AI真能让企业脱胎换骨？混沌AI院产品升级重磅发布

抖音推荐 2025年08月11日 20:42 1 admin

在人工智能技术狂飙突进的当下，当 ChatGPT5 的代码生成效率超越资深程序员，当大模型的交互自然度逼近真人，企业管理者们却普遍陷入一种矛盾：既恐惧错失 AI 时代的列车，又困惑于技术如何真正转化为商业价值。

2025 年 8 月 8 日，混沌 AI 院二期发布会在北京召开。混沌 AI 院院长、合伙人张雷的分享，或许为这场困惑提供了答案。

这场以 “AI 商学” 为核心的探讨，不仅解读了 GPT5 发布的技术突破，更深入剖析了通用人工智能的本质与商业落地的核心逻辑，结合混沌 AI 院一期 2300 位企业人士的实践经验，为企业从认知升级到实战落地提供了完整路径。

AI商学的提出

从技术狂欢到商业刚需的转向

人工智能的发展已走过技术炫技的阶段，进入千行百业的应用深水区。当 ChatGPT、DeepSeek 等工具成为办公场景的常客，一个更尖锐的问题浮出水面：为何多数企业和个人仍未真正享受到 AI 的红利？

混沌 AI 院院长张雷在发布会上提出的 “AI 商学” 概念，正是对这一问题的回应。

AI 商学的核心，是让人工智能脱离玩具属性，成为解决商业场景中成本、效率、增长问题的实用工具。

这一概念的提出，源于对企业真实需求的洞察。在经济压力与技术浪潮的双重驱动下，企业需要的不是虚无缥缈的技术概念，而是能快速落地、产生实效的方法论。

混沌 AI 院的实践数据印证了这一需求的迫切性。2025 年初，混沌 AI 院一期启动时，2300 位企业人士（涵盖企业家、高管、职业经理人）的报名热潮，暴露出市场对 “AI + 商业” 系统知识的渴求。这些学员来自互联网科技（25%）、制造业（18%）、教育医疗（15%）、零售电商（12%）、服务业（10%）及文旅、地产、金融等领域（20%），覆盖年营收 500 万以下的初创企业（30%）、1 亿以下的中小企业（30%）和 1 亿以上的大中型企业（40%）。

“当技术无法转化为商业价值，再先进的 AI 也会被企业抛弃。” 张雷指出，AI 商学要解决的核心问题，是让企业在短期实现 AI 的场景化应用，在长期跟上技术趋势，最终形成 “短期获利 - 能力积累 - 长期增长” 的正向循环。

这种循环的构建，离不开混沌自身的实践支撑。作为 AI 商学的践行者，混沌不仅搭建了供企业人士学习的平台，还领导技术团队推出了商业垂类 AI 咨询师产品 HDDI，并在 AGI Camp 权威排行榜中斩获周榜榜首；同时，其积累的 500 余个落地案例，为企业提供了可直接借鉴的作业范本。

深度解读GPT5 发布

AI下阶段的商业机会在哪里？

在发布会会前不久，WAIC刚刚结束，同样在2025 年 8 月 8 日，与混沌 AI 院二期发布会同日，OpenAI 发布了 ChatGPT5。这款被视为 AI 领域风向标的产品，其七大技术突破不仅勾勒出技术演进的路径，更暴露了 AI 从实验室到商业场景的断层。

智能上限的跃升：从 “大学生” 到 “实战专家”

OpenAI CEO 山姆・奥特曼对 GPT5 的定位颇具深意：“如果说 GPT4 像大学生，GPT5 则更像能落地干活的博士生。”

这种定位的背后，是模型智能上限的显著提升：在奥数解题、专业知识问答、复杂逻辑推理等领域，GPT5 的表现已接近甚至超越人类顶尖水平。

“智能的跃升不仅体现在解题能力上，更体现在对问题的理解深度上。” 张雷分析道，“比如面对‘如何提升连锁超市的复购率’这一问题，GPT5 会主动追问客群特征、现有营销模式、区域竞争格局等细节，而不是直接给出通用答案。”

融合模型：告别 “选择困难” 的智能调度

GPT5 的另一大突破在于 “融合性”。

用户无需在 4o、o1 等版本间手动切换，模型会根据场景自动选择最优子模型。例如，处理实时新闻摘要时，它会调用擅长快速抓取关键信息的 o1；进行复杂代码开发时，则切换至逻辑严谨的 4o。

