ChatGPT-5終于在8月8日上線，但推出之后，不再有2.5出世四方雷動(dòng)的艷羨，甚至因?yàn)樗粔蛉诵?#xff0c;逼得官方不得不讓4o重新迎客。

事實(shí)上，被寄予厚望的AI正在遭遇尷尬，而全球AI產(chǎn)業(yè)正站在一個(gè)微妙的轉(zhuǎn)折點(diǎn)上。各行各業(yè)都在追問：AI到底有什么用？什么時(shí)候能派上大用？當(dāng)前，傳統(tǒng)發(fā)展范式已達(dá)極限，全球全要素生產(chǎn)率增速從1996-2006年的1.5%降至2007-2017年的0.3%，包括中國(guó)在內(nèi)的所有國(guó)家都對(duì)新技術(shù)引領(lǐng)的發(fā)展新范式翹首以待。

過去十年，AI吸引的投入累計(jì)超1萬億美元，但現(xiàn)實(shí)的“獲得感”卻遠(yuǎn)低于預(yù)期——企業(yè)抱怨“AI能用但不夠好用”，大眾早已從最初接觸ChatGPT或者Deepseek的震撼中恢復(fù)了平靜，吐槽“大模型炫技多、解決少”，偶爾甚至還會(huì)來一句：就這？！連科學(xué)家都陷入分歧：圖靈獎(jiǎng)得主Yoshua Bengio預(yù)言“2-5年實(shí)現(xiàn)人類水平AI”；而另一位（楊立昆）則潑來一瓢冷水：以目前人類水平連“貓貓狗狗”級(jí)別的AI都做不出來。這種矛盾背后，是AI從“實(shí)驗(yàn)室神話”向“現(xiàn)實(shí)應(yīng)用”躍遷時(shí)的集體迷茫。

實(shí)際上，我們可能進(jìn)入了一個(gè)技術(shù)大爆發(fā)之前的靜止時(shí)刻。今年7月，AI先驅(qū)Richard Sutton在演講中拋出“體驗(yàn)時(shí)代”理論：當(dāng)人類數(shù)據(jù)紅利耗盡，AI必須通過“自我體驗(yàn)”實(shí)現(xiàn)突破——從技術(shù)進(jìn)化角度看，這有點(diǎn)類似1780年代的蒸汽機(jī)：雖早在1698年被發(fā)明，卻在瓦特改良前默默無聞60年，直到與紡織業(yè)、運(yùn)輸業(yè)深度綁定，才真正點(diǎn)燃工業(yè)革命。歷史總在押韻。今天的AI，或許正處在“蒸汽機(jī)爆發(fā)前的靜止時(shí)刻”。而打破靜止的關(guān)鍵，從來不是某家企業(yè)“一騎絕塵”的技術(shù)突破，而是讓技術(shù)像電力一樣“滲透到每個(gè)角落”，而這似乎正是中國(guó)AI敘事的起點(diǎn)——

此刻的問題不再是“誰能突破技術(shù)天花板”，而是誰，以及如何打破靜止，讓技術(shù)穿過千家萬戶的門檻？然后，帶領(lǐng)人類推開新紀(jì)元的大門。

一個(gè)常識(shí)性謬誤：從技術(shù)霸權(quán)到擴(kuò)散效率

如何跨越靜止時(shí)刻？工業(yè)革命的啟示錄早已寫明，技術(shù)勝出的關(guān)鍵，從來不是“誰先造出完美機(jī)器”，而是“誰讓機(jī)器更快改變生活”。?華盛頓大學(xué)對(duì)三次工業(yè)革命的研究印證了這一點(diǎn)，英國(guó)之所以能引領(lǐng)第一次工業(yè)革命，并非其紡織機(jī)技術(shù)絕對(duì)領(lǐng)先法國(guó)，而是其技術(shù)擴(kuò)散效率遙遙領(lǐng)先——曼徹斯特的紡織廠用5年時(shí)間將蒸汽機(jī)滲透率從5%提升至40%，而法國(guó)同期僅12%。美國(guó)在第二次工業(yè)革命中超越歐洲，核心也不是愛迪生的燈泡更亮，而是其“電力-工廠-家庭”的全鏈條擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)，讓電力從實(shí)驗(yàn)室到千家萬戶僅用了10年，而歐洲用了25年。?

