同样搞AI，为啥有的融资数亿有的破产？34％淘汰率藏真相

打开新闻，一边是AI企业融资数亿的喜讯，一边是项目停摆、公司注销的消息，ChatGPT掀起热潮后，中国新注册的23.7万家AI企业里，已有8万家倒下，淘汰率高达34%。

同样是拥抱AI，为何有人吃肉，有人连汤都没喝到就折了本？答案藏在“实干”与“虚火”的差距里。

1、

先看那些把自己“搞死”的企业，大多踩中了三大“死亡陷阱”。

最常见的是“为AI而AI”的伪需求陷阱，不少企业看见同行搞AI就心慌，跟风上马项目，根本没琢磨自己到底需不需要。

某区域性银行看到大行推智能投顾，花300万采购同款系统，结果客户规模撑不起模型训练，理财经理也不愿用，最后只服务了17个客户。

更夸张的是印度独角兽Builder.ai，估值16亿美元，实际是雇程序员冒充AI写代码，骗了投资人8年，最终破产清算。

图像生成领域的StockAI也栽了跟头，C端用户只是猎奇，B端又被Adobe等巨头挤压，技术再炫也没处变现。

技术硬伤是第二道鬼门关，很多企业把实验室里的“半成品”当“成品”落地，结果在真实场景里处处碰壁。

曾号称“中医数字化先锋”的鹰眼智慧中医，AI系统虽进驻800家医疗机构，却搞不懂复杂的中医辨证逻辑，最终资金链断裂。

2、

美国AI独角兽Afiniti更可惜，它的客服匹配系统还是老一套静态规则，在生成式AI浪潮里成了“技术化石”，直接破产。

更隐蔽的是高成本陷阱，一个50人团队光AI设备和运维年薪就超百万，有的公司盲目裁员降本，反而因设备老旧拖慢研发，总成本涨了30%。

还有些企业栽在战略糊涂账上，StabilityAI开源的图像生成模型火遍全球，却没搞懂怎么赚钱，用户都用免费版，一年收入不足500万美元，亏损却超3000万美元。

麦肯锡数据显示，72%的企业在试AI，但仅35%能实现规模化落地，很多项目上线就闲置，成了“仪式性工程”。

德勤调研更扎心：65%高管觉得AI能颠覆行业，却只有22%员工受过AI培训，基层抵触让再好的系统也成了摆设。

再看那些“成了”的企业，其实都抓住了一个核心：AI是工具，不是目的。

美的集团的做法很有代表性，它建了“四层AI架构”，从算力基础到业务应用层层衔接，由IT经理直接对接一线需求，确保技术不脱节。

埃森哲调研发现，成功的“领跑者”企业，34%的核心AI项目都实现了规模化，它们的投资回报率是普通企业的3倍，关键就在于CEO亲自把关，明确ROI指标，把钱投在能增长的核心业务上。

还有些企业靠“借力打力”胜出，欧莱雅面对爆炸式的营销需求，建了AI内容中台，既能批量生成素材，又能合规审核，把效率提了上去。

Shutterstock更聪明，开放数据给AI训练，同时从AI收入里拿7%反哺创作者，既赚了钱又守住了版权生态。

国内制造业更是跑出了特色，43%的AI风投流向这里，远超美国的3%，靠AI优化生产流程实实在在降了本。

3、

这些成功案例还有个共同点：不忽视“人”的因素，某国际零售品牌搞“AI创新俱乐部”，让上万员工学AI、用AI，总部生成基础内容，门店再结合本地热点优化，既落地又灵活。

那些领跑企业的人才成熟度是普通企业的4倍，它们搞“人+AI”协作，而不是让技术取代人。

说到底，AI热潮就像一场大浪淘沙，倒下的企业要么迷了方向，把AI当噱头；要么缺了实力，技术撑不起野心；要么输了细节，忘了业务和人的真实需求。

而胜出的企业，都做到了“先想清楚要解决什么问题，再找AI帮忙”。

兰德研究显示，AI项目失败率高达80%，远超传统IT项目，这提醒我们，AI不是万能药，盲目跟风只会交学费。

真正的AI赢家，从来不是技术最炫的，而是最懂怎么用技术创造价值的。毕竟，潮水退去后，留在沙滩上的，永远是那些脚踏实地解决问题的人。