2025年全球AI技术发展已进入深水区，以DeepSeek、Gemini为代表的模型突破与ChatGPT等产品的持续迭代，正在加速技术从实验室向产业端的渗透。
在这个关键节点下，多数企业面临着美国关税政策与宏观经济波动等现实困境，AI技术的爆炸式增长又带来了"用或不用"的战略焦虑。
谷歌云CEO托马斯·库里安的判断直击本质——AI落地难题的症结不在技术本身，而在组织能力的滞后。本文将基于全球AI应用最新实践，通过拆解谷歌云增长密码、剖析中美产业差异、提炼企业转型方法论，为决策者提供可执行的AI部署框架。
DeepSeek 火，组织慢；AI 热，落地难。2025，大多数企业依旧站在选择路口。
美国刚挥下关税大棒，CPI连跌、PPI转负，宏观在冷。
但另一边，AI 却在升温：
DeepSeek、Qwen系列全面挑战国际模型；
AI ETF 飙涨，一线公司估值翻番；
ChatGPT、Gemini、Claude 持续爆更。
这是个让企业主纠结的时代：技术革命仿佛已来，但我该不该动？现在动会不会太早？
谷歌云 CEO Thomas Kurian 在昨天一场重磅访谈中给出了一个令人震撼的判断：
“AI 落地难，不是模型不行，而是组织没准备好。”
他不是科技博主，不是投资人，而是一位实打实在 AI 基础设施里拼出的全球第二。他讲的是实话，也是所有企业今天最该听的一课。
这篇文章，从他的判断出发，结合中国当下节奏，帮你回答四个问题：
AI 的增长是真实，还是营销？
企业真正需要什么样的 AI？
中国要靠什么突围？
最终的竞争，是拼模型，还是拼组织？
2025年，不是你等技术落地，而是技术等你上场。
第一节：泡沫不是 AI，是认知
? 真正的泡沫，不是技术本身，而是认知滞后。
硅谷喜欢讲故事，中国喜欢讲落地。但无论中美，这一轮 AI 浪潮都没逃开一个共同的问题：增长的背后，是技术的进步，还是泡沫的注水？
如果你只看新闻头条，AI 的世界仿佛永远是“下一秒就颠覆全行业”的状态：
GPT-5 要来了；
Gemini 每周更新；
DeepSeek 持续开源大模型；
Meta 要放出 AGI 蓝图；
OpenAI 再融一轮，估值千亿美金。
但对多数企业家而言，真正重要的是一个更具体的问题：
AI 是不是值得我现在投入、大规模部署、承担风险？
Thomas Kurian 给出了一个很明确的答案——是的，但要看你在哪个层次切入。
在他看来，AI 不再是“未来某天可能有用”的高风险投资品，而是一个正在重构企业 IT 和业务流程的“新型电力系统”。
他将客户分成三类：
做模型训练的企业：例如 Anthropic、福特、Midjourney，用 GCP 的 TPUs 做模拟、仿真和推理任务，直接和底层算力挂钩；
使用模型 API 的企业：广告、内容、电商、视频等行业，用 Gemini 或 Veo 做创意生成、代码补全、推荐系统等；
使用打包代理的企业：客户服务、车载助理、点餐系统、网络安全等领域，使用完整的 AI Agent 工具链直接部署在场景中。
而最关键的转变是：这些应用已经不是 PoC（概念验证），而是核心业务系统的组成部分。
在美国，已有大量企业在高频交互、客户服务、流程自动化等场景中，全面部署了 AI 工具。例如在客服系统中，AI 已经可以承担摘要、对话预测、知识调取等职责，处理量级动辄数百万请求。
AI 不再是“生成一段内容”的玩具，而是正在成为企业组织的“血管系统”：提升效率、降低人工成本、重构流程结构。
这不是未来，是现在。
与之形成对比的，是不断升温的“泡沫论”。
你能听到越来越多声音说：“AI 没啥用”“产品体验一般”“企业不会花这个钱”，甚至《纽约时报》发文称：“AI is mid.”
