科技界永遠被下一個重大事物所吸引，而現在，聚光燈正明亮地照在 DeepSeek 身上。這家中國人工智能公司無疑攪動了一池春水，提供了高品質、開源的大型語言模型 (LLMs)，在業界掀起了漣漪。專家、政策制定者和科技高管們正激烈地辯論其影響。這是否標誌著全球 AI 權力平衡的巨大轉變？美國主導的時代是否即將結束？DeepSeek 的開源策略對未來創新的軌跡意味著什麼？
這些無疑是引人入勝的問題。然而，在這場圍繞最新算法奇蹟的猜測和興奮的旋風中，一個遠為關鍵的點卻被大大忽略了。DeepSeek，儘管其能力令人印象深刻，但根本上只是快速擴展的 AI 工具箱中的另一個工具。關鍵問題並非哪個特定模型目前在性能基準上領先。更為嚴峻的現實，以及應該佔據董事會和策略會議的挑戰，是一個嚴酷的事實：據報導，只有極少數——僅 4%——的公司成功地將其 AI 投資轉化為實質的、有形的商業價值。圍繞 DeepSeek 的熱議只是旁枝末節；主戲是有效實施的掙扎。
新模型的誘惑之歌：為何 DeepSeek（及其他模型）佔據頭條
像 DeepSeek 這樣的發展之所以能吸引如此多的注意力，是完全可以理解的。其敘事引人入勝，觸及了在科技和商業社群中產生共鳴的幾個關鍵主題：
- 變化的地緣政治格局： 許多人將 DeepSeek 的崛起解讀為中國正從 AI 追隨者迅速轉變為強大領導者的有力證據。這挑戰了長期以來關於美國在這一關鍵領域技術霸權的假設，並引發了關於未來全球舞台上競爭與合作的複雜問題。他們產出的速度和品質迫使人們重新評估國家能力。
- 展現的競爭實力： 基準數據不會說謊。DeepSeek 的模型表現不俗，在某些情況下甚至超越了像 OpenAI 和 Google 這樣老牌西方巨頭的產品。這有力地證明了尖端 AI 開發並非僅是 Silicon Valley 巨頭的專屬領域。它證明了複雜模型可以用驚人的效率和可能比以前認為更低的資源消耗來設計。
- 擁抱開放性： 在一個通常以專有、封閉系統為特徵的環境中，DeepSeek 對開源原則的承諾脫穎而出。這種方法促進了一個更具協作性的生態系統，通過允許全球的研究人員和開發人員在其工作基礎上進行構建，可能加速全球創新的步伐。這與許多領先西方模型的 ‘黑盒子’ 特性形成鮮明對比，引發了關於 AI 開發中透明度和可及性的辯論。
- 挑戰文化刻板印象： DeepSeek 的成功直接挑戰了那些可能先前低估了中國創新深度和原創性的過時敘事。它展示了一條獨特的技術進步路徑，可能植根於不同的研究重點、工程文化或國家戰略，促使人們重新評估全球創新動態。
- 應對技術限制： DeepSeek 的快速進展發生在持續的努力（主要由美國主導）限制中國獲取先進半導體技術的背景下。這突顯了使用出口管制來明確遏制 AI 領導地位的內在困難，表明獨創性和替代方法往往可以規避此類限制，尤其是在軟件和算法開發領域。
- 突顯成本效益： 報告顯示，與一些西方同行相比，DeepSeek 以顯著較低的成本實現了其高性能水平。這為競爭格局引入了一個新的維度，強調效率和資源優化是 AI 競賽中的關鍵因素。它為開發強大 AI 而無需天文數字般的資本投資設定了一個潛在的新基準。
- 強調研究實力： 除了模型本身，DeepSeek 的成就反映了源自中國的基礎 AI 研究日益增長的實力和影響力。這標誌著一個更深層次的轉變，表明擁有強大的人才儲備和國家對推進人工智能理論基礎的關注。
雖然以上每點都值得討論和分析，但它們共同分散了對更直接、更緊迫的營運挑戰的注意力。這些發展沒有一個從根本上改變人工智能在商業環境中創造價值的核心機制。新模型的閃耀掩蓋了成功部署所需的艱辛。嚴酷的真相依然存在：絕大多數組織發現，將 AI 從實驗室轉移到能夠產生有意義回報的核心流程中，極其困難。
房間裡的大象：AI 顯著的實施差距
當科技媒體屏息報導 LLM 性能的每一次微小改進，並猜測通用人工智能競賽的同時，大多數公司內部卻上演著一個遠不那麼光鮮的現實。從 AI 熱情到 AI 驅動成果的旅程，被證明遠比預期的要艱險。多項研究和行業分析都指向一個令人擔憂的畫面：
- 探索 AI 的絕大多數公司仍停留在初始階段。他們可能進行了概念驗證或啟動了孤立的試點項目，但這些舉措很少能擴大規模或有意義地整合到更廣泛的營運中。估計表明，也許只有約 22% 的公司設法在這些初步階段之外提取了一些可證明的價值。
