AI 热这么久，为啥还在 “+AI” 打转？这东西能帮你跳去 “AI+”

你有没有发现一个有意思的现象？现在不管哪个行业开会，不提两句AI都像没跟上趟儿。但真往深了问，“AI到底帮公司赚了多少钱”“降了多少成本”，多数人要么含糊其辞，要么说“试点挺成功，就是推不开”。

说白了，好多企业搞AI，其实就是给老业务加个智能工具，看着是“+AI”了，底子还是老一套——这热热闹闹的背后，其实是没摸到“AI+”的门。

95%的AI项目扔钱？问题出在“+AI”的执念上

麻省理工去年有个报告挺扎心：2025年搞GenAI项目的公司里，95%没拿到一分回报，就5%能真把AI揉进工作流程里。为啥差这么多？

不是技术不行，是咱们总盯着“技术本身”，忘了“用在哪”。比如有的公司把“打赢百模大战”当目标，却没想过这模型能解决啥业务问题；有的试点成功了，却没法复制到其他部门，成功全靠碰运气；还有的决策靠直觉，连个统一的衡量标准都没有——说白了，就是把AI当“外挂”，没当成“发动机”。

上海交大刘少轩教授说得挺透：应用AI不是简单加工具，是场从“+AI”到“AI+”的接力赛。你连AI能带来啥具体价值都算不清，那试点再热闹，也跨不过“从试水到规模化”的坎儿。

要搞“AI+”，得先学会“AI原生”

真正的“AI+”，不是给自行车装发动机，是直接按发动机的逻辑造新车——从架构到流程，都围着AI转。这听起来玄，其实有公司已经做到了。

比如中国太保，没只把 AI 用在算账上，而是把医疗、气象、物联网的数据揉到一起，嵌进 “大康养” 和保险服务里，还搞出了 “数字员工”，把整个运营模式都重搭了一遍；蚂蚁的 AI 健康管家更直接，不盯着单个场景，直接连起医疗生态的各方资源，自己就像个能感知、会决策的智能体，跨业务协同都不用人催。

这就是“AI原生”的厉害：它让AI从外围走到核心，从改一个环节，变成改整个企业的运转逻辑——生产、供应链、客服全串起来，新的价值点自然就冒出来了。

AIM²这个“罗盘”，能帮你踩准步

想从“+AI”转“AI+”，不是瞎试，得有章法。上海交大联合太保、蚂蚁这些企业搞的AIM²模型，就是个实用的“罗盘”——“五级六维”，把路给你画得明明白白。

“五级”是从L1到L5的阶梯：从AI当工具，到最后“企业即智能体”；“六维”更实在，从战略、组织到数据、商业，把你要补的能力都列出来。它不是让你搞虚的，是帮你筛选高价值场景，少走弯路。

• 比如上海银行，没上来就搞颠覆，先抓金融的核心—— 风险管理，用 AI 优化贷款审批；美年大健康靠 AI 升级体检系统，从 “一次性体检” 转到 “全生命周期管理”；零跑汽车更务实，只盯着智能驾驶和座舱，不贪多，先把这俩场景的价值做透。

这些例子都说明：“AI+”不是赶时髦，是踏踏实实地把AI嵌进业务的每一步——不用自建所有东西，跟生态合作也行；不用一下子颠覆，从核心流程优化也行，关键是找对路。

最后说句实在的，AI热了这么久，现在该从“跟风”转“务实”了。别再把AI当“面子工程”，也别指望靠一个工具就翻盘。照着AIM²把战略、数据、业务捋顺了，让AI从“外挂”变成“发动机”，这才是能穿越周期的真本事。毕竟热钱退了之后，能把AI用出实在价值的，才是真赢家。