但 Thomas Kurian 说得很清楚：
泡沫，往往出现在人们还没理解技术真正用途的时候。
2010 年的云计算是不是泡沫？当时很多人觉得 AWS 就是个“远程硬盘出租公司”；
2015 年的智能手机是不是泡沫？很多人说“除了刷微博也没啥用”。
但最终你会看到，真正的大周期不会因为短期的怀疑就消失。
谷歌云用一个很简单的数字反驳了泡沫论：每天有超过 200 万开发者在使用他们的 AI 平台，构建自己的产品和服务。
如果这是一场泡沫，那也是一场有温度、有现实场景、有现金流的“可落地泡沫”。
而真正值得中国企业担心的，并不是 AI 是不是泡沫，而是：
我们是不是在“泡沫论”中错过了现实的技术周期？
在美国企业已经用 Gemini 写代码、用 Veo 剪视频、用打包代理处理客户服务的时候，我们还在纠结“用与不用”这类哲学问题，就如同 2007 年 iPhone 发布时，诺基亚还在优化 Symbian 的内存压缩算法。
那是两个时代的节奏。
接下来，企业真正需要的是一个判断框架：
我该不该现在部署 AI？
我适合从哪里切入？
我有没有选对合作平台？
有没有匹配的组织能力？
Thomas Kurian 说得很清楚：泡沫往往不是技术造出来的，而是我们对技术的理解还不够深。
真正的泡沫，并非 AI 本身，而是认知滞后。
当大模型、智能代理、嵌入式 AI 工具正加速进入企业流程之时，等待和观望才是最危险的操作。
接下来，我们要深入追问一个问题：企业真正需要的 AI 究竟是什么？
答：企业真正需要的，不是“全栈大模型”，而是“具象化、能落地的 AI 产品”。
第二节：谷歌密码：生态胜于模型
? 自由，是客户最看重的产品力；生态，是平台最深的护城河。
当人们谈论谷歌云的快速增长时，最容易忽略的一个事实是：
它并不靠“卖模型”赚钱。
Thomas Kurian 在访谈中说得很明确：
“我们不推自家模型，我们提供选择自由。”
这不是一句姿态性的发言，而是谷歌云过去五年增长的核心逻辑。
在 OpenAI 的 ChatGPT 横空出世、Anthropic、Mistral、DeepSeek 各种明星模型不断涌现的时代背景下，谷歌并没有试图让客户“全用 Gemini”，而是选择开放平台，把市场上最受欢迎的 200 多种模型引入其中。
甚至，他还提到一个细节：谷歌每个季度会追踪开发者社区的模型排行榜，然后将最受欢迎的模型接入 GCP，满足不断变化的实际需求。
这是一种完全不同的产品思维——不是自我中心地构建封闭系统，而是：
搭建舞台，而不是自己上台表演。
这种平台式思维，带来了两个关键的增长飞轮：
信任感提升：企业不会担心“被锁定”“被绑架”，更愿意在一个开放系统中长期建设；
使用深度提升：客户一旦使用某个模型 API，自然会迁入数据、调用数据库、接入安全系统，平台黏性迅速加深。
这种“从一个点打开整个平台”的策略，才是谷歌云增长真正的杠杆。
对于中国企业而言，这套方法论极具启发性。
目前，大部分国内 AI 厂商依然停留在“模型本位主义”的阶段——强调参数量、推理速度、榜单成绩，试图以“模型即核心壁垒”的逻辑打市场。
但现实往往是：客户根本不关心你用了多少层 Transformer，只关心三件事——能不能跑、能不能接、能不能落地。
对比谷歌的策略，我们会发现：真正赢得客户的，不是你模型的浮点能力，而是你平台的“整合力”与“承载力”。
正如一位企业 CTO 曾感慨：
“我们选用云服务，不是因为谁跑得最快，而是因为谁最不拖我们的后腿。”
谷歌云之所以跑出来，是因为它给客户极大的技术选择自由，同时用完整的工具链、算力、数据库、安全服务等，构建起一整套“可迁移、可留存、可叠加”的平台生态。
用系统承接客户的不确定，用开放承接客户的未来。
