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。"

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。

2026 年 3 月：全国案例大秀与成果沉淀

3 月的 " 全国案例大秀 " 将是二期课程的收官之战。学员需展示 AI 项目的落地成果，包括数据（如成本降低多少、效率提升多少）、经验（踩过的坑、关键成功因素）、可复制的方法论。

优秀案例将被纳入混沌 AI 院的 " 案例库 "，供后续学员借鉴；表现突出的企业将获得与投资机构对接的机会。" 大秀不是目的，而是倒逼企业把项目做实的动力。" 张雷强调，" 我们希望每个学员离开时，不仅带回一套方法，更带回一个能创造价值的 AI 项目。"

AI 的应用并不是尖子生的特权，而是属于每一个心中仍有梦想的人。AI 的价值不是技术的炫耀，而是实实在在为传统企业的降本和增效。

希望更多同学能够加入到混沌 AI 院，这是在 AI 这个时代中，混沌能够带给大家最大的礼物，是为每位同学的十年发展埋下一颗 AI 的种子。只要是相信 AI 的，这个种子埋下以后，你一定也会越来越强。

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