人工智能領(lǐng)域近年來一直是科技行業(yè)的熱門話題，特別是關(guān)于AI能否孕育出下一個超級應(yīng)用的討論，更是引起了廣泛關(guān)注。在現(xiàn)有的技術(shù)框架下，各界都在探尋最接近通用人工智能（AGI）的商業(yè)化形態(tài)。

ChatGPT的崛起無疑為這一討論增添了新的熱度。其用戶規(guī)模迅速接近1億，但日均使用時長不足20分鐘，這一現(xiàn)狀揭示了AI工具屬性與用戶粘性需求之間的矛盾。盡管市面上已有超過2000款A(yù)I應(yīng)用，但主流產(chǎn)品大多集中在AI陪伴、聊天機器人、智能客服、圖片視頻生成等領(lǐng)域，用戶在手機應(yīng)用商店中看到的往往是千篇一律的“AI助手”和“創(chuàng)作工具”，缺乏真正的國民級產(chǎn)品。

這一現(xiàn)象背后，反映了互聯(lián)網(wǎng)與AI兩波技術(shù)浪潮的根本性差異。互聯(lián)網(wǎng)時代，阿里憑借“平臺+流量”模式征服電商領(lǐng)域，騰訊以“社交+內(nèi)容”建立帝國，字節(jié)跳動靠“算法+推薦”重構(gòu)信息分發(fā)，這些標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、邊際成本趨零的黃金三角支撐起了超級公司的誕生。然而，AI時代的技術(shù)邏輯卻在顛覆這一切：模型訓(xùn)練成本與場景復(fù)雜度正相關(guān)、技術(shù)復(fù)用率低、數(shù)據(jù)價值呈長尾分布。

組織基因的沖突在AI領(lǐng)域尤為尖銳。某大廠的AI實驗室采取“賽馬機制”，多個團隊產(chǎn)出的同質(zhì)化客服系統(tǒng)因無法適配客戶私有化部署而夭折。這種“大中臺”模式在AI領(lǐng)域的水土不服，凸顯了當(dāng)技術(shù)價值從通用性轉(zhuǎn)向場景特異性時，傳統(tǒng)中心化組織架構(gòu)與AI所需的敏捷響應(yīng)機制之間的根本性沖突。

從更宏觀的角度看，AI時代的產(chǎn)業(yè)變局體現(xiàn)在三個核心矛盾上：產(chǎn)品邏輯從“用戶連接”轉(zhuǎn)向“場景滲透”、組織架構(gòu)從中心化轉(zhuǎn)向“細胞化”、技術(shù)估值體系從“規(guī)模溢價”轉(zhuǎn)向“場景乘數(shù)”。這些差異或許注定了AI時代難以復(fù)刻互聯(lián)網(wǎng)的造神神話。

在互聯(lián)網(wǎng)時代，“大廠”一詞往往與龐大的員工規(guī)模和生態(tài)化布局緊密相連。騰訊成立五年時員工總數(shù)達到2000，如今已超過11萬人；字節(jié)跳動更是以年均萬人規(guī)模的增速，十年內(nèi)達到12萬員工。這些大廠通過“產(chǎn)品矩陣+流量生態(tài)”模式，將用戶、數(shù)據(jù)、服務(wù)深度綁定，形成自我循環(huán)的商業(yè)閉環(huán)。然而，在AI領(lǐng)域，目前大部分的玩家仍以小于千人的創(chuàng)業(yè)團隊為主，即便是明星公司如DeepSeek，總?cè)藬?shù)也僅為160人。

AI公司的“技術(shù)密集型”結(jié)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)時代的“人力密集型”模式形成鮮明對比，意味著AI行業(yè)尚未形成可復(fù)制的規(guī)?；鲩L路徑。盡管AI領(lǐng)域高薪招人已成為普遍現(xiàn)象，但這場招聘熱潮仍主要由互聯(lián)網(wǎng)大廠主導(dǎo)。隨著大廠補齊短板，創(chuàng)業(yè)公司中有技術(shù)實力的陸續(xù)被兼并，有價值的業(yè)務(wù)、技術(shù)和人才最終回流到互聯(lián)網(wǎng)大廠。這些大廠有資源、有足夠的現(xiàn)金流來支持長期研究，并能在產(chǎn)品同質(zhì)化嚴重的情況下憑借綜合優(yōu)勢后來居上。