把目光拉回中国，你会发现这一逻辑恰好与正在兴起的“低空经济”“机器人产业”形成对话。
2025年初，多个地方政府正在扶持低空经济试点：无人机配送、低空物流、空中巡检、测绘等行业快速增长。
而机器人领域，广东、江苏、浙江等地也密集出台政策，支持机器人操作系统、仿生机器人、协作机器人等新兴业态。
这些听上去像是“硬科技”的产业，其实本质仍然是平台之战：谁能建立开放的软硬件接口标准，谁能接住更多设备商、开发者、AI 服务商，谁就有能力构建下一个“生态控制权”。
无论是深开鸿推出的机器人操作系统 M-Robots OS ，还是之前美团、顺丰在低空配送主打“平台服务”而非单一机型，本质都在复制谷歌云的增长方法论：
与其只做一个产品，不如做一套系统；
与其单点突破，不如平台协同。
Thomas Kurian 的那句话，值得写进每一个中国创始人、技术总监、产品负责人的工作笔记里：
“我们不推自家模型，我们提供选择自由。”
自由，是客户最看重的产品力。
生态，是平台最深的护城河。
理解这一点，我们就能看清未来 AI 的分野——不在于谁卷得最凶，而在于谁最值得客户留下来。
真正的大模型机会，不是“更大”，而是“更能承接场景”。
真正的平台机会，不是“更强”，而是“更能容纳合作伙伴”。
真正的增长密码，不是模型性能，而是平台结构。
而这，正是谷歌云实现年营收从10亿到500亿跨越的真正增长秘密。
第三节： ToB，才是AI主战场
? ToB 是确定性，ToC 是情绪波动。
如果说上一轮消费互联网的爆发是由“用户增长”驱动的，那么这一轮 AI 的真正突破口，则更像是由“企业落地”撬动的。
Thomas Kurian 反复强调的一点是：
AI 现在真正的爆发点，不是在 C 端消费者手中，而是在 B 端企业场景里。
这个判断，正好也回应了国内关于“AI 没有杀手级应用”的质疑。
我们很容易被 ChatGPT 这样的 C 端产品吸引——它有着5亿周活，火遍朋友圈、刷爆抖音短视频。但 Kurian 说得很清楚：真正的价值不在“试用热潮”，而在“系统重构”。
【案例1：】Verizon 是最典型的案例。
每天有上百万通客服电话打入 Verizon 客服中心，过去这些依靠人工查询资料、信息调取效率低、服务一致性差。谷歌云帮助他们部署了一个“个人搜索助理”系统，可以在通话实时进行时，自动调用用户资料、服务套餐、故障信息等，并汇总最可能需要的信息推送给客服代表。
准确率高达96%，甚至超过资深人工客服。
这背后不仅是模型的识别能力，更是AI 系统与企业核心流程的高度整合。
【案例2：】温迪汉堡（Wendy’s）
这个美国快餐品牌在得来速车道部署了语音 AI 点单系统。
这个场景听上去很简单，实则极其复杂：噪音、儿童啼哭、顾客临时变更需求、菜单选项逻辑混乱……这些过去完全无法靠机器完成。而今天，AI 能自动理解并处理这一过程，提升了平均点单速度和顾客满意度。
这不再是“识别声音”，而是“读懂流程”与“理解人性”。
【案例3：】再来看医疗领域
梅奥诊所（Mayo Clinic）用 Gemini 和谷歌云 AI 平台对接自己院内系统，实现了放射图像分析、医生辅助决策、健康档案管理等多个功能统一入口。过去医生要在多个系统中切换，现在可以一句话提问，系统就能给出聚合建议。
这些案例说明了一件事：AI 不再是“工具型体验”，而是“系统型基础设施”。
如果说 ToC 的 AI 应用是“灵感闪现”，那么 ToB 的 AI 应用就是“流程再造”。
为什么 AI 在 B 端更容易落地？
企业有数据，有算力，有组织执行力；
企业对 ROI 更敏感，愿意为效率支付溢价；
企业内部系统多、流程复杂，更需要 AI 进行“系统型重构”。
