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美团踩了个大坑!

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美团全员“养龙虾”,被坑惨了。

这里的“龙虾”不是夏天吃的小龙虾,而是一种AI智能助手,一开始是奥地利一位退休程序员捣鼓出来给自己用的,初衷是给AI写个程序,让它代替自己在电脑上工作。

就是你提要求它就能自动操作电脑,打开软件、下载文件、看邮件、搜集信息、写报告等等,不过也不是拿来就用,需要你不断投喂数据,也就是养他教他,让他学习你的工作习惯与内容。

养好了就能成为高效的工作助理,就像电影《钢铁侠》里面的那个人工智能“贾维斯”一样,听得懂人话、能完成老板角度的任务,比真人还好用。

后来OpenAI收购了这个项目,开源之后迅速火爆全球,名字叫做Claw,意指抓取,同时它采用带有两个大爪子的龙虾作为图标设计,安装使用这东西就叫做“养龙虾”。


传到国内迅速在国内火出圈,腾讯大厦门口摆摊免费帮人装龙虾,阿里、小米推出类龙虾产品,字节、百度也上线了云端部署办法。包括一些地方政府也紧跟潮流,资本市场更是应声而动。

所有人都生怕错过暴富机会,这种心理直接带动了一波全民AI热潮,全网掀起“养龙虾”热。


但是,稍微有点常识的都明白,这东西还远没有达到成熟的地步,最多算是AI半成品,误操作、乱操作、泄密等安全隐患显著,距离实用还遥远的很。

只不过,很多时候人们因为一个新东西爆火就觉得必须跟上潮流,即便隐约意识到其中可能存在问题,也很难在集体热潮中保持冷静。

哪怕是美团这种巨头,也没能免于被裹挟、一头扎了进去。

几个月前美团掀起“全员养虾运动”,而现在,他可能是国内最后悔养龙虾的公司。

最近美团核心本地商业CEO王莆中在公开演讲中自曝,全员养虾成本几乎一度失控,收益与投入不成正比,言辞上几乎等于公开承认重大失误。

这事要从年初说起,2到3月份,美团内部开启“全员养虾运动”,依托内部资源,给10万名员工配备了8万个AI助手(内部戏称“龙虾助手”),并开放了顶配模型的无上限调用权限。

钱、人、资源给足,上到管理层下到城市站运营,人人都在调模型、攒工具,短短两周内就沉淀出了10万个AI应用技能,似乎一夜之间就完成了全员AI思维启蒙。

可粗放式普及的代价很快显现:“账单直接爆炸,单日算力成本最高冲到1000万元;权限管控跟不上,模型产出的各种谬误,反过来对真实经营产生了干扰和破坏。”


用大白话说,就是每天烧上千万,成本差点失控,但收益不但没见着,反倒还给正常经营添了乱,全员跟风几乎全是无用功。

要知道,受累于去年外卖补贴大战造成的后遗症,直到今年一季度美团还净亏了近50亿。

他这波全员养龙虾,每天烧掉近千万,哪怕只持续一个月,也得2、3个小目标,这烧钱速度,即使是补贴大战时都未必有这么狠,不肉疼才怪。

踩坑的远不止一个美团,之前降到3000元以下的苹果mini电脑主机堆成山都没人买,养龙虾、卖token爆火之后这东西不但被卖断货,价格更是暴涨到买不起。但是不是踩坑了,只有高价买入的人自己知道。

不过美团这番公开自曝,也揭示了一件事——今年AI的热度持续爆表,芯片供应商赚的盆满钵满,一时间似乎所有人都在追赶AI,但投入那么多人力算力资金,在应用层面到底换来多少收益?

这事始终没人吱声。

现在美团亲测:企业AI落地过程中普遍存在“高渗透、低回报”困境。

AI被大量用在日常事务中,大量应用仍停留在经营外围,极少触及企业核心业务,关键企业又要立马看到见效、忽视内部适配问题,直接导致AI用的越来越多、成本爆棚,换来的效率和收益却极低。

换句话说,AI是好,但对企业而言这东西是个系统性工程,就像你给一辆老解放装上一台高马力发动机一样,并不是装上去就完事儿的,企业的基本盘如果跟不上这台高马力发动机,那不但起不到作用,还会被带散架。

携10万员工体验了一把,烧钱的过程确实爽歪歪,但一看收益,谁也高兴不起来。

美团直接坐蜡了,全员养虾、每天烧近千万,但走到这一步如果一刀切的撤停,后果更难预料,怎么办?

大公司就这点好,人才多,策略能够及时调整,美团从4月开始叫停无序体验模式,成立跨事业部AI组织,将之前的全员运动,转化为精准攻关,然后再把跑出来的项目放进产品和业务中验证,实现应用落地。

也就是说,美团还要继续投AI,只不过策略和方向变了,要花在刀刃上、花在核心业务上,注重效率有没有提升、成本有没有降低、业务有没改善,而不是看着热闹却没有实际效果。

说实话,美团这场“养虾运动”,堪称一场用真金白银为全行业试错的昂贵实验。

虽然初期因粗放式普及付出了日耗千万、干扰经营的代价,但对其自己乃至其他企业而言,其意义远超踩坑成本。

这种极具痛感的实践,打破了企业对AI“即插即用”的幻想,证明AI转型绝非单纯的技术采购,而是事关业务、组织、技术等企业基本盘的系统性工程。

不仅倒逼美团自身完成从无序狂欢到理性收敛的组织进化,更为全行业排雷指明了道路。

说白了,这种亲身踩坑沉淀出的转型路径,比任何理论都更具指导价值。

毕竟别人都帮你趟过雷了,哪条路有坑已经明明白白。

-End -

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