2025年4月，海南某科技园一家只有10个人的小型跨境电商公司里，老板王磊对着电脑屏幕长叹一口气。

他面前是今年第一季度的财务报表：营收微增5%，但运营成本，尤其是人力和推广费用，飙升了12%。他知道，过去的“铺货”模式正在失效，每一个新产品的研发、每一个海外市场的测试，都像一场缓慢而昂贵的赌博。

焦虑的王磊，正是在那个月，在一次行业交流群中看到了一个论断：“AI是1，其他是0”。

这句近乎“狂妄”的判断，出自海南省跨境电子商务协会AI赋能中心主任陈主任的公开分享。王磊决定“赌”一把，他报名了中心的AI工作流课程，期望能找到一张逃离“内卷”的入场券。

故事始于工具，但很快指向了战略的颠覆。在王磊的学习清单上，AI不再是那个只会写营销文案的“小助手”，而是被要求升级为战略主线。

从“AI+电商”到“AI编程平民化”的实战，王磊和他的团队开始尝试用AI工具串联起产品调研、数据分析、内容生成、多平台分发的全流程。他最初设想节省两个运营人员的工资，但很快发现，AI带来的不是效率的线性提升，而是生产力的百倍级释放。

这个判断绝非孤例。根据赋能中心提供的信息，在不到一年时间里，像王磊这样从焦虑观望转向躬身入局的传统商业从业者，已经超过4000人。他们来自跨境电商、内容IP、服务咨询等不同领域，共同面临着一个不可回避的时代拷问：当AI将普通人的生产力提升百倍时，那些固守传统模式的企业，还能生存多久？

这场被定义为“百年一遇的创业机遇”的AI浪潮，正在商业世界掀起一场深刻的“大迁徙”。它不仅是技术层面的升级，更是关于战略、认知和组织结构的彻底重构。

“不升级就淘汰”的生死时速：4000+用户的集体行动

从传统路径的“死亡”到新路径的“求生”

王磊的挣扎是许多跨境电商从业者的缩影。他的公司擅长将国内的家居用品销往欧美市场。在AI介入之前，一个新产品的推广周期至少需要一个月：市场调研员用两周时间爬取数据、分析竞品；设计师用一周时间制作产品图、视频；文案人员再耗费数天撰写Listing（产品描述）和广告语；最后，运营人员手动发布到亚马逊、Ebay等多个平台。

“我们就像一台慢速运转的机器，每一个环节都是人力的堆砌，”王磊回忆，“我们尝试优化，但终究受制于人的精力和时间。”

王磊投入AI编程学习后，改变发生在细节里。他串联了竞品分析API、图片生成模型和Listing优化工具，将原本需要30个小时的调研、设计、文案、发布流程，缩短到了不到3小时。他甚至能在一周内，用相同的投入测试十倍于过去的产品数量。

“最大的心理变化是，以前是‘怕输’，现在是‘敢试’，”王磊说，“以前做一个产品投入几万块，失败了心疼。现在用AI快速生成和测试，成本极低，失败了也能迅速迭代。这就是百倍生产力的直观感受。”

内容IP孵化师的“双面人生”

在内容IP领域，转型的速度更为迅猛。李明，一位资深的内容IP孵化师，过去一年见证了大量同行被淘汰。

“微信公众号的流量红利早就过去了，做垂直IP的成本越来越高，要原创、要配图、要排版，一个人一天能出两篇深度内容就到头了。”李明表示，“但现在不一样了，我们利用AI视频生成工具，通过‘文字/图片/视频全流程’，一个人就能轻松运营一个垂直领域的IP矩阵。”

李明将这种转变描述为一种“双面人生”。一方面，AI极大地缓解了他们的“体力焦虑”：不再需要通宵达旦地剪辑或撰写。另一方面，却加剧了“认知焦虑”：

 “领导只看签单量，只看粉丝增长速度，他们并不在乎你用的是人还是AI，”李明苦笑着说，“但我们自己知道，AI把内容生产的门槛拉低了，未来竞争的核心不是谁‘能做’，而是谁‘能抢占更细分的生态位’，谁的‘工作流更高效’。我们必须持续学习Agent技术，否则又会回到同质化竞争的老路上去。”

