過去一年，AI行業(yè)在國內(nèi)迎來爆發(fā)式增長。從大模型發(fā)布潮到智能體創(chuàng)業(yè)熱，無數(shù)公司爭先恐后地沖進(jìn)這個(gè)看似無限可能的新賽道。但你有沒有發(fā)現(xiàn)一個(gè)怪現(xiàn)象：
很多國內(nèi)大模型產(chǎn)品，看起來熱鬧非凡，發(fā)布會(huì)上驚艷四座，排行榜上風(fēng)頭無兩，可真正用起來時(shí)，卻總讓人覺得“差點(diǎn)意思”。
這是為什么？
一個(gè)核心原因是：我們正在用“互聯(lián)網(wǎng)思維”做AI。
這套曾在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代屢試不爽的增長邏輯——快速迭代、搶用戶、講故事、沖榜單——如今被硬套進(jìn)AI產(chǎn)業(yè)，結(jié)果卻是模型能力虛胖、產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重、落地場景缺乏深度?？瓷先ナ且粓黾夹g(shù)革命，實(shí)則很多人依舊在復(fù)刻十年前的“App大戰(zhàn)”。
AI，不是下一個(gè)抖音，也不是下一個(gè)美團(tuán)。
大模型不是流量產(chǎn)品，而是一場基礎(chǔ)設(shè)施級的技術(shù)競賽。它需要的不只是市場嗅覺和運(yùn)營手段，而是扎實(shí)的工程體系、長期主義的科研投入，以及對底層范式的徹底理解。
在這篇文章中，我們將拆解“互聯(lián)網(wǎng)思維”在AI時(shí)代為何失效，剖析大模型真正的底層邏輯，以及指出中國AI廠商想要真正突圍，必須做出的思維轉(zhuǎn)變。
什么是“互聯(lián)網(wǎng)思維”？
它曾經(jīng)帶來了什么？
在批判“互聯(lián)網(wǎng)思維做AI”的問題之前，我們得先搞清楚，什么是互聯(lián)網(wǎng)思維？
這并不是一個(gè)貶義詞。恰恰相反，它是中國過去二十年科技發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力?？梢哉f，中國互聯(lián)網(wǎng)的飛躍式成長，離不開這一套行之有效的增長公式。
互聯(lián)網(wǎng)思維，最典型的四大特征是：
1. 流量為王，先搶用戶再說
從微博、微信到滴滴、美團(tuán)，再到抖音、快手，所有產(chǎn)品的第一目標(biāo)都是：搶用戶、占市場、做DAU。哪怕產(chǎn)品還不夠完善，先把人留住、圈住、養(yǎng)熟，一切都可以再優(yōu)化。
2. 快速迭代，小步快跑
“做一個(gè)MVP（最小可用產(chǎn)品），上線測試，看數(shù)據(jù)，再迭代?！?/p>
這是互聯(lián)網(wǎng)公司心照不宣的法則。因?yàn)檐浖_發(fā)和發(fā)布成本極低，容錯(cuò)空間極大，“上線再說”成了默認(rèn)邏輯。
3. 用戶體驗(yàn)導(dǎo)向，一切為了轉(zhuǎn)化
不管是界面設(shè)計(jì)、內(nèi)容推送，還是推薦算法，本質(zhì)都是服務(wù)于一點(diǎn)：讓用戶留下來，用得爽，用得久。 你可能不知道背后用的是哪種算法，但你一定知道這產(chǎn)品“上頭”。
4. 風(fēng)口驅(qū)動(dòng)，資本助推
哪怕產(chǎn)品還在起步階段，只要站在風(fēng)口，有足夠的故事、足夠的想象空間，就能融到資、拉到人、沖規(guī)模。先講一個(gè)好故事，再找一個(gè)好出路——這在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代屢試不爽。
這些邏輯，在“軟件成本極低、用戶行為清晰、市場增長高速”的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，曾是近乎完美的商業(yè)武器。
但問題在于：AI，尤其是大模型，不再遵循這些游戲規(guī)則。
大模型不是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品
它的底層邏輯完全不同
看起來，大模型產(chǎn)品和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品很像：都是應(yīng)用，都有用戶界面，也都能快速上線一個(gè)“可交互”的版本。但它們的底層邏輯，根本不是一回事。
