ai創業者現身説法：AI被媒體吹得太厲害了，根本就不是那麼回事兒_風聞

@猩猩吸猩猩

今天大年初三，我寫篇長文，詳細説説美國AI泡沫這個事。不光是美國，整個AI界，也都有大問題。

最近都在談Deepseek，但我今天要説的是，即使沒有Deepseek的出現，美國AI的泡沫也會破。

根本的原因在於，這一輪的AI技術，根本沒那麼厲害，別聽媒體瞎吹。

還有一點更要命：現在的AI公司，在商業模式上存在致命缺陷，在落地應用方面，問題非常大。而且，先行者無法形成足夠深的護城河。

第一部分

有人可能會問我，你有什麼資格下這個判斷？

這裏我坦白了吧：我的公司，就是泡沫的受害者。2023、2024年兩年，我們蓋得排行。在AI應用上的投入超過一個億，只多不少，真不是吹牛，吹牛我是小狗！

但是，我們在AI上的收穫，卻沒達到預期。真正能落地的，確實行得通的，只有兩個並不大的成果。一個就是寫回憶錄，一個是照片，主力是婚紗。

但是這兩個都是非常細分的小賽道，不是大生意。養活中小公司還行，但對巨頭沒有意義。

也就是説，過去兩年，我們花巨資造了一艘捕鯨船，招了400多船員，出海兩年，只打回來兩條秋刀魚。

那是不是我李鐵不行，蓋得不行？好像也不是，事實是做AI應用的都不行，至今沒有跑出任何一個超級應用。

上個月我在北京，和幾個AI投資機構聊天，其中有一個，他們幾乎是中國投AI應用最多的，投了20幾個應用（不是投大模型）。這20幾個項目，沒一個做大的，哪怕是小的，能真正落地使用的，也就一兩個。這位投資人對我感嘆：李總，你們算是很厲害了，居然還搞出兩個成立的。

哦，我明白了：所有的捕鯨船，總共也就捕了三四條秋刀魚，我們還佔了兩條。這太悲催了。

下面我詳細分析一下，為什麼這一輪AI公司的兩大方向：做大模型的和做應用的，這兩個都遇到了大問題。

第二部分：AI大模型公司的問題

一、先説做大模型的幾個，美國是ChatGPT，xAI、Claude、 Llama，中國是豆包、KIMI、文心、通義、智譜，Deepseek。

這些確實有不少用户，很多用户也覺得挺有用。

主要的用處就以下幾個：1、替代了一部分搜索，提升了搜索的體驗，這是最大的一塊。但這只是搶了原來搜索引擎的一部分生意。

2、處理文字、寫代碼、生成圖片。

很遺憾，這第二大部分的應用：處理文字、寫代碼、生成圖片，這三個，在實際應用中，都難堪大用，只是做一些邊邊角角的工作，能提高一點效率。

這一點，我們蓋得公司是有點發言權的。比如，AI寫文字這事，我們蓋得做了一個用AI寫回憶錄的軟件，前一段去北京參加了比賽，結果你猜怎麼着？還沒開賽我們就是冠軍了。別誤會，不是我們多厲害，而是，只有我們一家公司，做出的產品是能投入使用的，其餘的，都還是在畫餅。

而我們做的這個寫回憶錄的軟件，之所以能真正投入實用，也不是因為AI有多強大，而恰恰是，我們一開始就知道，AI寫作，就不夠智能和強大。

所以我們就製作了一套極其複雜的流水線，把任務分解成好多個步驟，分解成簡單任務之後，AI才能夠做好。也就是説，AI按指令，一部分一部分的寫，可以寫得很精彩，但要寫一本書，必須依靠再寫軟件來分解。

