AI峰会实感:AI 原生时代的老板生存法则

这次参加 AI 产品创新峰会，本来是陪铭杰来的——他是其中一个分会场的演讲嘉宾。但坐下来听了几天，我自己的收获反而比预期大很多。

来之前我给自己定了三个目标：一是看看业界的 AI 应用究竟进化到了哪个阶段；二是听听国内其他团队是怎么真正落地 AI 的；三是见见新老朋友，聊聊大家正在做什么。结果三件事都有了超出预期的收获，值得认真记录一下。

人类正在从”决策者”退场

峰会上，大家对 AI 未来走向的判断出奇地一致——AI 会越来越主动。

这不是一句口号，而是有具体路径的。现场有个对 AI 能力成熟度的五阶段描述，我觉得说得相当准：从最初的辅助分析，到预测推荐，再到自动决策，然后是自主优化，最终演化为能在虚拟环境中自我进化。

与此同时，人类在这个系统里的角色也在同步迁移：决策者 → 审核者 → 监督者 → 目标设定者 → 架构师。

我在现场听到这个描述的时候，有种很强的画面感——不是人被替代了，而是人在往更上层移动。你不再需要亲自做每一个决定，但你需要有能力定义规则、设定目标、判断方向。这对人的要求其实更高，不是更低。

“有人类在，系统反而更低效”

这是阿里的陈鑫在分享中提到的一个观点，说实话第一耳朵听到有点反应不过来。

他的意思是：在很多业务环节里，真正拖慢整体效率的，恰恰是人类本身。正因为 human in the loop——有人类介入——整个流程的运转速度和连贯性反而下降了。

所以他的思路是：与其让人在中间频繁插手，不如一开始就把资源、目标、规则约束给到 AI，让它主动去完成任务。他在自己的项目里实践了这个理念，搭建了一个由七个 AI 角色组成的开发团队来完成代码工作。这中间有一个总指挥官，而他只负责输入目标和验收。

我听到这里特别有共鸣。我们一直在说”只给 AI 输入愿力和数据权限”，本质上是一回事——人要退到更上游的位置，不要成为流程里的堵点。

还有一个细节我觉得很重要：陈鑫强调，Agent 之间需要能够相互对抗、相互交流，而不是只有一个声音。单一视角的 AI 输出质量是有天花板的，只有多个 Agent 之间形成张力，才能逼出真正高质量的结果。这个逻辑跟人类团队其实是一样的。

数字很好看，失败率也很高

李明宇老师分享的一组数据，让我印象深刻，但也让人有些清醒。

先看好消息：2026 年预测有 40% 的企业应用将由集成任务型 Agent 来完成——而 2025 年这个比例还不足 5%，也就是说增长了约 8 倍。往后三年，Gartner预测这个数字预计还会爬到 82%。国务院在 2025 年 11 月发布的相关政策也预测，到 2027 年 Agent 普及率将达到 70%。而中国 AI Token 的日均消耗量，从 2024 年到 2026 年 3 月，增长了 1,800 倍。

这些数字放在一起，简直是一条垂直向上的曲线。

但现实是：中国企业级大模型项目，失败和烂尾的比例高达 70%。

这个反差很刺眼。我们对未来的判断是对的，但落地的成功率，远远配不上我们的野心。

70% 的项目为什么死了？

我在现场听了很多真正做企业 AI 应用的专家分享，也印证了我一直以来的一个判断：

核心问题不是技术，是认知——很多企业把 AI 当产品来买，而不是当能力来养。

产品思维意味着：采购、交付、上线，完事。好像软件装上去，问题就解决了。

但 AI 不是这样运作的。它是一种持续生长的能力，需要不断喂数据、调配置、做优化。现场专家给出的经验数字是：真正做好 AI 落地，至少有 70% 的时间要花在上线之后的持续优化上，而不是交付那一刻。

