抓住風(fēng)口

本期要點(diǎn)：如何挖掘新機(jī)會(huì)

你好，我是王煜全，這里是王煜全要聞評(píng)論。

前段時(shí)間，在我們的一場(chǎng)線下培訓(xùn)中，學(xué)員們用我們科技特訓(xùn)營(yíng)獨(dú)家的分析框架，結(jié)合大模型碰撞出了一個(gè)有趣的方向。今天的文章就來(lái)聊聊這個(gè)發(fā)現(xiàn)。

這次的學(xué)員來(lái)自于各行各業(yè)，既有傳統(tǒng)制造業(yè)的老兵，也有新興科技公司的創(chuàng)業(yè)者。大家在討論中發(fā)現(xiàn)了一個(gè)痛點(diǎn)，一些“老登企業(yè)”里運(yùn)轉(zhuǎn)了十幾甚至幾十年的核心IT系統(tǒng)，都花費(fèi)了巨資進(jìn)行開發(fā)，并在長(zhǎng)期的運(yùn)行中積累了大量數(shù)據(jù)，如今卻成了企業(yè)轉(zhuǎn)型的大包袱。

這些系統(tǒng)雖然還在跑，但當(dāng)年的開發(fā)者可能早已離職或退休，代碼也晦澀難懂，于是這些企業(yè)空有所謂智能系統(tǒng)以及海量數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)邏輯卻被鎖死在系統(tǒng)的黑盒里，無(wú)法激活，非?？上А?/p>

于是，大家跟AI討論后，提出了一個(gè)新機(jī)會(huì)，“AI考古”。

這個(gè)名字很形象，那些幾十年前的代碼，就像出土文物，你能感受到它曾經(jīng)的輝煌，卻讀不懂它的內(nèi)涵。

而AI的任務(wù)，就是把這些深埋在“代碼文物”中的業(yè)務(wù)邏輯重新挖掘出來(lái)，將這些公司曾經(jīng)的沉沒成本轉(zhuǎn)變?yōu)榭杀荒Ｐ蛯W(xué)習(xí)的數(shù)字資產(chǎn)。這不僅可以讓老登企業(yè)們煥發(fā)新機(jī)，還為AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者在畫畫和做視頻之外找到一個(gè)能產(chǎn)生價(jià)值的新機(jī)會(huì)。

AI考古

首先，AI考古確實(shí)有意義。

軟件開發(fā)，本質(zhì)上是將人的業(yè)務(wù)意圖編碼為特定計(jì)算機(jī)指令。

可是，隨著時(shí)間推移，人們已經(jīng)忘了當(dāng)初設(shè)計(jì)這些代碼的意圖和業(yè)務(wù)邏輯。老系統(tǒng)的核心問題不是代碼變舊了，而是代碼背后的因果鏈條斷裂了。

AI考古的內(nèi)核就是找到這個(gè)因果鏈，不僅要還原“做了什么”，還要說(shuō)明“為什么這么做”。

例如，IBM就發(fā)布了名為Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI)的工具，將代碼中所包含的政策、計(jì)算和決策邏輯提取出來(lái)，定位關(guān)鍵變量和規(guī)則，從而為企業(yè)展示出完整的業(yè)務(wù)體系。

在過(guò)去，企業(yè)不敢動(dòng)老系統(tǒng)，怕業(yè)務(wù)可能出岔子，因?yàn)闆]人真正理解系統(tǒng)，改動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)也無(wú)法量化評(píng)估。

但AWS推出的AI工具也給出了新解法。它在解析舊代碼的同時(shí)，能自動(dòng)反推出這行代碼當(dāng)初是為了滿足什么測(cè)試用例，并在新代碼上生成對(duì)等的測(cè)試腳本。

然后，通過(guò)大規(guī)模并行計(jì)算，保證新舊系統(tǒng)的輸出結(jié)果相同，讓AI考古從猜測(cè)變成了高可靠的工程技術(shù)。

挖掘金礦

當(dāng)然，你也許會(huì)說(shuō)，何必費(fèi)這個(gè)勁呢？直接換個(gè)新系統(tǒng)不就行了嗎？

AI考古之所以有價(jià)值，恰恰是因?yàn)檫@些核心系統(tǒng)牽一發(fā)動(dòng)全身。就像在銀行結(jié)算或電網(wǎng)調(diào)度這種核心節(jié)點(diǎn)，重構(gòu)不只是開發(fā)成本的問題，而是可能帶來(lái)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。直接替換的損失預(yù)期，已經(jīng)超過(guò)了新系統(tǒng)的價(jià)值。