AI寫代碼也一樣，並不能完成複雜的工作，只是效率工具。

再説AI圖片和視頻這個領域。大家還記得去年過年的時候，sora橫空出世，被媒體吹上了天，都在喊，好萊塢完蛋了。結果呢，至今這玩意，還是隻是個玩意兒。

AI圖片裏面的龍頭公司，MJ和S D，現在日子都不好過。相比兩年前，這兩家公司至今沒有任何起色。

綜上所述，大模型公司的這些落地應用，都遠遠不如預期。兩年前，當GPT誕生的時候，人們關於它的智能化應用落地的幾個設想，都沒有實現。

第三部分 做AI應用的中小公司情況更差

上面説的是做AI大模型的公司，都是大公司。我再説小的公司，做AI派生應用的公司。

兩年來，這類應用表現更加差，幾乎沒有做出什麼稍微大一點的產品，都是小打小鬧的小玩意兒。

比如做一些什麼虛擬戀人的，做數字人直播的，這些還算為數不多的成立的。但很顯然，也不紅火。

兩年前， ChatGPT誕生的時候，做AI應用的中小公司都很樂觀，覺得好像好多應用場景，好多產品都可以做。但事實是，做出來的產品基本都是雞肋，好像有點用，但用户又不會持續用。

比如我們蓋得就曾經推出了一個，用AI作詞作曲生成定製MV的產品，結果沒人買單， ¥19.9都沒人買。因為這只是一個小玩意兒，可有可無。

AI應用很多都是這個情況，玩玩可以，但是又沒什麼大用。

第四部分：AI應用落地不佳主要原因是智能化不夠

這輪AI熱潮，媒體喜歡瞎吹。科技界大佬很多也喜歡吹牛，比如馬斯克，七年前就每年説，明年會實現完全無人駕駛。其實都是吹牛畫餅。

很多普通人被這些PPT，被這些賣家秀，給騙了，都以為Ai技術如何了得，好像明年就跟每個人配一個機器人保姆一樣。

可真實的情況是什麼樣的呢？我就説一個例子，很有代表性：

至今那麼多的淘寶店，背後都還在用人工客服，哪怕他賣的只是一個特別簡單的商品。

為什麼不用人工智能客服取代他呢，你以為是阿里巴巴不想嗎？不是，是做不到，是真做不到。

我們經常聽到有人吹噓，説，現在的AI客服如何厲害了，根本不用人工客服了。但是這些推銷智能客服的公司，都是演示起來很厲害，一投入使用就不行了。

一針見血地擺一個事實：ChatGPT出來兩年了，也沒有把幾百萬印度人工客服給取代掉。你以為他是不想嗎？這可是每年上百億美元的大生意。

第五部分： 為什麼美國的AI泡沫必破

美國這些AI巨頭的另一個大問題，是先行者沒有多少先發優勢，這很要命。

科技創新，先發優勢，要麼有專利保護，要麼有生態卡位，比如蘋果生態，把位置都卡住了，強者越強。

但是這一輪的AI，這兩個先發優勢都沒有，反而，後發者更有優勢。ChatGPT現在依然是最強，但是xAI、Claude、 Llama，都不差，差距根本拉不開。

有人總説中國的AI不行，其實不管是豆包，還是KIMI，還是文心、智譜，差距有是有，但沒真正拉開。中國與美國的大模型能力，也沒拉開。

最近Deepseek橫空出世，更加證明了，美國AI的護城河，就是兒童游泳池。

這一點，很像當年造原子彈，美國先行，花了最多的錢研製成功，但蘇聯造出來就簡單多了，還有中國，當年條件那麼落後，一部分甚至靠想象，也摸出來了。從商業上講，愛因斯坦貢獻最大，但E=mc²，他收不到錢，愛因斯坦本人沒法商業化。

大模型未來就是和發電廠一樣的基礎設施，用户沒有忠誠度，哪裏能接便宜的電就去哪裏。

美國人花了那麼多錢，拼命吹噓算力和芯片有多重要，最後被DeepSeek 打臉了，這玩意對於中國人來説，護城河並不深。一旦形成這種局面，美國根本都不是中國的對手。