https://seunghoonchoi.com/zh/tags/%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81-ai/Recent content in 多模态 AI on Seunghoon ChoiHugozh-CNSat, 27 Jun 2026 20:10:00 +0900https://seunghoonchoi.com/zh/column/ai-profit-question-too-early/Sat, 27 Jun 2026 20:10:00 +0900https://seunghoonchoi.com/zh/column/ai-profit-question-too-early/<p><img src="https://seunghoonchoi.com/images/col-ai-profit-question-too-early.jpg" alt="一个工人在施工现场戴着可穿戴 AI 眼镜，同时查看挖掘机和传感器数据"></p> <p class="inline-image-caption">要判断人工智能的利润，不仅需要看样板公司，还需要看基础设施、电力和数据提供商如何赚钱。</p> <p>看 AI 投资文章或 YouTube 评论时，总会看到这个问题。 “所以，有公司真的靠 AI 赚钱吗？” 一开始我以为这个问题可以很快回答。可越想越觉得没那么简单。因为“靠 AI 赚钱”这句话里，混着好几件不同的事。</p> <p>像 NVIDIA 这样卖 AI 基础设施的公司有没有赚钱？已经赚了。 像 OpenAI、Anthropic 这样的前沿模型公司，是否已经证明了稳定盈利？这个问题要谨慎得多。收入增长很快，但数据中心和算力成本也一起增长。收入很高，和生意真的能稳定留下现金，不是一回事。 普通企业用 AI 后，是否已经明显提高了公司整体利润？这个问题要再等等。很多公司还没有围绕 AI 重建工作，只是把 AI 挂在原来的工作旁边试用。 所以现在问“靠 AI 赚钱的公司在哪里”，有点太早了。我们今天看到的大多数 AI，还是在人坐在电脑前时最好用。</p> <h2 id="ai-产出很快会变普通">AI 产出很快会变普通</h2> <p>AI 可以写出一篇报告初稿，也可以做图、写代码、起草邮件。 这些都很好，也真的方便。可这种产出很快会变得普通。大家都能打开同一个窗口，问差不多的问题，拿到差不多的答案。 把几句 prompt 得到的结果原样拿出去，很难长期赚钱。别人也在用同样的工具。AI 做出的第一版草稿，很难长期形成差距。</p> <p>能变成钱的差距，要在后面的工作里决定。 人重新阅读 AI 的草稿。拿它和真实数据对比。看客户反应。把现场出问题的地方改掉。再把这些信息交回 AI。然后人继续判断下一版结果。这样反复修改，加入证据，调整方向。 经过这个过程的结果不一样。只把 AI 跑一遍的人，很难追上。因为人重新读了 AI 的结果，拿它和真实数据对比，并在现场把问题改掉。</p> <p>靠 AI 赚钱，不是把 AI 第一次吐出的东西原样卖出去。而是让 AI 把擅长的事做到尽头，然后人上移到更难的判断上。</p> <h2 id="公司还没有围绕-ai-重新工作">公司还没有围绕 AI 重新工作</h2> <p>很多公司还没走到这一步。 把聊天机器人放进业务流程。总结会议。起草客服回复。开发者用代码助手。只做到这些，生产率也会提高。 但整个公司不会因此变成另一家公司。</p> <p>审批流程没变时，AI 即使很快做出结果，等到批准的时间也不会缩短。数据散在各处，AI 就无法收集判断所需的依据。如果没有明确规定谁能修改 AI 结果、谁能把它反映到现场系统里，这个结果就不会用于实际业务。评价标准还是旧的，人们就会用 AI 更快地做旧报告，而不是创造新的工作方式。 要把 AI 用好，工作顺序、数据流、责任和审核方式都要一起变。这不是多装一个工具的问题。 所以普通企业的 AI 效果要过一段时间才体现在利润里，并不奇怪。很多组织还没有围绕 AI 重新设计工作。它们还在把 AI 放在旧流程上试。</p>