在頂級(jí)競(jìng)賽中，擴(kuò)散效率決定國(guó)家勝負(fù)，工業(yè)革命的贏家，從來都是那些技術(shù)創(chuàng)新和擴(kuò)散率兩手都硬的參與者。這一規(guī)律在AI時(shí)代正在重演。

朱恒源教授提出的“AI死亡谷”理論指出，當(dāng)前AI正處于“技術(shù)供給過剩但需求尚未涌現(xiàn)”的尷尬期，全球每天新增100個(gè)AI模型，誰能率先跨越“四道門檻”，即技術(shù)性能達(dá)標(biāo)、商業(yè)可持續(xù)、社會(huì)接受、制度適配，誰就能成為新紀(jì)元的定義者。?但現(xiàn)實(shí)是殘酷的，根據(jù)麥肯錫2024報(bào)告，中國(guó)AI專利申請(qǐng)量全球第一，占比超40%，但商業(yè)化率僅15%；美國(guó)大模型參數(shù)規(guī)模突破萬億，能真正落地的場(chǎng)景不足20%。全球Top 20大模型中，14個(gè)來自中美，但真正實(shí)現(xiàn)規(guī)?；逃玫牟蛔?個(gè)。

無論是中國(guó)還是美國(guó)，當(dāng)技術(shù)不再是瓶頸，如何讓技術(shù)被需要、被使用、被依賴才是新的護(hù)城河。?

機(jī)器狗按照指令給盆栽澆水

AI的競(jìng)爭(zhēng)，已從“實(shí)驗(yàn)室參數(shù)競(jìng)賽”轉(zhuǎn)向“場(chǎng)景滲透效率競(jìng)賽”——就像蒸汽機(jī)不必等到足夠輕、足夠高效、足夠便宜才改變世界，能讓紡織廠效率提升30%的“半成品”，已足夠啟動(dòng)工業(yè)革命。當(dāng)AI從實(shí)驗(yàn)室的“炫技”走向市井的“普惠”，技術(shù)擴(kuò)散效率比技術(shù)高度更能定義下一個(gè)十年。但無論是學(xué)術(shù)界還是產(chǎn)業(yè)界，對(duì)AI的分歧仍在繼續(xù)。

“完美AI”終向“實(shí)用主義”低頭?

這種分歧，本質(zhì)是AI路線的終極博弈。這點(diǎn)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的“Waymo vs?特斯拉”之爭(zhēng)上表現(xiàn)得淋漓盡致。Waymo的自動(dòng)駕駛在技術(shù)上一直遙遙領(lǐng)先，但Waymo的團(tuán)隊(duì)早期似乎有一種技術(shù)潔癖，什么時(shí)候汽車駕駛位可以完全不需要方向盤的時(shí)候（屬于L4級(jí)別），才會(huì)考慮將其推向市場(chǎng)，因此拒絕在駕駛位仍有安全員的階段商業(yè)化。

但馬斯克則選擇“實(shí)用主義”，從L2級(jí)輔助駕駛起步，用“影子模式”（用戶駕駛數(shù)據(jù)反哺訓(xùn)練）快速迭代，2023年全球搭載FSD的車輛超400萬輛，累計(jì)行駛里程突破500億公里——盡管FSD至今未完全去掉人類干預(yù)，但其用戶滲透率已達(dá)22%（Statista 2024），商業(yè)價(jià)值遠(yuǎn)超仍停留在“測(cè)試階段”的Waymo。

今天，Waymo在諸多專業(yè)測(cè)評(píng)中仍然是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域獨(dú)一檔的存在。但Waymo的“技術(shù)完美主義”也不得不向商業(yè)化屈服，其有人監(jiān)控的無人駕駛出租車將在今年開上紐約街頭。而一輛完全自主的特斯拉，在今年6月從工廠下線后，自主行駛30分鐘，來到了訂購者家門口，完成了工業(yè)史上首次無人自動(dòng)交付。具體到更高級(jí)的大模型，路線分歧同樣尖銳。

有人追逐“AGI（通用人工智能）的終極突破”，人工智能研究和預(yù)測(cè)組織?Epoch?在其發(fā)表的一篇論文里預(yù)測(cè)，人類世界的高質(zhì)量的文本數(shù)據(jù)會(huì)在?2023-2027?年之間消耗殆盡。那么，當(dāng)人類的數(shù)據(jù)耗盡之后怎么辦？人工智能教父Geoffrey Hinton的解決方案之一是，讓AI發(fā)展出自己的主觀體驗(yàn)，比如通過機(jī)器人。而更多人需要的是“能解決眼前問題的工具”——用戶不需要“完美的AI”，只需要“足夠好的解決方案”。