这种智能调度能力，大幅降低了用户的使用门槛。过去用 GPT4，得先判断用哪个版本写营销方案，哪个版本做成本测算；现在 GPT5 能自动切换，效率至少提升了 40%。

告别 “幻觉”：从 “编故事” 到 “说真话”

“AI 瞎编” 曾是商业应用的最大障碍之一。GPT5 通过大功率调试技术，将事实性错误率降低了 70%。在金融数据查询、法律条文引用、医疗知识科普等场景中，其输出内容的可验证性显著提升。

“‘诚实性’的提升，让 AI 在医疗、法律等对‘准确性’要求极高的领域有了落地可能。” 张雷强调，但他同时指出，“这并不意味着完全没有错误，企业仍需建立人工校验机制。”

编程能力：软件 “按需生成” 时代的序幕

GPT5 在编程领域的突破被视为颠覆性。

能在几分钟内生成完整的互联网应用界面、小程序代码，甚至简单的工业控制程序。OpenAI 官方数据显示，GPT5 开发基础软件的效率是资深程序员的 5-8 倍，且 bug（漏洞）率降低了 60%。

混沌 AI 院的实战案例显示，某跨境电商企业利用 GPT5 开发的 “多语言智能客服系统”，从代码生成到上线仅用了 3 天，而传统开发团队完成同类项目平均需要 2 周；某制造业企业通过 GPT5 生成的设备巡检小程序，开发成本降低了 70%。

这标志着软件按需生成时代的到来，中小企业的技术门槛将大幅降低。

写作与语音：更贴近 “人类表达”

在写作领域，GPT5 的进步体现在风格适配上，既能模仿海明威的简洁，也能复刻学术论文的严谨，甚至能根据品牌调性生成专属文风。

语音交互的升级则让人机对话更接近人际交流。实测显示，GPT5 能自然处理打断、重复、语义修正等对话场景，其语音合成的语气、语速、停顿与真人的相似度达到 90% 以上。

个性化：从 “工具” 到 “有性格的伙伴”

GPT5 引入了性格选择功能。用户可选择 “犬儒机器人”（擅长幽默调侃）、“倾听者”（耐心共情）、“学霸”（严谨理性）等性格。这种设计让 AI 从冰冷的工具变得更具 “人性化”。

选择 “倾听者” 性格的用户中，80% 用于心理咨询、客户投诉处理等场景；“学霸” 性格则在企业培训、技术咨询中更受欢迎。“个性化的本质是‘适配场景需求’，而不是为了炫技。” 张雷补充道，“比如奢侈品导购场景，‘优雅专业’的性格设定能显著提升客户好感度。”

技术与商业的断层：场景落地的局限

尽管 GPT5 的技术突破显著，但从商业落地角度看，其应用场景仍显狭窄。混沌 AI 院的分析指出，GPT5 的核心应用集中在编程、写作两大领域，而制造业生产调度、农业种植优化、线下零售选品等传统行业的痛点场景，仍缺乏成熟解决方案。

“这与 AI 开发者的背景密切相关。” 张雷解释道，“多数大模型团队由技术专家构成，他们熟悉的场景就是编程和写作，对传统企业的真实需求缺乏洞察。”

这种断层，恰恰是 AI 商学要填补的空白。让懂商业的人掌握 AI 工具，在各自领域创造落地场景。

AGI的本质

与商业场景的机遇

GPT5 的发布再次引发热议：离通用人工智能（AGI）还有多远？”

在张雷看来，这个问题的答案不在实验室的论文里，而在商业场景的实践中。

AGI 是 “普世概念”，而非 “科技指标”

“AGI 不是‘能解所有题’，而是‘能在所有岗位干得比人好’。” 张雷的这一观点，颠覆了传统认知。在他看来，判断是否实现 AGI，不取决于模型在智商测试中的得分，而取决于其在具体工作岗位中的表现。

比如，能否比人类店长更高效地管理便利店，能否比资深教师更精准地辅导学生，能否比农民更科学地规划种植。

这种 “岗位替代” 标准，让 AGI 从抽象概念变得可感知。目前 AI 在 “数据录入”“基础客服”“标准化生产检测” 等岗位的适配度已超过 80%，但在 “幼儿教育”“复杂谈判”“创意策划” 等需要情感交互、灵活应变的岗位，适配度仍不足 30%。

