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美团称养虾干扰经营,360 用 AI 再创业,大厂的 AI 为何拿不到大结果

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今天有两条放在一起读很有意思的新闻。

一条是美团高管王莆中在公开场合复盘内部的 AI 变革,说起年初那场声势浩大的全员「养虾运动」,结论相当直白,日耗千万的 Token 账单是真的,输出的谬误干扰到真实经营也是真的,钱花了不少,可衡量的生产力增长没见着多少,说白了就是折腾半天,没拿到大结果。



另一条是周鸿祎给 360 全体干部发的内部信,主题是升级领导力标准,用 AI 重新创业,字里行间都是敲打的意思,拿不出业务增量、流程重构和实打实的产出,说再多都是虚的。

一句话,大厂要在 AI 里出业绩,出不了的,统统都是瞎搞。



两家公司,一个踩过坑后当众复盘,承认没拿到大结果;一个在推进前先划红线,把目标死死钉在大结果上。动作方向看似相反,实则撞到了同一块行业礁石上,轰轰烈烈的企业 AI 转型,走着走着就变成了昂贵的形式主义。

其实这算不上什么中国企业特色的弯路,大洋彼岸的硅谷早就把同款坑踩了个遍,还专门造了个词叫 tokenmaxxing,翻成大白话就是刷 Token 内卷。

Meta 当年给内部 AI 工具搞使用排行榜,给头部用户发「Token 传奇」的头衔,活生生把生产工具玩成了冲榜游戏。一个月下来全公司烧掉六十多万亿 Token,换算成成本直奔九亿美元,结果大半消耗都是员工为了冲榜跑的无关任务,产出被内部吐槽是「一次性垃圾」。动静闹得全城皆知,真落到业务上的可谓寥寥无几。

Uber 更戏剧化,给工程师全员开放 AI 编程工具,配套排名激励,四个月就耗光了全年的 AI 预算,最后只能紧急限流,CTO 出来承认落地路径走偏了。

亚马逊也没好到哪去,要求开发者每周必须用内部 AI 工具,很快就演变成用鸡毛蒜皮的需求刷数据,高管不得不下场喊话:不要为了用 AI 而用 AI。言下之意也很清楚:刷数据就是 AI 时代的摸鱼混日子。

老板被行业焦虑推着走,觉得再不 All in 就要被时代抛弃,中层接了指令,最省心的落地方式就是全员铺开、用量考核,排行榜、使用率、覆盖率,数字做得漂漂亮亮,汇报起来也好听。至于有没有听到金币落袋的声音,反而成了细枝末节。

这和早年企业搞信息化、搞数字化时踩过的坑如出一辙,买了最贵的系统,要求所有人必须用,至于有没有解决实际问题、有没有提升业务效率,反倒成了次要的事,只不过 AI 时代的账单更贵,噱头也更足,形式主义的成本翻了好几个量级,两者唯一的共同点是,都在哄老板开心。

王莆中总结的那四重错配,认知上忽左忽右、效率上不碰核心、场景上游走边缘、考核上急于求成,其实归根结底就是一件事,很多企业的 AI 转型,从一开始就把手段当成了目的,从来没把「增效」当成核心标尺。

用 AI 本身不是成绩,用 AI 解决了什么问题、创造了多少真实可衡量的价值,才是真正的直道超车。但前者容易量化,好做 KPI,后者需要沉到业务里啃硬骨头,所以大多数组织的本能选择,都是先捡容易的做,先把声势造起来再说。

这和职场里常见的「没有功劳也有苦劳」是同一种逻辑,我都 All in 了,都花这么多钱了,总不能说我没做事吧。

但是,商业这事,从来就不曾认过苦劳。

所以 360 这封内部信的价值,就在于它直接绕开了「全员刷量」这条最容易走的弯路,把转型的第一责任人,从普通员工落到了各级干部头上,核心就是倒逼管理层带着团队拿结果。

周鸿祎的逻辑很清晰,AI Native 组织的瓶颈从来不是员工会不会用工具,而是管理者懂不懂怎么用工具重构业务。如果干部自己都没吃透 AI 能做什么、不能做什么,只会坐在办公室里听汇报、下指标,那团队再怎么折腾,也无非是用新工具重复旧流程,效率提不上来,成本反倒涨上去了。

要求干部亲手做成果、跑通核心流程、带小团队作战,本质上就是把形式主义的路从源头堵死。你没法靠下属刷 Token 交差,也不能拿培训记录凑数,最终好不好,全看实效。

这和美团踩过的坑恰好形成了对照,前者是先全员铺开,踩了坑再往回收,往核心业务里沉,奔着大结果去;后者是从一开始就把压力压在管理层,先打通自上而下的认知,再往下落地。

路径不同,终点倒是一致,AI 必须嵌进经营里,才有意义。

过去一年很多人说,AI 已经完成了从玩具到工具再到生产力的三级跳。但这句话其实只说了一半,技术层面确实做到了,可组织层面的适配还差得远,这也是为什么很多企业投入巨大,却始终盲人摸象隔靴搔痒。

就像一百年前电力普及的时候,很多工厂只是把蒸汽机换成了电动机,厂房布局、生产流程一点没变,效率自然上不去。直到有人重新设计了流水线,电力的价值才真正释放出来,工业革命才算有了回响。

现在的 AI 也是一样。很多企业所谓的 AI 转型,不过是给旧的组织流程套了一层 AI 外壳,该审批的还是要审批,该扯皮的还是要扯皮,只是以前靠人工写材料,现在靠 AI 写材料。工具升级了,组织还是老样子,自然会出现「账单暴涨、收益寥寥」的窘境。

就像周鸿祎在信里说的,很多人还在用上一个时代的思维打这个时代的仗。

你给大刀队每人配一把步枪,他们还是会端着枪冲上去拼刺刀,武器再先进,也拿不到战争的大结果。

其实这波集体反思是个挺好的信号。

前两年的 AI 赛道,比的是谁的口号更响、谁的投入更大、谁的覆盖人数更多,仿佛只要全员养虾,就能自动拿到新时代的船票。现在潮水慢慢退下去,大家终于开始算账了,花了这么多钱,结果呢?

泡沫破了从来不是坏事。任何技术革命都要先经历一段概念炒作的阶段,然后才会沉到产业的毛细血管里,长出真正的价值。互联网如此,云计算如此,AI 也不会例外。

那些靠 Token 堆出来的虚假繁荣,那些靠全员运动撑起来的转型假象,终究是要在真实的经营压力下现形的,企业到底有没有因为 AI 降本增效,这事骗得了投资人,但骗不了财报,更骗不了市场。

说到底,AI 从来都不是什么装点门面的奢侈品,它就是个工具,工具好不好用,从来不在使用手册的厚度里,也不在使用时长的排行榜上,它只能是在最终的大结果里。

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