核心观点 - 生成式AI行业正经历从理想主义向大规模商业化（尤其是广告和电商）的急剧转型，其核心驱动力是高昂的运营成本和盈利压力 [5][12] - 行业巨头正采取不同的商业化路径，但普遍引发了用户对AI客观性和隐私的信任危机 [16][21] 行业商业化趋势 - OpenAI计划于2月初上线ChatGPT广告服务，初期按展示次数收费，未来可能采用按点击收费模式，试运行阶段要求广告主承诺支出低于100万美元 [2] - 行业产品正从革新知识获取转向学习如何卖货和卖广告 [3] - 仅上一个假日季，AI技术直接或间接撬动的全球零售额估计高达2720亿美元 [4] - 驱动转型的根本原因是无法粉饰的残酷账本：训练大模型一次可能烧掉数千万甚至上亿美元，而每日维持运行的算力电费更是天价 [12][13] 公司商业化路径分化 - OpenAI：凭借ChatGPT庞大客流，像“顶级商场招商部”，主要吸引头部品牌入驻并收取广告费或分成，模式相对轻巧传统 [18] - 谷歌：扮演“交通规则制定者”，联合沃尔玛、Shopify等零售巨头制定“通用商业协议”，旨在成为AI世界的统一“购物基础设施” [17][18] - 阿里巴巴：千问接入淘宝生态，利用现有商品、支付、物流资源提供一站式服务，走“重”的生态整合路线 [19] - 字节跳动：豆包手机试图让AI获得系统最高权限，实现跨App自动操作（如比价、下单），但遭遇其他超级应用的技术封堵，路径充满攻防战 [19] - 百度：文心一言探索品牌深度绑定，通过“品牌智能体”回答产品问题并调用电商、地图等服务，甚至为商家生成营销视频，试图成为品牌的“AI代运营商” [20] 运营成本压力 - ChatGPT单日响应请求的电费成本可能接近70万美元，年电费成本超过2.5亿美元 [14] - 阿里巴巴宣布未来五年将投入3800亿元用于云计算和人工智能 [15] - 字节跳动规划了1600亿元的AI相关投入 [15] - 资本市场耐心耗尽，行业焦点从比拼“故事”转向比拼真实“盈利能力” [16] 引发的挑战与信任危机 - 用户产生“违和感”，认为AI从“智能伙伴”变成了“推销员” [10][21] - 存在“决策黑箱”担忧：AI同时肩负回答问题和推荐商品任务时，其回答的客观性存疑，算法可能将付费更多的品牌前置 [22] - 存在“隐私黑箱”担忧：尽管公司承诺不分享对话内容，但AI助手掌握的用户居住地、购物习惯、支付能力等数据本身已构成精准画像，引发隐私忧虑 [22] - 行业变革已不可逆，核心问题转变为在商业化狂奔中，最初对更聪明、更无私的AI未来的憧憬是否已被遗忘，人机关系正被重新定义 [23]