前言

假期最后一天，我刷朋友圈差点晃神。

满屏都是“GPT-5要颠覆世界”“调参到凌晨”的消息，可转头看做AI客服系统的朋友，却在群里吐槽“模型精度又涨了，客户却要退钱”。

这两年AI圈像坐过山车，从前吹模型多强，现在全在愁“怎么用”。

后来我才明白：别再吹模型参数了，AI能“长进业务流程”里，才是真能赚钱的本事。

从“拼参数”到“拼能用”，AI圈彻底变了天

前两年那阵，谁的模型参数多谁就是老大。

GPT-4搞出1.7万亿参数，Claude3追着到1.3万亿，朋友圈里全是“人类要被取代”的恐慌。

可这两年风向全变了，我问朋友，现在客户到底要啥？

他翻着聊天记录给我看：“有个电商老板说，你们的AI能写100种营销文案，但能不能接进我的订单系统？

客户骂‘快递丢了’，AI不仅要道歉，还得自动查物流、触理赔，不然我花几十万买它干嘛？”

其实这不是个例。2022-2023是“模型红利期”，大家比谁的模型能回答问题；

2023-2024是“应用探索期”，试着把AI塞进场景；

到了2024-2025，直接进入“协同期”，模型再强，接不进业务流程，就是块“能说话的砖头”。

朋友之前遇到个客户，买了套AI系统，结果跟自家ERP连不上，最后只能当摆设，几十万打了水漂。

你说，模型精度再高，用不起来有啥用？

AI要想赚钱，得变成业务的“隐形帮手”

我后来跟着朋友去见了个做服装的企业，才算懂了啥叫“AI长进业务流程”。

他们的AI不是用来写文案的，是嵌进了供应链系统，比如面料库存快没了，AI能自动看生产排期、预测下个月的销量，然后给供应商发补货提醒；

比如某款连衣裙卖爆了，AI能立刻调整线上推荐，把流量导到相似款，还能提醒仓库加单。

老板跟我说：“以前觉得AI是‘额外成本’，现在发现，它帮我少压了100万库存，这比模型能写1000句slogan值多了！”

这里面的门道可以说更简单点：现在搞AI不是砸钱买算力就行，模型推理一次要花不少钱，不用在业务流程里就是浪费；数据也不是越多越好，得有“反馈”。

比如服装AI，得知道哪款卖得好，才能越预测越准；最关键的是“系统整合”，不是搞个单独的AI工具，是要让它跟库存、销售、供应商连在一起，变成业务的一部分。

现在天天泡在企业里，不是聊模型参数，就是画流程图，关键是得知道企业的痛点在哪，AI才能扎进去帮忙。

结语

现在最怕听人吹模型多强。想想也是，企业要的不是“能写论文的AI”，是“能帮我多赚钱、少麻烦的AI”。

AI的下半场，拼的不是谁的模型更聪明，是谁能把AI变成业务流程里的“隐形人”，不用你喊它，它已经在帮你解决客户投诉、调整库存、优化推荐。

那些还在盯着模型参数的人，可能还没醒过来：能长进业务的AI，才是能赚大钱的AI。

毕竟，AI的价值从来不在实验室里，而在企业的订单、库存，还有客户的笑容里。