大家好，我是 KP，歡迎來到第 41 期的《週末思考筆記》。
感謝 KP 大分享。我認為在 GS 的報告中，有關計算使用 Agentic AI 的 ROI 方式過於簡化問題。他把一般公司的工作拆成不同種類的專案去模擬，但實際上工作過的人就知道真實的工作場景比這複雜很多: 很多時候寫 code 只占工程師的小部份時間，大部分時間其實都花在跟 PM 反覆溝通、反覆開會、與顧客確認需求、與其他組 battle 資源上。 我看到的某些數據，有不少案例顯示出對於個人來說 +30% 的工作效率，結果整個大型專案進度反而更慢了。這是一個反直覺的結論 - 每個人的效率增加，但是整體的效率卻不進反退~
這也揭示了一個核心觀察: 目前大部分公司的組織方式很可能完全不適合人類+Agentic AI 的工作流，盲目的給每個員工配個 Agentic AI 助手非常可能不是正確的打開方式，就讓我們繼續看下去
謝謝你提供更多的角度，我覺得你的Insights :目前大部分公司的組織方式很可能完全不適合人類+Agentic AI 的工作流，很不錯
因此可能要很多地方重新設計工作流，Anthropic/OpenAI的新做法看看能否有成效
報告中對於Accenture的邏輯與定位，和Palantir相當類似！
Accenture還是偏傳統的Consultant一點，Palantir比較黑科技一點哈哈
Then why do you think that Accenture can take away Palantir's market shares?
ontology如果有良率標準，PLTR就是前端部署界的TSM了
哈哈哈，還是只有它獨一家能做到
老闆對於AI的期待，與實際執行的狀況有很大的鴻溝，疏通資料沒效率沒亮點的工作，沒人要做，老闆也等不了，AI在企業內部遲遲無法落地，真的謝謝KP週末好文。ACN原本是我的核心持倉，但在AI爆發後它的股價也直直落下，但看完本文後，該考慮再把它放回清單了
老實說，我還未真的研究ACN，不過看起來他是有一定的定位，至於有沒有護城河我就不太確定了
企业自己部署 的认知鸿沟很大。部署工程师 很像之前的 ERP /SAP 工程师。进去部署训练好了以后 企业就很难换了。 企业自己去部署poc 长期支持看到 ROI真的困难。有Accenture 这些昂贵的外包consultant 还是可以的。自己做个小网站小打小闹还行， 给 500强 做就是where the money is at.
未来部署知识和poc 普及了可能也会agent 产品标准化了吧.
始終企業有慣性，讓一些外人進來從另一角度去處理的確是更好的辦法
很受益，感谢KP！我以前曾是企业管理顾问，正好我这两周在思考咨询公司是会受益AI还是被颠覆。Anthropic一方面和Accenture合作，另一方面又和其他公司合作成立专注AI转型的专业服务公司。我不清楚他们怎么平衡既合作又竞争的关系，但是Anthropic看起来更像是有野心占据市场，所以我还很犹豫，难以下定论到底会不会Accenture是受益者。
要看Anthropic是否有野心去侵佔這個市場了，始終Accenture全球有幾萬個員工，Anthropic應該未必會想進入一個如此Labor intensive的市場
文章非常精彩，收穫很多
對企業來說，AI 提升工作效率是毋庸置疑的。但是，工作效率提高了一倍、兩倍，甚至是十倍，能不能一對一地直接轉換成營收的一倍、兩倍、十倍，甚至獲利的一倍、兩倍到十倍？是企業心裡的大問號。特別是組織、流程以及採購以及合規安全裡面的層層阻礙，更是這個轉換率的大關鍵。所以高盛提出的 S 的成長，覺得是非常有道理。另外還有一個報告當中沒有觸及的問題：一個可以做到 95 分的 AI，但算力需要用到做到 90 分 AI 的 2 倍到 3 倍，那企業會選擇哪一種呢？當然，這能帶來直接的收益。比如說投資量化交易，當然要用頂級的 AI，可是另外有些需求，例如作為輔助判斷、作為客服或是服務性質，這 5 分的差距需要用到這麼好的 AI 跟這麼多餘的算力，這樣值得嗎？這樣的思維，會造成投資什麼樣的影響？其實，企業本身資料品質的高低和流程的優劣好壞，比 AI 的差距和算力的多寡，可能佔的比重還要更高。想請問FOMO的看法？
一個可以做到 95 分的 AI，但算力需要用到做到 90 分 AI 的 2 倍到 3 倍，那企業會選擇哪一種呢
我覺得這點暫時很難判斷，因為現在95分的AI，一年後可能會變成80分，AI的進步太快，很難說我用個差一點的版本就夠了。
另外，如果競爭對手用更強的，你還在用弱版本的，到時候就落後了。
我偏向相信At some point性價比會很重要，但現在還是AI發展的初段，暫時還未去到太在乎這點。
企業本身資料品質的高低和流程的優劣好壞 < 這點也十分重要，因此我認為Anthropic/OpenAI的做法十分重要
我也有相同看法。以我自己為例子，我是軟體工程師，公司是專門為Broadcasting巨頭做軟件應用的，我自己是覺得AI有讓我的編程效率提升十倍，但Broadcast領域的餅就那麼大，我們的輸出變多了，餅也沒變大。目前真有在公司盈利上幫到的就是裁員，人是裁掉了，但因為AI的應用，更少人做了更多的東西。
現在第一樣最能幫企業的肯定是降本增效，可能要多幾年後才能看到如何增加輸出了
KP的文大概是這麼多創作者中少數我能整篇看完的，而且是一字不漏的看
謝謝你的支持
理解PLTR角色更像企業對AI「倉務總管」，ACN更像引進新技術（AI)嘅IT部。
但ACN在這市場上應該還有好多競爭對手吧？為何高盛會指名她是受益者？不理解ACN有何優勢？
老實說，我不算熟悉ACN，不過它在幫助企業落地應該是絕對龍頭，比4大會計師行高上不少
透過KP的研究導讀，冷卻我的FOMO情節🤸
錢還是要賺的哈哈，派對不參與也不行，不過參與的時候冷靜點就好了
超好的文 獲益良多
謝謝你
我已轉發 分享給朋友!
