重构竞争规则
ChatGPT-5 终于在 8 月 8 日上线，但推出之后，不再有 2.5 出世四方雷动的艳羡，甚至因为它不够人性，逼得官方不得不让 4o 重新迎客。
事实上，被寄予厚望的 AI 正在遭遇尴尬，而全球 AI 产业正站在一个微妙的转折点上。
各行各业都在追问：AI 到底有什么用？什么时候能派上大用？
当前，传统发展范式已达极限，全球全要素生产率增速从 1996-2006 年的 1.5% 降至 2007-2017 年的 0.3%，包括中国在内的所有国家都对新技术引领的发展新范式翘首以待。
过去十年，AI 吸引的投入累计超 1 万亿美元，但现实的"获得感"却远低于预期——企业抱怨" AI 能用但不够好用"，大众早已从最初接触 ChatGPT 或者 Deepseek 的震撼中恢复了平静，吐槽"大模型炫技多、解决少"，偶尔甚至还会来一句：就这？！
连科学家都陷入分歧：图灵奖得主 Yoshua Bengio 预言" 2-5 年实现人类水平 AI "；而另一位（杨立昆）则泼来一瓢冷水：以目前人类水平连"猫猫狗狗"级别的 AI 都做不出来。
这种矛盾背后，是 AI 从"实验室神话"向"现实应用"跃迁时的集体迷茫。
实际上，我们可能进入了一个技术大爆发之前的静止时刻。
今年 7 月，AI 先驱 Richard Sutton 在演讲中抛出"体验时代"理论：当人类数据红利耗尽，AI 必须通过"自我体验"实现突破——从技术进化角度看，这有点类似 1780 年代的蒸汽机：虽早在 1698 年被发明，却在瓦特改良前默默无闻 60 年，直到与纺织业、运输业深度绑定，才真正点燃工业革命。
历史总在押韵。今天的 AI，或许正处在"蒸汽机爆发前的静止时刻"。而打破静止的关键，从来不是某家企业"一骑绝尘"的技术突破，而是让技术像电力一样"渗透到每个角落"，而这似乎正是中国 AI 叙事的起点——
此刻的问题不再是"谁能突破技术天花板"，而是谁，以及如何打破静止，让技术穿过千家万户的门槛？然后，带领人类推开新纪元的大门。
一个常识性谬误：从技术霸权到扩散效率
如何跨越静止时刻？
工业革命的启示录早已写明，技术胜出的关键，从来不是"谁先造出完美机器"，而是"谁让机器更快改变生活"。
华盛顿大学对三次工业革命的研究印证了这一点，英国之所以能引领第一次工业革命，并非其纺织机技术绝对领先法国，而是其技术扩散效率遥遥领先——曼彻斯特的纺织厂用 5 年时间将蒸汽机渗透率从 5% 提升至 40%，而法国同期仅 12%。
美国在第二次工业革命中超越欧洲，核心也不是爱迪生的灯泡更亮，而是其"电力 - 工厂 - 家庭"的全链条扩散网络，让电力从实验室到千家万户仅用了 10 年，而欧洲用了 25 年。
在顶级竞赛中，扩散效率决定国家胜负，工业革命的赢家，从来都是那些技术创新和扩散率两手都硬的参与者。
这一规律在 AI 时代正在重演。
朱恒源教授提出的" AI 死亡谷"理论指出，当前 AI 正处于"技术供给过剩但需求尚未涌现"的尴尬期，全球每天新增 100 个 AI 模型，谁能率先跨越"四道门槛"，即技术性能达标、商业可持续、社会接受、制度适配，谁就能成为新纪元的定义者。
但现实是残酷的，根据麦肯锡 2024 报告，中国 AI 专利申请量全球第一，占比超 40%，但商业化率仅 15%；美国大模型参数规模突破万亿，能真正落地的场景不足 20%。全球 Top 20 大模型中，14 个来自中美，但真正实现规模化商用的不足 5 个。
无论是中国还是美国，当技术不再是瓶颈，如何让技术被需要、被使用、被依赖才是新的护城河。
机器狗按照指令给盆栽浇水
AI 的竞争，已从"实验室参数竞赛"转向"场景渗透效率竞赛"——就像蒸汽机不必等到足够轻、足够高效、足够便宜才改变世界，能让纺织厂效率提升 30% 的"半成品"，已足够启动工业革命。
当 AI 从实验室的"炫技"走向市井的"普惠"，技术扩散效率比技术高度更能定义下一个十年。
但无论是学术界还是产业界，对 AI 的分歧仍在继续。
"完美 AI "终向"实用主义"低头
这种分歧，本质是 AI 路线的终极博弈。
这点在自动驾驶领域的" Waymo vs 特斯拉"之争上表现得淋漓尽致。
Waymo 的自动驾驶在技术上一直遥遥领先，但 Waymo 的团队早期似乎有一种技术洁癖，什么时候汽车驾驶位可以完全不需要方向盘的时候（属于 L4 级别），才会考虑将其推向市场，因此拒绝在驾驶位仍有安全员的阶段商业化。
但马斯克则选择"实用主义"，从 L2 级辅助驾驶起步，用"影子模式"（用户驾驶数据反哺训练）快速迭代，2023 年全球搭载 FSD 的车辆超 400 万辆，累计行驶里程突破 500 亿公里——尽管 FSD 至今未完全去掉人类干预，但其用户渗透率已达 22%（Statista 2024），商业价值远超仍停留在"测试阶段"的 Waymo。
