AI內循環破局，從大廠自嗨到下沉市場，真實需求說了算

最近刷手機，十個熱搜里有八個是AI產品。

不是"XX大模型震撼發布"，就是"AI重構XX行業"，點進去一看，評論區全是"技術流"在討論參數、算力，普通用戶就發個"不明覺厲"的表情包。

這就是現在AI行業的怪現象，自己跟自己玩得挺嗨，形成了個"內循環"。

說白了，這個"內循環"就是技術、錢、注意力全在行業內部打轉。

大廠砸錢做產品，投流上熱搜，行業媒體寫稿子，圈內人互相轉發，最后錢和關注都沒出圈。

普通老百姓？要么看不懂，要么覺得"跟我有啥關系"。

熱搜這東西，現在成了AI大廠的必爭之地。

你家今天發個"對話模型"，我家明天上個"生成式AI"，投流預算往上漲，熱搜位置往前擠。

刷到最后，用戶都看懵了，這倆產品有啥不一樣？仔細一瞅，營銷話術都差不多，不是"革命性突破"就是"重新定義體驗"。

這錢花得有點冤枉，有圈內朋友透露，去年某大廠為了推AI新品，單季度投流就超過了前一年的研發投入。

結果呢？普通用戶記住的還是那幾個老面孔。

錢沒少花，熱鬧是熱鬧了，就是沒出圈。

光靠熱搜刷存在感還不夠，行業里的術語內卷才叫一絕。

以前聊AI，說"機器學習""神經網絡"就夠了，現在不行，得說"多模態融合""認知增強""涌現能力"。

有次我問個做AI產品的朋友，"你們這'認知增強'到底是啥？"他愣了半天，說，"就是能回答更復雜的問題。

"搞這么復雜，怕不是為了顯得專業？更有意思的是"提示詞案例"。

現在行業里流行曬"AI生成神作"，不是寫詩就是作畫，配文"只需一句話，AI幫你實現創意"。

但我私下問過幾個設計師，他們說那些"神作"要么是專業人士調了幾十遍參數，要么是從幾百張里挑了一張。

普通用戶拿回去用，生成的東西經常"一言難盡"。

用戶看得多了，慢慢也形成了"信息繭房"。

算法知道你喜歡AI，就天天推相關內容，結果你看到的全是行業想讓你看的，誰家融資了，誰家發布新品了，誰家技術又"領先全球"了。

時間長了，你可能真以為AI已經無所不能，卻不知道你鄰居家的小超市，連個AI收銀系統都還沒用上。

圈內鬧得歡，圈外其實挺"沉默"。

去年回老家，跟縣醫院的醫生聊天，他說他們引進了個AI輔助診斷系統，拍的CT片AI先篩一遍，準確率比老醫生還高，現在每天都在用。

我問他，"這事兒咋不上熱搜？"他笑了，"咱這小地方的事，哪有大廠發布會熱鬧。"

后來一查數據，下沉市場的AI應用增速比一線城市快不少。

小餐館用AI記賬，農民用AI看莊稼病蟲害，這些場景沒人上熱搜，但實實在在解決了問題。

說白了，圈外人不關心你技術多牛，只關心這東西好不好用、貴不貴、學不學得會。

AI的真本事，其實在"效率"上，有個開電商公司的朋友，去年上了AI客服系統，以前20個人忙不過來的咨詢，現在10個人加AI就搞定了，用戶等的時間還短了一半。

他說，"啥革命不革命的，能省成本、提速度，這才是正經事。"

但現在行業有點跑偏，都盯著"替代人"使勁。

前陣子"AI要取代設計師""取代程序員"的文章滿天飛，搞得不少人焦慮。

結果呢？招聘網站上，"AI訓練師""提示詞工程師"這些新崗位冒出來了，招的人還不少。

說白了，不是替代，是換個活兒干。

創新這塊，確實有點"卡脖子"。

這三年，真正讓人記住的AI產品也就那么五六個。

大部分公司都在琢磨怎么把現有技術改改、包裝下，趕緊變現。

基礎研究？那玩意兒費錢、見效慢，沒多少人愿意干。

就像學生做作業，都想著抄近道，沒人愿意啃難題。

要破這個局，還得打開門做生意。

別總在圈內打轉，多看看圈外的真實需求。

農民需要AI幫忙看天氣、防蟲害，老師需要AI批改作業、備課，這些場景做好了，比上一百次熱搜都管用。

國外有些國家，AI在醫療、教育上用得挺廣，咱們也可以學學。

以后的AI行業，得是個開放的生態。

公司別藏著掖著技術，多跟其他行業合作，政策上也得規范規范，比如要求產品說清楚數據哪來的、能力邊界在哪。

這樣用戶才敢用，技術才能真正落地。

說到底，AI內循環就是技術爆發期的一段"青春期"，熱鬧但有點迷茫。

等這股勁兒過去，行業終會明白，真正的價值不是上了多少次熱搜，而是幫多少人解決了問題。

到那時候，AI才算是真的"長大了"。