AI是中小企業最后的機會

很多技術對中小企業并不友好，但AI例外,AI偏愛中小企業。

極端講AI可能是中小企業最后的機會。

我們先做個假設：自研大模型這事專門分給大模型公司了，大家都是用模型的。

在這個前提下，我們可以先出個結論：

在同樣的模型能力可得、價格趨同的條件下，勝負將由生產關系和技術的適配性決定。而適配過程本質就是改造數據與流程，也就是重新塑造生產關系。

中小企業組織復雜度更低、鏈路更短、決策更快、IT負債更輕，所以更有機會把同一份模型能力轉化為更高的業務效率與現金流增量。

而之所以說是“最后的機會”，是因為一旦大企業用 AI 消除了上面這些方面的劣勢，它們的規模優勢會重新變成“碾壓式”的。

并且因為AI的注入，它們的業務范圍會變的比過去大很多很多。

這樣一來原本很多中小企業的生存土壤就不見了，大概率被連根拔起。

智能原生和企業進化路徑參照：

一、為什么這一次不一樣：技術門檻換成了組織門檻

過往大多數技術浪潮（ERP、數據倉庫、私有化 IT）偏愛大企業，小企業做私有化大概率是不劃算的。AI 應用的門檻正好反過來了，大家干大模型估計是都干不好，那就變成了誰的基礎設施和AI需要的特征更匹配，誰能更向AI改造自己——這對中小企業反而友好：

● 鏈路短：一個老板 + 兩個骨干就能拍板，不必跨十個部門。

● 架構輕：遺留系統少，集成更快。大多企業IT很薄弱，或者就基本沒整。

● 反饋短：好使不好使直接就到數上，不好使就趕緊改。

● 數據全：因為過程少關鍵數據的獲取成本低，需要補數字化的課，但真要補基本相當于新建，比改造還是容易。

可以把上面的分解到更具體的點上，然后你會發現大企業適配AI會是一個極其漫長的過程。

這些AI優勢并不先天就會發揮出來，真想讓他們變成現實，在應用AI的時候得有更好的路線圖。

二、不要“像大企業那樣用 AI”

如果你在干的，大企業也在干，這是沒戲的。

把上述所有優勢發揮出來的關鍵就是四個字：智能原生。

根本不是和那些大企業一樣一點點去磨每個應用點。

中小企業的正確姿勢：

1. 先重構、后固化：以 AI 為“默認執行體”，人只做判斷與例外；

2. 端到端自動化優先：別只做點狀 Copilot，要做端到端（如從“線索→報價→下單→發貨→回款”全打通）；

3. 超細分深水區：在每一個“垂直 10 公里”里做穿透，模型不用最強，數據與流程理解最強；

4. 人機編隊：一名通才 + 多代理分工（檢索、生成、審核、執行），形成“微型無人公司”。

一句話：大企業用 AI 是“潤滑劑”，中小企業用 AI 應該是“發動機”。

參見：

三、為什么說是“最后的機會”

歷史上大企業擴張到一定規模會遇到“組織復雜度的天花板”：溝通成本快速上升，邊際效益遞減。形象講有些活大公司干就不劃算了。

這樣業務就留下很多縫隙，這些縫隙里面正是各個中小企業。

舉個例子：

汽車廠如果也能同樣方式做農機，那農機的中小企業就不靈了。

互聯網公司有一陣啥都做，道理是一樣，因為他們發現在數字邊界里面做新東西好像不增加成本，反倒是生態能互助。

而 AI 注定改變這個情況：

● 智能體協調讓跨人/跨部門的協作成本逼近零；

● 記憶與工具調用讓重復勞動邊際成本逼近零；

● 監控與可解釋讓失誤代價可量化、可收斂。

這意味著，一旦大企業把 AI 充分“嵌入流程”，它們的規模優勢會延展到過去所不能延展的領域，回到“規模更大→單位成本更低→價格更兇→市場更集中”的正反饋。

形象講，傳統企業也會變成互聯網大廠。

因此說中小企業而言，這是最后的窗口：

● 要么先于大企業在細分賽道完成“智能原生化”，靠速度與洞察形成局部壟斷；

● 要么等大企業也打掉組織摩擦后，憑借渠道與資本把你“溫水煮青蛙”。

特別是供應鏈中間環節：如果你的價值主要是信息撮合、手工對接、低附加值加工——AI+自動化+平臺會按分鐘吞噬你的空間。

你很難“比 AI 更快、更穩、更便宜”。

（這樣一種企業，邊界會擴的史無前例的大）

四、應用圖譜：中小企業的“差異化用法”

