当AI开始烧钱 | 从千问爆红看AI应用的“生态化”生存法则

多客科技

作者：微信文章
DINGZHI

2026

AI

从千问爆红看AI应用的“生态化”生存法则



“千问”以一种简单粗暴的方式爆红网络，让“千问”从一个AI工具名词，一夜之间变成了全民热议的社交货币和现象级话题，这也标志了AI应用正在通过最直接的方式寻找大众入口。

企业对于AI应用的核心逻辑也正发生根本性转变：从“要不要用AI”转为“如何用AI创造真实价值”，布局思路从“盲目跟风”转向“理性务实”，投入方向从“单点试点”转向“规模化落地”。

很多企业混淆了“数字化”与“AI化”的关系：认为买一套数字化系统、引入一个AI工具，就是完成了转型。实则不然，数字化转型的本质是“数据资产化→数据驱动化→业务智能化”的进阶过程，而AI正是贯穿这一过程的核心技术，穿透企业运营的全链条。

简单来说：数字化是“把业务搬上线上、把数据收集起来”，解决“数据孤岛”“流程低效”的问题；AI是“让数据活起来、让流程会思考”，解决“经验依赖”“决策盲目”的问题。没有数字化的铺垫，AI就成了“无米之炊”；没有AI的赋能，数字化只能停留在“表面功夫”，无法实现真正的价值突破。

举个例子：某集团通过数字化转型，搭建全域感知的业务数字化平台，将生产、新材料研发、新能源运维等全流程数据整合起来，再嵌入AI大模型，实现安全管理从“经验判断”向“数据驱动”转型，研发效率、运维水平大幅提升——这就是数字化与AI双向赋能的典型实践。

四步落地  让AI真正服务于业务

结合多行业标杆企业的实践经验，企业无需追求“大而全”，可遵循“诊断现状→夯实基础→场景落地→持续迭代”的路径，小步快跑、稳步推进，让AI落地更务实、更高效。

第一步：诊断现状，找准AI落地的“切入点”

AI落地的前提，是明确企业自身的数字化基础和业务痛点——不同行业、不同规模的企业，数字化成熟度不同，AI的落地重点也截然不同。盲目跟风布局，只会导致资源浪费。

企业可从两个维度自我诊断：

一是数字化成熟度，判断自身处于“概念验证级”“早期试用级”还是“成熟应用级”，明确数据采集、流程标准化的现状；

二是业务痛点，梳理哪些环节存在“效率低、成本高、依赖经验”的问题，优先选择“业务价值大、技术可行性高”的场景切入。

第二步：夯实基础，搭建AI可用的“底层能力”

这一步不追求复杂算法，而是把数据、流程、权限、工具底座做扎实：

统一数据口径，完善数据采集、清洗、标注与治理；标准化核心业务流程，减少非标、口头、临时规则；搭建轻量化AI工具入口（如大模型应用、RPA、智能助手），降低员工使用门槛；明确安全合规、数据权限、责任分工，规避落地风险。

第三步：场景落地，从“试点验证”到“规模化复用”

一、选定1–3个高价值场景（如客服应答、合同审核、报表生成、质检巡检、营销话术、生产异常预警等）；

二、快速POC验证，形成可复用的prompt、工作流、数据集与操作SOP；

三、横向拉通业务、IT、数据团队，明确落地责任人与验收指标（效率提升、成本下降、时效缩短、错误率降低）；

四、从单部门试点，逐步向同类型场景、同业务线复制，实现规模化价值。

第四步：持续迭代，让AI从“能用”变“好用

常用AI不是一次性项目，而是持续优化的运营能力：

建立效果监测机制，跟踪ROI、用户使用率、问题反馈、业务指标变化；定期复盘场景效果，优化模型、工作流与交互方式；沉淀企业专属知识库、行业模板、最佳实践，形成内部AI能力资产；同步提升员工AI素养，从“被动使用”转向“主动提需求、主动优化”，最终实现AI与业务深度融合。



总而言之，这次事件绝非一次简单的“奶茶免单”活动，而是中国AI应用竞争进入白热化、大众化阶段的一个标志性信号。

它用一种极具冲击力的方式宣告：AI的竞争，已经从实验室和发布会，全面转向了争夺每一个普通用户的手机屏幕和日常生活消费。