- 從 AI 投資中獲得真正實質性、改變遊戲規則的業務影響的公司群體小得驚人。持續引用的數字徘徊在僅僅 4% 左右。這意味著每二十五家投資 AI 的公司中，也許只有一家正在實現與該技術潛力相稱的顯著戰略或財務效益。
是什麼造成了 AI 的承諾與其實際應用之間如此驚人的脫節？原因 multifaceted，但一個中心主題浮現出來：過於關注技術本身，而不是有效利用技術所需的戰略和營運變革。 公司被最新模型的能力所迷惑——無論是來自 DeepSeek、OpenAI、Google、Anthropic 還是任何其他提供商——而不是專注於執行的艱苦工作。
這種「試點煉獄」(pilot purgatory) 現象源於幾個常見的陷阱：
- 缺乏明確策略： 在沒有明確定義要解決的業務問題或技術將如何創造價值的清晰願景的情況下啟動 AI 計劃。
- 追逐閃亮物體： 資源被轉移到試驗每一個新出現的模型或技術上，而不是專注於部署和擴展經過驗證的解決方案。
- 數據基礎不足： 試圖在混亂、孤立或難以訪問的數據之上實施 AI，導致性能不佳和結果不可靠。
- 技能差距與阻力： 勞動力可能缺乏有效利用 AI 工具所需的技能，或者可能存在對採用新工作方式的文化阻力。
- 低估整合複雜性： 將 AI 嵌入現有工作流程和系統的技術和組織挑戰常常被低估。
- 未能衡量影響： 缺乏明確的指標和流程來追踪 AI 計劃實際產生的業務價值，使得難以證明進一步投資的合理性或展示成功。
因此，核心挑戰並非在於可用 AI 模型的不足。瓶頸恰恰在於組織有效整合和營運化這些強大工具的能力。
破解密碼：AI 高成就者有何不同之處
觀察那一小部分正在成功大規模利用 AI 的公司，揭示了一套獨特的優先事項和實踐。基於與全球領先公司在大規模 AI 採用方面合作的廣泛經驗，包括從科技巨頭和專業諮詢公司的領導角色中獲得的洞見，高成就者中始終浮現出三個關鍵的差異化因素：
專注於獎賞 – 驅動營收，而不僅僅是削減成本
一個常見的失誤是最初主要將 AI 部署用於內部效率提升或成本削減。雖然這些應用有其價值，但實現最顯著突破的公司優先考慮使用 AI 來驅動營收增長。他們明白，最大的潛在回報通常在於增強直接影響營收產生的領域：
- 銷售加速： 使用 AI 識別高潛力銷售線索、優化銷售流程、預測客戶流失或個性化外展活動。
- 動態定價： 實施 AI 算法，根據實時需求、競爭對手定價、客戶細分和庫存水平優化定價策略。
- 增強客戶互動： 利用 AI 進行超個性化營銷活動、智能客戶服務聊天機器人、預測性客戶需求分析和改善客戶體驗管理。
例如，考慮一家價值十億美元的航空航天零部件製造商，他們正努力應對日益增長的複雜提案請求 (Requests for Proposals, RFPs)。這些文件的數量和複雜性給他們的銷售和工程團隊帶來了壓力，導致錯失機會和次優的投標策略。通過實施一個旨在快速分析 RFPs、識別關鍵要求、評估與公司能力的契合度，甚至協助起草初步提案部分的 AI 解決方案，他們實現了顯著的轉變。AI 不僅僅是自動化任務；它使團隊能夠：
- 有效排定優先級： 快速識別成功概率最高和最具戰略價值的 RFPs。
- 智能分配資源： 將專家的人力集中在最有希望和最複雜的投標上。
- 提高提案質量和速度： 利用 AI 輔助更快地生成一致、高質量的提案內容。
可量化的結果不僅僅是邊際效率的節省；而是每年額外增加 3600 萬美元的營收，這是由更高的中標率和有效追求更多機會的能力所驅動的。這例證了將 AI 對準創收活動的力量，其潛在的上行空間通常比單純的成本節約措施大一個數量級。那 4% 的公司明白，AI 最有效的應用往往是作為增長的引擎，而不僅僅是削減開支的工具。
讓 AI 落地生根 – 激勵與文化的力量
部署複雜的 AI 工具只是戰鬥的一半；確保它們被勞動力持續有效地使用，需要解決人類行為和組織文化的問題。技術採用從根本上說是一個變革管理的挑戰。實現顯著 AI 影響的公司認識到這一點，並積極構建其組織和激勵機制，以鼓勵和獎勵 AI 的整合。方法可能有所不同，但基本原則是保持一致性：
- 直接財務激勵： 一些組織，如金融科技公司 Klarna，採取了直接的方法。他們明確地將員工薪酬——包括股權和現金獎金——與在其各自角色和團隊中成功採用 AI 及其影響掛鉤。這創造了一種強大的內部動力，個人和部門都受到強烈激勵去尋找和實施 AI 驅動的效率和改進，培養了一種專注於最大化 AI 貢獻的競爭環境。
