在这个系列里，我们聊了很多理念，讲了很多心法。

常有CEO朋友拉着我问：“你给我个实话，到底哪家公司做对了？我能不能照抄作业？”

这让我想起二十年前，大家都想抄亚马逊，结果抄死了一堆卖书的；

十年前，大家都想抄小米，结果抄死了一堆做手机的。

AI转型没有标准答案，只有最适合你当前阶段的解法。

今天，我不点名，复盘两个典型的真实案例。

一个是拥有上万工程师的“大厂A”，一个是只有二十人的“创业公司B”。

他们一个是巨轮掉头，一个是快艇突进。

他们的故事，或许就是你的明天。

案例一：大厂A的“内部基建派”逻辑

背景： 传统金融科技巨头，数据敏感，监管极严。

初期乱象： ChatGPT火起来时，工程师偷偷用，把代码甚至客户数据粘进去。安全部门疯了，发了全网禁令，甚至监控流量。

转型策略：从“堵”到“疏”，自建“AI中台”。

大厂A没有急着去搞什么惊天动地的AI产品，而是做了一个极其务实的决定：先解决内部生产力。

1. 私有化部署是底线： 他们采购了数千张显卡，基于Llama 3和Qwen（通义千问）等开源模型，在私有云里部署了自己的模型服务。

2. 封装统一接口： 团队禁止直接调用外部API。技术团队开发了一个内部的“AI网关”。所有业务线要调用AI，必须通过这个网关。这样做有两个好处：第一，数据不出域；第二，能统计全公司的Token消耗，统一控成本。

3. RAG（检索增强）喂知识库： 他们把过去二十年的文档、代码库、操作手册都清洗了一遍，喂给内部模型。

4. 落地场景： 客服机器人、代码辅助助手、内部知识问答。

5. 结果与启示： 大厂A的AI转型看起来很“无聊”，没有上热搜，但却极其扎实。

他们没有追求模型有多聪明，而是追求“可控”。

对于大厂，安全合规 > 体验创新。

只要能帮全公司10%的员工提升10%的效率，这数十亿的投入就回本了。

启示：大船转舵，稳字当头。基建没打好前，别盲目搞C端产品。

案例二：创业公司B的“应用狂奔”逻辑

背景： 20人的B2B SaaS创业团队，资金只够烧18个月。

初期困境： CEO想做“中国版OpenAI”，CTO想做垂直行业大模型。结果折腾了三个月，钱烧了一半，模型连Demo都跑不通。

转型策略：抛弃自研，抱紧大腿，做“超级应用”。

意识到死路后，他们换了个思路：如果不做模型，我们还能做什么？

1. 全盘API化： 既然自己训不起模型，就全部用GPT-4和Claude 3.5。虽然贵点，但智商最高。

2. 死磕“工作流”： 他们发现客户不在乎后面用的是哪个模型，客户只在乎“能不能把合同审得快”。

3. 薄皮大馅： 他们把所有的研发精力都花在了“Prompt编排”和“前后端交互体验”上。

• 比如用户上传一份PDF，前端会自动解析高亮，AI分析结果时，会把引用的原文段落精确映射到PDF的坐标上。
• 这个体验做得极好，好到让用户觉得“这就很智能”。

快速迭代： 利用公有API的灵活性，他们每周一个版本。

如果OpenAI出了新功能，下周就能集成到产品里。

结果与启示： 创业公司B活下来了，而且活得很好。他们的估值不是靠有多少显卡，而是靠日活（DAU）和付费转化率。

他们证明了：在AI时代，应用层的创新依然有巨大的护城河。

你懂业务，你懂用户体验，你就值钱。

启示：小船突围，唯快不破。

把精力花在离用户最近的地方，别去碰底层模型那个无底洞。

三、 你的企业该怎么选？

看完这两个案例，你属于哪一类？

如果你是大厂/传统企业： 请学大厂A。

别被外面的浮躁忽悠。

把数据治理好，把安全围栏建好，把内部工具用起来。

你的优势是数据和场景，不是去造轮子。

如果你是初创公司： 请学创业公司B。

除非你有亿级资金和顶级科学家，否则别碰模型训练。

去深挖行业痛点，去优化Prompt，去做那个最懂AI的产品经理。

不管是哪条路，千万别搞反了。

大厂如果不顾安全去狂奔，合规事故会让你死无葬身之地；

创业公司如果不顾成本去搞基建，现金流枯竭会让你倒在黎明前。

四、 结语：借别人的梯子，登自己的楼

这两个案例殊途同归。

大厂A借了开源模型的梯子，登了降本增效的楼；

创业公司B借了闭源API的梯子，登了商业创新的楼。

聪明的管理者，从不在这个时代自己炼钢，而是去学会怎么用最锋利的刀。

当我们看透了这些商业逻辑，掌握了这些工具，作为一个人，我们最后要面对的是那个终极的问题：

在这个算力即将吞噬一切的时刻，生而为人的独特价值，到底是什么？

这不再是一个技术问题，这是一个哲学问题。

下一篇预告： 终章：技术是人性的延伸——为什么AI无法替代管理者