今年做了几个企业“数业融合”的项目，虽然都是大企业，但我整体的感受是，AI可以让哪怕是很小的企业数字化的门槛变得很低了。

上半年，我去一家大型的传统车企做数智化创新大赛，几个参赛的小团队，通过大模型，用极低的成本，带来了巨大的经济效益。

其中获得金奖的一个项目是一套新车型供应企划系统，将新车企划各个环节的提效90%以上。

如果请外部供应商开发，费用要七位数。

而这个系统就是两个年轻人，用VS Code + Python 语言，通过GPT写代码，自己捏了出来的。

成本几乎可以不计。

其实这主要是今年年初，DeepSeek横空出世带来了划时代的影响，倒逼着之前的大玩家，一起把大模型的使用成本打下来！

要是一两年以前，企业要想调用顶级大模型的API（接口）来处理大量的文本，比如分析用户评论、生成产品描述，那费用还是挺肉疼的。

但现在，我们的定价策略，包括很多同行，都在努力让价格变得极其亲民，甚至对很多初创企业有免费额度。

所以，大模型的性价比越来越高，让企业的数字化的核心能力，不再是“买不买得起发电机”，而是专注于“怎么用电器来提升效率”。

大部分的企业，并没有能力马上建自己的AI中台、数据中台，因为没个大几百万根本下不来，而且周期很长，效果还未必出的来。

所以对企业来讲快速在数字化这个领域上船，用好“提示词”和“智能体”这种轻量级的方式，是具性价比的。

比如，你是开淘宝店的，每天有几百条用户评论，根本没时间看。

过去你得买个语义分析系统，还得培训怎么用。

而现在你找个能对接大模型的简单工具（甚至就是个Excel插件），在提示词里写一句：

“你是我的电商运营助理，请分析下面这些用户评论，总结出最多人提到的三个优点和三个缺点，并按‘好评’和‘差评’分类。”

然后，把评论粘贴进去，一秒不到，结果就出来了。

成本？几乎为零。

再举个例子，说说“智能体”：

一个小贸易公司，每天需要从不同供应商发来的格式各异的Excel报价单里，把产品名称、规格、价格抠出来，整理到一个总表里。

这活儿特别枯燥，还容易出错。

你可以雇几个实习生天天手动贴，要么花大价钱定制开发一个软件。

但是如果你开发一个“AI智能体”，你只要告诉它哪一列是产品名，哪一列是价格，它就能自动识别不同格式的表格，把你要的数据抓取出来，甚至自动填到总表里。

这个智能体，可能就是一个小软件或者一个浏览器插件，一个月几百块钱。

它就是个专为你这个场景定制的“数字员工”。

所以，对于小企业来讲，AI红利让我们离数字化变得很近。

盘点一下：

你公司里哪个部门、哪个环节的重复性工作最多？哪个岗位的员工天天喊“忙死了”但其实做的事技术含量不高？

别再把AI想象成一个庞大复杂的系统工程了，它以后会发展到就像电脑里的Office软件一样普及和简单，是你手边一个随时可以调用、能干很多事的好帮手。

现在最大的成本，真的已经不是用的成本，而是你愿不愿意去尝试的错过成本。

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