今天，Waymo 在诸多专业测评中仍然是自动驾驶领域独一档的存在。但 Waymo 的"技术完美主义"也不得不向商业化屈服，其有人监控的无人驾驶出租车将在今年开上纽约街头。
而一辆完全自主的特斯拉，在今年 6 月从工厂下线后，自主行驶 30 分钟，来到了订购者家门口，完成了工业史上首次无人自动交付。
具体到更高级的大模型，路线分歧同样尖锐。
有人追逐" AGI（通用人工智能）的终极突破"，人工智能研究和预测组织 Epoch 在其发表的一篇论文里预测，人类世界的高质量的文本数据会在 2023-2027 年之间消耗殆尽。那么，当人类的数据耗尽之后怎么办？
人工智能教父 Geoffrey Hinton 的解决方案之一是，让 AI 发展出自己的主观体验，比如通过机器人。
而更多人需要的是"能解决眼前问题的工具"——用户不需要"完美的 AI "，只需要"足够好的解决方案"。
当医疗 AI 能在 10 秒内完成肺部 CT 扫描并标注病灶（准确率 97%），哪怕它暂时无法解释为何这个结节是恶性；当教育 AI 能为乡村教师自动生成个性化教案（覆盖 80% 常见题型），哪怕它还不能像特级教师一样与学生情感共鸣。这些"不完美但有用"的 AI，才是打破静止的关键。
其实大多数人对技术的要求并不复杂，提升效率，从来不是"一步达到极致"，而是"恰到好处"。
这种对技术的清醒，让中国当下一些公司在推进 AI 进程时更容易做出务实且有效的选择，比如腾讯——聚焦技术 - 市场适配性，不做聚光灯下的"技术明星"，而做穿透场景的"实用工具"，从而推动中国 AI 产业化、商业化应用。
比如海尔，直接把自己的智慧生产经验，推广到啤酒厂、化工厂等众多看似差异巨大，但技术内核却相通的工艺流程，大大提升生产效率。
比如京东，把自己的智慧仓储、物流，从电商复制到了国家重点水利工程白鹤滩水电站的建设之中，实现了成千上百种物料的有序供应调度。
用"超级场景"重构技术扩散范式
回到今天的 AI 竞争现实，在技术供给上，现阶段已经过剩，而我们也找到了推动 AI 革命的关键路径，即用效率与场景推动 AI 的产业化与商业化，剩下的问题就只有一个了——
谁来推动？
中国社会科学院大学教授江小涓认为，在大模型的研发实力上，作为研发主体的高校在 2014 年还位居全球第一，但目前已经严重下滑，中美两国的大型科技平台已经取代高校成为创新核心主体。
财新认为，大型科技平台在信息时代天然具有优势，是因为它们掌握海量数据、巨量资金，具有海量的跨领域应用场景，天然具备科研转化优势。
传统的技术创新范式被认为是线性的，从科研到技术转化再到商业产品化；但大型科技平台兼具公共品供给和市场化运作能力，从而有能力打破线性创新模式，并通过系统集成和信息化整合，以数据网状方式实现技术创新。
之后，大型科技平台又将初创技术创新进行大规模技术扩散，由此形成市场需求，实现大规模商业化，从而反哺数据网络状的创新活动。
这个过程循环往复，就会不断重塑产业结构和经济结构，进而推动新一轮的经济发展。
这在中美两国都已经被证明。
今年 7 月份发布的《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》数据显示，中美两国以合计近六成的全球 AI 研究人员占比形成"双强并立"的格局，美国以 6.3 万余人的人才数量居全球领先地位，其中，斯坦福大学 2385 人、麻省理工学院 2191 人，与谷歌 2569 人、微软 2461 人形成高校企业双引擎。
从产品与场景来看同样如此，美国科技企业谷歌、微软、特斯拉、Meta、openAI 等公司推出的大模型产品，成为美国绝对的引领。
中国方面 AI 研究人员数量，传统高校包括中国科学院（3453 人）、清华大学（2667 人）、北京大学（2123 人）仍具有较大的优势，但腾讯、阿里巴巴等科技企业的研发团队分别以 992 人、633 人的规模超越部分实力高校，更重要的是，在中国，科技企业推出的大模型在应用场景打造与效率扩散方面，具有更显著的优势。
以腾讯为例，在 AI 扩散的赛道上，腾讯的竞争力来自其不可复制的"三重壁垒"。
第一重壁垒是国民级场景构成的"天然试验田" 。微信（14 亿月活）、企业微信（5 亿用户）、视频号（日活超 8 亿）构成的超级场景，既是技术落地的"沙盘"，也是数据迭代的"源头"。
例如，工业质检场景中，腾讯 AI 通过与三一重工、宁德时代的合作，积累了超 1000 万张"瑕疵样本"，让检测准确率从 85% 提升至 99.2%。这种"场景即数据"的能力，让技术迭代效率比纯实验室模式快 3-5 倍。
