近年來，人工智能（AI）在國內(nèi)的發(fā)展勢頭異常迅猛，從大型模型的密集發(fā)布到智能體創(chuàng)業(yè)熱潮，無數(shù)企業(yè)紛紛涌入這一看似潛力無限的全新領(lǐng)域。然而，在這一片繁榮景象背后，卻隱藏著一個令人費解的現(xiàn)象：眾多國內(nèi)大型AI模型在發(fā)布會上光彩奪目，排行榜上獨占鰲頭，但實際應(yīng)用時卻常常讓人感到不盡如人意。
探究其背后的原因，一個核心問題在于我們正以“互聯(lián)網(wǎng)思維”來推動AI的發(fā)展。這套在互聯(lián)網(wǎng)時代屢試不爽的增長邏輯——快速迭代、搶占用戶、講故事、沖榜單——如今被硬生生套用到AI產(chǎn)業(yè)中，結(jié)果卻是模型能力虛高、產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重、落地場景缺乏深度。表面上看似一場技術(shù)革命，實則許多人仍在重復(fù)十年前的“App大戰(zhàn)”。
AI，絕非下一個抖音或美團。大型模型并非流量產(chǎn)品，而是一場基礎(chǔ)設(shè)施級別的技術(shù)競賽。它需要的不僅僅是敏銳的市場嗅覺和運營手段，更需扎實的工程體系、長期的科研投入，以及對底層范式的深刻理解。
那么，什么是“互聯(lián)網(wǎng)思維”？它曾經(jīng)帶來了什么？在批判“互聯(lián)網(wǎng)思維做AI”之前，我們首先要明確，互聯(lián)網(wǎng)思維并非貶義詞，它曾是中國過去二十年科技發(fā)展的核心驅(qū)動力。中國互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，離不開這一行之有效的增長模式。
互聯(lián)網(wǎng)思維最典型的四大特征是：一是流量為王，先搶用戶；二是快速迭代，小步快跑；三是用戶體驗導(dǎo)向，一切為了轉(zhuǎn)化；四是風(fēng)口驅(qū)動，資本助推。這些邏輯在“軟件成本低、用戶行為清晰、市場增長快”的互聯(lián)網(wǎng)時代，曾是近乎完美的商業(yè)武器。然而，AI，尤其是大型模型，已不再遵循這些游戲規(guī)則。
大型模型與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品看似相似，都有用戶界面，都能快速上線一個“可交互”版本，但它們的底層邏輯截然不同。用互聯(lián)網(wǎng)的打法做AI，就像用陸軍思維發(fā)展海軍，從一開始就偏離了方向。
互聯(lián)網(wǎng)邏輯在大型模型時代最難適配的關(guān)鍵點在于：一是試錯成本高企；二是輸出概率性，不確定且黑箱；三是真正的產(chǎn)品是訓(xùn)練數(shù)據(jù)和底層能力，而非UI界面；四是它并非一個“應(yīng)用”，而是一種“平臺”。這些本質(zhì)上的不同，解釋了為何照搬互聯(lián)網(wǎng)打法不僅效果不佳，甚至可能誤導(dǎo)決策、錯配資源，陷入“表面忙碌、實則原地踏步”的尷尬境地。
當“流量思維”“沖榜邏輯”“爆款產(chǎn)品心態(tài)”被照搬到AI賽道時，一場技術(shù)革命就變成了公關(guān)戰(zhàn)、參數(shù)戰(zhàn)、融資戰(zhàn)。以下是幾個最常見也最具破壞力的“互聯(lián)網(wǎng)式誤區(qū)”：
誤區(qū)一：堆參數(shù)等于堆能力，沖榜單等于有技術(shù)。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，“榜單”是用戶喜好、流量風(fēng)口的象征，是增長的風(fēng)向標。不少廠商下意識地將這一邏輯套用到大型模型上，認為參數(shù)更大、Tokens更多、榜單排名更靠前就更牛。但現(xiàn)實是，大型模型并非數(shù)碼相機，“像素越高越清晰”的規(guī)則并不適用。
誤區(qū)二：換個殼子就叫AI產(chǎn)品。許多廠商為了快速上線，直接套用開源模型，加個Logo、拼個UI，就成了所謂的“國產(chǎn)AI助手”“智能辦公平臺”。這類產(chǎn)品缺乏差異化能力，用戶體驗浮于表面，一問深層邏輯就露餡。
誤區(qū)三：公關(guān)驅(qū)動研發(fā)，發(fā)布會先于產(chǎn)品迭代?；ヂ?lián)網(wǎng)時代，“先發(fā)布、后補齊”是常態(tài)，但大型模型的開發(fā)并非“發(fā)個版本”那么簡單。不少廠商熱衷于先講故事、先發(fā)PPT，功能缺失，模型不穩(wěn)定，用戶體驗極差。這不是“發(fā)布快”，而是“發(fā)布空”。
誤區(qū)四：用戶量是唯一指標，越多越好。大型模型的價值不在于“注冊用戶數(shù)”，而在于“用戶創(chuàng)造了什么”。但許多廠商仍習(xí)慣用DAU、注冊數(shù)來衡量模型成敗，這忽略了AI的真正價值：是否提升了用戶效率？是否完成了人力不可完成的任務(wù)？
這四大誤區(qū)指向一個共性問題：我們?nèi)粤?xí)慣于“打造一個產(chǎn)品”，而非“構(gòu)建一個能力”。而能力的建設(shè)，是另一個完全不同的世界。
如果說“互聯(lián)網(wǎng)思維”是一套短周期、高反饋、拼速度的打法，那么大型模型時代真正需要的，是一種重科研、重基礎(chǔ)、重協(xié)同的系統(tǒng)性思維。以下是五種最關(guān)鍵的新范式：
一是科研與工程雙輪驅(qū)動，不再迷信“工程化萬能”。在大模型領(lǐng)域，僅有工程思維遠遠不夠，科研才決定“做的方向是否正確”。真正強大的AI廠商，往往具備頂尖科研力、高效工程化以及架構(gòu)級創(chuàng)新能力。
二是長期主義思維：模型不是項目，是平臺。在大模型開發(fā)中，要把模型當作“能力平臺”來看待，每一次訓(xùn)練、微調(diào)、部署都是平臺迭代的一部分。
三是拋棄“搶用戶”心態(tài)，轉(zhuǎn)向“解問題”的價值邏輯。AI的真正價值在于問題解決能力，而非用戶數(shù)。要轉(zhuǎn)變方向，不再問“怎么把用戶拉進來”，而是問“我能為誰解決一個獨特的問題”。
四是建生態(tài)，而不是堆功能。模型能力的天花板，不在于做了多少功能，而在于是否擁有一個不斷放大這些能力的生態(tài)系統(tǒng)。
五是重新定義團隊結(jié)構(gòu)和組織邏輯。大模型時代，傳統(tǒng)“產(chǎn)品經(jīng)理+工程師”的分工模式已落后。需要的是算法天才、底層架構(gòu)師等多領(lǐng)域?qū)＜?，以及跨部門的協(xié)作機制。
以上五點，構(gòu)成了真正的AI思維范式，它更慢、更深、更難，但也更扎實。只有走上這條路，中國的AI廠商才可能真正走出幻覺、建立自己的底層壁壘，擁有與全球領(lǐng)先企業(yè)同樣強大的力量結(jié)構(gòu)。