而这，恰恰也是当前中国最具优势的土壤。
过去一年，几乎所有地方政府都在推动“产业AI化”工程：
浙江发布因地制宜发展“新质生产力行动计划”，明确提出推动 AI 在制造、交通、医疗场景落地；
广东启动“AI+机器人”省级专项，支持一批具备基础模型接入能力的智能制造企业；
重庆、山东、陕西等地则将 AI 纳入“数字化转型专项基金”重点扶持对象。
在企业层面，越来越多公司也开始转向“实用型 AI”部署。
比如在能源行业，AES 公司借助谷歌云工具，将季度财务审计流程从两周压缩到一小时，直接节省大量人力成本。
在金融行业，德意志银行用 AI 帮助私人银行经理梳理客户资产配置，快速生成理财建议，提升服务频次与质量。
而在中国，国网江苏公司与国产 AI 厂商合作构建智能电网监控系统；京东物流也用 AI 路线优化系统减少了10%的配送里程；美的、海尔等制造业龙头，早已将 AI智能体融入工艺设计与售后管理。
这背后，是中国的 ToB 场景天生具备优势：
数据集中；
管理刚性强；
数字化基础完备；
企业愿意在效率工具上投入预算。
更重要的是
中国 ToB 企业非常务实，不追求花哨 demo，而关注 ROI 与交付结果。
这正是谷歌云的战略所对齐的客户心智。
ToB 是确定性，ToC 是情绪波动。
Thomas Kurian 给出的答案明确又冷静：AI 的价值不在“看起来多聪明”，而在“是否真的帮你赚钱、省钱、提效”。
2025年，中国企业的 AI 应用应该摒弃“演示型炫技”，转向“系统型落地”。
企业不是 AI 的旁观者，而是 AI 的增长引擎、落地支点、商业验证场。
真正的 AI 战场，不在朋友圈和短视频，而在企业的 ERP、CRM、客服台、BI 报表和供应链里。
谁能真正服务企业，谁就能穿越泡沫。
ToB，是中国 AI 产业下一场胜负手。
第四节：未来竞争，拼平台黏性
? 未来不是拼参数，而是拼——是否值得被依赖。
过去一年，全球 AI 领域的竞争逻辑似乎变成了三件事：谁的模型最大？谁的推理最快？谁的硬件最强？
这是典型的“科技竞速型叙事”——从参数数量到推理延迟，再到芯片算力，大家都在秀肌肉、卷极限。
但 Thomas Kurian 给了我们一个冷静的提醒：真正决定平台成败的，不是参数堆叠，而是自由度与生态黏性。
“我们平台提供 200 多种模型，让客户自由选择。”
这并不是一句市场营销语言，而是谷歌对平台定位的根本理解：
不是“我们能给你什么”，而是“你能自由做什么”。
相比于其他云服务商押注单一合作伙伴或强绑定策略，谷歌坚持“最大范围兼容”——提供 Gemini 和 Veo，也提供 Anthropic、AI21、Mistral、DeepSeek 等主流模型。客户想用谁，就用谁。
他们甚至取消了销售团队对模型的倾斜激励，只围绕客户需求和实际效果进行推荐。
这是一种平台型运营逻辑——不是卖商品，而是运营“信任网络”。
它的结果也很明显：客户越自由，平台越强大；模型越丰富，生态越稳固。
反观国内，很多大模型平台依旧停留在“闭环自研 + 技术堆叠”阶段：
一方面强调“自主可控”，另一方面却难以快速适配企业千差万别的需求场景。
谷歌云的路径给了我们启示：中国平台真正的差距，或许并不是在模型，而是在“平台自由度”。
这其中包括三个层面：
企业是否愿意把数据、API、业务逻辑迁入你的平台，取决于平台是否足够开放，能不能“以客户为主”。
谷歌通过 Workspace 集成 Gemini，通过 Vertex AI 提供一体化环境，打造了高度整合的“使用飞轮”，这比任何品牌绑定都更强。
传统行业和中小企业，不需要超级模型，而是需要能组合、能拆解、能快速上线的“轻量 AI 拼图”。
也正因如此，中国不少企业正在转向“多模型并存 + 场景定制”模式：
