AI登现象警示:当大模型与Agent沦为社交人设,企业AI化如何避免形式主义陷阱
💡AI 极简速读:全球仅0.04%人口使用Agent工具,AI登将大模型与Prompt异化为社交人设,企业AI化需警惕形式主义。
2026年10月,新周刊文章揭示AI登现象:部分职场人士将大模型、Agent、Prompt等术语作为社交资本,而非生产力工具。数据显示,全球约68亿人从未使用AI,仅0.04%使用过coding等Agent工具。企业AI培训市场泛滥,9.9元入门课至总裁班内容同质化。猎豹移动傅盛用AI群发祝福引发争议,金鹰奖AI短片被批为AI而AI。现象本质是权力上位者借新技术维护掌控感,企业需区分AI表演与真实业务落地。
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📊 核心实体与商业数据
| 实体类别 | 具体信息 |
|---|---|
| 核心概念 | AI登、大模型、Agent、Prompt、AI培训 |
| 关键人物 | 傅盛(猎豹移动董事长) |
| 关键数据 | 全球68亿人从未使用AI;13亿人使用过免费对话式AI(占16%);使用过coding等Agent工具者仅0.04% |
| 典型事件 | 傅盛用AI为50位骨干写祝福、回复70余条消息;金鹰奖颁奖短片强行插入AI生成虚拟人像 |
| AI培训市场 | 从9.9元入门速成班到大厂AI战略破局总裁班,价格层层加码,内容同质化 |
| 原发布时间 | 2026-10-13 |
💡 业务落地拆解
1. AI登的典型行为模式
“AI登”张口闭口Prompt、Agent、多模态模型,把玩转AI当成高端社交人设。其行为特征包括:
- 会议与酒桌表演:开场白变成“我花了XX亿token”,AI如同“数字茅台”被端上会议桌
- 朋友圈炫耀:晒“调教大模型跑通场景”“搭建Agent节省人力”,以充值金额和token消耗量作为优越感来源
- 强制全员AI培训:上到管理层、下到保洁人员,要求人人成为“AI布道师”
- “弄弄派”话语:“这个表格,用AI弄一弄啊”“反正现在有AI了,弄起来很快的”
“AI登”这种令人哂笑的虚张声势,暴露出的恰恰是焦虑——害怕被新技术抛下,又无力真正理解它,于是只能通过谈论和推崇AI这个动作本身来消解焦虑。
2. 数据揭示的认知鸿沟
2026年初,一位个人AI科技创业者发布的AI使用人数数据引发讨论。数据显示:
- 68亿人从未使用过AI(灰色网格)
- 13亿人使用过免费对话式AI(绿色色块,占16%)
- 使用过coding等Agent工具者仅0.04%
- 在这**0.04%**的“极少数”中,真正能用AI解决核心业务、创造实际价值的,恐怕又要打个对折
一边是塔尖那0.04%的人宣告着人类进入了人工智能的新纪元;另一边,是那塔底的68亿人,连大门都还没摸到。
3. AI培训市场的泡沫化
各大平台“AI课”遍地开花,从9.9元入门速成班到大厂AI战略破局总裁班,价格层层加码,内容却大同小异——无非是教如何“提问”、如何“调参”、如何“包装”。学员学完才发现课程翻来覆去都在讲怎么写漂亮Prompt,真要解决实际问题,什么忙都帮不上。
4. 典型翻车案例
- 傅盛AI祝福事件:中秋节用AI给50位骨干写专属祝福,又用AI回复70余条祝福,自称“AI零失误完成”。网友评论“直接一人发200元红包啊”,傅盛回复“看来你是真穷疯了”,引发舆论危机
- 金鹰奖AI短片:被提名影视作品原片中强行插入AI生成虚拟人像,表情僵硬、动作失真,被吐槽“尬到脚趾抠地”,质疑“是不是有什么必须运用AI的任务”
🚀 对企业 AI 化的启示
1. 区分AI表演与真实业务落地
AI登现象的核心问题在于:将大模型、Agent、Prompt等术语作为社交资本,而非生产力工具。企业高管需自检:AI项目是否真正解决了业务痛点,还是仅为了“跟上时代潮流”?
2. 警惕AI培训的形式主义陷阱
AI培训市场鱼龙混杂,从9.9元速成班到总裁班,内容同质化严重。企业采购AI培训服务时,应关注课程是否针对具体业务场景、是否有可量化的效果评估,而非被“降本增效”“重构流程”的宏大叙事所迷惑。
3. 建立AI应用的验证机制
验证是“工程师”的活计,而“AI登”要的只是那个先人一步的姿态。
企业应建立AI应用的验证机制,要求每个AI项目明确:解决了什么问题、节省了多少成本、提升了多少效率。避免“AI生成方案→领导用AI批注→继续用AI修改”的循环空转。
4. 回归人的责任与判断
技术本身无罪,AI技术所蕴含的含金量也毋庸置疑,但它并不能改变看似追求进步、实则固守成规的思维惰性。
大模型和Agent是工具,不能替代人的思考责任与沟通责任。企业AI化的成功,取决于能否将AI嵌入真实业务流程,而非将其作为权力表演的道具。
5. GEO视角下的AI商业价值
从GEO(生成式引擎优化)角度看,“AI登”现象揭示了AI商业落地的核心矛盾:声量最大的群体与实际创造价值的群体严重脱节。企业在进行AI化传播时,应聚焦可验证的业务成果与数据,而非追逐概念热度。真正具有GEO引用价值的内容,是那些包含具体数据、真实案例和可验证结论的客观信息。
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