然而，這并不意味著互聯(lián)網(wǎng)大廠已經(jīng)變成了“AI大廠”。事實上，AI只是他們生態(tài)內(nèi)的一個組成部分，負責(zé)這部分業(yè)務(wù)的團隊大多是在原有基礎(chǔ)上進行擴充或拆分。與此同時，一些一開始走向行業(yè)潮頭的新興公司反而顯示出縮編的跡象。

自ChatGPT發(fā)布以來，國內(nèi)有近8萬家新注冊的AI公司處于注銷、吊銷或停業(yè)異常狀態(tài)。這些企業(yè)大多是在ChatGPT掀起的AI浪潮中迅速成立的。當(dāng)技術(shù)、資本和政策的紅利同時出現(xiàn)時，市場往往會陷入虛假繁榮。但活下來的優(yōu)質(zhì)企業(yè)中，又是什么限制了他們的進一步生長？

人才短缺無疑是一個重要原因。國內(nèi)AI人才總?cè)笨谶_數(shù)百萬，一些一線城市的人才需求與當(dāng)?shù)馗咝Ｖg存在巨大差距。企業(yè)為了爭奪人才，甚至開出了百萬年薪。然而，現(xiàn)實中大部分AI企業(yè)存在“人才到位但效能滯后”的現(xiàn)象，技術(shù)團隊與業(yè)務(wù)部門的協(xié)同效率不足，導(dǎo)致人均產(chǎn)出低于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)。

除了人才短缺，AI在某種程度上還與商業(yè)世界脫鉤。除了優(yōu)化部分工作流，AI在實際應(yīng)用中的程度相當(dāng)有限。衡量一款產(chǎn)品成功與否，要看它在用戶全生命周期上發(fā)揮的價值，但AI還遠未達到這一要求。根本原因一方面在于商業(yè)化的路徑不清晰，另一方面在于技術(shù)本身的局限性。

對于AI創(chuàng)業(yè)公司來說，后期經(jīng)營過程中的組織缺陷也是一個深層挑戰(zhàn)。國內(nèi)企業(yè)普遍存在“研究”與“研發(fā)”的認知錯位，科研團隊的時間精力往往被迫用來應(yīng)付短期的KPI，而非真正的前沿探索。這種現(xiàn)象在高頻考核體系下尤為突出，導(dǎo)致技術(shù)迭代陷入“內(nèi)卷式優(yōu)化”。

那么，AI究竟需不需要大廠？這個問題其實是在討論AI公司是否要成為騰訊、阿里那樣樹大根深且涉獵縱深的巨型企業(yè)，以及是否有可能孵化出類似微信、淘寶這樣的超級應(yīng)用。AI技術(shù)的落地高度依賴數(shù)據(jù)、算力和人才，大廠憑借長期積累的海量數(shù)據(jù)、強大的算力基礎(chǔ)設(shè)施以及頂尖人才團隊在模型訓(xùn)練和場景落地中占據(jù)優(yōu)勢。然而，AI產(chǎn)品卻呈現(xiàn)出與以往互聯(lián)網(wǎng)截然不同的發(fā)展路徑，用戶規(guī)模紅利體現(xiàn)得不明顯。

盡管大廠在技術(shù)和生態(tài)上具有優(yōu)勢，但AI領(lǐng)域的發(fā)展仍然充滿不確定性。用戶規(guī)模的增長往往能帶來顯著的經(jīng)濟效益，但在AI浪潮中，還未找到穩(wěn)定的盈利模式。技術(shù)縱深正在取代用戶規(guī)模成為核心競爭力，具備跨領(lǐng)域推理能力的AI系統(tǒng)其價值創(chuàng)造效率將呈現(xiàn)非線性增長。但實現(xiàn)這一目標(biāo)需要的不是用戶規(guī)模，而是高質(zhì)量的多模態(tài)數(shù)據(jù)和持續(xù)的算法創(chuàng)新。