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文/不寒

在短短几年内，生成式人工智能（AIGC）从一个晦涩的学术概念，快速跃升为大众热议的焦点。

春节期间，DeepSeek的全球爆火，让大模型又一次出圈。

至少从用户教育层面看，DeepSeek接过了豆包手中的接力棒，为大模型行业的普及做出了巨大贡献。

当GPT-o1、DeepSeek、通义千问等大语言模型以其惊人的表现席卷了各个行业，我们一度以为，AI的未来已然触手可及。

然而，“技术繁荣”的背后，似乎藏着一种深层的困惑与矛盾——许多看似炫目的AI应用，最终却沦为“鸡肋”。

大模型在前端界面看起来功能丰富，但真正做到后端深度集成（流程管理、业务系统对接、数据治理、合规风控）往往遇到大量工程化难题。

中小公司常常停留在“Demo级整合”，难以支持在关键业务场景的持续可靠运行。

据悉，除了已经倒下的鹰眼智慧中医、Forward（美国AI医疗企业，曾获软银等机构超6.57亿美元融资）、Afiniti(曾是美国AI独角兽，完成过六轮融资)……；停工停产的竹间智能，被收购的波形智能；还有不少中小型AI应用创业公司，都已经快揭不开锅了。

AI大模型的爆发是否真的已经到来，还是我们还未触及真正的价值高地？

技术与需求的错位：表面繁荣下的深层矛盾

在AI风口下，很多团队先“攒”出技术Demo，再去寻找场景。例如当你看到自动生成PPT的工具，感到一阵惊艳？

然而当你真正深入使用时，发现它并未解救你在创作过程中的真正痛点——你依然需要投入大量时间来构思内容，调整结构，完善思路。

最终，生成的PPT可能还需要你多处调整可视化。

这类解决方案并不会让你产生强烈依赖，甚至很可能将其视为“花样繁多，却并不深入”的负累？

许多应用瞄准的是"技术可实现"而非"用户真需要"的场景。

正是AI技术应用中的“错位”又或是“伪需求泛滥”——即使大模型本身确实拥有强大能力，但应用的实际效果往往与用户的根本需求之间存在着明显的偏差。

AI正在进行着技术的飞跃，但当下许多产品仍未彻底站在解决用户痛点的角度，导致其真正价值无法完全释放。

在专业领域，用户一旦发现AI输出的错误成本高，就会更加谨慎甚至拒绝使用。

小缺陷或小失误在演示中可以容忍，但在真实业务环境中会带来重大后果，导致用户回归传统工具，或者仅在“低风险”环节尝试AI。

其次，AI工具哪怕在我们认为最容易落地的工作流领域，要改变用户习惯也是一大难题。

若仅提供10%的效率提升，且未触及到我们在工作中最为繁重、最为复杂的部分，说实话，面对用了几十年的Microsoft、CRM等是难以突破用户迁移阈值的。

从“炫技”到商业模式的困境：价值捕获难题

细看AI的商业化路径，无论是微软的Copilot，还是Adobe的Firefly，这些巨头通过捆绑销售将AI能力迅速嵌入到我们日常使用的工具中。

对于普通用户来说，这些“大厂生态”提供的免费或低价服务，迅速打破了独立AI应用的付费模式，极大地压缩了中小公司在市场上的生存空间。

更重要的是，AI的“核心价值”难以定义，多数AI应用仍然处于工具链的外围，真正能够捕获用户心智的核心价值，仍在雾中徘徊。

想象一下，智能客服虽然能够轻松应对80%的常见问题，但对于那剩余的20%，依旧需要人工干预。

这样的设计导致了两大问题：一是用户的期望与实际体验之间产生了落差，二是AI的“替代性”在很多业务环节仍然无法实现。

这种局限性使得AI虽然带来了初步的效率提升，但整体价值感知并没有质变，甚至愈发让消费者“崩溃”。

智能客服“已读乱回”“永远接不上的人工客户”，常常逼疯当代人，或许就是最真实的写照。

