企業與AI的融合顯然已不再是戰略選擇的可選項，而是發展的必選項。麥肯錫之前發過一份超過200頁的報告，預計僅 AI 軟件和服務領域，就可能在 2040 年創造高達 23 萬億美元的年度經濟價值。

在這場智能化的轉型浪潮中，也不僅是科技互聯網巨頭的游戲，各行各業的傳統企業也正經歷著前所未有的變革壓力。DeepSeek等開源大模型的出現，極大降低了技術門檻。如果借用羅杰斯的"創新擴散理論"來審視當下的AI浪潮，我們正處于從"早期采納者"向"早期大眾"過渡的關鍵時刻。

然而，技術擴散的路徑從未平坦。通過觀察企業AI實踐，我們發現其中存在一種構性矛盾：AI技術的理論框架具有普適性，但每個企業的應用場景卻有其獨特性，這意味著企業無法簡單復制他人的成功模式，必須進行創造性再造。

不過，雖然直接復制照搬不可行，但跨行業、跨場景的方法論提煉與思維模式借鑒卻大有可為。

比如：AI早期采納者的探索過程，包括其失敗教訓與成功經驗，會是后來者的寶貴學習資源。再比如：如果能有效組織技術提供方、實施方與應用方三方對話，也可形成良性的知識循環。

這也就是"AI啟示錄"欄目的設立初衷了，我們希望構建一座橫跨不同行業、連接各類企業的溝通橋梁。它不僅僅是技術實踐的分享平臺，更是一種思想交流的外化表現——幫助企業在變革中保持定力，在探索中推動創新。