當(dāng)醫(yī)療AI能在10秒內(nèi)完成肺部CT掃描并標(biāo)注病灶（準(zhǔn)確率97%），哪怕它暫時(shí)無法解釋為何這個(gè)結(jié)節(jié)是惡性；當(dāng)教育AI能為鄉(xiāng)村教師自動(dòng)生成個(gè)性化教案（覆蓋80%常見題型），哪怕它還不能像特級(jí)教師一樣與學(xué)生情感共鳴。這些“不完美但有用”的AI，才是打破靜止的關(guān)鍵。其實(shí)大多數(shù)人對(duì)技術(shù)的要求并不復(fù)雜，提升效率，從來不是“一步達(dá)到極致”，而是“恰到好處”。這種對(duì)技術(shù)的清醒，讓中國(guó)當(dāng)下一些公司在推進(jìn)AI進(jìn)程時(shí)更容易做出務(wù)實(shí)且有效的選擇，不是All?in?AI，而是AI?in?All。比如騰訊——聚焦技術(shù)-市場(chǎng)適配性，不做聚光燈下的“技術(shù)明星”，而做穿透場(chǎng)景的全家桶式“實(shí)用工具”，從而推動(dòng)中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)化、商業(yè)化應(yīng)用。

比如海爾，直接把自己的智慧生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)，推廣到啤酒廠、化工廠等眾多看似差異巨大，但技術(shù)內(nèi)核卻相通的工藝流程，大大提升生產(chǎn)效率。比如京東，把自己的智慧倉儲(chǔ)、物流，從電商復(fù)制到了國(guó)家重點(diǎn)水利工程白鶴灘水電站的建設(shè)之中，實(shí)現(xiàn)了成千上百種物料的有序供應(yīng)調(diào)度。

用“超級(jí)場(chǎng)景”重構(gòu)技術(shù)擴(kuò)散范式

回到今天的AI競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)實(shí)，在技術(shù)供給上，現(xiàn)階段已經(jīng)過剩，而我們也找到了推動(dòng)AI革命的關(guān)鍵路徑，即用效率與場(chǎng)景推動(dòng)AI的產(chǎn)業(yè)化與商業(yè)化，剩下的問題就只有一個(gè)了——

誰來推動(dòng)？

中國(guó)社會(huì)科學(xué)院大學(xué)教授江小涓認(rèn)為，在大模型的研發(fā)實(shí)力上，作為研發(fā)主體的高校在2014年還位居全球第一，但目前已經(jīng)嚴(yán)重下滑，中美兩國(guó)的大型科技平臺(tái)已經(jīng)取代高校成為創(chuàng)新核心主體。

財(cái)新認(rèn)為，大型科技平臺(tái)在信息時(shí)代天然具有優(yōu)勢(shì)，是因?yàn)樗鼈冋莆蘸Ａ繑?shù)據(jù)、巨量資金，具有海量的跨領(lǐng)域應(yīng)用場(chǎng)景，天然具備科研轉(zhuǎn)化優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的技術(shù)創(chuàng)新范式被認(rèn)為是線性的，從科研到技術(shù)轉(zhuǎn)化再到商業(yè)產(chǎn)品化；但大型科技平臺(tái)兼具公共品供給和市場(chǎng)化運(yùn)作能力，從而有能力打破線性創(chuàng)新模式，并通過系統(tǒng)集成和信息化整合，以數(shù)據(jù)網(wǎng)狀方式實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新。

之后，大型科技平臺(tái)又將初創(chuàng)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)行大規(guī)模技術(shù)擴(kuò)散，由此形成市場(chǎng)需求，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化，從而反哺數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀的創(chuàng)新活動(dòng)。這個(gè)過程循環(huán)往復(fù)，就會(huì)不斷重塑產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而推動(dòng)新一輪的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。這在中美兩國(guó)都已經(jīng)被證明。

今年7月份發(fā)布的《全球人工智能科研態(tài)勢(shì)報(bào)告（2015-2024）》數(shù)據(jù)顯示，中美兩國(guó)以合計(jì)近六成的全球AI研究人員占比形成“雙強(qiáng)并立”的格局，美國(guó)以6.3萬余人的人才數(shù)量居全球領(lǐng)先地位，其中，斯坦福大學(xué)2385人、麻省理工學(xué)院2191人，與谷歌2569人、微軟2461人形成高校企業(yè)雙引擎。從產(chǎn)品與場(chǎng)景來看同樣如此，美國(guó)科技企業(yè)谷歌、微軟、特斯拉、Meta、openAI等公司推出的大模型產(chǎn)品，成為美國(guó)絕對(duì)的引領(lǐng)。中國(guó)方面AI研究人員數(shù)量，傳統(tǒng)高校包括中國(guó)科學(xué)院（3453人）、清華大學(xué)（2667人）、北京大學(xué)（2123人）仍具有較大的優(yōu)勢(shì)，但騰訊、阿里巴巴等科技企業(yè)的研發(fā)團(tuán)隊(duì)分別以992人、633人的規(guī)模超越部分實(shí)力高校，更重要的是，在中國(guó)，科技企業(yè)推出的大模型在應(yīng)用場(chǎng)景打造與效率擴(kuò)散方面，具有更顯著的優(yōu)勢(shì)。

