大模型，沉睡中的智慧呼唤觉醒

大模型被誉为沉睡的智者，具备强大的智能潜力，在未被激活的情况下，它保持静默，宛如智者深邃的沉思，一旦唤醒，它将展现出惊人的能力，为人类提供智慧的支持，这种智能模型的应用前景广阔，只需适当激发，便能成为解决复杂问题的得力助手。

文 | 沈素明一、智者就在那里，但只看到一片空白

当我们谈论通用大模型时，媒体渲染出来的往往是它的“无所不能”。

很多企业管理者和普通职场人，潜意识里将它视为一台超级自动化机器：只要投入巨额资金，系统就能自动运转，公司的所有难题就会迎刃而解。这种认知只是错觉。如果你真正坐到大模型面前，无论是调试企业内部的私有模型，还是在公开对话框中探索其边界，它只是安静地等待着。它拥有训练自万亿 tokens 的人类全部公开知识，它能写出比普通员工更流畅的代码，能进行复杂的哲学推理，甚至能提供颠覆性的商业策略。但只要你不输入一个字，它就永远是空白。

它是拥有无限潜力的智者，但缺乏行动的意志。它就在那里，你不唤，它不醒。这听起来很稀松平常，却对我们传统的“工具观”提出了挑战。过去的机器是“自动化”的，你设定好程序，它就自己工作；电脑是“计算化”的，你输入公式，它就执行计算。而大模型是“智能化”的，它拥有巨大的认知能力，但它缺乏动机、目标和方向。

因此，理解大模型的本质，是理解AI时代竞争的起点：AI时代的竞争，已不再是技术竞赛，而是“认知竞赛”。它考验的不是谁拥有最快的芯片，而是谁拥有最强大的“唤醒能力”——知道如何与智者对话、如何为它设定目标、如何将它的力量转化为现实价值。此时会发现我有时候用"大模型"有时候用"AI"，二者不是同一概念，要有意识辨别！这种认知上的转变，决定了未来十年企业间的差距，将不是技术差距，而是“驾驭能力”的差距。

二、人与智者的关系

最初级对大模型智者的唤醒，是浅层的、一次性的问答。输入一个提示词，让它写一封邮件、生成一个市场文案。智者立即响应，问题解决了。但这就像是向智者提出了一个临时的、孤立的问题。智者完成了任务，但它不记得你的个人风格，不知道公司的合规边界，更不了解明天的业务挑战。每一次对话，智者都要“从零开始醒”，它的能力被锁死在了“通用知识”的范畴内。这种唤醒，能解决临时的、通用的小麻烦。当企业和个人开始寻求真正的、持续的商业价值时，必须进入深度唤醒！

深度唤醒的第一步，是让智者拥有“专业记忆”。一个通用大模型，也许精通法律条文，但它不知道你公司历年来与客户谈判的灰色地带和内部审批流程；它也许知道最好的编程语言，但它不了解你团队遗留代码库的架构和历史Bug。这些专有的、非公开的知识，才是企业真正的壁垒。

RAG（检索增强生成）技术的价值就在于此。企业不再只是调用大模型，而是将自己几十年的内部知识、项目文档、专有数据、历史审计记录，全部喂给它，作为它回答问题的“索引”。此时，智者就不再是泛泛而谈的专家，它拥有了“专业记忆”，它知道你公司的“语言”和“行规”。这种“唤醒”工作，其难度不在技术，而在数据治理。一家大型制造业要整理其散落在各个部门、各种格式中的产线数据和工艺参数，建立统一的知识库，其工程量和认知难度，远高于购买一个大模型的API接口。喂给智者的“养料”，决定了它的深度和专业性。

仅仅是问答是不够的。真正的价值在于让AI持续、主动地工作。于是，我们开始设计Agent（智能体）。我们不再满足于让AI写一个方案，而是给它设定一个宏大的目标——“在不超预算的情况下，将本季度库存削减15%”。然后，我们赋予它工具和权限（如调用库存系统、预测模型、促销接口）。

智者此时不再是被动应答，它开始自主规划步骤：它会先分析积压产品、再预测需求弹性、然后建议促销力度和渠道，并实时执行调整。当遇到异常（如物流堵塞），它能自主进行决策和调整。

这标志着智者从一个“知识库”升级为一个具备“自主执行力”的数字员工。它将管理者的工作从“发布指令”升级到了“设定目标”。这种Agent的设计难度，考验的不是算法，而是对目标设定的精准度、对风险边界的界定，以及对复杂业务流程的分解能力。必须先在认知层面拥有一个清晰、可执行的蓝图，智者才能为你工作。

终极的唤醒，是让智者彻底融入到组织的系统流程中，成为组织的“血液”。此时，大模型不再是独立的应用，它嵌入到了财务、运营、客户服务等核心系统的底层。例如，一个大型金融机构的合规系统，不再需要人工核对数千条交易记录。AI/大模型被嵌入到实时交易流程中，自动根据最新的监管政策和历史欺诈模式，实时进行风险预警和拦截。

这种系统性的唤醒，实现了管理的自驱动和智能化。它要求企业必须进行流程的深度重构。它考验的是管理者对整个组织架构、数据流和决策流的认知，以及跨部门协同的意愿和能力。必须将权力下放给算法，这本身就是对传统管理文化的一次巨大挑战。

