您的公司是否经历这样的困境？都说要拥抱AI时代，公司是预算批了，ChatGPT企业版也买了，试点项目也轰轰烈烈上线了……
结果年底一看：AI 除了贡献了一堆酷炫Demo和若干“好像快了那么一点”的瞬间，对公司的核心业务和财务报表的影响——基本相当于在年会桌上撒了一把瓜子，热闹是热闹，但没人靠它吃饱。
近日，MIT的NANDA项目组发布了一份名为《The GenAI Divide》（生成式AI鸿沟）的深度报告，调研了52家组织和300多个AI项目后，得出了一个足以让所有企业脊背发凉的结论：
尽管全球企业已投入300-400亿美元，但高达95%的组织在生成式AI上获得了零回报（Zero Return）。
这种现象被研究者们称为 “生成式AI鸿沟”（The GenAI Divide）。一道巨大的鸿沟正在AI世界里裂开：一边是5%的“成功者”，他们通过AI赚取了数百万美金的价值；另一边是95%的“停滞者”，他们的AI项目看似热闹，却始终无法规模化产生可衡量的业务影响。
这道“鸿沟”具体体现在哪里？
有限的颠覆
报告显示，尽管炒作震天响，但真正因GenAI而发生结构性改变的行业只有两个：科技和媒体。
其他七大行业（包括金融、医疗、零售、制造等）虽然试点项目遍地开花，但业务模式、市场格局和用户行为并未发生本质变化。绝大多数应用停留在“处理合同更快了”、“生成邮件更顺了”的层面，离真正的“转型”相去甚远。
企业的实施
几乎所有企业（90%）都探索过AI解决方案，但死亡落差出现了：
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60%的企业评估了定制化/企业级AI工具
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仅20%进入了试点阶段
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只有5%最终成功投入生产环境
这意味着，95%的企业级AI解决方案都失败了。与此同时，像ChatGPT这样的通用工具虽然个人使用率极高（90%的员工都在用），但它们无法承载企业的核心工作流，只能解决“点”的问题，无法带来“面”的变革。
投资的偏见
报告发现，约70%的GenAI预算流向了销售和营销部门，因为这些领域的成果更容易用指标衡量。
然而，一些真正能产生高ROI的后台办公自动化（如财务、采购、运营）场景，却因为价值难以被直观呈现而备受冷落。投资的偏见，让企业困在“鸿沟”的错误一侧，重复投资于可见度最高、但转化率往往最低的领域。
【预告】鸿沟之下，隐藏的真相是什么
MIT的报告一针见血地指出，阻碍企业跨越鸿沟的，不是模型不够好、也不是数据或法规限制，而是一个被称为“学习缺口”（The Learning Gap）的核心障碍。
大多数AI工具是“静态”和“失忆”的。它们不会从你的反馈中学习，无法适应你独特的工作流程，更谈不上随着时间推移而越变越聪明。
所以，尽管员工广泛使用像ChatGPT这样的通用工具处理日常任务，但它们同样“不留记忆、不融入流程”，只适合碎片化场景。一旦涉及企业核心业务，无论是外部采购还是内部开发的AI工具，如果无法持续学习和深度适配，都容易沦为“被嫌弃”的数字摆设。
那么如何填补“学习缺口”，构建真正能进化和创造价值的AI系统？
这一切都与Model Context Protocol (MCP) 的协议和智能体（Agent） 的崛起密切相关。行业正在积极探索通过MCP这类协议，构建真正具备记忆、学习并能深度融入工作流的AI系统——而这，也正是填平“生成式AI鸿沟”的重要技术路径。
敬请期待我们的下一篇解读：
《从「人人会用」到「真正有用」，企业AI缺了什么？丨MIT报告解读（上）》
我们将深入剖析“学习缺口”的根源，并探讨企业对AI的真正需求到底是什么。
在AI落地的道路上，您的公司遇到过哪些挑战？您认为自己处于鸿沟的哪一侧？欢迎在评论区分享您的看法！