以騰訊為例，在AI擴(kuò)散的賽道上，騰訊的競(jìng)爭(zhēng)力來自其不可復(fù)制的“三重壁壘”。

第一重壁壘是國(guó)民級(jí)場(chǎng)景構(gòu)成的“天然試驗(yàn)田” 。微信（14億月活）、企業(yè)微信（5億用戶）、視頻號(hào)（日活超8億）構(gòu)成的超級(jí)場(chǎng)景，既是技術(shù)落地的“沙盤”，也是數(shù)據(jù)迭代的“源頭”。例如，工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中，騰訊AI通過與三一重工、寧德時(shí)代的合作，積累了超1000萬張“瑕疵樣本”，讓檢測(cè)準(zhǔn)確率從85%提升至99.2%。這種“場(chǎng)景即數(shù)據(jù)”的能力，讓技術(shù)迭代效率比純實(shí)驗(yàn)室模式快3-5倍。當(dāng)然，這種利用自身天然優(yōu)勢(shì)推進(jìn)AI快速迭代的能力，在國(guó)內(nèi)其他大模型中也被推廣。比如百度的文心一言立足百度APP這個(gè)月活超6億的國(guó)民級(jí)應(yīng)用為入口，構(gòu)建AI普惠生態(tài)，鞏固搜索入口地位；以交通、能源等垂直領(lǐng)域?yàn)橥黄瓶?#xff0c;推動(dòng)大模型產(chǎn)業(yè)落地。阿里的千問以電商（淘天）、辦公（釘釘）為切入點(diǎn)，推動(dòng)大模型在B端場(chǎng)景的規(guī)?；瘧?yīng)用。BAT三家正在圍繞場(chǎng)景深度、生態(tài)開放度、技術(shù)自主性展開競(jìng)爭(zhēng)，推動(dòng)AI大模型從“可用”向“好用、可落地、可持續(xù)”演進(jìn)。

第二重壁壘是其開放生態(tài)形成的“擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)”，打造超級(jí)應(yīng)用場(chǎng)景。騰訊的邏輯不是“自己做所有事”，而是“讓所有人能用AI做事”。通過“混元大模型+API接口+工具包”的組合，騰訊打破單一行業(yè)邊界，在“數(shù)字生活共同體” 中實(shí)現(xiàn)技術(shù)跨域融合。截至2025年7月，騰訊內(nèi)部多款產(chǎn)品接入了AI能力。從用戶日常工作學(xué)習(xí)高頻使用的元寶、ima、微信AI搜索、QQ瀏覽器等，到政務(wù)、教育、醫(yī)療等30+垂直行業(yè)。接入騰訊AI能力的企業(yè)超10萬家，開發(fā)者超50萬，形成了“模型迭代-場(chǎng)景反饋-生態(tài)擴(kuò)容”的正向飛輪。

第三重壁壘是其可持續(xù)投入的“資本緩沖帶”。技術(shù)擴(kuò)散需要長(zhǎng)周期投入，2023-2025年，騰訊在AI領(lǐng)域的投入超1000億元，其中70%用于場(chǎng)景落地而非單純研發(fā)。這種“邊投入邊變現(xiàn)”和“小步快跑，持續(xù)迭代”的模式更具可持續(xù)性，因?yàn)樗械膽?yīng)用場(chǎng)景都是真實(shí)需求，都能帶來效益，帶動(dòng)廣告、游戲、會(huì)議、企業(yè)微信等核心業(yè)務(wù)收入顯著增長(zhǎng)。根據(jù)8月13日騰訊發(fā)布的2025年第二季度財(cái)報(bào)，公司收入達(dá)到1845.04億元人民幣，同比增長(zhǎng)15%；凈利潤(rùn)為556.3億元人民幣。和盈利均實(shí)現(xiàn)雙位數(shù)同比增長(zhǎng)的背后，是其AI戰(zhàn)略已從技術(shù)投入階段成功轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)增長(zhǎng)引擎。AI不僅在游戲、廣告、社交平臺(tái)等核心業(yè)務(wù)中實(shí)現(xiàn)了深度應(yīng)用和價(jià)值創(chuàng)造，其自研的混元大模型，特別是3D模型，更在技術(shù)上取得了國(guó)際領(lǐng)先地位，并開始形成有效的商業(yè)化路徑。這標(biāo)志著騰訊的AI布局正進(jìn)入收獲期。