这种压力迫使他们必须将AI视为战略，而非工具，因为一旦停滞，下一波掌握更高效AI工作流的人很快就会迎头赶上。

战略决断的阵痛与取舍

面对这种集体焦虑，赋能中心的选择是：彻底All In。
陈主任在接受采访时，阐述了“AI是1，其他是0”的战略定位：

 “我们不是在谈论一个工具，而是在谈论一个生产要素的革命。在互联网时代，流量是1，产品是0。但在AI时代，AI驱动的效率与模式创新才是1，你现有的产品、流量、人员都是0。如果你不把AI作为核心战略主线，所有的业务投入都是浪费时间。”

陈主任表示，这一决断导致了内部业务的剧烈重构。原有的传统电商培训、人力资源咨询等业务线被迅速弱化甚至砍掉，所有的资源都集中于三大核心方向：AI技术应用、跨境电商出海、IP内容生态。

所有项目都必须转向“AI+”模式（AI+电商/AI+IP），实现深度垂直领域的聚焦。

这种“聚焦”的背后，是对未来趋势的前瞻判断：“我们在做的是帮助企业找到垂直化发展路径，因为只有在细分领域深度链接和实战延展，才能创造AI难以轻易替代的价值。”陈主任强调，阵痛是必然的，但这是企业逃离“被淘汰风险”的唯一路径。

AIGC与AI编程的“双轮驱动”：生产力释放的量化

从“L1”初级阶段看百倍级潜力

AI带来的生产力革命，并非停留在概念层面，而是可以被量化的。

据全国12315平台统计，2023年跨境电商相关投诉量中，因产品描述不符、售后效率低下导致的投诉占比高达35%，这间接反映了传统模式下，企业在产品管理、内容制作和客户服务上的粗放与低效。而AI转型的核心，正是针对这些痛点实现精准打击。

赋能中心公布的内部学习效果数据显示：

 AI编程平民化： 参与学习的4000+用户中，有超过60%的用户表示，在产品调研、营销流程自动化方面，工作效率提升了5-10倍。

AIGC内容生产（AI视频/图文）： 在IP内容领域，通过AI工具实现“文字/图片/视频全流程”生产的团队，其内容产出量在三个月内平均增长了15倍。

赵教授（某高校数字经济学院教授）对此评论道：

 “当前AI内容生产仍处于‘L1’初级阶段。现在看到的是15倍的效率提升，但当我们引入更复杂的Agent（人工智能体）技术、打通跨平台数据壁垒后，未来两到三年内，AI生产力的增长空间预计在10-100倍。这是一种非线性的、超越性的增长，它意味着一个人可以完成过去一个部门的工作。”

这一量化支撑了“AI是1”的判断，并为企业的战略转型提供了紧迫的时间表。

效率与合规的并行挑战

在追求效率的同时，合规性成为另一块试金石。

根据《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》，鼓励企业利用AI进行数字化转型。但在实际操作中，企业必须遵守现有的法律条文。例如，根据《网络交易管理办法》，电商营销行为需履行提前告知义务，保证宣传真实性。

“AI生成的内容，如产品描述、营销视频，必须经过严格的事实核验，以避免虚假宣传带来的法律风险，”赵教授指出，“AI提升了内容生产效率，但企业若没有建立对应的‘AI合规审查工作流’，效率越高，风险越大。这是转型中容易被忽略的漏洞。”

从SOP到Agent：工作流革命的终局与当下的鸿沟

从工具到生态的跨越
AI赋能中心的核心战略之一，是推动“AI工作流革命”，其终局是Agent技术（人工智能体）。

传统的工作流程（SOP，标准作业程序）是线性的、固定的，依赖人工执行。而Agent工作流旨在构建“工作流专家库和定制服务平台”，让AI能够自主判断、执行并优化流程。

