過去一年，AI行業在國內迎來爆發式增長。從大模型發布潮到智能體創業熱，無數公司爭先恐后地沖進這個看似無限可能的新賽道。但你有沒有發現一個怪現象：

很多國內大模型產品，看起來熱鬧非凡，發布會上驚艷四座，排行榜上風頭無兩，可真正用起來時，卻總讓人覺得“差點意思”。

這是為什么？

一個核心原因是：我們正在用“互聯網思維”做AI。

這套曾在移動互聯網時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AI產業，結果卻是模型能力虛胖、產品同質化嚴重、落地場景缺乏深度?？瓷先ナ且粓黾夹g革命，實則很多人依舊在復刻十年前的“App大戰”。

AI，不是下一個抖音，也不是下一個美團。

大模型不是流量產品，而是一場基礎設施級的技術競賽。它需要的不只是市場嗅覺和運營手段，而是扎實的工程體系、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“互聯網思維”在AI時代為何失效，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，必須做出的思維轉變。

什么是“互聯網思維”？

它曾經帶來了什么？

在批判“互聯網思維做AI”的問題之前，我們得先搞清楚，什么是互聯網思維？

這并不是一個貶義詞。恰恰相反，它是中國過去二十年科技發展的核心驅動力?？梢哉f，中國互聯網的飛躍式成長，離不開這一套行之有效的增長公式。

互聯網思維，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，再到抖音、快手，所有產品的第一目標都是：搶用戶、占市場、做DAU。哪怕產品還不夠完善，先把人留住、圈住、養熟，一切都可以再優化。

2. 快速迭代，小步快跑

“做一個MVP（最小可用產品），上線測試，看數據，再迭代?！?/p>

這是互聯網公司心照不宣的法則。因為軟件開發和發布成本極低，容錯空間極大，“上線再說”成了默認邏輯。

3. 用戶體驗導向，一切為了轉化

不管是界面設計、內容推送，還是推薦算法，本質都是服務于一點：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，但你一定知道這產品“上頭”。

4. 風口驅動，資本助推

哪怕產品還在起步階段，只要站在風口，有足夠的故事、足夠的想象空間，就能融到資、拉到人、沖規模。先講一個好故事，再找一個好出路——這在移動互聯網時代屢試不爽。

這些邏輯，在“軟件成本極低、用戶行為清晰、市場增長高速”的互聯網時代，曾是近乎完美的商業武器。

但問題在于：AI，尤其是大模型，不再遵循這些游戲規則。

大模型不是互聯網產品

它的底層邏輯完全不同

看起來，大模型產品和互聯網產品很像：都是應用，都有用戶界面，也都能快速上線一個“可交互”的版本。但它們的底層邏輯，根本不是一回事。

用互聯網的打法做AI，就像是拿陸軍的思維去發展海軍，起點就錯了。

以下幾個方面，是互聯網邏輯在大模型時代最難適配的關鍵所在：

1. 試錯成本高得離譜

在互聯網時代，開發一個產品、做個功能上線測試，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，根本不是“上線即試”。

微調一個基礎模型，動輒數十萬；

從頭訓練一個基座模型，可能要上億人民幣；

調參的“試錯”，不是工程動作，而是科學研究 + 超級工程系統 + 超長鏈路協調的結合。

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

互聯網產品追求“用戶體驗確定性”——點擊一個按鈕，用戶必須知道會發生什么。

而大模型輸出的本質是概率分布：每一次生成結果都可能不同，模型內部結構極其復雜且不可完全解釋，難以通過傳統邏輯“精細運營”。

這意味著：產品經理無法像運營App那樣控制體驗路徑；用戶反饋難以直接“映射”到改進點；整個交互體驗本質上是協同智能系統，而非人類單向控制。

3. 訓練數據和底層能力才是“產品”，不是UI界面

大模型的真正“產品力”不在界面，而在：你是否擁有高質量的語料、多樣化的微調數據；你是否具備長時間大規模訓練的工程能力；你是否能構建出高效的推理和部署體系。

這就像蘋果的產品力不是外觀，而是芯片+操作系統+生態+供應鏈。

真正強的大模型廠商，比拼的是看不見的那一層。

4. 它不是一個“應用”，而是一種“平臺”

互聯網產品是“解決某個需求的工具”，而大模型是“支撐無數新需求的底座”。

大模型不是“一個應用”，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；

真正的價值不在于“這個模型能不能聊天”，而在于它能不能驅動一系列新產品的誕生。

因此，它更像是電力、像是操作系統、像是工業底層標準，不是下一個“超級App”。

這幾個“本質不同”，也就解釋了：為什么照搬互聯網打法，不僅效果不佳，甚至可能誤導決策、錯配資源，陷入“表面很忙、實際上沒跑”的尷尬困境。

互聯網式做AI的四大誤區

當“流量思維”“沖榜邏輯”“爆款產品心態”被照搬到AI賽道，一場技術革命就變成了PR戰、參數戰、融資戰。

我們來拆解幾個最常見、也最具破壞力的“互聯網式誤區”：

誤區一：堆參數=堆能力，沖榜單=有技術

在移動互聯網時代，“榜單”代表著用戶喜好、流量風口，是增長的風向標。很多廠商下意識地把這個邏輯用到了大模型身上：“我們參數更大，Tokens更多，榜單排名更靠前，所以我們更牛。”

但問題是，大模型不是數碼相機，不是“像素越高越清晰”。

現實中：模型越大，能力不一定線性提升；參數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“為評測調教”的demo，不具備實際商用能力。

