一场关于DeepSeek应用的闭门讨论，在十余位企业家的思维碰撞中，揭开了AI技术落地最真实的矛盾与机遇。
这场由亿邦动力马蹄社发起的对话，既没有技术布道者的狂热，也未见传统业者的抗拒，取而代之的是一场关于"如何与机器共舞"的务实探索。
一家服饰品牌试图用AI锚定“中国马面裙第一品牌”心智时，不同工具输出的广告语却在“东方美学传承者”与“新国潮先锋”之间反复横跳，调试成本远超预期。
当该品牌创始人抛出这一难题时，马蹄友局这场关于DeepSeek商业化应用的讨论撕开了AI商业化落地的真实图景——技术供应商描绘的“智能革命”与企业需要的“确定性回报”之间，横亘着数据、工程化与认知的三重鸿沟。
在客服场景的拉锯战中，技术信仰者与实用主义者展开了微妙博弈。
某NLP专家坦言，大模型直接替代人工客服仍存在概率性失误，但其团队通过“规则筛选+知识库调用+人工兜底”的三层漏斗，将自动化响应率提升至85%。
值得玩味的是，金牌客服的对话数据清洗耗费了四成工作量，暴露出企业数据资产的原始状态——如同未经冶炼的矿石，明知蕴含价值却需要高昂的提炼成本。
而当某鞋服品牌将AI客服投入双十一战役，用九成准确率覆盖90%常规咨询时，其本质不是追求技术完美主义，而是通过成本结构重构实现最优解：用模型替代低效外包团队，释放的金牌客服转而处理20%的高价值客诉，这种资源再分配恰是AI落地最现实的商业逻辑。
当战场转向全球化营销，技术光环在文化差异前黯然失色。
某跨境企业创始人犀利指出，投手对海外文化认知的匮乏，导致AI生成的广告素材常陷于“精准的错误”——能抓取美国用户行为数据，却不懂得“家庭车库文化”对户外用品消费的心理暗示。这暴露出更深的生态困境：中国大模型的训练数据仅占全球互联网的10%，对海外消费者建模犹如盲人摸象。
某AI公司高管的解法颇具启示：在欧美市场调用本地模型生成创意草案，再通过人工进行文化转译校准，这种“借船出海”的策略，实则是将AI定位为文化认知的脚手架而非终极答案。
更具讽刺意味的是，当某体育科技公司试图用大模型理解篮球赛事时，发现其能识别“绿衣球员扣篮”却无法判断战术价值——通识性认知与专业领域洞察间的断层，恰是当前多模态AI的阿克琉斯之踵。
关于“AI替代率”的终极追问，现场呈现出冰火两重天的认知光谱。
某电商操盘手坦言当前AI仅承担20%的辅助工作，但预测三年内客服、设计等岗位将面临结构性调整。而一位MCN机构创始人反向思考指出：当AI将素材生成成本降低十倍时，测试成本却可能上升百倍，这本质上改变了企业的资源分配法则——从“人力密集型”转向“认知密集型”。
最具穿透力的判断来自技术实践者：未来将涌现“超级个体”，用三个智能体管理过去三百人的产能，而企业竞争维度将从组织规模进化到“人机协同效率”。这场变革的残酷与魅力，正如某品牌创始人的顿悟：“我们不是在用AI优化流程，而是在重组商业DNA。阵痛不可避免，但幸存者将获得物种进化的钥匙。”
这场持续两小时的思维碰撞，最终在“沙滩觉醒者”的隐喻中落下帷幕。当AI浪潮席卷而来，真正的机遇属于那些既懂得驾驭技术惯性，又能持续突破认知边界的企业。
据悉，将于6月6日举办的亿邦全球化新品牌AI竞争力大会已悄然启动筹备工作，相信这场关于智能革命的对话也将催生更多行动派。或许正如《有限与无限的游戏》所启示的：在技术革命的牌桌上，终极胜利从不属于拥有最多筹码者，而属于那些永远保持入局勇气的玩家。
本文核心观点及案例内容来自马蹄友局第2期研讨分享实录精编，内容已经过脱敏处理并隐去企业具体信息。
文章来源：亿邦动力
