的用户行为数据，随着时间推移，这些数据不断地回馈并改进推荐模型，形成了一个强大的数据飞轮，使其在电商市场保持优势。
7. AI 时代：IT 部门成新 HR！组织架构的背后是怎样的职能转型？
原理：随着 AI 的应用，IT 部门的角色将发生根本性变化，不再仅仅负责技术支持和基础设施建设，而是更多地成为一个帮助管理和生产的角色。AI 将帮助组织在工作流程和决策上提供支持，类人智能代理将取代一部分传统的职能。
认知：未来的公司将不再依赖传统的 IT 基础设施人员，而是需要懂得如何管理和协调 AI 驱动的工作流和智能代理，这种转型将促进企业的更高效运作。
例子：比如，在一些 AI 驱动的公司中，HR 部门可能会利用 AI 进行员工招聘、绩效评估和工作流优化，而 IT 部门则将更多关注如何让 AI 系统高效运作，成为支撑 AI 应用的中枢。
AI 的核心优势和互联网时代相比，更多的是基于深度数据积累、模型创新和自动化应用，而不是流量和信息传递的优势。这一转变不仅影响商业模式和竞争壁垒，还将彻底改变组织架构和市场格局。
END
李桢老师简介
工信部教考中心《人工智能内容生成师》项目主讲导师&题库编写组成员
博奥智能研究院 首席AI专家
北京信息化局专家库信息化专家
英国格拉斯哥大学 硕士
复旦大学EMBA，对外经贸大学 创新学科讲师
【混沌学园】AI研习社 AI导师
英伟达 中国区教练
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