为什么 Token Capital 将 AI 的使用转化为商业资产

如今许多公司都在使用人工智能，但并非每家公司都在构建真正的人工智能价值。

Token Capital 的理念是人工智能的使用不应仅被视为运营成本。在人工智能时代，企业需要将代币消费、工作流程、人类判断、业务反馈和代理输出转化为可重用的智能资产。真正的优势不是简单地使用更多的人工智能工具，而是建立一个学习循环，让人力资本和人工智能系统随着时间的推移共同提高。

这就是燃烧代币和建立代币资本之间的区别。

Satya Nadella 最近使用“代币资本”一词来描述人工智能时代的重要转变。他的观点不仅仅是企业应该使用更多的人工智能工具。更深层次的想法是，公司必须建立并拥有自己的人工智能能力。

换句话说，代币的使用不应仅仅被视为一种支出。

它应该成为一种资产。

这是一个非常重要的概念，因为许多公司在早期人工智能采用阶段都经历了相同的周期。起初，他们为员工提供了使用人工智能工具的机会，并鼓励每个人积极使用它们。一些公司甚至将高人工智能使用率视为积极信号。

员工消耗的代币越多，他们看起来就越“AI原生”。

但很快，问题就出现了。

高代币使用率并不自动意味着高生产力。

一个团队可以花费巨额资金要求人工智能代理重写、重试、总结、检查、计划和调试的代币数量。但如果这些活动都没有成为可重用的知识、更好的工作流程或更强大的商业判断力，那么公司就没有建立资产。

