2026年春夏之交，美团内部一场轰轰烈烈的“全员养虾运动”，成了中国互联网大厂AI转型中最具戏剧性的一幕。
10万员工，8万人参与，两周产出10万个Skill，每日算力消耗上千万元。从董事长到基层员工，人人都在和AI对话、上传文件、做业务分析。然而这场狂欢很快遭遇现实的反噬——AI生成的谬误开始干扰真实经营，账单暴涨，安全隐患浮现。
美团核心本地商业CEO王莆中近日在公开演讲中首次完整复盘了这段历程。他毫不避讳地承认：这是一次昂贵但必要的试错。
一场“先开枪、后瞄准”的AI试验
今年2月至3月，伴随OpenClaw（开源AI智能体框架）引发的“龙虾”热潮，美团发起了全员“养虾运动”。
token不设上限，直接用最高规格的模型。公司的逻辑很简单：让所有人亲身感受AI能做什么、不能做什么。这本质上是一次全员级的AI启蒙。
但代价很快显现。每日烧掉上千万元的算力成本，AI输出的错误信息反向干扰了真实的业务经营。热闹过后，并没有产出实际价值。
四重错配：为什么AI落地如此之难
复盘这场“养虾”乱象，王莆中将企业AI落地的困境归结为 “四重错配” ：
效率错配：昂贵的大模型被大量消耗在写邮件、整理文档这类日常事务上，没有触碰到业务核心。
考核错配：一味追求立刻看到产出，却忽略了企业内部组织、流程的适配改造。
这四重矛盾叠加，造成大量AI投入与实际产出严重脱节。很多企业重金投入AI，最后只收获了热闹，没有收获生产力提升。
这并非美团独有的困境。王莆中援引数据指出，全球仅有6%的企业能够从AI应用中拿到可量化的经营收益。
从混乱到收敛：四个阶段的演进
但“养虾”的混乱并非毫无价值。恰恰是这段混乱，逼出了后续的收敛。
第一阶段（2-3月）：全员养虾。 本质是一次全员AI启蒙。代价是日耗千万，AI谬误干扰经营。
第二阶段（4月起）：成立AI组织。 各事业部成立专门AI组织，不再单纯依靠全员自发热情，将分散的积极性收拢，沉淀标准化转型步骤。
第三阶段（6-7月）：赛马与沉淀。 上千个项目同步赛马，一边试错一边沉淀方法论。最终得出关键认知——AI转型不是技术问题，而是业务、组织、技术三位一体的系统性工程，不能只寄望于产研团队。
第四阶段（7月起）：产生价值。 AI开始在内部产品流程中跑通并产生价值。全场景AI Agent平台CatPaw正式上线，累计覆盖9万员工、搭建3万个Agent。
更深层的思考：这笔学费值不值？
日耗千万的学费，买来的是什么？
王莆中提出了一个核心判断：AI是指数级技术，但享有红利的前提是组织底数大于1。
换句话说，技术本身再先进，如果组织的认知、流程、机制跟不上，AI就只能在边缘打转，甚至成为干扰。
美团的实践证明，AI工具只是底座，如果组织、业务流程没有同步改造，要么沦为全员玩工具的烧钱游戏，要么AI只能做边角辅助工作。
这笔学费换来的是竞争对手用钱买不到的东西：对AI落地难点的真实体感。咨询公司讲不出来，技术团队画PPT也画不出来，必须亲身踩过坑才能沉淀。
1987年，诺贝尔经济学家罗伯特·索洛说过一句著名的话：“计算机到处可见，唯独没有体现在生产率统计中。”今天套在AI身上，依然成立。
结语
美团的“养虾”故事，是一面镜子。
它照出了企业在AI转型中普遍存在的冲动与盲目，也照出了从混乱到收敛的可能路径。烧钱容易，落地很难。AI的技术能力可以快速获取，但组织的改造、业务流程的适配没有捷径。
王莆中的复盘释放了一个清晰的信号：AI转型不能靠全员狂欢，而是一场需要业务、组织、技术三位一体的系统性工程。那些日耗千万的学费，如果能换来对这个常识的深刻体认，或许就不算白花。
毕竟，在AI这条路上，最贵的不是算力，而是对“AI到底该怎么用”的无知。
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