文章核心观点 - 企业需要利用AI强化内部能力并获取外部流量，否则将错失AI时代的结构性机会[1] - AI的价值正从降本增效转向内部智能体(Agent)与外部生成式搜索优化(GEO)的深度耦合，这正在催生全新的企业增长范式[1][6] AI驱动企业增长的新范式 - 内部AI智能体(Agent)正从提效工具演变为业务核心引擎和外部品牌触点的关键载体[6][7] - 外部生成式搜索优化(GEO)成为连接企业与用户认知的桥梁，其核心价值在于捕捉未来营销的主要增长点[6][7] - 内部智能化程度与外部影响力塑造相互促进，形成闭环：内部沉淀的结构化、高质量数据支撑外部GEO输出可信内容，企业知识资产通过Agent提炼后再经GEO精准投送至用户心智[6][8] 内部智能体(Agent)的应用与挑战 - Agent的应用已渗透至几乎所有部门，将重复性任务转化为可复用的智能流程，释放人力聚焦高价值思考[7] - 在金融行业，构建产业图谱Agent可将原本需5–10天的人工研究压缩至5分钟，实现“全量化辅助”[7] - Agent的深化面临挑战：大模型如何及时适配每天产生的大量新数据，以及AI作为“代理”访问系统时的行为边界监控与权限管理问题[7] - 未来，借助深度思维工具，基金经理的角色可能转变为维护编辑好的投资框架，AI将自主选择符合的投资标的进行验证并更有效地控制投资组合风险[7] 外部生成式搜索优化(GEO)的价值与衡量 - GEO能直接匹配用户的完整语义需求，而传统SEO的关键词猜测在自然语言提问场景下失效[7] - 若企业不在AI搜索结果中占据位置，将面临“用户都看不到你们”的风险[7] - 衡量GEO外部影响力的两大关键指标：品牌覆盖率，以及官网在AI推荐结果中的占比（后者直接反映是否真正进入用户认知）[7] 行业应用与竞争态势 - AI在商业领域的应用及其带来的降本增效具有普适性，在游戏设计、客服、电商、医疗等行业都有实例[8] - 当前竞争焦点在于谁能更贴合行业实际需求，高质量且快速地完成任务[8] - AI对互联网内容的消费量是人的5～10倍，而coding、视频生成Agent等原生AI企业的AI使用成本最高已占到企业经营的80%[9] 增长指标的适配与衡量 - 衡量AI有效性需建立分层指标体系，指标必须与具体业务场景对齐[9] - 基建层可关注token消耗量，其消耗速度可验证产品受欢迎程度[9] - 应用层需进行双重验证：以金融研究为例，可关注AI报告被研究员保留的比例，以及投资组合收益与主观策略的匹配度[9] - 应回归商业本质，关注“人均产能”指标，例如AI是否能使一人的产出相当于十人价值且质量不降[9] - 品牌方应紧盯GEO带来的官网流量占比变化[9]