京东云与多方合作伙伴共建AI生态，推进大模型产业应用；
百度文心大模型通过千帆平台支持Prompt模板管理与应用；
深开鸿在机器人平台采用“轻代理 + 本地部署”，适配复杂控制场景。
它们正在回答同一个问题：不是谁模型最强，而是谁平台最贴合场景。
未来 AI 云的核心竞争力，也许不是谁有最多算力，不是谁家模型参数最大，而是谁能真正做到：
足够开放： 不搞“只准自家模型”，能接百花齐放；
足够敏捷： 模型更新快，技术接入快，API 适配快；
足够连接： 和客户的已有数据、流程、工具系统无缝对接。
谷歌云已经用它的策略证明：一个真正伟大的 AI 平台，不是靠封闭算法赢，而是靠自由架构赢。
对中国 AI 企业来说，这条路可能更难走，但它通向的是更持久的护城河：
未来的竞争，不是拼参数，而是拼——是否值得被依赖。
第五节：用 AI，重做一遍组织
? AI，不是工具，是企业的数字员工。
AI 带来的，不只是技术工具的更替，更是一次组织结构、业务流程和人才体系的底层重塑。
Thomas Kurian 说得很直白：
“我们不是在卖模型，我们是在帮客户重构他们的系统。”
这句话放在中国企业语境下，恰如其分。
过去十年，中国企业信息化浪潮基本完成：OA 系统普及，ERP 深度集成，BI 报表、CRM 客服、数据中台纷纷上线。
但这些系统虽然“可查询、可管控”，却仍停留在“人找数据、人跑流程、人查报表”的阶段。
而 AI 时代真正的价值，是反过来——让系统主动找人、流程自动决策、数据自动回答。
也就是说，我们要用 AI 的能力，“重做一次组织”。
第一步：从“代理化”开始
Thomas Kurian 提出的一个核心概念是：“agent”。
但这里的“代理”，不是简单的客服机器人或 FAQ 自动答复工具，而是可以跨系统、调工具、会推理、能协同的智能流程角色。
比如通信行业，一个客户说“我要换手机”，一个 AI 代理可以完成：
识别号码 → 调用资费系统 → 检查优惠资格 → 推荐套餐 → 发送短信 → 接收旧机照片 → 估值折价 → 创建工单 → 安排门店 → 完成交易。
原本需要多个部门、不同系统、人工介入的工作，现在几秒内完成。
这不仅是效率提升，更是组织形态的改变。
而像 Wendy’s 在车道部署语音代理，这种复杂实时场景中的应用，也属于这一类。
真正的 AI agent，是组织里的一名数字员工，不止“回应”用户请求，而是“执行”任务链条。
第二步：组织要“容得下 AI”
很多企业试用 AI 产品时遇到的最大障碍，不是技术，而是组织。
谁主导？谁牵头？谁试点？失败谁负责？ROI 怎么评估？部门如何协同？
这背后暴露的是一个关键问题：组织结构和 AI 应用的不对称。
谷歌云给出的经验是：
AI 的部署，不能“从 IT 开始”，而要从业务中找切口。
许多客户的落地点，都是从某个具体流程问题出发，比如：
Mayo Clinic 从放射影像诊断切入；
德意志银行从私人银行业务中引入 AI；
Wendy’s 从订单交互开始试点。
放在中国，也一样：
最适合成为 AI 起点的，是运营中心、客服团队、财务共享、HR、销售支持这些“数据密集+流程明确”的中后台部门。
它们具备三大特点：
流程线清晰，可标准化；
数据积累丰富，易训练；
改进空间明显，ROI 可衡量。
组织想容得下 AI，就必须先从这些单点开始，然后形成示范效应，逐步扩展。
第三步：用“小模型 + 大代理”组合推进
很多企业一听“用 AI”，脑海里想到的就是 GPT-4o、DeepSeek-V3、Gemini 2.5 Pro，仿佛只有大模型才能落地。
但 Thomas Kurian 明确说过：真正带来效率的，往往是“轻模型+智能代理”的组合。