用互聯(lián)網(wǎng)的打法做AI，就像是拿陸軍的思維去發(fā)展海軍，起點(diǎn)就錯(cuò)了。
以下幾個(gè)方面，是互聯(lián)網(wǎng)邏輯在大模型時(shí)代最難適配的關(guān)鍵所在：
1. 試錯(cuò)成本高得離譜
在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，開發(fā)一個(gè)產(chǎn)品、做個(gè)功能上線測試，幾乎零成本；失敗了就回滾，重來就是。
但AI特別是大模型開發(fā)，根本不是“上線即試”。
微調(diào)一個(gè)基礎(chǔ)模型，動(dòng)輒數(shù)十萬；
從頭訓(xùn)練一個(gè)基座模型，可能要上億人民幣；
調(diào)參的“試錯(cuò)”，不是工程動(dòng)作，而是科學(xué)研究 + 超級工程系統(tǒng) + 超長鏈路協(xié)調(diào)的結(jié)合。
換句話說：這里不是“迭代”，而是“再造”。
2. 輸出是概率性的，不確定且黑箱
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品追求“用戶體驗(yàn)確定性”——點(diǎn)擊一個(gè)按鈕，用戶必須知道會(huì)發(fā)生什么。
而大模型輸出的本質(zhì)是概率分布：每一次生成結(jié)果都可能不同，模型內(nèi)部結(jié)構(gòu)極其復(fù)雜且不可完全解釋，難以通過傳統(tǒng)邏輯“精細(xì)運(yùn)營”。
這意味著：產(chǎn)品經(jīng)理無法像運(yùn)營App那樣控制體驗(yàn)路徑；用戶反饋難以直接“映射”到改進(jìn)點(diǎn)；整個(gè)交互體驗(yàn)本質(zhì)上是協(xié)同智能系統(tǒng)，而非人類單向控制。
3. 訓(xùn)練數(shù)據(jù)和底層能力才是“產(chǎn)品”，不是UI界面
大模型的真正“產(chǎn)品力”不在界面，而在：你是否擁有高質(zhì)量的語料、多樣化的微調(diào)數(shù)據(jù)；你是否具備長時(shí)間大規(guī)模訓(xùn)練的工程能力；你是否能構(gòu)建出高效的推理和部署體系。
這就像蘋果的產(chǎn)品力不是外觀，而是芯片+操作系統(tǒng)+生態(tài)+供應(yīng)鏈。
真正強(qiáng)的大模型廠商，比拼的是看不見的那一層。
4. 它不是一個(gè)“應(yīng)用”，而是一種“平臺”
互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品是“解決某個(gè)需求的工具”，而大模型是“支撐無數(shù)新需求的底座”。
大模型不是“一個(gè)應(yīng)用”，而是一種能力；
它不是“能做某件事”，而是“有可能做很多事”的系統(tǒng)；
真正的價(jià)值不在于“這個(gè)模型能不能聊天”，而在于它能不能驅(qū)動(dòng)一系列新產(chǎn)品的誕生。
因此，它更像是電力、像是操作系統(tǒng)、像是工業(yè)底層標(biāo)準(zhǔn)，不是下一個(gè)“超級App”。
這幾個(gè)“本質(zhì)不同”，也就解釋了：為什么照搬互聯(lián)網(wǎng)打法，不僅效果不佳，甚至可能誤導(dǎo)決策、錯(cuò)配資源，陷入“表面很忙、實(shí)際上沒跑”的尷尬困境。
互聯(lián)網(wǎng)式做AI的四大誤區(qū)
當(dāng)“流量思維”“沖榜邏輯”“爆款產(chǎn)品心態(tài)”被照搬到AI賽道，一場技術(shù)革命就變成了PR戰(zhàn)、參數(shù)戰(zhàn)、融資戰(zhàn)。
我們來拆解幾個(gè)最常見、也最具破壞力的“互聯(lián)網(wǎng)式誤區(qū)”：
誤區(qū)一：堆參數(shù)=堆能力，沖榜單=有技術(shù)
在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，“榜單”代表著用戶喜好、流量風(fēng)口，是增長的風(fēng)向標(biāo)。很多廠商下意識地把這個(gè)邏輯用到了大模型身上：“我們參數(shù)更大，Tokens更多，榜單排名更靠前，所以我們更牛。”
