为什么降本增效变成破产现象？
先看一组数据:
普华永道调查显示，
56%CEO认为AI未带来效益；
波士顿咨询数据显示，
80%企业前6个月生产力下降。
这是一组冰冷的数据，
“数字买办”和“大厂幻想”，
扒开了没法看:
——首先，系统太重，学习成本极高。
所以出现了FDE（前线部署工程师），
用户使用门槛很高而界面又复杂，
企业数字化大众化仍然离得很远很远。
——其次，内耗熵增。
AI制造离散目标的任务，就是制造熵增。
原本发个微信，
就能简单沟通与汇报的事，
现在非得要打开一个系统，填一堆表单，
还得搞提示词，
然后生成一堆不食人间烟火的“废话”，
造成审核工作量剧增。
——第三，账单成本不可预期。
是该死的Token算力账单，
你永远不知道哪天平台，
会扔过来一次Token使用的大账单，
而且使用的人越多，
费用越不可控，这个很要命。