這種對“更大=更強”的執念，本質上是對技術的誤解，是一種極其昂貴的偽優化。

誤區二：換個殼子就叫AI產品

不少廠商為了“快速上線”，以前套殼LLaMA，現在套殼DeepSeek，換個皮膚、加個Logo、拼個UI，就成了“國產AI助手”、“智能辦公平臺”、“企業AI中臺”。

這類產品：底座依賴開源模型，沒做微調、沒做適配；不具備差異化能力，功能幾乎一模一樣；用戶體驗浮于表面，一問深層邏輯就崩。

表面上是“百花齊放”，實際上是“萬殼歸一”。

這背后反映的不是“創新速度”，而是底層能力缺位、工程體系空心化。模型沒有自己的靈魂，產品自然沒法走遠。

誤區三：PR驅動研發，發布會先于產品迭代

互聯網時代，“先發布、后補齊”是常規操作——一個App先上線，再根據數據迭代優化。

但大模型的開發，不是“發個版本”那么簡單。

現在很多廠商熱衷于：發布會“先講故事”；PPT 先發，功能缺失；模型上線了，但連基礎RAG能力都不穩定，用戶動不動就遇到“崩了”、“不懂”、“生成胡說”。

這不是“發布快”，而是“發布空”。

長此以往，不僅透支了用戶信任，更會誤導團隊資源配置，養出一堆不落地的KPI型項目。

誤區四：用戶量是唯一指標，越多越好

大模型不是流量平臺，它的價值不在于“注冊用戶數”，而在于“用戶創造了什么”。

可惜很多廠商依然習慣用 DAU、注冊數來衡量模型成敗，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？是否讓企業的流程、工具、決策方式發生變化？

大模型不是“做爆款”，而是“改底層”。

如果只看用戶數量，不看使用深度，不看落地效果，那和十年前搞“刷榜App”沒太大區別。

這四大誤區，其實指向一個共性問題：我們仍然習慣于“打造一個產品”，而不是“構建一個能力”。

而能力的建設，是另一個完全不同的世界。

AI廠商真正需要的新思維范式

如果說“互聯網思維”是一套短周期、高反饋、拼速度的打法，那么大模型時代真正需要的，是一種重科研、重基礎、重協同的系統性思維。

以下是我們認為最關鍵的五種新范式：

1. 科研 + 工程雙輪驅動，不再迷信“工程化萬能”

在大模型領域，光有工程思維是遠遠不夠的。工程能解決“怎么做快”，但科研才決定“做的方向是否正確”。真正強的AI廠商，往往都具備：

頂尖科研力（理解Transformer、RLHF、多模態架構）；

高效工程化（大規模并行訓練、推理優化、存儲調度）；

架構級創新能力（Agent系統、插件生態、指令鏈構建）。

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：模型不是項目，是平臺

在大模型開發中，最重要的一件事就是：把模型當作“能力平臺”來看待，而不是一次性的產品交付。

這意味著：每一次訓練、微調、部署，都是平臺迭代的一部分；你不是在“交付一個功能”，而是在“培養一個智能體”；它的生命線，是數據和交互的不斷反饋循環。

所以：大模型不是版本號，而是生命體。你不是在造產品，而是在養一個系統。

3. 拋棄“搶用戶”心態，轉向“解問題”的價值邏輯

AI的真正價值，不是用戶數，而是問題解決能力。

這要求我們轉變方向：不再問：“怎么把用戶拉進來？”而是問：“我能為誰解決一個獨特的問題？”

比如：醫療、法律、制造、金融等領域的專業AI服務；企業流程中不可替代的智能Agent；數據洞察與知識管理場景的深度嵌入。

與其做一個“誰都能用”的AI，不如做一個“誰都離不開”的AI。

4. 建生態，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不斷放大這些能力的生態系統。微調數據從哪來？有沒有數據閉環？用戶反饋能不能轉化為訓練素材？插件能否共生？Agent能否分工協作？

生態是能力的飛輪，而不是UI的花瓶。

5. 重新定義團隊結構和組織邏輯

大模型時代，傳統“產品經理+工程師”的分工模式已經落后。

你需要的是：算法天才、底層架構師、Prompt設計師、模型訓練師、數據標注架構師、多模態工程師；

跨部門的協作機制，打通數據、研發、產品、運營的整條鏈；更像一個“AI科研實驗室+平臺團隊”的混合組織。國內做出最強大模型產品DeepSeek的深度求索公司，走的就是這樣一條組織路線。

以上五點，構成了真正的AI思維范式，它更慢，更深，更難，也更扎實。

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們不一樣但同樣強大的力量結構。

過去十年，中國互聯網最擅長的，是造爆款。

從工具到平臺，從社區到內容，從消費到電商——每一次浪潮，都是一場關于流量、用戶和速度的狂歡。

但今天的AI，不是下一場狂歡，它是一場基礎設施革命。

它不是新的“流量洼地”，不是新的“增長曲線”，不是一個“更聰明的工具”。它是一個全新的技術范式，是通往智能世界的起點。

你要做的，不是打造一個“月活過百萬”的產品，而是構建一個能承載未來十年智能生態的底座。

就像當年修高鐵、建5G、鋪電網，不是為了“快”，而是為了讓一切可能性有穩定的運行條件。

所以，我們必須放下對“爆款”的執念，開始擁抱“基建”的信仰：不急于上線一個“能說話”的助手，而是打造一個“能學習、能成長、能復用”的智能體；不再迷信排行榜上的模型，而是關注那些正在解決真實問題、沉默構建能力棧的團隊；不再糾結用戶數量，而是關注用戶的真正轉化與價值復利。

我們得承認，這是一場沒有奇跡、只有系統工程的長跑。

它很慢，很重，很燒錢，很寂寞，但它值得。