摘要：作为一名长期观察并实践人工智能应用落地的“砖家”，阅读完MIT的这份《2025年商业人工智能现状报告》后，我的内心一言难尽以至于得写个2000字的帖子才能表达：既有“果然如此”的印证，也有一份“时不我待”的紧迫。报告揭示了一个残酷而又普遍的现实——“生成式AI
作为一名长期观察并实践人工智能应用落地的“砖家”，阅读完MIT的这份《2025年商业人工智能现状报告》后，我的内心一言难尽以至于得写个2000字的帖子才能表达：既有“果然如此”的印证，也有一份“时不我待”的紧迫。报告揭示了一个残酷而又普遍的现实—— “生成式AI鸿沟”（The GenAI Divide）。这道鸿沟的两侧，是95%投入巨大却看不到什么回报的企业，和另外5%已经开始从AI中攫取数千万元价值的先行者。这与我们对市场的观察不谋而合：。
报告最令我们警醒的一点，是直击了当前AI模型繁荣应用落地丑陋的巨大落差。我们看到，几乎所有企业都在探索AI，80%的企业已经试用过ChatGPT或Copilot这类通用工具。员工们甚至在个人设备上构建起庞大的“影子AI经济”，用个人订阅的AI工具处理日常工作。这看起来一片繁荣，但当我们把视线从“使用率”转向“业务价值”时，景象截然不同。
报告指出，为企业工作流定制的AI工具，部署成功率仅有惊人的5%。大量的试点项目停滞不前，现在沦为昂贵的“科技摆设”。当然，Top5的失败原因也很有代表性，和我们的观测不能说高度一致，只能说是一模一样。
这种巨大的反差，正是当前企业AI应用的核心困境：我们拥有了前所未有的强大工具，却似乎没有找到正确的使用说明书。大家都在谈论AI如何颠覆行业，但报告冷静地指出，在所研究的9个主要行业中，只有科技和媒体行业出现了真正的结构性变革。对于大多数企业而言，AI带来的仍只是点状的效率提升，而非系统性的业务重塑，这一点目前很难说是AI的能力有限、采用AI的姿势有误（比如单纯用套壳大模型、固化工作流等）还是数字化本身的意识和基础的差异导致的滞后性，当然，从智用开物最近两年多的实践来看，其他几个大的产业的变革的发生只是一年还是两年的问题。
为什么投入巨大的企业级AI项目会失败？报告给出了一个直指核心的答案：“学习鸿沟”（The Learning Gap）。
当前绝大多数AI系统是“静态”的。它们无法从用户的反馈中学习，不能记忆上下文，更不会适应企业动态变化的工作流程。这导致了一个有趣的悖论：员工们私下里对灵活的ChatGPT赞不绝口，但对公司引入的、号称使用同样底层技术的“官方”AI工具却充满疑虑，认为它们“死板”、“脆弱”、“不接地气”。
这正是问题的关键。对于简单的、一次性的任务（如起草邮件），通用AI工具表现出色。但一旦进入需要持续迭代、涉及复杂客户偏好和内部流程的核心工作流时，一个“健忘”的、复杂的、维护性几乎等于没有的AI就变得不再可靠，看看下面这张看着挺唬人的流程图，下一次因为功能的变更，你想要修改提示词的难度就像在一个200平的房子里找到一串不知道被猫叼到哪里去的钥匙。
用户需要的不是一个每次都需要重新“教导”的实习生，而是一个能够与业务共同成长、积累知识、越用越聪明的“专家伙伴”。你看，这里是不是很适合插入智用Agent Foundry的广告。
幸运的是，报告也为我们指明了跨越鸿沟的方向。那些成功的5%的企业，无论是作为“买家”还是“卖家”，都展现出了截然不同的策略。
1. 拥抱定制与整合，而非通用工具：成功的企业不再迷信“一刀切”的解决方案。他们像采购业务流程外包（BPO）服务一样采购AI，要求供应商深入理解其独特的业务流程，并提供高度定制化的解决方案。他们评估AI的标准，不是空泛的模型跑分，而是实实在在的业务成果，比如客户留存率提升或外部咨询费用降低。
2. “购买”优于“自建”：报告的数据显示，通过战略合作引入外部成熟AI方案的成功率，是企业内部从零开始构建的两倍。这提醒我们，AI应用的核心竞争力不在于重复造轮子，而在于如何高效地将最先进的技术与自身业务场景深度结合。专业的事交给专业的伙伴，企业应更专注于业务逻辑本身。
3. 价值在“后台”：尽管销售和市场营销吸引了大部分AI预算，但报告发现，真正的、可量化的投资回报率（ROI）往往隐藏在运营、财务、采购等“后台”部门。通过AI自动化取代昂贵的BPO和外部机构服务，带来的成本节约是惊人的。这要求决策者们将目光从光鲜的“前台”应用，更多地投向那些默默无闻但至关重要的核心运营环节。
报告最后提到的“智能体网络”（Agentic Web）概念，让我对AI的未来更加确信，我相信很多人都听过我一遍遍地强调智能体未来会形成新的价值网络。我们正在从一个需要人类不断发出指令（Prompt）的时代，迈向一个由能够自主学习、记忆、协作的“智能体”来执行复杂任务的新时代。
这不仅仅是工具的进化，更是生产关系的重构。未来的企业工作流，可能不再由固化的SaaS软件定义，而是由一个个可动态组合、协同作战的AI智能体来驱动。我们今天晚上会有个简短直播，也许有些内容会对你有所启发。
来源：opendotnet