《AI時代:碼農的涅盤重生》第126章 業務四面:另一扇門(1)

作者:Flint8·1個月前

三天後。

林晨再次推開了T廠總部大樓的玻璃門。

HR發來的面試通知言簡意賅:您已透過技術三面,恭喜。下一輪為業務綜合面,面試官為張副總裁,請於本週四上午十點準時到達前臺。

張副總裁。林晨在網上搜過這個名字——張明遠,T廠智慧平臺事業部分管副總裁,履歷橫跨產品、運營與技術,是那種能把商業直覺和工程邏輯都講得頭頭是道的人。與陳博士那種純粹的技術學者氣質截然不同。

電梯直達三十八層。

接待他的行政把他領進一間視野極好的會議室,窗外是深圳灣開闊的海景,陽光把海面打碎成一片晃眼的金鱗。林晨在長桌旁坐下,接過一杯咖啡,只抿了一口便放在一旁。

他不想讓任何東西干擾待會兒的思維清晰度。

門開啟的聲音。

進來的是一位四十出頭的男人,西裝外套隨意搭在手臂上,襯衫袖子挽到肘部,步伐帶著一種掌控全域性的從容。他把外套搭在椅背上,大方地坐下,先朝林晨點了個頭。

林晨是吧,我是張明遠。他聲音爽朗,帶著點北方口音,陳博士那邊我聽說了,誇你在技術判斷上有自己的思路框架。我這邊問的不是技術,是商業,是落地。

他停頓了一下,目光直接落在林晨臉上。

你在外面漂了這幾個月,自己搭了個量化系統,還跟一堆Web3的專案接觸過。張明遠語氣隨意,像是在聊天,那我就想問你:以你這幾個月的真實體會,你認為——AI真正能給一個企業創造價值的地方在哪?不是那種PPT裡的答案。

問題拋來,乾脆,帶著一種考驗真實性的壓迫感。

林晨沉默了幾秒。

他想起了那幾個月接觸過的形形色色的專案——Web3的、元宇宙的、AI套殼的。那些故事講得天花亂墜,卻往往在一個問題上打轉:這東西的成本,到底能不能被真實的商業邏輯支撐起來?

他想起自己的量化系統。為了追求更高的預測準確率,他曾經嘗試過更復雜的模型,但很快撞上了現實的牆——本地算力不夠,上雲成本激增,而收益的邊際提升卻越來越小。他最終不得不回頭,在模型複雜度、計算成本和預測精度三者之間尋找那個最優的平衡點。

那個過程,遠比調出一個漂亮的評測指標更難,也更真實。

我覺得,AI能給企業真正創造價值的地方,林晨開口,語速平穩,最先進的模型,而是用剛剛夠用的智慧,解決一個過去無法規模化處理的具體問題

張明遠微微揚了揚眉,沒有打斷。

我接觸過不少打著AI旗號的專案,最終講不通的,往往不是技術不夠好,而是根本沒有算清楚賬——這個AI能力,它的物理執行成本,跟它能創造出來的商業價值之間,是否真的成正比?林晨繼續,很多公司在做的事,說穿了是在用昂貴的算力,去解決一個本來就不是高頻剛需的問題。錢花出去了,價值落不下來。

那你覺得什麼樣的場景,是真正值的?張明遠追問,身體微微前傾。

重複性高、資料積累豐富、決策鏈路清晰、人力成本高的場景。林晨答得乾脆,比如內容平臺的推薦系統——每天億級的請求,每一次推薦決策都在影響使用者留存;再比如客服自動化、風控規則引擎、廣告競價策略。這些場景,AI替代或者增強的不是一個人,而是一套原來根本跑不起來的規模化決策流程。價值密度夠高,物理成本才能被攤薄。

他頓了頓,補了一句:我自己的量化系統,其實就是這個邏輯的微型版本。不是為了追求最聰明的預測,而是在成本和精度之間找那個真正划算的平衡點。

張明遠聽完,靠回椅背,安靜了幾秒。他的眼神里有某種評估的意味,但不像陳博士那種深潭般的沉靜,更像是一個獵手在確認獵物的成色。

好,那我再問你一個更現實的。他在桌上點了點手指,假設你加入T廠,負責推動某個AI能力在業務團隊的落地。業務的人覺得這東西不靠譜,演算法的人覺得業務不懂,兩邊都在等對方先動。你怎麼破這個僵局?

這是一道考人的題。林晨知道,技術答案在這裡一文不值。

找一個最小的、雙方都覺得不要命的切入點,快速跑一個能看見結果的小實驗。他說,AI能做什麼這個指標,我們能在四周內幫你動一下嗎。人都是被結果說服的,不是被方案書說服的。贏一次小的,才有資格談大的。

張明遠嘴角動了一下,算是一個認可的表情。

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