工作流的利益链条可以拆解为：

 数据/API供给端： 提供底层数据源与功能接口，利润占比约为20%。

AI编程/SOP数字化端： 利用工具串联API，实现流程自动化，这是当前4000+用户的核心战场，利润占比约为40%。

 Agent/解决方案集成端： 少数头部企业在布局，致力于跨工具、跨平台、跨决策的自主执行，这是未来高附加值的来源，利润占比预计将达40%。

然而，从当前的SOP数字化到未来的Agent终局，存在一道巨大的执行鸿沟。

认知、数据与人才的三角制约

1. 监管与认知层面：缺乏前瞻性的流程改造
许多中小企业将AI停留在“辅助工具”层面，只用其解决单一问题（如写一篇文案），而不敢触碰核心的“流程再造”。

陈表示：“我们发现，最难的不是教他们用AI，而是让他们相信可以‘抛弃旧流程’。很多老板的认知仍然停留在‘流程越大，人越多，公司越稳定’的传统思维，缺乏对AI工作流‘精益求精’的理解。”

2. 行业层面：数据孤岛与SOP的非标准化

Agent的强大依赖于海量、标准化的数据和流程。然而，许多传统中小企业内部流程混乱，数据散落在各个部门形成“数据孤岛”。

 “我们希望构建工作流专家库，但很多企业的SOP本身就是一团浆糊，是‘人’在容忍‘流程’的缺陷，”赵教授指出，“没有标准的数字化SOP，Agent技术就没有发挥作用的土壤。”

3. 社会层面：复合型AI人才的稀缺
能够同时理解商业逻辑、编程基础和AI应用的人才极度稀缺。赋能中心通过课程进行“AI编程平民化”，就是在尝试弥补这一人才缺口，以期让更多普通人拥有“编程→产品→变现”的飞轮能力。

内容IP的“混乱阶梯”：算法变局下的流量新生态位

垂直细分IP矩阵的生存法则

在AI加持下，内容产出效率爆炸式增长，导致信息密度激增，内容同质化加剧。这迫使内容创业者必须寻求更细分的“生态位”。

赋能中心提出的“混乱阶梯”理论，正是基于微信、小红书、抖音等平台的算法变革：当算法不断向垂直、专业、长尾领域倾斜时，广撒网的“大IP”面临流量衰退，而聚焦于极小众需求的“垂直细分IP矩阵”反而能获得更高权重和更精准的变现机会。

李明的团队就是这一理论的践行者。他们不再运营一个笼统的“家居好物推荐”IP，而是将其拆解成：“独居青年的卧室收纳IP”、“老年人健康睡眠好物IP”、“宠物智能用品测评IP”等十几个高度垂直的账号。

过去，我们用一个人运营一个大号；现在，我们用AI工具辅助一个人运营一个十个账号的矩阵，”李明说，“AI负责内容生成，人负责IP的人格化与互动。每一个小号都能快速抓住一小群精准用户，变现效率比过去高得多。”

技术与内容的化学反应

为实现IP生态的持续发展，赋能中心采取了严格的用户分层运营策略：

 技术型用户： 深耕AI编程/工作流，目标是效率。

 非技术型用户： 培育内容IP能力，目标是变现。

这种分层避免了用户精力分散，更重要的是，促进了两类群体的“化学反应”：技术型用户为IP运营提供高效的AI工具和流程，非技术型用户则将这些工具应用于实战，验证其变现能力，形成一个自洽的生态闭环。

创始人能力的“三重考验”：谁能穿越周期？

AI转型最终拼的不是技术，而是创始人的认知和格局。赋能中心对创始人提出了三项核心能力要求：

精准识别不同人群的真实需求。
 

陈主任认为：“如果创始人不能放下身段去理解客户的真实痛点，他指导下的AI应用只会是一个‘花瓶’，无法真正解决问题。”