当然，这种利用自身天然优势推进 AI 快速迭代的能力，在国内其他大模型中也被推广。比如百度的文心一言立足百度 APP 这个月活超 6 亿的国民级应用为入口，构建 AI 普惠生态，巩固搜索入口地位；以交通、能源等垂直领域为突破口，推动大模型产业落地。阿里的千问以电商（淘天）、办公（钉钉）为切入点，推动大模型在 B 端场景的规模化应用。
BAT 三家正在围绕场景深度、生态开放度、技术自主性展开竞争，推动 AI 大模型从"可用"向"好用、可落地、可持续"演进。
第二重壁垒是其开放生态形成的"扩散网络"，打造超级应用场景。腾讯的逻辑不是"自己做所有事"，而是"让所有人能用 AI 做事"。通过"混元大模型 +API 接口 + 工具包"的组合，腾讯打破单一行业边界，在"数字生活共同体" 中实现技术跨域融合。
截至 2025 年 7 月，腾讯内部多款产品接入了 AI 能力。从用户日常工作学习高频使用的元宝、ima、微信 AI 搜索、QQ 浏览器等，到政务、教育、医疗等 30+ 垂直行业。接入腾讯 AI 能力的企业超 10 万家，开发者超 50 万，形成了"模型迭代 - 场景反馈 - 生态扩容"的正向飞轮。
第三重壁垒是其可持续投入的"资本缓冲带"。技术扩散需要长周期投入，2023-2025 年，腾讯在 AI 领域的投入超 1000 亿元，其中 70% 用于场景落地而非单纯研发。
这种"边投入边变现"和"小步快跑，持续迭代"的模式更具可持续性，因为所有的应用场景都是真实需求，都能带来效益，带动广告、游戏、会议、企业微信等核心业务收入显著增长。
根据 8 月 13 日腾讯发布的 2025 年第二季度财报，公司收入达到 1845.04 亿元人民币，同比增长 15%；净利润为 556.3 亿元人民币。
和盈利均实现双位数同比增长的背后，是其 AI 战略已从技术投入阶段成功转化为业务增长引擎。AI 不仅在游戏、广告、社交平台等核心业务中实现了深度应用和价值创造，其自研的混元大模型，特别是 3D 模型，更在技术上取得了国际领先地位，并开始形成有效的商业化路径。这标志着腾讯的 AI 布局正进入收获期。
同样，AI 战略对阿里的推动也明显增强，其在 2025 财年的股东信中表示，要将" Al+ 云"为核心的科技业务打造成阿里巴巴的第二增长曲线。2025 财年年报显示，阿里云财年收入突破双位数增长，AI 相关产品收入连续七个季度实现三位数同比增长。
事实证明，这种"不贪顶端突破，只做全域渗透"的路径，为腾讯构建起了"国民级场景 + 开放生态"的"超级扩散引擎"，从而将全球 AI 竞争升维为"生态效率之战"。
技术扩散的中国答案
在"技术静止"的时间里，怎样的创新是更有效率的？
这没有标准答案。
欧洲早早就发明了效率更高的重犁来匹配耕马，但真正让欧洲农业超过亚洲的是马轭的发明，它让重犁终于有了完全施展的空间。
但在马轭没有被发明出来之前，重犁并没有被彻底抛弃，而是依然在慢慢普及着，它或许就是马轭被发明的催化剂。
这就是走纯技术突破与边用边突破的差异。
事实上，中国的众多科技企业在互联网时代以来，都是这么一路走过来的。
回到最初的问题：AI 到底有什么用？什么时候能派上大用？
答案或许藏在以腾讯为代表的众多中国科技企业的实践中。当医疗 AI 让县域医院的肺癌筛查准确率从 60% 提升至 90%，当教育 AI 让乡村教师的教学效率提升 50%，当工业 AI 让中小工厂的良品率从 85% 提升至 95% ——这些"润物细无声"的改变，才是 AI 真正的"大用"。
全球 AI 竞赛的下半场，胜负手不再是"谁的技术更先进"，而是谁的技术更能渗透到普通人的生活里。
腾讯的叙事价值，正在于此：它不追求成为聚光灯下的" AI 明星"，而是甘愿做照亮千万场景的" AI 路灯"——在静止时刻，用扩散的力量，力争去催化、点燃下一个技术纪元的星火。
在等待" AI 奇点"的静止期，腾讯选择做技术扩散的"马轭"。
这不仅是腾讯的 AI 叙事，更是中国科技产业的"普惠创新"宣言：AI 的终极目标，不是技术领先，而是让技术成为每个人的工具。
在全球 AI 的"静止时刻"，中国企业正在走出一条差异化路径。
与欧美企业"追求技术参数领先"不同，中国模式的核心是用场景反哺技术，用生态放大价值，把 AI 从实验室的电灯，变成千家万户的电网————这将是腾讯的产业革命叙事。
"三身元我体，四智本心明。身智融无碍，应物任随形。" 最后，借用唐诗点明中国 AI 终局：无界融合，随处赋能。
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