同樣，AI戰(zhàn)略對(duì)阿里的推動(dòng)也明顯增強(qiáng)，其在2025財(cái)年的股東信中表示，要將“Al+云”為核心的科技業(yè)務(wù)打造成阿里巴巴的第二增長(zhǎng)曲線。2025財(cái)年年報(bào)顯示，阿里云財(cái)年收入突破雙位數(shù)增長(zhǎng)，AI相關(guān)產(chǎn)品收入連續(xù)七個(gè)季度實(shí)現(xiàn)三位數(shù)同比增長(zhǎng)。事實(shí)證明，這種“不貪頂端突破，只做全域滲透”的路徑，為騰訊構(gòu)建起了“國(guó)民級(jí)場(chǎng)景+開放生態(tài)”的“超級(jí)擴(kuò)散引擎”，從而將全球AI競(jìng)爭(zhēng)升維為“生態(tài)效率之戰(zhàn)”。

技術(shù)擴(kuò)散的中國(guó)答案

在“技術(shù)靜止”的時(shí)間里，怎樣的創(chuàng)新是更有效率的？這沒有標(biāo)準(zhǔn)答案。

歐洲早早就發(fā)明了效率更高的重犁來匹配耕馬，但真正讓歐洲農(nóng)業(yè)超過亞洲的是馬軛的發(fā)明，它讓重犁終于有了完全施展的空間。但在馬軛沒有被發(fā)明出來之前，重犁并沒有被徹底拋棄，而是依然在慢慢普及著，它或許就是馬軛被發(fā)明的催化劑。這就是走純技術(shù)突破與邊用邊突破的差異。事實(shí)上，中國(guó)的眾多科技企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來，都是這么一路走過來的?；氐阶畛醯膯栴}：AI到底有什么用？什么時(shí)候能派上大用？

答案或許藏在以騰訊為代表的眾多中國(guó)科技企業(yè)的實(shí)踐中。當(dāng)醫(yī)療AI讓縣域醫(yī)院的肺癌篩查準(zhǔn)確率從60%提升至90%，當(dāng)教育AI讓鄉(xiāng)村教師的教學(xué)效率提升50%，當(dāng)工業(yè)AI讓中小工廠的良品率從85%提升至95%——這些“潤(rùn)物細(xì)無聲”的改變，才是AI真正的“大用”。?

全球AI競(jìng)賽的下半場(chǎng)，勝負(fù)手不再是“誰的技術(shù)更先進(jìn)”，而是誰的技術(shù)更能滲透到普通人的生活里。騰訊的敘事價(jià)值，正在于此：它不追求成為聚光燈下的“AI明星”，而是甘愿做照亮千萬場(chǎng)景的“AI路燈”——在靜止時(shí)刻，用擴(kuò)散的力量，力爭(zhēng)去催化、點(diǎn)燃下一個(gè)技術(shù)紀(jì)元的星火。?在等待“AI奇點(diǎn)”的靜止期，騰訊選擇做技術(shù)擴(kuò)散的“馬軛”。這不僅是騰訊的AI敘事，更是中國(guó)科技產(chǎn)業(yè)的“普惠創(chuàng)新”宣言：AI的終極目標(biāo)，不是技術(shù)領(lǐng)先，而是讓技術(shù)成為每個(gè)人的工具。在全球AI的“靜止時(shí)刻”，中國(guó)企業(yè)正在走出一條差異化路徑。與歐美企業(yè)“追求技術(shù)參數(shù)領(lǐng)先”不同，中國(guó)模式的核心是用場(chǎng)景反哺技術(shù)，用生態(tài)放大價(jià)值，把AI從實(shí)驗(yàn)室的電燈，變成千家萬戶的電網(wǎng)————這將是騰訊的產(chǎn)業(yè)革命敘事。

“三身元我體，四智本心明。身智融無礙，應(yīng)物任隨形?！?最后，借用唐詩點(diǎn)明中國(guó)AI終局：無界融合，隨處賦能。