 前瞻判断： 通过海量信息输入把握趋势。

 AI技术日新月异，创始人必须保持高强度的学习和信息获取，才能在“L1”阶段就做出“未来两年可能出现超越性成长”的预判，并据此调整公司战略。

 落地执行： 降低ego带领用户持续行动。

AI转型需要持续的迭代、试错和投入。很多企业倒在执行环节，因为创始人无法抵抗“短期阵痛”，最终又退回到过去的舒适区。

在4000+用户的转型浪潮中，失败的案例往往更具警示意义。

某传统咨询公司曾尝试引入AI，他们花高价购入了一套大型AI系统，但只将其用于撰写报告的初稿。由于缺乏对内部SOP的改造，咨询师依然需要花费大量时间进行数据清洗、流程审批，AI的效率优势被内部混乱的流程彻底稀释。最终，这套系统沦为摆设，公司转型宣告失败，业务被同行迅速超越。

相反，王磊的跨境电商公司在半年内实现了业务结构的调整：将3个传统运营岗位替换为1个“AI工作流设计师”，新品测试速度提升了300%，净利润率提升了5个百分点。

赵教授建议，要成功穿越这一周期，需要“三位一体”**的治理结构：

建立“行业黑名单”制度： 针对那些利用AI进行虚假宣传、侵犯知识产权的企业，建立跨平台的黑名单机制，提高其违法成本。

 打通监管数据壁垒： 鼓励政府部门和行业协会合作，将行业规范和AI应用指南数据化，嵌入到AI工作流的设计中，实现“AI时代的合规前置”。

 推动“AI编程”进入职业教育： 从源头上解决人才缺口，让更多具备“全球视野布局AI应用”能力的年轻人进入市场。

时代的拷问与普通人的希望

王磊在AI转型后，终于摆脱了过去那种“用体力换增长”的疲惫感。他追回的不仅仅是利润，更是作为创业者对未来的掌控感。但无数未能成功转型的中小企业，仍在AI带来的迷雾中挣扎。

AI革命的意义，被定义为“百年一遇”，其潜力甚至被认为“超互联网100倍”。它不仅仅是巨头之间的竞争，更是一场关于普通人生产力释放的革命。它要求每一个人、每一个企业，都必须重新审视自己的存在方式。

当商业利益撞上时代浪潮，如何将AI这股力量，从少数人的专利，转化为普惠大众的生产力；如何确保这场“大迁徙”的路线图清晰可见，陷阱可以规避；以及，如何守护每一个普通人在这一轮技术革新中的生存与发展权益，仍是亟待解答的社会命题。

毕竟，“AI是1，其他是0”的战略判断，最终要落到每一个具体的商业案例、每一个转型中的普通创业者身上，成为他们穿越周期的灯塔与希望。（应受访者要求，文中名称均为化名）

作者：徐凯 海南省跨境电子商务协会AI赋能中心主任

主要职业经历：

1.上海弘玑信息技术有限公司 生态西区经理

负责融资10亿元的上海弘玑西区生态伙伴、教育生态伙伴的发展管理；

政府、金融、水电、运营商、央国企的数字化转型大型方案。

2.成都哈云科技有限公司 副总经理

带领团队基于webrtc技术自主研发用于教学场景直播，

对标小鹅通的产品架构路线图、研发、推广、合作；

甘肃定西世界马铃薯大会数据采集加工可视化；

3.成都七中东方闻道 大数据负责人

2017.3-2017.9 (6个月)

K12教育数据治理、文理分科建模自适应学习、成都七中数据大屏

大数据架构、数据中台、数据仓库架构、数据建模；

4.北京奥鹏教育 首席大数据产品经理

全国1800家分支机构的数据分析应用；

合作的60家985211高校的在线学习数据分析；

工信部、科技部千万补贴大数据项目经费到账；

雄安新区成立时的京津冀一体化教育大数据启动；

5.网娱互动科技（北京）股份有限公司

上市公司如联想、魅族、万达、圣元等的全网、全媒体数据采集、

监控、宣发干预。

6.未来付  微导航产品负责人

微导航产品负责，微信红包hongbao.la、吃外卖等

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