真用AI本質就是要做端到端的自動化：

● 要用 AI 做端到端自動化（E2E）、要深耕單一垂直的知識與流程。

從整體或者某個部分都可以，看自己的實力了。

做整體就需要考慮好三層問題：

1. 智能中樞：企業知識庫 + 工具接入（財務、CRM、ERP、物流 API）；

2. 流程編排：多代理分工（檢索→生成→校對→執行→回寫），SLA/權限/審計內建；

3. 業務終端：面向銷售/運營/財務的“就地 Copilot”，以及對外客戶界面（商城、客服、報價器）。

這其實挺難的，理解和駕馭程度不夠，有點挑戰。

部分的話就選潛在高回報場景（先打個樣）

1. 獲客與轉化：線索評分、個性化話術、自動報價/合同生成、跟單回訪；

2. 報價-下單-回款：多代理自動拉齊庫存/工藝/成本，秒級出價，回款催收全自動；

3. 客服與交付：基于企業知識的 24/7 一線 + 升級策略 + 質量抽檢；

4. 采購-補貨：需求預測、自動比價、對賬與發票校驗；

5. 財務自動化：記賬、對賬、票稅合規、一鍵月結，經營報表晝夜更新。

不管做那個，關鍵都不是做，而是度量。這事基本不可能畢其功于一役，肯定是個漸進的過程。

常用的指標比如：

1. 自動化覆蓋率（AAR）：核心流程中完全自動執行的占比（≥60% 才算進入“無人化”臨界）。

2. 單位訂單服務成本（CTS）：含獲客、客服、履約的人力與工具成本 / 訂單數。

3. 一次性解決率（FCR）：無需二次交互的工單占比。

4. 人均 GMV/人均毛利：AI 介入后，每人“智力產出”的躍遷幅度。

5. ... ...

這時候確實要記得不可度量就不可改善，AI就沒有形式主義么...

五、一種落地路線圖（示例）

0–30 天：試點

● 選 1–2 條錢味最濃的流程（如客服閉環）；

● 建“最小可用數據集”（事件流+標簽+知識文檔），先接入外部模型與常用工具；

● 小范圍上生產，人工復核、自動回寫。

31–90 天：端到端自動化

● 拓展到 3–5 個場景，形成多代理編排；

● 把 KPI 掛鉤到 AAR、FCR等周迭代、月復盤；

● 治理“數據即資產”：口徑統一、審計日志、權限體系。

91–180 天：組織重構

● 把 AI 從“工具”升格為“默認執行體”：人只做決策與例外；

● 調整崗位描述與績效合約：崗位=“人機合奏”的職責集合；

● 關注AI在復雜環境變化下的適應性。如果環境一變，系統就不好用了，那其實沒做好，系統也不是智能原生的。

六、特別提醒

如果你的價值大部分來自信息撮合、人工對接、簡單加工，AI+自動化+平臺會在交易撮合、定價、排產、對賬、物流各環節把你“機器化”。要活下去，額外至少做三件事：

1. 把“最后一公里的復雜性”抓在手里：非標定制、快速打樣、小批量多頻次；

2. 把“履約”變成品牌資產：時效、質量、可追溯與索賠承諾，沉淀為數據憑證；

3. 把“客戶知識”產品化：讓你的系統比客戶更懂客戶（行業詞表、工藝庫、價格曲線、風險畫像）。

否則大家都這樣，就紅海了，十分可能徹底賺不到錢。

如果你是成長期，并且牽涉線下，資源也不太夠，也沒合適的人，那不妨先把業務做起來。中間就那個工具好用哪個，然后再琢磨智能原生。

否則很容易把自己做死。工具可以好用就用，智能原生不行的，先響起警告好些。

七、小結：為什么說“最后”

當大家都用同樣的模型，差距只剩兩件事：

1. 你能不能把數據與流程的摩擦力降到最低；

2. 你敢不敢用 AI 去重構業務形態，而不是給舊流程拋光。

這就是“最后的機會”：

● 你若先一步把組織變“智能原生”，就能在細分市場建立小而狠的壟斷；

● 你若猶豫，等大企業也用 AI 把復雜度打平，規模優勢將卷土重來——屆時，不是大吃小，而是“快吃慢、智吃笨”。

● 尤其處于供應鏈上的中小企業：如果你只是人力與信息的傳遞，AI 會做得比你好。唯一的活路，是先用 AI 把“你獨有的現場經驗、客戶關系與履約能力”編碼進系統，變成別人復制不了的智能資產，然后擴張點別的出來。如果你是做智能客服的，然后智能客服變成了大模型加配置，怎么可能還能賺到錢。

最后想說的是：

別像大企業那樣用 AI。要差分。

我估計大企業把AI當潤滑劑還會持續很長一段時間，那就要盡快把 AI 當發動機，關注智能原生，關注無人公司。

錯過這一次，可能真的沒有下一次了。