本文探讨了企业级AI大模型的市场普及及其影响。随着阿里通义、字节豆包等大模型在金融、政务、制造业等领域的应用，AI正显著提高工作效率，降低人力成本。同时，AI也创造了新的就业岗位，如AI训练、数据标注等。对于程序员和普通工作者，AI时代既是挑战也是机遇，需要不断学习新技能以适应变化。文章还分析了不同大模型的客户群体及应用场景，如招商银行的智能客服、国泰君安的智能投研助手等。
想象一下，以前一个工厂需要200个人做质检，工资3000块。现在同样的工作，只用5个人+AI就搞定，月薪还能喊到6000!企业级AI正在悄悄改变每一个工作岗位……
今天看到一条消息，大概是说：沙利文发了一个报告，中国企业级市场大模型的日均总消耗量为10.2万亿Tokens，阿里通义占比17.7%位列第一，字节豆包占14.1%，DeepSeek占10.3%。
Tokens被消耗的越多，这说明：
(1)说明AI已快速在企业中普及了。
(2)阿里通义第
一、字节豆包第二、DeepSeek第三，三家加起来占比超过 40%!
(3)闭源模型依然是主流，开源大模型即将超越。
(4)AI市场规模越大，找不到工作的人就越多
下图为开源和闭源大模型列表：
上面的两张截图都来自沙利文的PDF报告，报告一方面是好事，但松松又深入研究了下：
通义千问、字节豆包、DeepSeek的主要客户是谁?
(1)阿里通义千问，客户主要以大客户为主，如金融、政务、制造为主。像招商银行、建设银行、电网、石化、富士康、政务部门为主。
(2)字节豆包，以中小企业+自媒体行业为主，主要以抖音电商卖家、中小企业、广告公司、自媒体公司、教育培训公司为主。
(3)DeepSeek，因为DS本身就是金融行业出身的，所以他的客户以金融、券商、投行、科研机构为主，比如国泰君安、兴业证券都是DS的客户。
企业用AI大模型都干嘛?
企业买AI大模型其实和普通人差不多，一般都是用来做客服、内容审核、语音交互、生成会议、写PPT啥的。
(1)比如招商银行，用的就是智能客服+风险审核，客户打客服电话，前端AI先接待，能解决70%以上的问题。复杂问题再转人工，大大减少客服压力。这样也就不需要招那么多客服了。
(2)国泰君安有个智能投研助手，就是帮分析师写报告、整理财经数据的。以前几天的活，现在几个小时就搞定，相当于节约了2-3个人工作量。
(3)富士康在产品线上用AI模型做子质量检测，用摄像头拍产品，AI就能识别产品的瑕疵，比人工检测快了几十倍呢。以前人工质检可以需要100-200人，但现在用摄像头+AI实时检测，每班可能只要5-6个人了，差不多节约了90%的人力。
(4)钉钉、飞书、企微这些软件基本都能自动总结聊天重点、生成会议既要。以前这些事都是秘书整理的，现在不需要了。
能感觉的出来：
(1)AI能给公司提高工作效率。
(2)AI创造一些工作岗位，但也减少了企业招人诉求。
(3)AI大模型影响最深远的还是劳动密集型公司，比如富士康这种。虽然没有裁员，但这类质检员以后肯定不招了。
写在最后：
以前工厂要招200个人，月薪3000块。现在月薪6000块，但只招5个人，对企业来说，效率是提高了不少，还节约了成本，对外还可以宣传我们工厂人均薪水上涨到6K。
但AI也创造了不少就业岗位：AI训练、数据标注、模型运维等等。
对普通人来说：要么向上跨越，要么成为被AI替代的人。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
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