北京
三年前企业买AI像买彩票，演示时天花乱坠，落地时一地鸡毛。销售拍胸脯说"这模型能写代码"，结果程序员用起来发现它连自家API文档都认错，气得直接回滚到人工。
现在风向变了。客户不再问"你能做什么"，而是问"你保证不做什么"——比如保证不 hallucinate 价格、不擅自调用敏感接口、不在财报季突然宕机。可靠性成了新的护城河，花哨功能反而成了减分项。
一位CIO的原话很扎心：「我们淘汰了三家 vendor，不是因为它们不够聪明，是因为它们聪明得太随机。」翻译一下：模型输出不稳定，比输出平庸更致命。业务线要的是可预期的 80 分，不是摇奖式的 95 分或 40 分。
供应商的应对也很现实。以前发布会堆 benchmark 数字，现在合同里写 SLA 赔付条款。某头部厂商甚至把"幻觉率"写进对赌协议——超标一分，赔款翻倍。这相当于从卖艺的变成卖保险的，姿态难看，但生意稳了。
最讽刺的是用户端的反馈。早期 adopters 抱怨"AI 不够智能"，现在同一批人抱怨"同一个问题两次答案不一样"。需求从"更聪明"滑向"更可预测"，像是从期待天才员工转向期待靠谱老员工——不出彩，但不出错。
一位部署了 18 个月的企业客户说，他们现在评估模型的核心指标只有一个：连续 30 天无人工干预的自动化任务完成率。数字不好看？再强的生成能力也白搭。
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