不少团队对真人一块1分跑的快群的优化，开始采用更数据驱动、更迭代式的打法。
大多数观察者看到的画面是AI试点项目层出不穷、投资规模持续扩大，编码辅助工具确实带来了局部效率提升，让人误以为变革已近在眼前。但真实数据浇了一盆冷水。Mercor的APEX-Agents基准测试了领先模型在投资银行、咨询和法律领域的480项真实复杂任务，这些任务由拥有十年以上经验的专业人士设计。结果显示，即使最佳模型首次尝试成功率也仅在24%左右，大部分场景下AI代理难以处理多步骤、跨系统且需要上下文判断的工作。
缺失步骤的核心在于真实环境下的经济可行性。AI必须“沾染”人和现有流程，而非简单叠加工具。单纯替换往往适得其反，因为工作流充满路径依赖和人际协调。历史上的IT革命也曾如此：新技术就位后，企业需数年调整组织结构和流程才能释放价值。技术已经建成，但利润不会自动掉下来，这一判断目前行业内仍有不同声音，却越来越得到数据支撑。
对决策者而言，现在审视自家AI项目是否有完整执行路径至关重要。从小场景试点入手，明确人类与AI的分工边界并建立反馈循环，或许是避开“内裤侏儒”陷阱的现实起点。补齐这一步的方向是对的，但具体路径仍需各企业根据自身业务特性去探索。
好消息在于，从模糊hype转向数据驱动，才是AI落地的真正Step 2。建立清晰业务目标与基线指标是起点，在项目启动前明确具体问题，比如文档自动化要减少人工审核时间30%，招聘辅助要缩短筛选周期20%并降低误聘率。然后收集现有流程的耗时、错误率、人力成本等基线数据。没有对比，后续一切都无从谈起。这一步看似基础，却卡住了不少看似先进的项目。
历史上数字化转型中类似的人因失败案例并不少见，许多企业引入ERP或云系统时，只注重技术上线而忽略组织适配，最终效果大打折扣。
短期内，这种执行挑战会让更多企业继续陷入“试点炼狱”。预算审核趋严，内部支持减弱，投资回报滞后现象普遍。长期来看，分化将加剧：那些能有效填补执行差距的企业，不仅能把AI转化为生产力，还可能重塑业务模式；而持续跟风却忽略落地的组织，则面临被竞争甩开的风险。当然，行业仍有不确定性——如果模型透明度和真实世界评估方法进步，落地加速可期；反之，hype冷却期或许会延长。
表面上，企业高管和主流媒体的讨论焦点始终围绕模型参数规模、代理测试表现以及就业市场潜在冲击。Anthropic的相关预测提到经理和专业白领岗位可能面临较大调整，而Mercor今年对顶级模型驱动的AI代理进行的480个真实任务测试中，首次成功率仅约24%，多数情况下难以完成投资银行、咨询或法务领域的复杂工作。这些案例常被解读为模型智能不足或集成难度高，却很少有人深入追问：为什么同样的模型在实验室里看起来聪明，到了实际场景就容易失灵？
深挖问题根源，很多企业的云迁移还停留在简单的lift-and-shift模式——把老系统原样搬到云端，却没有进行架构重构和优化。这种做法短期看起来省事，却根本无法支撑AI大规模推理、实时数据整合以及日益复杂的agent工作流。AI需要弹性算力、低延迟访问和海量数据的流动，这些要求远超传统基础设施的承载能力。早期云迁移只搬不优化的教训，如今在AI时代有重演的风险。
最近，MIT Technology Review的一篇报道用South Park《underpants gnomes》 meme精准捕捉了AI当前的尴尬处境：Step 1是打造强大模型，Step 3是许诺商业转型和丰厚利润，而Step 2——如何将智能输出真正转化为决策价值——却一片空白。伦敦反AI游行中Pause AI发放的传单也呼应了这一点，上面写着“培养数字超级头脑，然后呢？”。
短期内，更多企业将因数据质量问题暂停或调整AI项目，预算从模型采购转向基础设施补课，这会带来阵痛却也是必要的修正。长期来看，重视数据基础的企业有望实现从试点到规模化盈利的跨越，而忽略这一层的组织则可能在竞争中逐渐落后。行业分化将加速显现，当然，这其中仍存在不确定性——如果隐私计算或数据流通技术取得突破，准备门槛或将降低，否则“试点坟场”现象还会延续一段时间。
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