01

在前不久，被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克 (Mary Meeker) 带着一份重磅AI报告重出江湖，狠狠的震撼了一把硅谷乃至全球的科技圈。

玛丽·米克我们就不过多介绍了，大家从她的外号也能听出份量，像她之前每年发布的《互联网趋势报告》都是我的必读刊物。

这一次我们研读了这份长达340页的报告，基本上涵盖了AI目前的发展趋势和影响力度，也是我们企业家和经营者去了解AI的一个绝佳机会。

当然，因为报告不仅非常长，还是杂带着众多专业术语的全英文，所以，今天的单仁行，我们分为两大章节聊一聊AI对企业影响的核心要点。

02

首先，如果用一句话来总结这份报告的核心论点：

那就是人工智能正在以前所未有的速度和规模，重塑技术、商业和社会，包括我们所认识的一切。

自从ChatGPT在2022年11月公开发布后，仅仅用了两个月时间就吸引了1亿用户，截止到2025年4月，ChatGPT的每周活跃用户数高达8亿，年处理搜索量超过3650亿次，是谷歌的5.5倍。

各位，这是历史上增长最快的消费级科技产品，甚至在逐步改变整个搜索市场。

从我们自己的DeepSeek来看，其实也能发现它以前所未有的速度在消费者、开发者、企业乃至政府部门普及开来。

无数新的应用、服务和商业模式都将构建于AI上，它不再仅仅是独立的工具，而是驱动创新的核心引擎。

目前，消费业和服务业是AI加速的显著领域，当然，我们认为所有企业的营销工作和效率水平也正在被AI重新重塑，以往需要多人团队、漫长时间积累的工作，现在在AI的帮助下，即便是中小企业也能达到大企业高水平的技术效果。

就像今天的电商图片、详情页、广告语、logo，这些以前需要精心设计、拍摄和制作的物料，今天只需要一个人靠AI就可以完成，而且，AI进化速度非常快，甚至比专业人员制作的还要精美。

包括很多知识型的服务业，像法律、医疗，以及有着固定标准和流程的制造企业，AI的渗透率都在逐步提升。

所以，我们在第一章节想告诉大家两点：

第一、AI用户和使用趋势的增长速度远远超过当年的互联网。

互联网用23年发展起来的用户规模和增长速度，一个ChatGPT用3年就干到了。

迅速增长的用户群体产生了海量数据，这些数据又被用于训练和改进AI模型，从而形成“更多用户—更多数据—更好模型—更多用户”的飞轮效应。

第二、AI渗透和进化的速度非常快。

最初的AI只是一个很基础的聊天机器人，但它现在逐步进化为能够生成专业素材，甚至能够独立执行复杂任务的自主型“智能代理” (Agentic AI)。

像我们也对单仁牛商的学员做过调研，使用文思子牙专业营销AI能够明显帮助员工更快地完成任务，提高工作产出的质量，并且直接缩短了专业人员与初学者之间的能力差距，实现普惠的效率提升。

麦肯锡也进行过调研，在自己服务的客户中，有72%的企业至少在一个业务功能中应用了AI，并实现了平均25%的效率提高。

斯坦福对工人的研究也证明，使用AI的工人效率和产出，要比不使用的工人高出14%。

同时，整个就业市场也在发生改变，在过去7年间，AI相关的职位招聘数量激增了448%，而同期非AI相关的IT职位招聘反而下降了9%。

在过去两年中，与AI相关的新职位头衔数量增长了200%，创造了超过6万个新岗位。

我们认为，那些传统上需要人工执行的重复性、流程化工作会逐步被AI取代，新的工作岗位会向AI的监督、管理、提示、训练以及跟AI协同创新的更高价值方向转变。

同时，AI在专业服务领域的应用也催生了新的商业成功。

像专注于法律领域的AI公司Harvey，在短短15个月内，年经常性收入 (ARR) 从1000万美元迅猛增长到7000万美元。

对我们很多企业来说，必须要重新审视自己的产品营销和商业战略，把AI置于核心地位，而不是仅仅作为一种锦上添花的附加功能。

企业拥抱AI的紧迫性已经越来越强。

03

第二个章节是关于AI领域独特的经济现象。

一方面，训练顶尖AI模型的成本持续飙升，训练先进的AI模型所需要的算力成本达到了前所未有的水平，像OpenAI的GPT-4模型训练耗费了7800万美元的算力。

根据估算，目前在研的AI大模型训练，需要耗费10亿美元，预计2025年就可能开始训练耗资百亿美元的超级模型。

但另一方面，运行这些模型进行推理，也就是实际应用的成本却在急剧下降。

从2022年11月到2024年12月的短短两年时间，面向用户的AI推理价格（通常以每百万tokens计费）下降了惊人的99.7%。

这意味着什么呢？

1、只有少数几家资金非常雄厚的超级企业，才能支付起高昂的训练成本开发最先进的AI大模型，不要说中小企业，哪怕是差一点点的巨头都可能无法负担极其吓人的成本。

2、推理成本的急剧下降，使得AI的使用变得大众化。

也就是AI的易用性大大增强，用户需要花的钱变少了，今天绝大多数AI其实都已经免费向大众开放了，因为回答用户的提问，也就是推理成本下降的太快了。

这意味着什么呢？

这也就意味着着，未来的AI领域竞争的差异化和价值，会越来越多地转向应用层、针对特定场景、特定需求的小模型。

比如说像设置企业专有数据集以及针对企业营销业务流程的文思子牙。

其实，当初我们在决定研发文思子牙AI系统的时候就考虑过这个问题，我们觉得在基础AI大模型层面的竞争会非常艰难，不属于我们这样的企业级别。

我们完全可以借助于单仁牛商19年以来积累下的专业数据、营销知识和客户实际案例，来构建一个营销专精的AI应用。

所以，在目前的AI淘金热，包括很多风口当中，与其去挖金矿，觉得自己一定能挖到最大的金矿，不如去卖铲子，给用户提供基础设施、工具以及专业化服务可能更有价值。

04

当然，米克的报告还聊到了中美AI的竞争关系，其实，整个AI的真正玩家目前全球就只有中国和美国，这场胜负会直接影响到经济、文化以及地缘政治。

这就类似于当初美苏展开的“太空竞赛”，但AI的实际价值和影响范围，却比上太空要大得多得多。

当然，最让我印象深刻的还是在于玛丽·米克为了强调AI所带来的超级变革，在整个报告中用了超过50次“前所未有” (unprecedented) 这个词。

也就是在她眼里，哪怕是前四次工业革命都很难与AI超级革命相提并论。

我想，我们真的是处在一个百年、千年未有的超级大变局当中，这是一个机遇与挑战并存的剧烈动荡期。

企业传统的战略规划和准备周期可能很难去适应如此迅猛的AI变革，对我们所有人来说，敏捷和韧性会成为组织和个人在AI时代生存发展的关键。

-

责任编辑 | 罗英凡

图片均来源于网络

本文不构成任何投资建议，股市有风险，投资需谨慎

■ 免责声明

本文涉及有关上市公司的内容，为作者依据上市公司根据其法定义务公开披露的信息（包括但不限于临时公告、定期报告和官方互动平台等）作出的个人分析与判断；文中的信息或意见不构成任何投资或其他商业建议，市值观察不对因采纳本文而产生的任何行动承担任何责任。