衡量标准：市场与社会的认可

“AGI 的衡量权不在技术专家手里，而在用户手里。” 张雷强调。某款 AI 产品是否达到 AGI 水平，最终要看市场是否愿意为其付费，社会是否认可其价值。

例如，某 AI 医疗诊断系统虽在准确率上达到 90%，但因无法解释诊断逻辑，患者接受度不足 20%，最终退出市场；而另一款准确率 85% 但能清晰说明 “为什么判断为肺炎” 的系统，却被 500 多家基层医院采用。

AGI 是 “AI 群”，而非 “单个超人”

“真正的 AGI 不会是一个‘无所不能的超人’，而会是一群在各领域专精的‘AI 专家’的集合。” 张雷的这一判断，直指 AGI 的生态属性。

例如，未来的智能制造场景中，可能存在负责设备巡检的 “AI 工程师”、优化供应链的 “AI 调度师”、设计生产流程的 “AI 工艺师”，它们通过数据共享协同工作，共同构成 “制造业 AGI 群”。

“缔造 AGI 的，不会是单纯的技术团队，而是懂商业的人和懂技术的人共同协作。” 张雷认为，这正是混沌 AI 院的机会。让企业人士掌握 AI 工具，在各自领域培育 “专精 AI”，最终推动整个行业的 AGI 生态形成。

企业 AI 化的三大卡点

认知、方法与执行的断层

混沌 AI 院对一期 2300 位学员的跟踪调研显示，企业在 AI 落地中普遍面临 “老板没数、业务没辙、没人执行” 三大卡点，这三大卡点构成了 AI 从 “知道” 到 “做到” 的障碍。

老板没数：认知偏差的两种极端

“老板的认知，是企业 AI 化的第一道关。” 张雷指出，一期学员中，70% 的企业创始人存在认知偏差，且集中在两个极端：

迷信派：认为 AI 无所不能。某建材企业老板要求团队 “用 AI 把生产成本降低 50%”，却忽视了原材料价格、物流成本等 AI 无法控制的因素；某餐饮连锁创始人坚持 “让 AI 设计所有菜品”，结果因脱离消费者口味偏好而滞销。
怀疑派：认为 AI 不值一提。某传统制造业董事长拒绝引入 AI 质检，理由是 “老员工的眼睛比机器准”，直到因质检疏漏导致批量退货才改观；某文旅集团高管认为 “AI 写不出有温度的导游词”，却不知其竞争对手已用 AI 生成个性化导游词，复购率提升了 20%。

老板需要的是“清醒认知”：知道 AI 在哪些场景能创造价值，投入产出比如何，需要匹配哪些资源。

业务没辙：从 “想做” 到 “会做” 的方法论缺失

业务团队的困境往往更具体：知道要做，却不知道怎么做。混沌 AI 院的调研显示，80% 的业务部门存在 “三缺”：缺方法、缺样本、缺工具。

缺方法：某电商平台的运营团队想 “用 AI 优化商品标题”，却不知从关键词提取、竞品分析、搜索引擎规则等环节入手，最终不了了之。

缺样本：某教育机构的课程研发组希望 “用 AI 生成练习题”，但因没有优质的样本题库，AI 输出的题目要么难度失衡，要么重复率高。

缺工具：某物业公司想 “用 AI 分析业主投诉”，但因不会使用数据清洗工具，导致 AI 误将 “电梯异响” 归类为 “绿化问题”。

针对这些痛点，混沌 AI 院提炼出 “AI 落地三步法”：第一步，用 “场景拆解表” 将业务目标拆分为可执行的子任务（如 “提升复购率” 拆分为 “客户分层”“个性化推送”“售后跟进”）；第二步，匹配对应的 AI 工具（如客户分层用聚类算法，个性化推送用推荐模型）；第三步，制定 “效果验证标准”（如复购率提升 10% 为合格）。

没人执行：从 “搭班子” 到 “出成果” 的人才瓶颈

“很多企业老板想明白了，业务团队也有方法了，但就是没人能把 AI 落地。” 张雷指出，没人执行的核心是缺乏 “AI + 业务” 的复合型人才。

很多创始人整明白了，但没人能做，比如智能体没人能搭、知识库没人能做、没人来决策。

85% 的中小企业没有专职 AI 岗位，90% 的传统企业员工缺乏 AI 工具使用能力。某汽车零部件厂商的 IT 经理坦言：“老板让我做 AI 预测设备故障，我连数据怎么上传到模型都不知道。”

