当前AI行业的热度与市场心态 - 金融行业将AI产品视为关键绩效指标，若未推出或产品令客户亏损将面临职业风险 [1] - 2026年初AI领域投融资形势大好，智谱与MiniMax两大独角兽上市，Meta以约20亿美元收购AI智能体公司Manus [1] - 市场存在“AI+”概念炒作现象，部分公司仅宣称使用AI降本增效即可吸引关注，与实际业务关联度可能不高 [1] - 公众对AI热潮存在FOMO（恐惧错过）心理，认为参与有风险但错过的风险更大 [3] - 旁观者对AI表现出狂热，即便暂时没有利润兑现和业绩支撑也格外有信心，与从业者的审慎形成鲜明对比 [3][8] AI技术在各行业的实际落地情况 - 除金融、互联网等数字化基础好的行业外，绝大多数行业的AI业务渗透率普遍在10%—30%之间，真正进入核心业务环节的并不多 [3] - 有资深技术人员指出，在某些行业（如石油石化）中，大模型的应用尚处于起步阶段，只能处理非常细微的任务 [1] - 2025年《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》发布后，相关部门强调需避免无序竞争和一哄而上 [3] AI行业当前存在的风险与挑战 - 大量垂直应用的喧嚣可能遮蔽核心技术的突破，如DeepSeek的mHC新架构迭代、医疗AI隐私问题等关键讨论被资本喧嚣淹没 [4] - 新技术从实验室到规模商用必经残酷竞争，历史表明押对技术路线也未必能收割红利（如爱迪生与特斯拉的电流之战） [6] - AI领域竞争格外激烈，开源模式（如Llama系列、DeepSeek）打破了闭源壁垒，加速技术扩散，使依靠新技术盈利的难度增大 [7] - 全球知名大模型竞技榜单Imarena数据显示，自2023年年中以来，所有登顶模型的平均榜首停留时间仅约35天，技术创新难以沉淀为持久壁垒 [7] - AI创业者面临巨大压力，有从业者表示“3个月就有一家公司倒下，30天就会落后一代产品” [8] 对“AI泡沫”与历史规律的审视 - 市场出现“AI泡沫是铁打的”等说法，将AI与黄金、金属并称为“新三大最坚硬的泡沫” [9] - 历史规律显示，每次大泡沫前专家常宣称“这次不一样”，但泡沫最终都回归均值，例如19世纪多国国债违约 [9] - 本次AI热潮与以往的不同之处在于：大模型技术确定性更强，大幅降低了AI的落地门槛与成本；同时AI领域的杠杆率较低，减少了非理性繁荣的基础 [11] 对普通参与者的建议 - 建议普通人将参与AI的方式控制在自身能力边界内，包括认知边界、信息边界和风险承受边界 [12] - 最直接的方式是亲身体验高质量的AI产品，以感知技术迭代速度并建立准确认知 [12] - 在信息选择上，应聚焦高质量信源，并关注AI、云、硬件、IoT等多元要素结合的产业智能化进程，而非仅关注短期模型波动 [12] - AI的红利不仅在于资本回报，更在于借助其提升工作效率、拓展职业可能、辅助学习等实际场景，这些是普通人可把握的零风险红利 [13] - AI最终将成为像电力、互联网一样的公共基础设施，无需过度FOMO [13]