哈喽，大家好，杆哥这篇评论，主要来分析揭秘任鑫 AI 实战洞察：Agent 赛道藏两大风险，稀缺资产才是护城河
2025 年 AI 赛道依旧火热，各类 Agent 产品扎堆涌现，企业和个人都在焦虑如何抓住这波红利。但跟风布局的背后，很多人都陷入了误区：以为做个差异化功能、搭个 AI 中台就是拥抱变革。
云九资本合伙人、前京东 O2O 副总裁任鑫，作为深耕 AI 领域的投资人与实践者，在深度访谈中戳破了这些假象。他结合大量实战案例，拆解了企业与个人拥抱 AI 的正确姿势，更点透了 AI 时代的核心竞争逻辑。
Agent 赛道火爆背后，两大结构性风险不容忽视
当下资本市场的主风口，无疑是投研 Agent、通用 Agent 以及各类垂直 Agent。
目前市场上已有约一百个垂类 Agent 产品，它们试图在不同业务场景中实现复杂决策的自动化，看似前景广阔。但任鑫提醒，这条赛道暗藏两大难以规避的结构性风险。
第一个风险是算力成本居高不下。Agent 的多步推理和自动决策过程，会让 Token 消耗量暴增数百乃至上千倍。
在大家都倾向于使用最强模型的情况下，这笔成本很难通过降价来覆盖，商业模式能否跑通还是未知数。
第二个风险是容易被大模型原生能力 “吞噬”。用户迁移成本极低，且只认最强的问题解决能力，今天看似有护城河的工具，明天可能就被模型自带的功能覆盖。
最典型的就是Cursor，它本质只是个代码编辑器外壳，核心能力依赖后端的 Claude 模型。曾经 Cursor 被 Claude 的原生代码能力冲击，而 Claude 又面临 OpenAI Codex 的挤压。
任鑫强调，投资 AI 项目不能只看眼前产品表现，关键要判断其能否持续承接大模型升级的红利。那些靠工程手段把上下文从 5000 字抬到 2 万字的优化，最多只能换来三个月时间窗口，下一代模型一升级，这些投入就会被彻底抹平，只适合短期套利而非长期布局。
企业 AI 落地：难点不在技术，而在组织变革
很多传统企业都想靠 AI 降本增效，但真正落地时却屡屡碰壁。任鑫直言，企业 AI 转型的最大卡点不是技术，而是组织。
2025 年初，仍有不少传统外企高管用 2022 年底的口吻感叹 “AI 太厉害、要抓住机会”，可见高层对 AI 的感知严重滞后。
而动作快的公司，已经在用激烈方式推动转型：开掉不愿意拥抱 AI 的老员工，要求各业务团队必须用 AI 完成一定比例工作，否则按比例淘汰。
另一个常见误区，是让 IT 或技术部门牵头搭建 AI 中台或数据中台。MIT 的调研显示，这类内部系统的实际使用率极低，多数员工宁愿私下用外部的 ChatGPT 等工具干活。
给出的正确路径是，以业务机会为起点，采用现成工具和云服务，围绕新业务从零设计流程，而不是试图给旧流程贴一层 AI “贴纸”。
企业经营中的很多老问题，背后牵扯复杂的历史、组织和利益结构，指望用 AI 解决既不现实也不经济。
与其在旧业务上做低效优化，不如围绕 AI 开辟新市场，比如设计高客单价服务，或从资本市场溢价角度倒推业务布局。
而那些能外包、或能招聘 100 个一模一样的人来完成的工作，已经在被 AI 大规模替代。这类工作有明确验收标准，管理模式成熟，自然成为 AI 替代的优先选择。
个体与组织的生产力鸿沟：个体提效 10-100 倍，组织需彻底重构
AI 对个体和组织的影响，呈现出明显的鸿沟。在个体层面，只要愿意重构工作方法，AI 已经能带来 10-100 倍的效率提升。
比如用 AI 快速生成文章初稿，稍加修改就能发布；或者借助 AI 分析数据、完善业务策略猜想，都能大幅节省时间。但到了组织层面，要实现 AI 全链路驱动，难度就会陡增。
这就像从蒸汽机时代迁移到电动机时代，需要彻底重建流程与分工。如果只是在局部替换几段旧流程，效果提升会非常有限。
关键问题在于，很多公司缺乏衡量 AI 产出质量的标准。如果有明确标准，就能持续调教 AI 产出优质结果；
但现实中，多数企业只能靠员工 “凭手感”“靠气味” 来判断，本质上是通过共处训练 “集体大模型”
在替代顺序上，客服、助理、基础物料设计等低智慧、重复性强的工作，会被 AI 优先替代。而那些高智慧、难以度量产出的工作，并非 AI 做不到，而是因为缺乏评估标准和足够上下文。
任鑫并不认同 “AI 做不到是因为上下文不精确” 的说法，他认为文字只是人类决策的信息载体，纯文字决策本身就存在信息失真，这会直接影响 AI 的决策质量。
告别 AI 内卷：稀缺资产与 IP 才是长期护城河
AI 时代，纯智力劳动会率先被替代，不管是企业还是个人，都需要找到无法被 AI 复制的核心竞争力。
对职场人来说，继续执着于低智慧、重复性工作，长期来看几乎没有出路。现代社会把 “有用” 当作评价人的核心标准
本质上是把人当成工具，而 AI 会彻底替代人的生产性价值，这种价值观也将被动摇。
任鑫建议，教育孩子不应再以 “成为高效工具人” 为目标，而应聚焦体验、感知、快乐和共情能力的培养。这些情感层面的特质，恰恰是 AI 难以模仿的。
对企业而言，真正的长期护城河来自两类稀缺资产。一类是对自然资源的控制，比如农夫山泉占据全国优质水源
后来者想做全国性天然水品牌，就必须承担极高的运输成本，这种物理资源的稀缺性很难被 AI 改变。
另一类是精神与情绪层面的消费，比如泡泡玛特的产品满足的是审美与情感需求，而非物理功能。这类 IP 虽然不能完全抵御 AI 替代，但贬值速度会远慢于生产侧的功能型产品。
关于大家关心的中英文大模型差异，任鑫也给出了专业解读。大模型的本质是将不同语言映射到向量空间，学习概念间的逻辑关系，知识具有跨语言可迁移性。
比如模型在英文中学会了 king 与 queen 的关系，就能迁移到中文的 “王” 与 “后”。
这也给教育带来启示：如果希望孩子未来在学术科研上有成就，应让他多接触论文产出多、科研实力强的语种和文化内容。
AI 带来的不是简单的工具升级，而是生产关系和竞争逻辑的重构。企业需要打破组织壁垒，从零搭建 AI 原生业务；
个体需要摆脱重复性劳动，聚焦情感与感知能力；而稀缺的自然资源、品牌心智和情绪价值，终将成为 AI 时代最稳固的护城河。
你认为自己的工作有被 AI 替代的风险吗？企业该如何平衡 AI 转型与组织稳定？欢迎在评论区留下你的观点。
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