- 職業發展與認可計劃： 並非所有有效的激勵結構都需要純粹是財務性的。另一種非常成功的模式是創建圍繞 AI 領導力的專門職業晉升途徑。例如，實施一個「AI 冠軍計劃」(AI Champion Program) 可以賦予跨不同部門的有積極性的員工權力。這些計劃通常涉及：
- 賦權： 鼓勵員工識別並提出與其工作相關的、由 AI 驅動的計劃。
- 賦能： 提供有針對性的培訓、資源和指導，幫助他們開發和實施自己的想法。
- 認可： 為這些冠軍創造可見的角色和機會，使他們成為公司內部的 AI 領導者、培訓師和倡導者。
這種方法通過利用技能發展、職業成長和渴望產生切實影響等內在動機，促進了廣泛的參與。它培養了一種自下而上的 AI 優先思維文化，其中創新不僅僅是由高層決定，而是在整個組織中有機地湧現。無論具體機制如何，關鍵的啟示是，成功的 AI 採用不僅僅是提供技術訪問權限；它需要有意識地努力，將個人和團隊的動機與將 AI 嵌入日常營運的戰略目標結合起來。
成功的基石 – 為何數據仍然至高無上
也許是最不光鮮亮麗，但可以說是最關鍵的成功 AI 轉型先決條件是堅實的數據基礎。再多的算法複雜性也無法彌補質量差、難以訪問或管理不善的數據。許多組織渴望搭上 AI 的潮流，卻犯了一個關鍵錯誤，即在確保其底層數據基礎設施健全之前就試圖部署先進模型。那 4% 的公司明白數據是 AI 的燃料，並相應地進行投資。建立這個基礎涉及幾個關鍵要素：
- 數據質量與結構： 確保數據準確、完整、一致，並以 AI 模型可以輕鬆攝取和處理的結構化格式存儲。這通常需要在數據清理、標準化和驗證方面付出巨大努力。
- 數據可訪問性與整合： 打破部門和系統之間的數據孤島。實施統一的數據平台或數據湖，提供單一事實來源，並允許不同團隊和 AI 應用程序安全有效地訪問他們需要的數據。
- 統一數據策略： 制定一個清晰的、企業範圍的策略，說明數據將如何被收集、存儲、管理、治理和利用。該策略必須與業務目標保持一致，並預見未來的 AI 需求。
- 健全的數據治理與安全： 建立關於數據所有權、使用權、隱私合規性（如 GDPR 或 CCPA）和安全協議的明確政策和程序。這能建立信任並確保負責任的 AI 部署。
試圖在薄弱的數據基礎上構建複雜的 AI 應用，無異於在沙灘上建造摩天大樓。結果將不可避免地是不可靠、有偏見或根本不準確（「垃圾進，垃圾出」）。雖然數據工程和治理可能缺乏尖端 LLMs 的直接吸引力，但它是支撐任何可持續 AI 成功的必不可少的、艱苦的工作。認真對待利用 AI 的公司必須將其數據基礎設施視為主要的戰略資產，而非次要考慮，需要專門的投資和持續改進。
真實的劇本：建立一個 AI 就緒的組織
對 DeepSeek、Gemini、GPT-4 或下個月可能出現的任何領先模型的強烈關注，雖然從技術角度可以理解，但對大多數企業來說，根本上是抓錯了重點。成功的關鍵決定因素並非在任何特定時刻擁有絕對「最佳」的算法。如果一個組織建立了正確的戰略框架，培養了正確的文化，並建立了堅實的數據基礎設施，那麼將一個 LLM 換成另一個通常變成一個相對較小的技術任務——可能只需幾個 API 調用即可完成。
真正的差異化因素不在於今天選擇的特定模型，而在於組織的準備度——能夠有效、持續且戰略性地利用 AI。這涉及到視角的轉變：
- 從以技術為中心到以問題為中心： 從業務挑戰或機遇入手，然後確定 AI 如何提供解決方案，而不是從技術開始尋找問題。
- 從孤立試點到整合規模化： 超越小型實驗，專注於將 AI 嵌入核心業務流程中，使其能夠提供可衡量的、持續的價值。
- 從靜態實施到持續適應： 認識到 AI 格局在不斷演變。建立組織敏捷性，以根據需要調整策略、重新訓練模型和採用新工具。
- 從 IT 主導的計劃到業務主導的轉型： 確保來自企業最高層的強力支持和領導，並由跨職能團隊協作推動採用。
成為一個 AI 驅動型組織的旅程，並非要贏得採用最新模型的短跑競賽。而是要建立長期的能力——策略、文化、人才和數據基礎——以有效地將人工智能整合到企業的結構中。停止追逐下一個 LLM 突破的短暫炒作。真正的工作，儘管不那麼光鮮，卻涉及實施、整合和組織轉型的系統性過程。這才是真正的競爭優勢所在，也是絕大多數公司仍有大量工作要做的地方。