更深层的，企业还需要真正的组织变革，而不只是买一套工具。

具体来说，需要在两个层面同步推进：

技术层面： 搭建完整的技术中台，持续维护和开发工具链，不能靠单点项目撑场面。

业务层面，需要配置三类专职角色：

• AI BP（业务伙伴）——负责 AI 与具体业务的对接与推进

• FDE 智能体开发工程师——负责智能体的持续迭代

• 数据管家——负责数据治理与权限管理

这三个角色缺一不可。没有这套班子，再好的技术也落不了地。这和我们源点未来在做企业 AI 咨询时的判断完全一致，在现场再次得到了验证，某种程度上算是一种安心。

我们也带着成果来了

说说我们自己这次的收获。

铭杰在分会场完整复盘了用 AI 驱动产品开发的全流程，聊的是我们真实走过的那些弯路和方法，现场很多用AI做产品的伙伴反馈不错。

我们也在峰会上正式发布了3 个专为企业设计的 AI 提效智能体——这是我们这段时间沉下心来做的东西，能在这个场合亮相挺有意义的。

另一个意外惊喜是，在第二天晚上的龙虾大赛（是的，主题是龙虾）中，我们获得了优秀奖。

比赛现场也挺有意思——很多参赛团队的应用，基本上只花了一两天就开发完了。这放在两年前完全不可想象。我自己也在用 Claude Code 同步更新官网和产品，Stitch、Lovable、Devin 这类 AI 原生开发工具也被很多专家推荐。开发这件事的门槛，正在以肉眼可见的速度在急剧下降。

两个让我真正停下来的瞬间

整场峰会下来，有两个瞬间让我觉得收获远不止于信息本身。

第一个，是被问到：你真的把 AI 放在它应该在的位置了吗？

我们习惯把 AI 当工具——用来提效、自动化、省时间。但在峰会上，有几个分享让我意识到，AI 在另一个维度上被严重低估了：它其实可以帮你发现思维盲区，帮你做更深度的长期规划，甚至在品味和判断力上，给你带来真实的提升。

这些事，它能做到的，比我们通常预期的要好得多。我们限制了它，而不是它限制了我们。

第二个，是一个我完全想不到的应用。

应用开发大赛的夺冠作品，是一个在飞书工作群里玩剧本杀的游戏。

不是什么企业效率工具，不是数据分析，不是自动化流程——是剧本杀，在飞书群里，真的可以玩。

我当时看到这个的第一反应是：这我完全想不出来。

正因为”想不出来”，反而给了我很大的触动——未来 AI 应用最有意思的方向，可能是在情绪和情感维度上做文章。人不只需要效率，人也需要惊喜、沉浸感、连接感。如果 AI 能进入这个层面，它的应用空间会比我们想象的大得多。

写在最后

这次峰会，我带走的最重要的东西不是某个具体的工具或方法，而是一种更新过的坐标感：我们现在在哪里，接下来会去哪里，以及我们这样做企业 AI 的人，应该怎么站位。

接下来，这些思考会带进我们的企业 AI 原生创始人工作坊和AI 增强工作坊里，继续打磨和验证。

4 月 24 日 邀请您一起建立“AI 产品战略系统”

这不是一场坐着听课的培训，而是一场创始人的资产建模实战。

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工作坊带教团

仅限 12 席：寻找同频的实战派

为了确保交付质量，本期工作坊仅限 12 位创始人拨冗参加。

我们深知产品型创始人对“决策安全”和“创意私密”的极度敏感。在这里，没有技术自嗨，只有对产品效率的极致追求。

与其在信息的泥潭里自我消耗，不如构建你的 AI 产品战略系统。

[ 活动信息 ]

• 时间：4 月 24 日
• 地点：深圳市南山区南方科技大学设计学院
• 费用：¥ 5,988 元
• 规模：仅限 12 席

[ 报名流程 ]

1. 1. 扫码预约：报名审核通过后，为您安排20分钟诊断沟通。
2. 2. 双向确认：确认工作坊与您企业现状的匹配度。
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