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个人提效10倍公司颗粒无收:AI时代的"电力悖论"

图 8：上下文窗口与其它模型能力一样，是一场‘移动球门’的博弈。这是过去三年中，前沿实验室（Frontier labs）与 Hebbia 在上下文窗口演进上的对比。

让大众普及使用 AI 本身就是一个重要且值得追求的目标，特别是在引导员工入门 AI 阶段。但未来并非‘人们使用 ChatGPT/Claude 或领域特定解决方案’的二选一，而是‘ChatGPT/Claude 与领域特定解决方案’的协同并进。

机构智能（Institutional Intelligence）必须利用特定领域、甚至特定任务的智能体（Agents）。

我们问了自己一个听起来荒谬但实则不然的问题：‘通用人工智能（AGI）会选择使用哪些智能体作为捷径？即便是超级智能，也会希望针对特定领域使用定制化的工具。

在 AI 领域，‘球门’（衡量标准）总是在不断移动，而那些能够利用真正能力优势（True Edge）的组织，才是最后的赢家。除此之外的其他人，只是在为一种极其昂贵的‘大宗商品’买单。

5. 产出

个人化 AI 节省时间。机构化 AI 扩大营收。

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Ma Volpi 曾对我说过一句话，重塑了我对向企业销售 AI 的认知：“如果你问任何一位 CEO，他们的首要任务是削减成本还是扩大营收，几乎所有人都会说是营收。”

然而，目前市面上几乎所有的 AI 产品都在推销“削减成本”，承诺帮我们节省时间、以少胜多或取代人力。

机构化 AI 必须带来业务增量。相对于“节省时间”，业务增量想要被商品化则困难得多。

以智能体软件开发（Agentic Software Development）为例：编程 IDE 是有史以来最出色的‘个人 AI 生产力工具’之一，但它们已经面临来自 Claude Code（另一种个人 AI 工具）的巨大冲击。而 Cognition 公司则在玩一场完全不同的游戏——他们增长最稳健的业务是构建‘技术转型服务’，而非仅仅销售‘工具’。我更看好这种持久的竞争力。

“纯软件正‘迅速变得失去投资价值’。而纯服务则无法实现规模化。真正的持久价值，积聚在将技术与成果相结合的‘解决方案层’（Solution layer）。

以并购（M&A）为例。个人化 AI 帮助分析师更快地建立模型；而机构化 AI 则能从一百个候选者中识别出那一个值得追求的交易对手，并将潜在目标范围扩大到一千个。前者省了时间，后者创造了真金白银。