這期筆記非常好。我覺得把AI發展定義為S型而不是J型增長非常好。認識的朋友之中，搞IT科技的多為過份樂觀，過份相信AI可以很容易取代一切；搞傳統後勤業務的，完全沒有危機感又不看資訊，從不覺得自己會被取代。但我更相信是兩者之間。世事從來都不是一刀切。
是的，世人通常在過份樂觀和過份悲觀的兩端，但事實通常是在中間的某一點
要有人成功證明Agentic AI 不但安全可靠，又可以增長業務有ROI，但同時能夠顧及社會責任公司形象甚至政治因素，才有可能大規模推行。否則最多只是零星專案用例可以在大企業全力發揮AI的厲害。
另外，無論如何轉變，舊的模式我覺得仍然會存在，只是比例問題，因為總會有客戶情感理由喜歡舊模式。
感謝分享。
吃著外賣的時候忽發奇想，成本下降，給了商家更多子彈，更能肆無忌憚地以本傷人，最終會不會形成外賣平台的商業模式呢?
其實強者越強，是資本主義的特點，肯定會發生的
太棒了，這篇回答好多我最近的問題，KP這文章選個好，解析也很精彩
謝謝你，理解底層邏輯很重要
好分析。
本來一買ACN沒有幾天，NOW財報一出就跟著大跌！看完FOMO大分析後，持倉的心態就穩定了些。
謝謝你，不過我對ACN理解不算深入，看看高盛的邏輯你是否認同
非常感谢！
感謝 KP 大分享。我認為在 GS 的報告中，有關計算使用 Agentic AI 的 ROI 方式過於簡化問題。他把一般公司的工作拆成不同種類的專案去模擬，但實際上工作過的人就知道真實的工作場景比這複雜很多: 很多時候寫 code 只占工程師的小部份時間，大部分時間其實都花在跟 PM 反覆溝通、反覆開會、與顧客確認需求、與其他組 battle 資源上。 我看到的某些數據，有不少案例顯示出對於個人來說 +30% 的工作效率，結果整個大型專案進度反而更慢了。這是一個反直覺的結論 - 每個人的效率增加，但是整體的效率卻不進反退~
這也揭示了一個核心觀察: 目前大部分公司的組織方式很可能完全不適合人類+Agentic AI 的工作流，盲目的給每個員工配個 Agentic AI 助手非常可能不是正確的打開方式，就讓我們繼續看下去
謝謝你提供更多的角度，我覺得你的Insights :目前大部分公司的組織方式很可能完全不適合人類+Agentic AI 的工作流，很不錯
因此可能要很多地方重新設計工作流，Anthropic/OpenAI的新做法看看能否有成效
報告中對於Accenture的邏輯與定位，和Palantir相當類似！
Accenture還是偏傳統的Consultant一點，Palantir比較黑科技一點哈哈
Then why do you think that Accenture can take away Palantir's market shares?
ontology如果有良率標準，PLTR就是前端部署界的TSM了
哈哈哈，還是只有它獨一家能做到
老闆對於AI的期待，與實際執行的狀況有很大的鴻溝，疏通資料沒效率沒亮點的工作，沒人要做，老闆也等不了，AI在企業內部遲遲無法落地，真的謝謝KP週末好文。ACN原本是我的核心持倉，但在AI爆發後它的股價也直直落下，但看完本文後，該考慮再把它放回清單了
老實說，我還未真的研究ACN，不過看起來他是有一定的定位，至於有沒有護城河我就不太確定了
企业自己部署 的认知鸿沟很大。部署工程师 很像之前的 ERP /SAP 工程师。进去部署训练好了以后 企业就很难换了。 企业自己去部署poc 长期支持看到 ROI真的困难。有Accenture 这些昂贵的外包consultant 还是可以的。自己做个小网站小打小闹还行， 给 500强 做就是where the money is at.
未来部署知识和poc 普及了可能也会agent 产品标准化了吧.