但問題是，大模型不是數(shù)碼相機(jī)，不是“像素越高越清晰”。
現(xiàn)實(shí)中：模型越大，能力不一定線性提升；參數(shù)堆砌往往伴隨效率下降、推理變慢、落地難度上升；沖榜模型大多是“為評測調(diào)教”的demo，不具備實(shí)際商用能力。
這種對“更大=更強(qiáng)”的執(zhí)念，本質(zhì)上是對技術(shù)的誤解，是一種極其昂貴的偽優(yōu)化。
誤區(qū)二：換個(gè)殼子就叫AI產(chǎn)品
不少廠商為了“快速上線”，以前套殼LLaMA，現(xiàn)在套殼DeepSeek，換個(gè)皮膚、加個(gè)Logo、拼個(gè)UI，就成了“國產(chǎn)AI助手”、“智能辦公平臺”、“企業(yè)AI中臺”。
這類產(chǎn)品：底座依賴開源模型，沒做微調(diào)、沒做適配；不具備差異化能力，功能幾乎一模一樣；用戶體驗(yàn)浮于表面，一問深層邏輯就崩。
表面上是“百花齊放”，實(shí)際上是“萬殼歸一”。
這背后反映的不是“創(chuàng)新速度”，而是底層能力缺位、工程體系空心化。模型沒有自己的靈魂，產(chǎn)品自然沒法走遠(yuǎn)。
誤區(qū)三：PR驅(qū)動(dòng)研發(fā)，發(fā)布會(huì)先于產(chǎn)品迭代
互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，“先發(fā)布、后補(bǔ)齊”是常規(guī)操作——一個(gè)App先上線，再根據(jù)數(shù)據(jù)迭代優(yōu)化。
但大模型的開發(fā)，不是“發(fā)個(gè)版本”那么簡單。
現(xiàn)在很多廠商熱衷于：發(fā)布會(huì)“先講故事”；PPT 先發(fā)，功能缺失；模型上線了，但連基礎(chǔ)RAG能力都不穩(wěn)定，用戶動(dòng)不動(dòng)就遇到“崩了”、“不懂”、“生成胡說”。
這不是“發(fā)布快”，而是“發(fā)布空”。
長此以往，不僅透支了用戶信任，更會(huì)誤導(dǎo)團(tuán)隊(duì)資源配置，養(yǎng)出一堆不落地的KPI型項(xiàng)目。
誤區(qū)四：用戶量是唯一指標(biāo)，越多越好
大模型不是流量平臺，它的價(jià)值不在于“注冊用戶數(shù)”，而在于“用戶創(chuàng)造了什么”。
可惜很多廠商依然習(xí)慣用 DAU、注冊數(shù)來衡量模型成敗，甚至以“登錄用戶突破100萬”來包裝融資材料。
但真正的AI價(jià)值，是：是否提升了用戶效率？是否完成了人力不可完成的任務(wù)？是否讓企業(yè)的流程、工具、決策方式發(fā)生變化？
大模型不是“做爆款”，而是“改底層”。
如果只看用戶數(shù)量，不看使用深度，不看落地效果，那和十年前搞“刷榜App”沒太大區(qū)別。
這四大誤區(qū)，其實(shí)指向一個(gè)共性問題：我們?nèi)匀涣?xí)慣于“打造一個(gè)產(chǎn)品”，而不是“構(gòu)建一個(gè)能力”。
而能力的建設(shè)，是另一個(gè)完全不同的世界。
AI廠商真正需要的新思維范式
如果說“互聯(lián)網(wǎng)思維”是一套短周期、高反饋、拼速度的打法，那么大模型時(shí)代真正需要的，是一種重科研、重基礎(chǔ)、重協(xié)同的系統(tǒng)性思維。
以下是我們認(rèn)為最關(guān)鍵的五種新范式：
1. 科研 + 工程雙輪驅(qū)動(dòng)，不再迷信“工程化萬能”
在大模型領(lǐng)域，光有工程思維是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。工程能解決“怎么做快”，但科研才決定“做的方向是否正確”。真正強(qiáng)的AI廠商，往往都具備：
頂尖科研力（理解Transformer、RLHF、多模態(tài)架構(gòu)）；
高效工程化（大規(guī)模并行訓(xùn)練、推理優(yōu)化、存儲調(diào)度）；
架構(gòu)級創(chuàng)新能力（Agent系統(tǒng)、插件生態(tài)、指令鏈構(gòu)建）。
科研決定上限，工程決定下限。兩者缺一不可。
2. 長期主義思維：模型不是項(xiàng)目，是平臺