比如在 Google Workspace 里，Gemini 并不是通用大模型 API，而是嵌入在写邮件、写提案、整理摘要、改图、做演示文稿等“轻操作”场景中的代理。
它们执行的是具体任务，而不是泛化能力秀场。
这背后的启示是：中国企业也不该一上来就上马巨型模型、做统一平台，而应：
先找最频繁的场景，部署轻代理； 先解决最烦人的流程，嵌入轻模型； 用“蚕食式 AI”对组织逐步注入智能化。
最后：AI 不再是一个“演示型部门”，而是企业的一员
2025 年，AI 不再是科研成果的展台，而是每一个企业的“组织改造工具箱”。
从自动化客服到智能决策；
从流程再造到团队扁平化；
从 KPI 驱动到 AI 洞察反推业务动作。
这不再是“让 AI 加班”，而是：
让 AI 拿到工牌、拥有岗位描述、成为组织正式成员。
未来的企业组织结构图上，将不再只有 CEO、CFO、CTO、HR，而是：
Gemini 代理：文案优化 + 数据查询；
内部 agent：客户摘要生成 + 销售预测；
IT 代理：风险预警 + 安全监控；
AI 不是“辅助工具”，而是可以明确列出职责范围和协作路径的团队成员。
未来，企业不再问：“我该不该用 AI？”
而是要问：
“我的组织里，AI 占了几个岗位？负责哪些职责？和谁协作？绩效如何？”
这，才是 AI 驱动组织“重做”的真正起点。
第六节：技术红利，留给行动派
? 技术革命，从来不属于观望者。
我们总说技术是浪潮，但很多人忘了，浪潮真正拍在岸上的那一刻，不是自然到达，而是有人先踩上了冲浪板。
Thomas Kurian 在访谈最后提到：
谷歌云之所以突围，不是因为技术领先一步，而是组织先动一步。
他们主动搭建了平台系统、客户解决方案、跨国销售网络与合作伙伴生态，用组织的力量去预判需求、准备能力、分发解决方案。
这不是增长，这是系统性突围。
他总结的经验看似简单，却直击本质：
洞察客户痛点，提前做出可交付方案；
按产业、流程、角色建立能力矩阵；
控节奏、降焦虑、去堆叠，保持执行一致性；
构建可复用、可分发、可共建的生态网络。
这一切的底层逻辑，是：别等风口，要变成风口本身。
在过去的二十年，很多企业习惯“先看别人试，再跟进投入”。
等政策更明朗；
等技术更成熟；
等市场教育完成；
等有样板再复制。
但 AI 不是这样。
它是非共识下的快速进化，是迭代节奏主导权的争夺。
当你在犹豫“值不值得投”时，竞争对手已经用 AI 取代了半套系统流程；
当你在反复试验 Prompt 时，他们已经将轻代理部署到客户服务、财务审核、图文生成等多个场景。
AI 的这一轮周期，不再奖励“最稳的人”，而是奖励 “最早组织起来的人。”
现在，是中国企业系统性再造的窗口期。
这个窗口不长，但极其关键。
你不能等技术标准统一，也不能等供应商产品完善。你必须先问自己几个问题：
我们有没有为 AI 留出“原生入口”？
有没有哪一个业务场景可以从“流程驱动”转向“智能驱动”？
数据是否可用？权限是否开放？质量是否合格？
我们的合作平台是否足够开放、敏捷、可连接？
三个月内，我们能不能做出一个可交付、可推广的 AI 试点？
技术周期不会等人，真正的代差不在“模型推理速度”，而在“组织反应速度”。
未来五年，AI 就像 ERP、像移动互联网，从“技术选项”变成“基础设施依赖”。
今天，是你重构组织、系统和协同逻辑的起点。
写在最后
AI 的未来，不会诞生在研究院实验室，也不会首发于 PPT 和 Keynote 上。
它会诞生在：
客服后台的语音记录里；
财务审批流程的路由规则中；
仓储调度的路径优化系统里；
销售数据的分析报表里；
人力资源的员工匹配建议中。
技术革命，从来不属于观望者。
它永远属于那些第一个上场的人。