對(duì)于傳統(tǒng)企業(yè)而言，從代碼中還原出業(yè)務(wù)邏輯，才是把沉沒成本轉(zhuǎn)化為核心資產(chǎn)的合理路徑。

例如，蘇黎世保險(xiǎn)（Zurich Insurance）——一家擁有超過(guò)150年歷史的歐洲金融巨頭，他們的老系統(tǒng)堪稱保險(xiǎn)行業(yè)的知識(shí)文物，沉淀了數(shù)十年的復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯。系統(tǒng)不僅記錄了“系統(tǒng)怎么做”和“系統(tǒng)做了什么”，更隱含了背后關(guān)鍵的商業(yè)規(guī)則。重建系統(tǒng)也就意味著這些數(shù)據(jù)和邏輯的丟失。

但想要靠人力去理清這些業(yè)務(wù)邏輯幾乎是不可能的，于是2025年初，蘇黎世保險(xiǎn)建立了蘇黎世AI Lab，旨在通過(guò)AI加速保險(xiǎn)行業(yè)的轉(zhuǎn)型。

他們的一個(gè)重要工作成果就是利用了生成式AI從海量風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告和損失文件中快速提煉業(yè)務(wù)規(guī)則，幫助承保團(tuán)隊(duì)加速數(shù)據(jù)的分析，并理解系統(tǒng)的決策。

這一類似于AI考古的做法讓保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)十年積累不再是轉(zhuǎn)型的包袱，而是變成了可復(fù)用的資產(chǎn)，成為企業(yè)未來(lái)創(chuàng)新的基石。

發(fā)掘新藍(lán)海

不過(guò)，更重要的是，我們認(rèn)為，AI考古還為創(chuàng)業(yè)者提供了巨大的藍(lán)海機(jī)會(huì)。

對(duì)于AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)，AI考古是一個(gè)需求剛性、客單價(jià)高且具備極高護(hù)城河的賽道。大家不用再擠在文案生成、AI繪畫這些紅海里內(nèi)卷，也不用擔(dān)心自己開發(fā)的那些小工具隨時(shí)可能被巨頭的一次平臺(tái)升級(jí)而覆蓋。

不過(guò)，我想強(qiáng)調(diào)的是，機(jī)會(huì)不在于做一個(gè)新的系統(tǒng)去和巨頭硬碰硬，也不是把舊代碼換個(gè)新語(yǔ)言跑一遍，而是要幫助企業(yè)通過(guò)AI考古提取業(yè)務(wù)規(guī)則，深入到企業(yè)的舊代碼中，把那些曾經(jīng)的業(yè)務(wù)邏輯挖掘出來(lái)，并融入到企業(yè)私有的基座模型中。

同時(shí)，大企業(yè)怕的不是慢，是不確定，而創(chuàng)業(yè)者此時(shí)賣的不是代碼，而是驗(yàn)證后的結(jié)果，是能夠量化評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)、確保新舊系統(tǒng)結(jié)果的一致性。

要知道，不懂得業(yè)務(wù)規(guī)則，無(wú)法交付確定性的結(jié)果，再先進(jìn)的AI Agent，在真實(shí)的商業(yè)世界里也會(huì)淪為花架子。

當(dāng)你幫企業(yè)把老系統(tǒng)、老數(shù)據(jù)構(gòu)建為新資產(chǎn)，他們自然愿意為之付費(fèi)。而這種高門檻的交付能力，才是真正的護(hù)城河，即便是AI巨頭也難以侵入。

最后，我們一起回到“AI考古”誕生的現(xiàn)場(chǎng)。

可以看出，好的業(yè)務(wù)不是靠想象，也不是靠抄襲，而是需要你深入技術(shù)改變產(chǎn)業(yè)的底層邏輯，去觀察通用技術(shù)進(jìn)入各行各業(yè)時(shí)所面臨的真實(shí)裂縫，去感受一線從業(yè)者的真實(shí)痛點(diǎn)。做到了這些，機(jī)會(huì)就會(huì)自然變得清晰起來(lái)，也讓你不再掉入那些已經(jīng)被無(wú)數(shù)人擠滿的領(lǐng)域去內(nèi)卷。

別忘了，從新技術(shù)的出現(xiàn)到滲透至各個(gè)行業(yè)，處處充滿了這種彌合鴻溝的機(jī)會(huì)。屬于你的機(jī)會(huì)，就藏在這些被大眾忽略的細(xì)節(jié)之中。而擁有好的分析方法，你不僅能比別人更早看懂產(chǎn)業(yè)、看透產(chǎn)業(yè)，更能比別人更早捕捉到機(jī)會(huì)，率先采到那些低垂的果實(shí)。

所以，也在這向你推薦科技特訓(xùn)營(yíng)，這里有我們十年來(lái)經(jīng)過(guò)事實(shí)驗(yàn)證的分析系統(tǒng)和方法論，更有最新的前沿洞察和產(chǎn)業(yè)需求，歡迎加入學(xué)習(xí)，和我一起，先人一步，領(lǐng)先一路！

王煜全要聞評(píng)論，我們明天見。

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