始終企業有慣性，讓一些外人進來從另一角度去處理的確是更好的辦法
很受益，感谢KP！我以前曾是企业管理顾问，正好我这两周在思考咨询公司是会受益AI还是被颠覆。Anthropic一方面和Accenture合作，另一方面又和其他公司合作成立专注AI转型的专业服务公司。我不清楚他们怎么平衡既合作又竞争的关系，但是Anthropic看起来更像是有野心占据市场，所以我还很犹豫，难以下定论到底会不会Accenture是受益者。
要看Anthropic是否有野心去侵佔這個市場了，始終Accenture全球有幾萬個員工，Anthropic應該未必會想進入一個如此Labor intensive的市場
文章非常精彩，收穫很多
對企業來說，AI 提升工作效率是毋庸置疑的。但是，工作效率提高了一倍、兩倍，甚至是十倍，能不能一對一地直接轉換成營收的一倍、兩倍、十倍，甚至獲利的一倍、兩倍到十倍？是企業心裡的大問號。特別是組織、流程以及採購以及合規安全裡面的層層阻礙，更是這個轉換率的大關鍵。所以高盛提出的 S 的成長，覺得是非常有道理。另外還有一個報告當中沒有觸及的問題：一個可以做到 95 分的 AI，但算力需要用到做到 90 分 AI 的 2 倍到 3 倍，那企業會選擇哪一種呢？當然，這能帶來直接的收益。比如說投資量化交易，當然要用頂級的 AI，可是另外有些需求，例如作為輔助判斷、作為客服或是服務性質，這 5 分的差距需要用到這麼好的 AI 跟這麼多餘的算力，這樣值得嗎？這樣的思維，會造成投資什麼樣的影響？其實，企業本身資料品質的高低和流程的優劣好壞，比 AI 的差距和算力的多寡，可能佔的比重還要更高。想請問FOMO的看法？
一個可以做到 95 分的 AI，但算力需要用到做到 90 分 AI 的 2 倍到 3 倍，那企業會選擇哪一種呢
我覺得這點暫時很難判斷，因為現在95分的AI，一年後可能會變成80分，AI的進步太快，很難說我用個差一點的版本就夠了。
另外，如果競爭對手用更強的，你還在用弱版本的，到時候就落後了。
我偏向相信At some point性價比會很重要，但現在還是AI發展的初段，暫時還未去到太在乎這點。
企業本身資料品質的高低和流程的優劣好壞 < 這點也十分重要，因此我認為Anthropic/OpenAI的做法十分重要
我也有相同看法。以我自己為例子，我是軟體工程師，公司是專門為Broadcasting巨頭做軟件應用的，我自己是覺得AI有讓我的編程效率提升十倍，但Broadcast領域的餅就那麼大，我們的輸出變多了，餅也沒變大。目前真有在公司盈利上幫到的就是裁員，人是裁掉了，但因為AI的應用，更少人做了更多的東西。
現在第一樣最能幫企業的肯定是降本增效，可能要多幾年後才能看到如何增加輸出了
KP的文大概是這麼多創作者中少數我能整篇看完的，而且是一字不漏的看
謝謝你的支持
理解PLTR角色更像企業對AI「倉務總管」，ACN更像引進新技術（AI)嘅IT部。
但ACN在這市場上應該還有好多競爭對手吧？為何高盛會指名她是受益者？不理解ACN有何優勢？
老實說，我不算熟悉ACN，不過它在幫助企業落地應該是絕對龍頭，比4大會計師行高上不少
透過KP的研究導讀，冷卻我的FOMO情節🤸
錢還是要賺的哈哈，派對不參與也不行，不過參與的時候冷靜點就好了
超好的文 獲益良多
謝謝你
我已轉發 分享給朋友!
這期筆記非常好。我覺得把AI發展定義為S型而不是J型增長非常好。認識的朋友之中，搞IT科技的多為過份樂觀，過份相信AI可以很容易取代一切；搞傳統後勤業務的，完全沒有危機感又不看資訊，從不覺得自己會被取代。但我更相信是兩者之間。世事從來都不是一刀切。
是的，世人通常在過份樂觀和過份悲觀的兩端，但事實通常是在中間的某一點
要有人成功證明Agentic AI 不但安全可靠，又可以增長業務有ROI，但同時能夠顧及社會責任公司形象甚至政治因素，才有可能大規模推行。否則最多只是零星專案用例可以在大企業全力發揮AI的厲害。
另外，無論如何轉變，舊的模式我覺得仍然會存在，只是比例問題，因為總會有客戶情感理由喜歡舊模式。
感謝分享。
吃著外賣的時候忽發奇想，成本下降，給了商家更多子彈，更能肆無忌憚地以本傷人，最終會不會形成外賣平台的商業模式呢?
其實強者越強，是資本主義的特點，肯定會發生的
太棒了，這篇回答好多我最近的問題，KP這文章選個好，解析也很精彩
謝謝你，理解底層邏輯很重要
好分析。
本來一買ACN沒有幾天，NOW財報一出就跟著大跌！看完FOMO大分析後，持倉的心態就穩定了些。
謝謝你，不過我對ACN理解不算深入，看看高盛的邏輯你是否認同
非常感谢！