2021年，一家名为Jasper的初创公司凭借AI文案生成技术迅速崛起，年收入突破4000万美元，成为资本市场的宠儿。然而，仅仅一年多后，随着ChatGPT的横空出世，Jasper的网站访问量在一个月内暴跌40%，半年后被迫裁员转型，逐渐淡出公众视野。这场戏剧性的转折，引发了业界对AI技术商业化的深刻反思。
与Jasper形成鲜明对比的是，笔记应用Notion在拥抱AI后实现了用户数从3000万到1亿的飞跃。这家公司通过将AI能力深度融入文档编辑功能，不仅没有受到ChatGPT的冲击，反而借助技术升级实现了营收和用户规模的双重增长。这两个案例揭示了一个关键问题：在AI浪潮中，企业如何避免被技术颠覆，反而借助技术实现突破？
前智谱AI COO张帆在混沌学园的分享中，用"大海与船"的比喻给出了答案。他指出，将AI模型视为固定不变的基础设施，就像在海平面上建造灯塔，随着技术迭代，这些投入可能迅速被淹没。真正的智慧在于建造能够随波浮动的船只，即构建适应技术变革的动态能力。
人机交互的演变史印证了这一观点。从命令行时代需要记忆复杂指令，到图形界面（GUI）降低学习成本，再到移动互联网通过触控操作和多模态交互进一步提升效率，每次变革都伴随着交互带宽的指数级提升。AI时代则带来了更革命性的变化：自然语言对话成为主要交互方式，学习成本趋近于零，表达力却大幅增强。
这种变革正在重塑产品形态。以信息获取为例，DOS时代通过指令浏览BBS，PC时代有了门户网站，移动时代则演变为今日头条和抖音。AI时代，每个传统需求都可能被重新发明。A16Z发布的AI应用榜单显示，2024年3月至2025年3月期间，每半年就有30%-40%的新产品涌现，同时大量旧产品退出市场，表明行业仍处于早期探索阶段。
张帆强调，成功的AI应用需要把握"模型含量"的平衡。过度依赖底层模型会导致壁垒脆弱，如Jasper的案例所示；而完全脱离模型则会错失时代机遇。Notion的成功在于将AI作为辅助工具，放大其文档编辑的核心价值，而非简单嫁接技术。这种策略使其在ChatGPT发布后非但没有受损，反而加速了用户增长。
在工作方式层面，AI正在打破技能限制，催生"超级个体"。一个九岁儿童借助AI可以创作图文并茂的科幻小说，设计师通过AI工具能同时完成编程、绘图等多项任务。这种能力放大效应正在改变组织形态，许多AI公司以二三十人的团队创造出数亿美元估值，验证了"反分工"组织模式的可行性。
用户体验领域也出现新趋势。AI硬件如24小时录音设备正在捕捉非结构化数据，将其转化为用户的"外挂大脑"。这种变革不仅限于手机，任何能处理多模态数据的设备都可能成为AI入口。商业模式的创新同样显著，AI将广告从品牌展示推向效果转化，甚至能直接触发用户行动，创造更高商业价值。
竞争优势的维度正在发生根本性变化。传统"护城河"可能因AI技术而迅速崩塌，如法律服务领域，AI助手已在文件起草等标准化业务上达到人类前25%的水平。Harvey公司通过整合海量法律数据，2024年收入达5200万美元，证明垂直领域AI的巨大潜力。医疗行业同样出现变革，Hocritic AI推出的医疗AI Agent应用商店估值达16亿美元，而老牌公司Tempus则通过数据AI化转型实现第二增长曲线。
国内汽车行业的实践提供了更多启示。AI质检将外呼电话抽检率从2%提升至100%，效率是人工的十倍以上。销售环节的AI助手能实时提供话术建议，甚至模拟客户进行陪练。消费领域，AI正在重构"人、货、场"关系，智能投流助手将广告调整周期从天缩短到分钟，商品标签自动更新系统则大幅提升了运营效率。
企业落地AI战略需要系统方法论。张帆指出，首先要理解模型的三层能力结构：预训练解决通用智商，微调构建领域经验，Prompt工程提供任务指导。企业应将行业Know-how通过微调和Prompt融入AI，形成持续优化的飞轮。在实施前，企业需评估数字化基础和场景适配性，避免盲目跟风。
构建AI战略应遵循"诊断-规划-落地"的路径。基座模型选择需考虑更新确定性、推理成本、合规性等因素。组织架构方面，AI应用型公司只需培养Prompt运营人才，模型核心业务公司需要数据萃取团队，而AI原生公司则需大量算法工程师。数据资产的定义也在变化，99%的存量数据可能毫无价值，真正重要的是持续生产高质量数据的能力。