混沌AI院二期四大关键词

体系、团队、陪跑与圈子

基于一期的实践经验，混沌 AI 院二期构建了 “体系、团队、陪跑、圈子” 四大核心优势，旨在帮助企业突破 AI 化卡点，实现从认知到落地的闭环。

体系：从 “碎片化” 到 “系统化” 的 AI 商学框架

AI 商学不是零散的知识点，而是一套覆盖 “岗位 - 职能 - 产品 - 生态” 的完整体系。混沌 AI 院二期将其分为四个层级：

L1（岗位 + AI）：聚焦个人效率提升。例如，销售用 AI 生成客户沟通话术，HR 用 AI 筛选简历，财务用 AI 做初步记账。二期课程包含 “30 个岗位的 AI 工具清单”，如给新媒体运营的 “AI 文案生成 + 排版 + 发布” 全流程工具包，给采购经理的 “供应商比价 + 风险评估”AI 模板。

L2（职能 + AI）：侧重团队协同增效。例如，市场部用 AI 做全域营销数据分析，生产部用 AI 优化排班计划。课程提供 “6 大职能 AI 化方案”，包括品牌营销的 “AI 舆情监测 + campaign 效果预测”、供应链的 “AI 库存预警 + 物流路径优化” 等。

L3（产品 + AI）：关注对外的产品创新。例如，家电企业在冰箱中嵌入 AI 食材管理功能，教育机构开发 AI 个性化学习系统。二期将拆解 50 个成功案例，如 “某咖啡机品牌用 AI 根据用户口味调整研磨度，销量提升 30%”“某健身房用 AI 生成定制训练计划，续卡率提升 25%”。

L4（重构生态）：致力于商业模式的升级。例如，零售企业通过 AI 打通 “线上商城 + 线下门店 + 供应链” 数据，构建 “以销定产” 的新生态；制造业企业用 AI 连接上下游，实现 “零库存” 协同生产。课程将解析 “AI 驱动的生态重构三要素”：数据打通能力、跨主体协同机制、价值分配模式。

“这四个层级不是割裂的，而是递进的。” 张雷强调，“多数企业需要从 L1、L2 做起，积累能力后再向 L3、L4 突破。”

团队：1+2+2+2 模式的落地效能

“企业 AI 化不是老板一个人的事，也不是某个部门的事，需要‘组队作战’。” 混沌 AI 院二期倡导的 “1+2+2+2” 团队模式，经过一期验证，能使 AI 项目成功率提升 50%。

1 位决策者：通常是企业创始人或高管，负责资源调配和方向把控。例如，某食品企业的 CEO 亲自参与 AI 定价模型的讨论，协调销售、财务、生产部门提供数据，确保项目顺利推进。

2 位业务负责人：来自核心业务部门（如销售、生产、运营），负责识别真实场景需求。一期学员、某连锁酒店的运营总监和客房部经理共同提出 “用 AI 预测客房布草需求”，使布草损耗率降低了 15%。

2 位 AI 落地专员：可以是 IT 人员或对 AI 感兴趣的骨干，负责工具操作和数据处理。某超市的两位店员通过培训，掌握了用 AI 分析 POS 数据的方法，成功识别出 “周末下午 3-5 点是亲子客群高峰”，针对性调整了商品陈列。

2 位年轻成员：利用学习能力强的优势，探索新工具、新玩法。某服装品牌的两位 95 后员工，用 AI 设计的 “国潮风” T 恤，在小红书获得 10 万 + 曝光，带动销量增长 40%。

“不同规模的企业可以灵活调整团队配置。” 张雷建议，“3-5 人的小团队可先做出 1-2 个标杆项目；6-10 人的团队可搭建基础 AI 应用体系；12 人以上的团队可尝试全业务链 AI 化。”

陪跑：百位实战导师的 “团战” 支持

“AI 落地最怕‘纸上谈兵’，需要有人手把手带。” 混沌 AI 院二期组建了 “百位实战导师团”，这些导师兼具 AI 技术能力和商业实战经验，形成 “团战” 式辅导模式。

导师团涵盖 12 个行业，包括曾主导 “某新能源车企 AI 质检系统落地” 的工业 AI 专家，负责 “某电商平台 AI 推荐算法优化” 的数据科学家，推动 “某医院 AI 辅助诊断系统上线” 的医疗信息化专家等。他们不仅能解答技术问题，更能预判商业落地中的 “坑”—— 比如 “用 AI 做客户分群时，要注意数据隐私合规”“AI 预测销售数据时，需考虑季节性波动的权重”。

