文章核心观点 - 生成式AI的产业热度已如基础设施般普及，但实际使用仍停留在“可选工具”阶段，尚未成为“人人离不开”的默认工作方式 [5][6] - 当前AI产业的关键矛盾不在于追求更强的模型能力，而在于缺乏能将AI能力嵌入具体工作流程的“产品形态”以及确保结果可靠的“可验证交付链路” [16][17][37] - 行业正经历从模型狂热到产品定型的迁徙，真正的投资机会和竞争壁垒将出现在那些能把AI能力转化为可销售工作流、控制成本与分发渠道的公司手中 [18][24][37] 真实进度与采用矛盾 - ChatGPT拥有8亿至9亿的周活跃用户，但其中每天使用数小时的高频用户占比较低，约10%至15%的用户每天使用，更多人仅是每周或偶尔使用一次 [6] - AI技术的认知度已达到基础设施级别，但实际应用尚未形成习惯，多数用户“看过、理解、有账号、会用”，却想不出近期必须使用的具体场景 [5][6] 行业叙事与定义模糊 - “AI”一词正变得像“技术”或“自动化”一样，在其普及后将不再被特别强调，而成为产品的默认组成部分 [8] - “AGI”（通用人工智能）的叙事存在矛盾，常被描述为“要么已经以小型软件形式存在，要么永远在5年后到来”，这种定义上的摇摆导致行业预测被叙事拉扯 [8] 平台变革的特殊性与不确定性 - 与过去的平台变革不同，生成式AI的“物理极限”未知，因为缺乏关于“其为何有效”以及“人类智能是什么”的充分理论，导致预测困难 [10] - 这造成了“精神分裂式叙事”：同一家公司可能同时宣称即将拥有“人类级研究员”，又将其描述为新的软件API堆栈，而这两者在逻辑上难以同时成立 [10] 泡沫与资本开支的逻辑 - 像生成式AI这样“非常新、非常大、非常令人兴奋”的技术，几乎必然会导致投资泡沫，关键问题在于判断当前处于泡沫周期的哪个阶段 [12][13] - 驱动当前巨额资本开支的核心逻辑是“不投资的下行风险，超过过度投资的下行风险”，因为AI计算需求难以精确测算，模型效率提升与使用量增长等因素相互交织 [15] 缺失的产品形态与机会 - ChatGPT更像一个“伪装成产品的聊天机器人”或入口，而非定义了新工作方式的划时代产品（如iPhone或Excel） [16][17] - 当前最大的机会在于创建“缺失的产品”，即把AI能力包装成解决特定岗位与流程的解决方案，将空白提示框转化为具有明确“按钮”和选项的专业工作流 [17][18] - 企业购买的是解决方案而非底层技术，这解释了为何他们会选择Everlaw这类垂直应用，而非自行组合AWS的API [17] 验证、错误率与落地挑战 - AI落地的核心挑战不是“能生成”，而是“能交付”，这涉及到验证链路、责任边界以及错误成本 [20] - 在需要特定正确答案的场景中，如果AI输出的错误无法被机械验证，依赖人工核对的成本可能超过自行完成工作的成本，这使得“无限实习生”的设想有时反而增加负担 [20] - OpenAI的Deep Research在营销展示中出现了数据转录和来源选择错误，这凸显了可靠交付的难度 [20] 竞争格局与护城河 - 对于偶尔使用的消费者，AI模型可能趋于同质化，成为“商品”，真正的竞争差异将体现在分发渠道、默认入口和成本基础 [24] - OpenAI虽然拥有8亿至9亿周活的巨大入口优势，但这种优势“很脆弱”，因为它缺乏强大的网络效应、生态系统或功能锁定，同时其成本受制于外部云服务商 [24] - 模型厂商必须“两线作战”：既要在模型之上构建有粘性的产品形态，又要补足基础设施以控制成本，建立护城河 [24][25] 主要科技公司的战略站位 - **OpenAI**：防守默认入口的心智优势，同时抢夺产品护城河与可控的成本基础 [28] - **Google**：防守搜索广告现金牛业务，同时争夺下一代用户体验的定义权 [29] - **Meta**：防守内容分发与推荐系统的控制权，争夺下一代社交体验的主导权 [30] - **Amazon**：防守AWS云计算（“卖铲子”）业务，同时抢夺用户购买决策与商品发现的入口 [31][32] - **Apple**：防守设备与生态入口，其关键在于AI是否会改写计算形态与应用（App）的存在方式 [33] 对传统行业的潜在冲击 - AI的第二、三阶段影响可能不是简单提升效率，而是暴露并重塑行业价值链，移除那些曾被当作护城河的“流程摩擦” [35] - 当大型语言模型能直接回答用户问题（如提供食谱），或改变购买决策路径（通过对话式建议），依赖传统流量和转化模式的行业（如出版、媒体、电商营销）将面临根本性挑战 [35]