先说几个核心判断：如今，越来越多的企业正在把大模型从“尝鲜”推向“实战”。国金证券借助代码大模型，把软件开发效率直接拉高了30%——这个数字背后，是大模型真正在帮助团队解决实际问题。不过，这样的价值并不仅仅体现在账面上的成本降低或收入增加。更重要的是，它带来了那些相对隐性但同样深远的收益，比如用户体验的优化、服务响应速度的提升、员工的参与度和成长速度，甚至是对初级员工技能水平的带动效应。

那么，企业应该如何分类这些大模型应用，以便更清晰地评估价值、成本和风险？沙丘智库给出的框架很有参考价值：将大模型应用分为三类——防御型用例、差异化用例和变革型用例。

第一类：防御型用例

这类用例，名字听起来可能有点保守，但它的价值就在于“快”。防御型用例的核心目标是改善特定任务的效率，但不一定能给企业带来额外的竞争优势。典型场景包括：员工办公助手、代码助手、营销内容生成等。说白了，就是用大模型把那些重复性、耗人力的工作自动化。

在防御型用例中，投资回报率和生产力的计算相对直观——核心指标就是“节省的工作时间”，有时也附带一些边际上的质量改进。比如企业采购了供应商提供的、已经嵌入了大模型能力的应用，成本就是每月固定的订阅费或一次性买断费。收益则取决于每个员工省下来的时间——短期来看，提升的是生产率；长远来看，企业甚至可以因此减少招聘需求，或者调整现有的人员结构。

当然，风险在于：这些用例必须真正整合到业务流程中去，才能产生持续的价值。否则，它只是一个漂亮的工具，而不是企业竞争力的一次升级。

第二类：差异化用例

如果说防御型用例是“标配”，那差异化用例就是“高配”。企业通过将大模型嵌入自身业务领域，结合定制化和行业应用，去改善特定的业务流程，从而建立起差异化的竞争优势。这种收益周期往往更长，也更值得投入。

不过，差异化用例的成本模型也复杂得多。其投资回报率取决于大模型功能的可变消耗、可变定价和平台成本。提示词的数量和长度，直接决定了消耗的成本。更关键的是，不同token的价格可能也不同，这就给企业带来了一个既不可预测、又充满挑战的定价模式——成本甚至可能呈指数级增长。

业务部门在做这类决策时，必须小心翼翼地进行敏感度分析。要清楚评估到底多少用户、多少次调用，才能带来正向的业务收益。同时，还要设定一个“止损点”——如果成本超出估算，项目何时终止？关键在于，用例必须划定清晰的范围界限，确保每一分钱都花在高附加值的活动上。

收益方面，除了工作时间的节省，差异化用例更看重对关键绩效指标的提升，比如客户满意度的提高、收入的增长等等。这才是它真正的价值所在。

第三类：变革型用例

最后这类用例，带有“破局”的意味。它可以通过全新的大模型产品、或者大模型赋能的产品与业务模式，为企业开辟全新的竞争优势。想象一下，智能理赔在保险行业的应用、药物研发在医疗领域的突破，它们本质上是在创造新的市场、新的流程。

当然，变革型用例的成本和风险也非常高。企业在考虑这类投资时，首先要看的是战略价值，而不是短期的生产率提升。这意味着，管理者要准备好接受巨大的交付成本和风险——虽然大模型技术栈正在不断成熟，正在逐步降低采用门槛，但不可否认的是，这些成本依然高昂。

说到底，选择哪类用例，取决于企业对自身战略的判断。用对了，就是“翻跟斗”；用错了，也可能变成“负担”。这才是决定大模型应用成败的关键所在。