陪跑形式包括：

线上双周会诊
企业提交项目进展，导师团集体诊断问题。例如，某餐饮企业的 AI 选址模型误差较大，导师团指出其未纳入 “周边 3 公里小区入住率” 数据，调整后准确率提升至 80%。
线下实战营
为期 3 天的集中辅导，企业带着问题来，带着方案走。一期某农业企业的团队在实战营中，在导师指导下完善了 “AI 病虫害识别” 方案，将识别准确率从 60% 提升到 90%。
1 对 1 私董会
针对复杂项目的定制化辅导。例如，某地产企业想开发 “AI 智慧社区”，导师团用 2 个月时间，帮助其梳理出 “安防 + 服务 + 增值业务” 的 AI 化路径。

“这种‘团战’模式的优势在于，企业能获得多维度的建议，避免单一视角的局限。” 张雷表示。

圈子：资源链接与生态协同的价值

“在 AI 时代，圈子的价值被放大了 —— 你能接触到什么样的信息、资源、伙伴，直接决定了你的 AI 化速度。” 混沌 AI 院二期的圈子生态，已汇聚了特步、汤臣倍健、美团、分众、字节、贝壳等 500 余家企业，形成 “信息共享 - 资源互换 - 联合创新” 的良性循环。

信息共享：通过 “AI 应用月报”“行业 AI 趋势会”，让企业及时了解最新动态。例如，某家具企业从圈子中得知 “某同行用 AI 设计定制家具，交付周期缩短 50%”，迅速跟进落地。

资源互换：企业可共享 AI 工具、数据、案例。例如，某连锁药店与某体检机构互换健康数据，共同训练 AI 慢病管理模型；某 regional 餐饮品牌与某食品加工厂共享 AI 食材需求预测模型，实现双赢。

联合创新：圈子内的企业可共同开发 AI 解决方案。例如，3 家区域连锁超市联合开发 “AI 区域消费趋势分析模型”，共享数据降低成本；2 家家电企业与 1 家芯片公司合作，研发更适合 AI 算法的低成本芯片。

“圈子里的‘抄作业’比自己摸索快 10 倍。” 一期学员、某地方酒厂的总经理赵先生感慨道，“通过圈子了解到某红酒品牌用 AI 做消费者画像，我们照搬方法，把本地白酒的目标客群从‘中老年’拓展到‘年轻送礼人群’，销量增长了 20%。”

从学习到落地：混沌 AI 院二期的课程节奏

混沌 AI 院二期的 6 个月课程（2025 年 10 月 - 2026 年 3 月），遵循 “认知 - 能力 - 实战 - 成果” 的递进逻辑，确保企业带着方案来，带着成果走。

10 月：开学大课与认知升级

10 月底的 “AI 场景大会 + 开学礼” 将是课程的起点，大课将持续3天。

随后的 10-11 月，将通过线上课程（每周 3 次，每次 90 分钟）和线下工作坊，帮助学员掌握 “6 大场景 + 6 大岗位” 的 AI 化方法。例如，针对品牌营销场景，将拆解 “AI 从 0 到 1 做爆款内容” 的全流程：用 AI 分析热点趋势→生成 10 版文案→用 AI 测试点击率→优化后投放。

12 月：实战方案的打磨与辅导

12 月初进入 “实战阶段”，学员需提交自己企业的 AI 化方案（如 “用 AI 提升门店坪效”“用 AI 优化客户服务流程”），由导师团进行 1 对 1 辅导。

辅导将聚焦三个核心问题：方案是否贴合真实需求？数据是否可获得？资源是否匹配？例如，某珠宝品牌提交的 “AI 个性化定制推荐” 方案，导师指出其 “忽略了客户对‘手工定制’的情感偏好”，建议调整为 “AI 生成设计初稿 + 设计师优化 + 客户参与修改” 的模式。

2026 年 1-2 月：实战攻坚与问题解决

这一阶段，学员将在企业内部推进方案落地，导师团提供 “陪跑式” 支持：每周收集进展和问题，实时给出解决方案。

一期学员、某建材超市的团队在落地 “AI 库存预警” 时，遇到 “历史销售数据不全” 的问题，导师建议用 “周边 3 公里同类型超市数据 + 自身近 3 个月数据” 训练模型，最终预警准确率达到 75%；某瑜伽馆在推进 “AI 私教课程生成” 时，因 “用户反馈数据少” 导致效果不佳，导师指导其用 “小范围测试 + 快速迭代” 的方式，2 周内就优化了模型。