它只是为临时产出付费。

这就是为什么 Token Capital 是一个有用的想法。

它迫使公司提出一个更严肃的问题：

我们在人工智能上投入资金后，我们的公司会变得更聪明吗？

什么是 Token Capital？

Token Capital 是公司随着时间的推移构建和拥有的 AI 能力。

它包括工作流程、反馈循环、知识库、评估系统、业务规则、随着公司使用人工智能，代理记忆、决策模式和特定领域的智能都会得到改善。

一个简单的理解方法是：

人力资本是人们所知道的。

通证资本是公司的人工智能系统从人员、流程和业务数据中学习的内容。

人力资本包括员工经验、判断力、创造力、人际关系、直觉和领域知识。

Token Capital包括公司的人工智能工作流程、内部知识、可重复使用的提示、代理系统、评估数据、任务历史记录、客户反馈、特定业务模型和人工智能操作系统。

关键是

如果一家公司只向通用人工智能模型发送提示并收到临时答案，那么它正在消耗人工智能。

但如果每次人工智能交互都改善了公司的内部系统，那么它正在构建代币资本。

代币使用与生产力不同

公司可能犯的最大错误之一是将代币消耗视为进步。

使用更多 AI 并不自动意味着做得更好。

员工可能会要求 AI 重写相同的内容十次。

开发人员可能会让 AI 编码代理一次又一次地重试任务无需改进底层流程。

营销团队可能会生成数百个头条新闻，但从未将它们与真实的绩效数据联系起来。

支持团队可能会使用人工智能来回答客户，但永远不会存储哪些响应真正解决了问题。

在所有这些情况下，代币都被花费了。

但价值并未被存储。

这就是区别。

人工智能的使用只有在改善未来决策时才变得有价值。

如果今天的人工智能系统并不比去年的人工智能系统更智能，那么公司可能会在没有构建真正的人工智能能力的情况下为人工智能付费。

从人工智能费用到人工智能资产

公司需要改变他们对人工智能成本的看法。

在旧的思维方式中，代币是一种运营费用。

您支付使用费用，获得输出，然后继续前进。

在新的思维方式中，代币应该有助于创建资产。

理想情况下，每次人工智能交互都应该使公司的系统变得更好。

例如，当销售团队使用人工智能对潜在客户进行优先排序时，应记录最终的销售结果。哪些潜在客户发生了转化？哪些失败了？哪些信号有用？销售人员纠正了什么？

如果这些反馈被正确存储，随着时间的推移，AI系统会变得更好的销售判断。

这就是Token Capital。

当开发团队使用AI修复错误时，公司不应该只保留最终的代码。它还应该从背景、测试结果、失败的尝试、工程评论和调试模式中学习。

随着时间的推移，人工智能系统会更加熟悉公司的代码库和工程风格。

这就是 Token Capital。

当内容团队使用人工智能创建主题、标题、大纲和草稿时，公司应该将这些输出连接到真实数据。哪些文章排名？哪些标题获得了点击？哪些角度吸引了读者？哪些格式失败了？

随着时间的推移，人工智能系统会更好地了解公司的受众。

这就是 Token Capital。

问题不再是：

我们使用了多少人工智能？

真正的问题是：

我们从人工智能的使用中积累了哪些商业智能？

人力资本仍然更重要

对人工智能的一个误解是，它会让人类的专业知识变得不那么重要。

我认为相反的是是的。

随着人工智能变得更加强大，人类的判断变得更有价值。

人工智能可以生成内容、代码、摘要、分析和想法。但它仍然需要人类来定义目标、判断质量、理解背景、建立关系、做出权衡并决定什么是重要的。

这就是为什么纳德拉的想法很重要。 Token Capital 不会取代人力资本。它会放大它。

人类判断力薄弱的公司不会因为使用人工智能而自动变得强大。

如果人们不知道什么是好的输出，他们就无法训练更好的系统。

如果员工无法评估人工智能的结果，公司只会自动产生混乱。

如果领导者不深入了解业务，人工智能会产生更多活动，但不一定会产生更多价值。

人力资本是方向的源泉。

Token Capital 是帮助扩展和重用该方向的系统。

AI 老员工

思考 Token Capital 的一个有用方法是“AI 老员工”的想法。

新员工可能了解一般知识，但他们还不了解公司。

他们不了解公司的客户、写作风格、产品逻辑、内部标准、销售流程、技术债务、品牌声音或共同点错误。

老员工知道这些事情。

他们有记忆。

他们了解上下文。

他们知道以前的工作原理。

他们知道老板关心什么

他们知道哪些客户很难相处。

他们知道哪些承诺不应该做出。

他们知道决策背后隐藏的逻辑。

强大的公司人工智能系统应该逐渐变得像老员工一样。

它不应该只回答一般性问题。

它应该了解公司具体的经营方式。

这就是 Token Capital 的真正价值。

公司应该能够改变底层的 AI 模型，但仍保留其积累的业务

如果从一种模型切换到另一种模型会破坏公司所有的人工智能学习，那么公司就从未真正拥有过智能。它只是租用了它。

学习循环才是真正的护城河

人工智能时代最强大的公司不仅会使用模型。

他们将构建学习循环。

学习循环意味着每个人工智能辅助的工作流程都会产生数据、反馈和改进。

循环可能如下所示：

人类给人工智能一项任务。

人工智能产生输出。

A人工审核并纠正。

衡量业务结果。

系统存储反馈。

下一个 AI 输出会变得更好。

这个循环比选择一个完美模型更重要。

模型将会改变。新车型将变得更便宜、更快、更强。但公司的内部学习循环可以成为长期优势。

这是因为该循环包含竞争对手不具备的特定业务知识。

您的客户数据。

您的销售判断。

您的社论标准。

您的工程历史。

您的产品决策。

您的市场定位。

您的内部规则。

您的失败。

您的更正。

您的品味。

这些东西很难复制。

这就是为什么 Token Capital 可以成为护城河。

为什么通用人工智能不是够了

许多公司目前正在以非常通用的方式使用人工智能。

他们打开 ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot 或其他工具。他们提出问题。他们复制结果。他们继续前进。

