这和早年企业搞信息化、搞数字化时踩过的坑如出一辙，买了最贵的系统，要求所有人必须用，至于有没有解决实际问题、有没有提升业务效率，反倒成了次要的事，只不过 AI 时代的账单更贵，噱头也更足，形式主义的成本翻了好几个量级，两者唯一的共同点是，都在哄老板开心。王莆中总结的那四重错配，认知上忽左忽右、效率上不碰核心、场景上游走边缘、考核上急于求成，其实归根结底就是一件事，很多企业的 AI 转型，从一开始就把手段当成了目的，从来没把「增效」当成核心标尺。
今天有两条放在一起读很有意思的新闻。
一条是美团高管王莆中在公开场合复盘内部的 AI 变革，说起年初那场声势浩大的全员「养虾运动」，结论相当直白，日耗千万的 Token 账单是真的，输出的谬误干扰到真实经营也是真的，钱花了不少，可衡量的生产力增长没见着多少，说白了就是折腾半天，没拿到大结果。
另一条是周鸿祎给 360 全体干部发的内部信，主题是升级领导力标准，用 AI 重新创业，字里行间都是敲打的意思，拿不出业务增量、流程重构和实打实的产出，说再多都是虚的。
一句话，大厂要在 AI 里出业绩，出不了的，统统都是瞎搞。
两家公司，一个踩过坑后当众复盘，承认没拿到大结果；一个在推进前先划红线，把目标死死钉在大结果上。动作方向看似相反，实则撞到了同一块行业礁石上，轰轰烈烈的企业 AI 转型，走着走着就变成了昂贵的形式主义。
其实这算不上什么中国企业特色的弯路，大洋彼岸的硅谷早就把同款坑踩了个遍，还专门造了个词叫 tokenmaxxing，翻成大白话就是刷 Token 内卷。
Meta 当年给内部 AI 工具搞使用排行榜，给头部用户发「Token 传奇」的头衔，活生生把生产工具玩成了冲榜游戏。一个月下来全公司烧掉六十多万亿 Token，换算成成本直奔九亿美元，结果大半消耗都是员工为了冲榜跑的无关任务，产出被内部吐槽是「一次性垃圾」。动静闹得全城皆知，真落到业务上的可谓寥寥无几。
Uber 更戏剧化，给工程师全员开放 AI 编程工具，配套排名激励，四个月就耗光了全年的 AI 预算，最后只能紧急限流，CTO 出来承认落地路径走偏了。
亚马逊也没好到哪去，要求开发者每周必须用内部 AI 工具，很快就演变成用鸡毛蒜皮的需求刷数据，高管不得不下场喊话：不要为了用 AI 而用 AI。言下之意也很清楚：刷数据就是 AI 时代的摸鱼混日子。
老板被行业焦虑推着走，觉得再不 All in 就要被时代抛弃，中层接了指令，最省心的落地方式就是全员铺开、用量考核，排行榜、使用率、覆盖率，数字做得漂漂亮亮，汇报起来也好听。至于有没有听到金币落袋的声音，反而成了细枝末节。
这和早年企业搞信息化、搞数字化时踩过的坑如出一辙，买了最贵的系统，要求所有人必须用，至于有没有解决实际问题、有没有提升业务效率，反倒成了次要的事，只不过 AI 时代的账单更贵，噱头也更足，形式主义的成本翻了好几个量级，两者唯一的共同点是，都在哄老板开心。
王莆中总结的那四重错配，认知上忽左忽右、效率上不碰核心、场景上游走边缘、考核上急于求成，其实归根结底就是一件事，很多企业的 AI 转型，从一开始就把手段当成了目的，从来没把「增效」当成核心标尺。
用 AI 本身不是成绩，用 AI 解决了什么问题、创造了多少真实可衡量的价值，才是真正的直道超车。但前者容易量化，好做 KPI，后者需要沉到业务里啃硬骨头，所以大多数组织的本能选择，都是先捡容易的做，先把声势造起来再说。
这和职场里常见的「没有功劳也有苦劳」是同一种逻辑，我都 All in 了，都花这么多钱了，总不能说我没做事吧。
但是，商业这事，从来就不曾认过苦劳。
所以 360 这封内部信的价值，就在于它直接绕开了「全员刷量」这条最容易走的弯路，把转型的第一责任人，从普通员工落到了各级干部头上，核心就是倒逼管理层带着团队拿结果。
周鸿祎的逻辑很清晰，AI Native 组织的瓶颈从来不是员工会不会用工具，而是管理者懂不懂怎么用工具重构业务。如果干部自己都没吃透 AI 能做什么、不能做什么，只会坐在办公室里听汇报、下指标，那团队再怎么折腾，也无非是用新工具重复旧流程，效率提不上来，成本反倒涨上去了。
要求干部亲手做成果、跑通核心流程、带小团队作战，本质上就是把形式主义的路从源头堵死。你没法靠下属刷 Token 交差，也不能拿培训记录凑数，最终好不好，全看实效。
这和美团踩过的坑恰好形成了对照，前者是先全员铺开，踩了坑再往回收，往核心业务里沉，奔着大结果去；后者是从一开始就把压力压在管理层，先打通自上而下的认知，再往下落地。
路径不同，终点倒是一致，AI 必须嵌进经营里，才有意义。
过去一年很多人说，AI 已经完成了从玩具到工具再到生产力的三级跳。但这句话其实只说了一半，技术层面确实做到了，可组织层面的适配还差得远，这也是为什么很多企业投入巨大，却始终盲人摸象隔靴搔痒。
就像一百年前电力普及的时候，很多工厂只是把蒸汽机换成了电动机，厂房布局、生产流程一点没变，效率自然上不去。直到有人重新设计了流水线，电力的价值才真正释放出来，工业革命才算有了回响。
现在的 AI 也是一样。很多企业所谓的 AI 转型，不过是给旧的组织流程套了一层 AI 外壳，该审批的还是要审批，该扯皮的还是要扯皮，只是以前靠人工写材料，现在靠 AI 写材料。工具升级了，组织还是老样子，自然会出现「账单暴涨、收益寥寥」的窘境。
就像周鸿祎在信里说的，很多人还在用上一个时代的思维打这个时代的仗。
你给大刀队每人配一把步枪，他们还是会端着枪冲上去拼刺刀，武器再先进，也拿不到战争的大结果。
其实这波集体反思是个挺好的信号。
前两年的 AI 赛道，比的是谁的口号更响、谁的投入更大、谁的覆盖人数更多，仿佛只要全员养虾，就能自动拿到新时代的船票。现在潮水慢慢退下去，大家终于开始算账了，花了这么多钱，结果呢？
泡沫破了从来不是坏事。任何技术革命都要先经历一段概念炒作的阶段，然后才会沉到产业的毛细血管里，长出真正的价值。互联网如此，云计算如此，AI 也不会例外。
那些靠 Token 堆出来的虚假繁荣，那些靠全员运动撑起来的转型假象，终究是要在真实的经营压力下现形的，企业到底有没有因为 AI 降本增效，这事骗得了投资人，但骗不了财报，更骗不了市场。
说到底，AI 从来都不是什么装点门面的奢侈品，它就是个工具，工具好不好用，从来不在使用手册的厚度里，也不在使用时长的排行榜上，它只能是在最终的大结果里。
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