01.AI 的共同創辦人徐梅離職，轉向企業市場
徐梅，作為中國 AI 新創公司 01.AI 與李開復共同創辦的關鍵人物，已正式離開公司，開啟新的事業。此舉也代表公司內部的一個重大轉變，因為 01.AI 在初期試圖拓展消費市場後，越來越專注於企業解決方案。
01.AI 已經證實徐梅離職，並將其歸因於個人原因，聲稱此事件發生在幾個月前。雖然公司承認了她的離職，但沒有深入探討具體細節，但這個時間點與 01.AI 內部一次顯著的戰略調整相吻合。
徐梅對 01.AI 的貢獻是巨大的。她在 AI 模型的預訓練中扮演了關鍵角色，並帶領開發以消費者為導向的產品。她早期的戰略願景對於塑造公司最初的產品路線圖至關重要。這促成了 PopAi 和 Mona 等專案的推出，但這兩個專案在 2024 年都遇到了各種挑戰。
由徐梅主導的面向消費者的產品，即 PopAi 和 Mona，在市場上面臨逆風。PopAi 的國內版本，名為「萬知」，壽命很短，推出後不久就因用戶採用率低迷而停止服務。同時，Mona 的目標是國際市場，但難以產生可觀的收入，導致 2024 年年中裁員。這些掙扎突顯了在擁擠的消費 AI 市場中競爭的挑戰。
在 2024 年下半年，01.AI 將 PopAi 和 Mona 合併到其 AI 搜尋平台 BeaGo 中。報告指出，徐梅在退出積極參與並於今年早些時候正式辭職之前，曾參與 BeaGo 的戰略制定。雖然她參與 BeaGo 開發的具體細節仍有些模糊，但消息來源表明她扮演了顧問角色。
徐梅的離職象徵著 01.AI 更廣泛的轉型。公司正在將其重點從面向消費者的 AI 應用程式轉移到企業級解決方案，包括數位人和模型客製化服務。這次戰略轉向也發生在其他關鍵創始團隊成員離職之後，包括前營運長李先剛和工程副總裁戴宗宏。這些離職事件的匯合凸顯了正在進行的變革的規模。
AI 領導層離職揭示產業的戰略轉變
徐梅從 01.AI 的離職反映了 AI 產業中觀察到的更廣泛的領導層轉變模式，因為公司越來越多地完善其商業模式和戰略方向。一些 AI 公司正在重新調整其方法，導致領導層和戰略方向的變化。
最近 OpenAI 也發生了類似的離職事件，包括 Mira Murati 和 Bob McGrew 在內的關鍵高管在公司更加強調商業化和盈利能力的情況下離職。OpenAI 的這些離職，就像徐梅從 01.AI 的離職一樣，反映了在追求雄心勃勃的技術突破和實現可持續商業可行性之間持續存在的緊張關係。
這些轉變通常代表 AI 產業內部的根本戰略緊張關係。對於 01.AI 而言，從通用模型轉向企業解決方案符合產業數據，該數據表明企業 AI 的採用越來越以投資回報率為中心。McKinsey 報告稱，75% 的組織現在至少在一個業務功能中使用 AI，突顯了 AI 在企業中日益普及。然而，僅僅部署 AI 是不夠的；投資回報率越來越成為關鍵指標。
AI 公司的領導層變動通常與戰略調整同時發生，01.AI 的企業轉型和 OpenAI 的商業化努力就是例證。這些離職表明了該產業的成熟，而不是孤立事件。AI 領域正在從一個主要由研究驅動的領域發展為一個更具商業導向的領域。
企業 AI 解決方案成為更清晰的獲利途徑
01.AI 從消費者應用程式轉向企業解決方案的戰略轉變反映了整個產業趨勢，即轉向更具商業可行性的 AI 部署。這種趨勢是由於人們認識到，與面向消費者的應用程式相比，企業 AI 解決方案提供了更清晰、更可預測的獲利途徑。
PwC 報告稱，49% 的科技領導者現在已將 AI 完全整合到核心業務戰略中。公司越來越關注透過系統化的企業 AI 採用來實現 20-30% 的生產力提升，而不是追求更高風險的消費者創新。重點已從實驗轉向實際實施。
01.AI 在其消費者產品 PopAi 和 Mona 上遇到的挑戰反映了更廣泛的產業經驗。具有明確投資回報率指標的企業應用程式被證明比面向消費者的工具更具可持續性。這是因為企業透過解決方案通常解決特定的業務需求，使其價值主張更加有形和可衡量。
產業預測支持這個方向。McKinsey 的研究表明，圍繞 AI 實施工作流程重新設計的組織（正如 01.AI 透過企業解決方案所做的那樣）報告了最顯著的盈餘改善。將 AI 整合到現有的業務流程中，而不是將其視為一種獨立的技術，可以產生最實質的益處。
01.AI 的轉型展示了 AI 新創公司如何越來越多地關注將 AI 嵌入到結構化的業務流程中，而不是獨立的消費者應用程式。Appian 指出，整合在結構化流程中的 AI 可確保更高的可靠性和業務影響。重點是創建無縫整合到現有工作流程中的 AI 解決方案，從而提高效率和生產力。
各公司面向消費者的 AI 產品的困境突顯了創建真正具有病毒式傳播力和盈利能力的消費者 AI 應用程式的內在困難。因素包括高用戶獲取成本、在競爭激烈的環境中保留用戶的挑戰以及有效將消費者應用程式商業化的難度。
相比之下，企業 AI 解決方案通常提供更直接、可預測的收入產生途徑。透過解決特定的業務挑戰，這些解決方案可以向潛在客戶展示其價值並證明其成本的合理性。例如，AI 驅動的客戶服務聊天機器人可以降低勞動力成本並提高客戶滿意度，使其成為企業具有吸引力的投資。
轉向企業 AI 也反映了人們越來越認識到 AI 不僅僅是一種技術新奇事物，而是一種可以用於解決現實世界業務問題的強大工具。公司越來越多地尋求 AI 解決方案，以幫助他們自動化任務、改進決策並獲得競爭優勢。
隨著 AI 技術變得更加成熟和易於訪問，這種轉向企業 AI 的趨勢可能會持續下去。隨著 AI 工具變得更容易使用和整合到現有系統中，更多的企業將能夠利用 AI 的優勢。這將進一步推動對企業 AI 解決方案的需求，並為 AI 新創公司創造新的機會。
這也突顯了 AI 領域不斷發展的商業模式。許多公司最初都專注於廣泛的領域，開發通用 AI 模型和消費者應用程式。然而，他們越來越意識到，專注於特定的企業用例是實現盈利能力的更可持續的途徑。這種轉變需要戰略、組織結構和人才方面的變化。
向企業 AI 的轉型還要求公司更深入地了解其目標客戶的具體需求。這包括進行市場調查、收集客戶回饋以及開發可解決特定痛點的客製化解決方案。能夠成功完成這種轉型的公司將在不斷發展的 AI 格局中處於有利地位。
隨著 AI 技術的不斷發展，我們可以預期會出現更多創新的企業 AI 解決方案。這些解決方案可能會更緊密地整合到現有的業務流程中，並為企業提供更大的價值。AI 的未來很可能由企業採用所驅動，AI 將成為企業運營方式中越來越不可或缺的一部分。