在 AI 热潮席卷而来的当下，许多企业和个人陷入了焦虑之中，生怕错过这一轮技术变革的浪潮。然而，作者通过回顾中台时代的发展历程，提醒我们：新技术的落地需要冷静思考和理性规划，而非盲目跟风。本文将从 AI 时代的焦虑现象出发，对比中台时代的兴衰，探讨如何在新技术浪潮中保持清醒的头脑，找到真正适合企业的数字化转型之路。

从2023年开始关注大模型的发展，到去年开始高强度地与用户探讨AI在企业的应用，再到今年Deepseek爆火之后的AI热潮。我发现这一轮其实已经很明显地进入了一个“FOMO”（Fear of Missing Out，害怕错过）阶段。

如果站在培训和咨询的角度，这肯定是好事啊，毕竟培训的最大需求除了考试和考证，就是缓解用户的焦虑。但是最近发现很多老板和产品管理者也进入了这么一个状态——为了AI而AI，去做一些焦虑驱动的决策。这不太对劲儿了，大模型这件事“确实很急，但请你不要急。”这是我今日偶得的一个感悟。

一、AI新时代你在焦虑什么？

最近看到的客户和小伙伴大概有这么几种情况：

1. 被老板催着焦虑：要求所有人都All in AI，但自己手头的工作没什么搞AI的想法，也没什么可以直接拿来用的方案，所以很焦虑。
2. 被短视频和直播搞得很焦虑：“学了就工资翻倍，不学转头就失业”，类似这样的焦虑话题。
3. 自我驱动的焦虑：天生的好学生，只要有新东西出来就必须学，其实也没真学，只要为了这个事儿花了学费或者说收藏到收藏夹里就算学会了。

这种焦虑有没有道理呢？其实还是有道理的，因为这几年基于大模型的AI发展速度确实非常快。从对话到生成图像、视频、智能体（agent），再到一系列的最佳实践，都在传递一个概念：AI时代不是即将到来，而是已经到来。于是老板们怕错过风口，打工人怕错过老板，错过自己的岗位…… 是不是就要all in AI？是不是真能够靠AI解决业务中真正的问题？我觉得大概率答案是否定的。

二、“老人”回顾中台时代

作为中台时代的“老人”，回想2015年，虽然感觉没多远，但实际上已经是10年前了。阿里巴巴最早提出“中台”，到了2018年突然火了，随后整个行业里出现了万物皆可中台的现象：从业务中台到数据中台，到供应链中台和技术中台，营销中台，增长中台，甚至有组织中台，完全与数字化无关的中台。那种勃勃生机，万物竞发的境界犹在眼前。

虽然从技术创新性来说，中台远远比不上AI大模型，但从新技术的角度来看，它所呈现出来的现象还是有不少可以参考的地方。比如

• 当年就有老板去外面听讲座或参访标杆企业，回来就要上中台，什么是中台，你们做了再说
• 第三方公司也推出各种看起来很“中台”的产品和解决方案，管你适不适合，反正先把一个七位数、八位数的合同框架先签下来
• 产品研发团队也打着中台的旗号，把各种自己想做但业务没资源的需求装到中台这个框里
• 实在没什么好做的，改个名字也不是不可以，现在叫什么平台，我就直接改成什么中台。

结果可想而知，大量的中台要么是半途而废，要么磕磕绊绊推出来但是看不到价值。紧接着阿里传出消息，要“拆中台”了，一下子就把脆弱的生态戳破了不少。

有趣的是，在泡沫过后，最近两年我在企业里又看到了有人在做中台，和当年不同，现在做中台人不怎么焦虑，很踏实的想解决一些特定的问题，希望达成目标，然后才开始做。至于要不要叫中台，随意；要不要长得和标杆企业一样，都行。恰恰是这种状态做出来的中台，它的价值感和产出都会更好一些。

巴菲特说过：“只有当潮水退去时，你才知道谁在裸泳。”同样的，只有当潮水退去时，你才会发现有些人已经在水面下偷偷构建了丰厚的基础。用不了多久就能盖起高楼。现在的AI其实也让我有这样的感觉，涨潮的时候人人都在疯狂追赶，大批公司以及政府、学校、各类机构都会为AI整出一大笔预算，特别是这些预算也要在年内努力花掉。到底怎么花？到底出什么效果？和当年的中台一样，并没有经过充分的思考设计，大家都是一种“来都来了”的状态。

三、可以快一点，不用那么急

我们在经过这段时间的交流和思考后发现，站在新技术落地的视角上看，中台和数字化、智能化之间其实有一些相似的地方。特别是在数字化中台的出现，就是从领域型的数字化系统向跨领域的集成系统发展的过程，代表大型企业需要发展力的集成和跨领域的系统。做智能化也是类似的，背后的逻辑是从你“有数据”，数据在领域中“被智能化”使用，然后不同领域之间的智能又被跨领域“协同和集成”。

回到当下，正在焦虑的伙伴们，我建议

• 清晰理解业务挑战：站在业务视角上，清晰理解业务当前遇到的挑战和问题，定位其中智能化、数字化可以带来怎样的支撑，提供什么样的价值。
• 融合数字化工具和AI能力：思考如何通过数字化工具和AI的能力给出更好的解决方案，不是为了AI而AI，而是为了解决特定问题或者更好地优化系统，融合AI能力。
• 全局视角定义架构：站在全局视角上，定义最理想的架构是什么样的，架构落地的过程是什么样的，以及落地之后如何运营、迭代，实现整体价值的最大化。

最重要的是避免单向接收外面纷繁的信息，而是

回到企业现状：了解企业当前的状态，有没有智能化的需求，更重要的是有没有智能化的能力。自己处于哪个阶段——是前期的数据准备阶段，还是在领域内应用的阶段，还是需要多领域、跨领域进行协同的阶段，甚至是什么都没有，只是引入第三方工具的阶段。

避免盲目跟风：不要因为你焦虑就尝试什么都做。如果离开了业务上的问题，就会像当年的各类中台一样，大概率没什么结果，不仅浪费了资源和精力，还错过了很多可以学到更多和成长的机会。

一旦熬过了这个阶段，掌握了业务视角、架构能力和融合AI的产品设计能力，你会发现，自己不再是一个单纯接需求的人，不管是业务方的还是老板提出来的无理要求，自己从单纯的接需求变成了一个具备全局架构思维、复杂产品和方案设计能力的产品经理。从而实现能力的进阶。到了那个阶段你看任何一个新的概念出来都不会再那么焦虑，因为你知道所有的技术都是你的实现工具而已，是你基于对业务和产品的理解来使用它，而不是让它改变你。

于是，要零帧起手开始推荐这本完稿于AI大模型时代之前的《数字化中台产品设计指南》，零chatGPT 零Deepseek，零Kimi/Qwen …… 纯手工打造的数字化产品经理进阶指南，以数字化中台为主线，用一系列故事和案例帮助大家构建数字化中台产品的业务视角、全局视角、架构视角以及设计、迭代、运营能力，读一遍解决中台产品设计的困惑，读两遍缓解AI时代的焦虑，读三遍……“我佩服你”

即便现在没有建中台的需求，没有AI的焦虑，也可以暂时放在购物车中，以免哪天老板出去参访游学回来就又“学到了”什么……

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