文章核心观点 - AI创业的底层逻辑在2025年发生根本性改变，成功关键从拥有强大模型转变为AI在真实业务场景中持续学习与进化的能力 [6] - 企业在生成式AI上的400亿美元投资中，95%的组织实际回报几乎为0，暴露出旧有“交付即结束”逻辑的崩塌 [5][12] - 5%的成功企业通过将AI视为需共同成长的外部专家、构建在线学习系统及反馈闭环，找到了新方向，行业竞争壁垒从技术广度转向场景深度 [14][16][19] 旧逻辑的崩塌 - 企业以对待标准化软件的“即插即用”逻辑对待AI，但AI本质更接近需持续学习、接收反馈的专家，无法学习的系统价值会持续折旧 [9] - 在“通用”与“专用”选择上，调研初期60%企业考虑特定任务型GenAI，但试点到成功实施比例骤降至5%，通用大语言模型表现更稳健 [9] - 特定任务AI面临复杂场景适配、高定制维护成本，易成为“流程孤岛”；超90%员工宁愿使用个人版ChatGPT等工具，形成“影子AI经济” [6][12] 新逻辑的浮现 - 成功企业将AI视为需共同成长的外部专家，商业模式从软件许可证销售转向“成长服务”，购买重点从现有能力转向持续进步机制 [15] - 成功案例技术核心是构建在线学习系统，模型在测试阶段仍能学习，通过与环境交互、奖励信号动态优化，实现即时策略调整 [16] - 成功系统具备三大特征：情境理解（如记忆用户偏好）、记忆管理（建立个性化记忆档案）、无缝嵌入工作流程的反馈闭环设计 [17] - 企业采购AI标准从关注功能清单转向评估学习能力，例如看重AI学习新技能所需时间，而非功能数量 [17] 2025年后的赛点与生存法则 - 竞争壁垒从技术广度转向场景深度，大模型成为基础设施，价值创造取决于在具体场景中用好稳定资源的能力 [19] - 行业需刷新ROI认知：70%的AI预算流向营销部门，但“降本型AI”往往带来更直接、可衡量的回报 [19] - 在线学习崛起将导致市场洗牌，模型保鲜期缩短，实时学习能力成为分水岭，算力分配权重从一次性训练投入转向持续优化推理算力池 [20][21] - AI创业下半场属于在最具体场景中展现最强适应力的团队，模型更新频率重要性超过参数规模 [21]