在大模型開發(fā)中，最重要的一件事就是：把模型當(dāng)作“能力平臺”來看待，而不是一次性的產(chǎn)品交付。
這意味著：每一次訓(xùn)練、微調(diào)、部署，都是平臺迭代的一部分；你不是在“交付一個(gè)功能”，而是在“培養(yǎng)一個(gè)智能體”；它的生命線，是數(shù)據(jù)和交互的不斷反饋循環(huán)。
所以：大模型不是版本號，而是生命體。你不是在造產(chǎn)品，而是在養(yǎng)一個(gè)系統(tǒng)。
3. 拋棄“搶用戶”心態(tài)，轉(zhuǎn)向“解問題”的價(jià)值邏輯
AI的真正價(jià)值，不是用戶數(shù)，而是問題解決能力。
這要求我們轉(zhuǎn)變方向：不再問：“怎么把用戶拉進(jìn)來？”而是問：“我能為誰解決一個(gè)獨(dú)特的問題？”
比如：醫(yī)療、法律、制造、金融等領(lǐng)域的專業(yè)AI服務(wù)；企業(yè)流程中不可替代的智能Agent；數(shù)據(jù)洞察與知識管理場景的深度嵌入。
與其做一個(gè)“誰都能用”的AI，不如做一個(gè)“誰都離不開”的AI。
4. 建生態(tài)，而不是堆功能
模型能力的天花板，不是你做了多少feature，而是你是否擁有一個(gè)不斷放大這些能力的生態(tài)系統(tǒng)。微調(diào)數(shù)據(jù)從哪來？有沒有數(shù)據(jù)閉環(huán)？用戶反饋能不能轉(zhuǎn)化為訓(xùn)練素材？插件能否共生？Agent能否分工協(xié)作？
生態(tài)是能力的飛輪，而不是UI的花瓶。
5. 重新定義團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)和組織邏輯
大模型時(shí)代，傳統(tǒng)“產(chǎn)品經(jīng)理+工程師”的分工模式已經(jīng)落后。
你需要的是：算法天才、底層架構(gòu)師、Prompt設(shè)計(jì)師、模型訓(xùn)練師、數(shù)據(jù)標(biāo)注架構(gòu)師、多模態(tài)工程師；
跨部門的協(xié)作機(jī)制，打通數(shù)據(jù)、研發(fā)、產(chǎn)品、運(yùn)營的整條鏈；更像一個(gè)“AI科研實(shí)驗(yàn)室+平臺團(tuán)隊(duì)”的混合組織。國內(nèi)做出最強(qiáng)大模型產(chǎn)品DeepSeek的深度求索公司，走的就是這樣一條組織路線。
以上五點(diǎn)，構(gòu)成了真正的AI思維范式，它更慢，更深，更難，也更扎實(shí)。
但只有走上這條路，中國的AI廠商才可能真正走出幻覺、建立自己的底層壁壘，擁有和深度求索、OpenAI們不一樣但同樣強(qiáng)大的力量結(jié)構(gòu)。
過去十年，中國互聯(lián)網(wǎng)最擅長的，是造爆款。
從工具到平臺，從社區(qū)到內(nèi)容，從消費(fèi)到電商——每一次浪潮，都是一場關(guān)于流量、用戶和速度的狂歡。
但今天的AI，不是下一場狂歡，它是一場基礎(chǔ)設(shè)施革命。
它不是新的“流量洼地”，不是新的“增長曲線”，不是一個(gè)“更聰明的工具”。它是一個(gè)全新的技術(shù)范式，是通往智能世界的起點(diǎn)。
你要做的，不是打造一個(gè)“月活過百萬”的產(chǎn)品，而是構(gòu)建一個(gè)能承載未來十年智能生態(tài)的底座。
就像當(dāng)年修高鐵、建5G、鋪電網(wǎng)，不是為了“快”，而是為了讓一切可能性有穩(wěn)定的運(yùn)行條件。
所以，我們必須放下對“爆款”的執(zhí)念，開始擁抱“基建”的信仰：不急于上線一個(gè)“能說話”的助手，而是打造一個(gè)“能學(xué)習(xí)、能成長、能復(fù)用”的智能體；不再迷信排行榜上的模型，而是關(guān)注那些正在解決真實(shí)問題、沉默構(gòu)建能力棧的團(tuán)隊(duì)；不再糾結(jié)用戶數(shù)量，而是關(guān)注用戶的真正轉(zhuǎn)化與價(jià)值復(fù)利。
我們得承認(rèn)，這是一場沒有奇跡、只有系統(tǒng)工程的長跑。
它很慢，很重，很燒錢，很寂寞，但它值得。
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