三、行业巨头的秘密：为什么他们投钱在“学驯化”

理解了唤醒的层次，我们就能看懂行业巨头们的战略选择。为什么普华永道、毕马威、德勤这些全球顶尖的专业服务机构，愿意投入数十亿美元与科技公司合作？他们不是在重复制造模型，因为通用大模型的“大脑”已经有人造好了。他们真正在做的，是“驯化”和“嵌入”的工作。以普华永道的GL.ai和毕马威的Clara平台为例，他们投入巨额资金的核心，并非用于买算力，而是用于：

·数据清洗与喂养：将几十年的审计案例、内部风险模型、客户数据等专有知识整理、清洗，然后安全、有效地“灌”入系统，让AI学会“审计的语言”。

·流程重构与嵌入：将AI嵌入到审计师的日常工作流程中，让近十万名审计师像使用Excel一样自然地使用AI，让AI实现每天处理数十亿条财务记录，自动识别出人类审计师难以发现的异常。

明白了吗？大模型是通用材料，而唤醒是专用手艺。大模型会越来越便宜，甚至最终走向完全开源。但如何结合自己的核心数据和业务场景，将通用模型转化为专有价值，这永远是稀缺的。这数十亿美元的投入，买的不是技术，而是“对自身业务流程的认知梳理和大模型投喂”。这是企业在用巨大的成本，为自己建立起基于独家数据和场景认知的“护城河”。这道护城河，比任何模型技术都更持久、更难以复制。

四、“唤醒”大模型的能力才是“金饭碗”

现在必须把话题拉回到现实：这一切，和你，和我，有什么关系？AI产业的价值流向正在从“造模型”的工程师，转移到“用模型”的驾驭者手里。我们不需要成为一个算法科学家，也不需要拥有价值数亿的算力集群。因为大模型作为基础设施，将迅速普及化，它的通用能力将不再是稀缺资源。

而真正的壁垒和财富，将出现在“唤醒”这门手艺上。为什么这么说？因为通用大模型缺乏对你个人经验和所在行业的深刻认知，它什么都懂，但什么都懂不深。你只有将你的独家经验和专业场景灌输给它，它才能为你创造不可替代的价值。

“唤醒能力”，听起来像一个技术词汇，但它在个人身上体现的，就是“不可替代的专业竞争力”。这要求你必须完成一次认知的升级：

请认真审视工作本身。

那些几十次会议记录、亲手梳理的复杂客户关系网络、为解决一个老大难问题所积累的私密经验和内部窍门，才是AI最缺乏，也最需要的“专业记忆”。你的价值，在于把这些独家、非结构化的“知识资产”，有效、安全地喂给大模型。当模型吸收了你的经验，它就成为了“独属于你的智能副驾”。此时，你的竞争力，就从“重复执行”，升级到了“驾驭智者”。别人无法复制你的工作效率，因为他们没有你喂养出来的那个“智者”。

AI正在接管所有重复性的“执行”工作——写邮件、做总结、数据核对。如果你还在依赖这些，你的价值就是在被快速归零。你的价值必须转向“设计”。不是设计算法，而是设计问题、设计目标、设计流程。需要思考：AI应该在哪个环节切入？如何设计一个 Agent，让它能够自主地完成一整套工作流？

从“执行者”转变为“设计师”，是真正的职业升级。一个优秀的“设计师”，能够将自己的经验放大一千倍，让智者为他工作；一个固守“执行”的员工，最终只能被一个更高效的智者所取代。

最后，我们把目光投向中国。中国拥有全球最复杂、最多样的制造、政务、金融、零售等大模型应用场景。这意味着，我们拥有全球最丰富的“唤醒”机会。在这些高难度的场景中，只要你能成功地将模型“唤醒”，哪怕只是解决了一个小小的、垂直的行业难题，所能创造的价值都是巨大的。

例如：你不是一个AI专家，但是是某地方税务局的业务骨干。最懂如何处理那些复杂的、带有地方特色的税收减免案例。如果能将这些独特的经验整理并喂给一个通用大模型，并设计出一个Agent 帮助处理 80% 的日常申报工作，那么不仅拯救了自己的岗位，还成为了这个税务局内最不可替代的人——你掌握了“将经验转化为系统能力”的钥匙。学会“唤醒”，就是掌握了将个人经验转化为系统能力的“手艺”。 这是个人在AI时代真正的“金饭碗”。

五、掌握“手艺”，建立壁垒

大模型是沉睡的智者。它的力量不会自动流向任何人，只会流向那些懂得如何唤醒它、如何驾驭它的人。这种“唤醒手艺”，已成为个人和组织在未来十年建立壁垒的核心能力。但，到底如何做得到呢？

1.洞察业务流程：你的工作中最重复、最耗时的环节在哪里？哪里是AI可以切入的“唤醒点”？

2.梳理专业数据：哪些数据和经验是你独有的？如何安全有效地将这些“私有知识”喂给智者，让它为你所用？

3.设计唤醒机制：是满足于简单问答，还是能设计 Agent、设计工作流，让智者持续为你工作，将你从重复劳动中解放出来？

模型会越来越便宜，甚至免费；但“怎么用”，永远值钱！掌握这门“唤醒智者”的手艺，就掌握了AI时代的主动权，也为你和你的企业，建立了难以撼动的竞争优势。