这很有用，但还不够。

如果每个人都以同样的方式使用相同的模型，优势很快就会消失。

真正的差异化不是模型本身。

真正的差异化是公司如何将模型与自己的数据、流程、人员和反馈。

这就是为什么公司不应该完全依赖一种通用人工智能模型。

如果该模型是唯一的情报来源，那么价值就归模型提供者所有。

但如果公司构建自己的知识层、工作流程层、评估层和反馈层，那么人工智能就会成为模型的一部分。

这是一个更强大的地位。

人工智能空心化行业的风险

还有一个更大的经济问题。

如果每个公司只是将其知识发送到几个巨大的人工智能系统中，那么这些人工智能如果系统捕获了大部分价值，那么许多行业可能会被空心化。

这与全球化某些部分发生的情况类似。

公司将过多的生产能力外包。从纸面上看，效率得到了提高。但实际上，一些行业失去了技能、就业机会、供应链和长期弹性。

人工智能也存在同样的风险。

如果企业将太多思维外包给外部人工智能系统，他们可能会失去自己的判断力。

如果行业允许人工智能平台吸收所有领域知识，那么价值可能会集中在少数模范公司中。

这可能对企业、工人和社会不利。

更健康的未来是人工智能平台赋能企业构建自己的智能，而不是所有价值都被少数前沿领域捕获的未来

这就是为什么 Token Capital 的理念很重要。

它是将知识、判断力和价值保留在企业内部。

公司应该构建什么

要构建 Token Capital，公司需要的不仅仅是人工智能订阅。

他们需要系统。

首先，他们需要知识库。

这包括文档、流程、客户数据、示例、过去的决策、内部标准、产品详细信息和行业知识。

其次，他们需要评估系统。

公司必须定义良好的人工智能输出对其自身业务意味着什么。一般基准还不够。销售团队、法律团队、工程团队、内容团队和客户支持团队都需要不同的评估标准。

第三，他们需要反馈循环。

人工更正、客户结果、绩效数据和业务结果应反馈到系统中。

第四，他们需要工作流程整合。

人工智能不应只存在于聊天窗口中。它应该连接到真实的工作流程，例如 CRM、项目管理、代码存储库、分析、内容系统和客户支持工具。

第五，他们需要治理。

公司必须控制数据访问、隐私、安全、成本、模型使用和质量标准。

没有治理，人工智能的使用可能会变得混乱且昂贵。

通过治理，人工智能的使用可以变得可重复且有价值。

销售团队的代币资本

销售是代币资本的一个很好的例子。

销售团队可以使用人工智能来评分潜在客户、总结通话、起草后续消息并识别客户的反对意见。

但如果系统就此停止，人工智能只能帮助完成任务。

为了建立 Token Capital，公司应该存储人工智能推荐后发生的情况。

潜在客户转化了吗？

AI 评分正确吗？

哪些异议最常出现？

哪条后续消息效果最好？

销售人员改变了什么？

哪些客户群成交率最高？

随着时间的推移，人工智能系统会更好地了解公司的销售现实。

它不再像一个普通的销售助理，而更像一个了解公司市场的经验丰富的销售经理。

工程团队的代币资本

工程是另一个强大的用例。

人工智能编码工具可以帮助编写代码、修复错误、解释代码库和生成测试。

但同样，价值取决于公司是否存储学习知识。

当人工智能修复错误时，系统应从代码上下文、测试结果、失败的尝试和工程师审查中学习。

当 AI 生成被拒绝的代码时，应记录原因。

当 AI 创建有用的解决方案时，应重用该模式。

随着时间的推移，AI 系统可以更加熟悉公司的架构、编码标准、常见错误和技术债务。

这比一次性代码生成更有价值。

目标不仅仅是更快的编码。

目标是更智能的工程内存。

内容和营销的代币资本团队

对于内容和营销团队来说，Token Capital 可能更加引人注目。

人工智能可以帮助生成主题、大纲、标题、介绍、社交帖子、登陆页面和电子邮件营销活动。

但公司应该将人工智能工作与绩效数据联系起来。

哪个标题的点击率更高？

哪篇文章排名？

哪个角度转化了？

哪个社交帖子获得了参与度？

生成了哪个着陆页潜在客户？

哪种基调与品牌相符？

哪些内容失败了？

如果存储并重复使用这些反馈，人工智能系统就能更好地了解公司的受众、品牌声音和营销策略。

这对于 SEO 尤为重要。

人工智能可以快速生成内容，但通用人工智能内容很容易复制。

优势来自于将人工智能与搜索意图、真实体验、客户洞察、数据和编辑判断相结合。

这就是内容 AI 成为 Token Capital 的方式。

这对小型企业意味着什么

Token Capital 不仅适用于 Microsoft、Amazon、 Meta 或 Uber。

小型企业和独立创始人也可以应用这个想法。

小型企业可能不会构建自定义模型，但仍然可以构建可重复使用的人工智能资产。

例如：

提示库。

内容风格指南。

客户常见问题解答数据库。

潜在客户资格框架。

可重复使用的 SEO 清单。

产品描述模板。

销售异议数据库。

支持响应知识库。

内容绩效电子表格。

好的和坏的人工智能示例的集合。

这些看似简单，但它们会创造记忆。

它们使人工智能的使用更加一致。

它们阻止创始人每次都从零开始。

对于小型企业来说，Token Capital 可能只是意味着将重复的 AI 工作变成一个系统。

我的个人观点

从我的角度来看，Token Capital 是了解 AI 应用下一阶段的最佳方式之一。

第一阶段是兴奋。

每个人都想尝试人工智能工具。

第二阶段是使用。

公司推动员工更多地使用人工智能。

第三阶段是控制。

公司开始意识到代币的使用可能会变得昂贵且混乱。

下一阶段应该是积累。

人工智能不仅应该帮助我们更快地完成任务。它应该帮助我们建立公司记忆。

这与我如何在 SEO、WordPress 和内容工作中使用 AI 非常相关。

如果我只要求 AI 写一篇文章，那就是输出。

但是如果我构建一个可重复的系统来进行关键字研究、文章结构、排名数学设置、内部链接、内容风格、常见问题解答生成和绩效审核，然后人工智能就成为我业务流程的一部分。

这更有价值。

真正的问题不是人工智能是否会写作。

真正的问题是人工智能是否可以了解我的业务如何思考。

这就是 Token Capital。

结论

Token Capital 是一个强大的想法，因为它改变了公司对人工智能使用的看法。

人工智能不应该只是一种成本。

它应该成为一种复利的商业资产。

仅燃烧代币的公司可能会获得暂时的生产力。但将代币使用转化为知识、工作流程、评估系统和业务记忆的公司可以建立长期优势。

商业人工智能的未来不仅仅取决于谁使用最强大的模型。

这将取决于谁构建最佳的学习循环。

人力资本提供判断力，创造力、经验和方向。

Token Capital 将这种判断转化为可扩展的系统。

当两者共同成长时，公司会随着时间的推移变得更加聪明。

这就是人工智能的真正机会。

仅此而已提示。

不是更多的代理。

不是更多的代币消耗。

而是一个每次使用人工智能都会学习的企业。

常见问题解答