用户一旦感受到AI并不能真正能为其节省大量时间、降低成本或者提升决策质量，就会因为“效果不完整”而选择回到传统的作业方式，进一步“离间”用户和AI之间的信任。

由于大部分中小公司在行业数据上的积累较少，常常处于“用户少→数据少→效果差→用户流失”的恶性循环中，导致产品的优化和迭代难以匹配预期。

行业深耕：技术突破的关键

如果AI要从“炫技”转变为真正的“价值突破”，它必须不再满足于简单的工具化，而是深入行业的每一个细分场景。

过程中，垂直领域的深耕与专业知识的融入将成为决定性因素。换言之，拥有Know-How的企业，匹配上大模型，才会“如鱼得水”。

例如，在半导体设计和新药研发这类技术密集型行业，AI可以与物理仿真、数据模型、专业知识库相结合，从而创造出真正的行业变革。

这些领域有一个共同点——它们的知识体系和数据壁垒都非常高，只有深度结合行业专业的AI应用，才能在真正的技术创新中脱颖而出。

半导体行业通过AI优化晶圆制造过程、提高生产良率；新药研发则依赖于AI进行分子筛选和预测，这些应用不仅可以带来效率的提升，更可能从根本上改变行业的运作模式。

而这种“深度应用”的突破，正是当前AI行业所急需的方向。

从“替代”到“增强”：人机协作的未来

AI大模型的应用，越来越不再是单纯的“替代人类”，而是向着“增强人类”的方向发展。

AI的价值，尤其在日常工作流中，往往体现为协作而非替代。

其中，美国的Notion AI的崛起正是一个典型的例子。

最初，可能只是在整理会议纪要时为用户提供便捷，但随着使用场景的不断扩展，Notion AI逐渐演变成了工作流的中枢，为提供内容创作、项目管理、图表制作、知识共享等多方位的支持。

这种渐进式渗透的方式，让人类与AI之间的界限越来越模糊，AI从“工具”转变为“助手”，甚至成为每个决策过程中的不可或缺的部分。

随着技术的不断进化，未来AI将不再仅仅是一个外部工具，而是变成我们工作、生活中的智能伙伴，帮助我们提升创造力，优化决策，甚至在复杂的场景中提供实时的辅助。由此，智能体的概念才得以真正落地生根。

硬件+AI：跨越现实应用的新机会

如果我们将视野放得更广一些，会发现2025年AI的突破不仅仅局限于纯软件层面的创新，AI硬件的火热也证明了AI应用载体的重要性。

在AR、VR、智能硬件的结合下，AI大模型的应用也将进入一个全新的阶段。

通过硬件载体的创新，AI能够突破传统桌面应用的局限，将其应用场景从“平面屏幕”扩展到“全息显示”和“实时交互”。

除了消费级产品外，硬件与AI的深度结合，也将会催生出全新的行业应用模式与解决方案，为AI开辟出更多元、更具颠覆性的应用领域。

例如，未来维修工程师通过智能AR眼镜与AI结合，能够实时接收来自设备的故障信息，并且实时生成故障排查方案。

通过语音识别和视觉增强技术，AI可以直接在维修环境中为工程师提供故障诊断指导，这种交互模式将极大提升工作效率并减少人为错误。

破局：去伪存真，业技融合

AI应用的真正“破局”之道，正是从“技术的炫目展示”转向真正的场景创新和行业深耕。

AI大模型的商业化之路，道阻且长。

它既需要突破技术的边界，也需要与行业需求深度对接，解决真正的痛点。

而AI应用的未来，或许不在于“大模型”的全面普及，而是在于如何在专业领域找到技术与市场需求之间的契合点，进而实现价值的真正突破。

真正有价值的机会与出路，会留给那些懂行业、能拿到好数据、且能够务实解决实际问题的团队与项目。

从“技术炫技”到“价值实现”，破局之道，路径已然很清晰。

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！首图来自图虫创意。

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