ChatGPT-5 终于在 8 月 8 日正式亮相，但其登场并未重现 GPT-2.5 推出时 “四方震动” 的热度；反倒因人性化体验不足，迫使官方不得不重新启用 GPT-4o 承接用户需求。​

这场看似寻常的 “技术回调”，恰恰暴露了当下 AI 产业的尴尬处境：被寄予厚望的人工智能，正站在全球产业的微妙转折点上。各行各业都在追问两个核心问题：AI 到底能解决什么实际问题？何时才能真正落地产生价值？​

回溯产业发展脉络，传统发展范式已触及天花板 —— 全球全要素生产率增速已从 1996-2006 年的 1.5% 滑落至 2007-2017 年的 0.3%。包括中国在内的世界各国，都在期盼新技术能引领全新发展范式。然而过去十年，AI 领域累计投入超 1 万亿美元，现实的 “获得感” 却远低于预期：企业抱怨 “AI 能用但不好用”，大众也从最初接触 ChatGPT、Deepseek 时的震撼中冷静下来，吐槽 “大模型炫技多、解难题少”，甚至偶尔会发出 “就这？” 的质疑。​

就连科学界也陷入分歧：图灵奖得主约书亚・本吉奥（Yoshua Bengio）乐观预言 “2-5 年内将实现人类水平的人工智能”；另一位图灵奖得主扬・勒丘恩（Yann LeCun）却泼下冷水：“以当前技术水平，人类连‘猫猫狗狗级’的 AI 都尚未实现”。这种矛盾背后，是 AI 从 “实验室神话” 向 “现实应用” 跨越时，全行业共同面临的迷茫。​

技术爆发前的 “静止期”：从蒸汽机历史看 AI 未来​

事实上，我们或许正处在技术大爆发前的 “静止时刻”。今年 7 月，AI 先驱理查德・萨顿（Richard Sutton）在演讲中提出 “体验时代” 理论：当人类数据红利消耗殆尽，AI 必须通过 “自我体验” 实现突破。从技术进化规律来看，这一幕酷似 1780 年代的蒸汽机 —— 早在 1698 年，蒸汽机就已被发明，但在瓦特改良前的 60 年间始终默默无闻；直到与纺织业、运输业深度绑定，才真正点燃工业革命的火种。​

历史总是惊人地相似。今天的 AI，或许正处在 “蒸汽机爆发前的静止期”。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”—— 这似乎正是中国 AI 叙事的独特起点。此刻的核心问题，已不再是 “谁能突破技术天花板”，而是 “谁能打破静止，让技术跨越千家万户的门槛”，进而带领人类推开新纪元的大门。​

走出认知谬误：技术扩散效率决定产业胜负​

如何跨越这一 “静止时刻”？工业革命的历史早已给出答案：技术胜出的关键，从来不是 “谁先造出完美机器”，而是 “谁能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，而是技术扩散效率遥遥领先 —— 曼彻斯特的纺织厂仅用 5 年，就将蒸汽机渗透率从 5% 提升至 40%，同期法国却仅达到 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”，而是构建了 “电力 - 工厂 - 家庭” 的全链条扩散网络：电力从实验室走进千家万户，美国仅用 10 年，欧洲却耗时 25 年。在顶级产业竞赛中，扩散效率直接决定国家胜负；工业革命的赢家，永远是那些既懂技术创新、又能高效推动技术落地的参与者。​

这一规律正在 AI 时代重演。清华大学朱恒源教授提出的 “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” 的尴尬阶段 —— 全球每天新增 100 个 AI 模型，谁能率先跨越 “技术性能达标、商业可持续、社会接受、制度适配” 四道门槛，谁就能定义新纪元。​

但现实格外残酷：根据麦肯锡 2024 年报告，中国 AI 专利申请量稳居全球首位，占比超 40%，商业化转化率却仅为 15%；美国大模型参数规模突破万亿，真正落地的场景不足 20%。全球 Top20 大模型中，14 个来自中美，但实现规模化商用的不足 5 个。无论中国还是美国，当技术不再是瓶颈，“让技术被需要、被使用、被依赖”，才是新的竞争护城河。​

从 “完美主义” 到 “实用主义”：AI 路线的终极博弈​

这种产业困境的本质，是 AI 发展路线的终极博弈 —— 这一点在自动驾驶领域的 “Waymo vs 特斯拉” 之争中体现得淋漓尽致。​

Waymo 的自动驾驶技术长期处于行业领先，但团队早期带有一种 “技术洁癖”：坚持要等到驾驶位完全取消方向盘（即 L4 级别自动驾驶），才推进商业化，拒绝在 “驾驶位仍需安全员” 的阶段落地。​

马斯克则选择了 “实用主义” 路线：从 L2 级辅助驾驶起步，通过 “影子模式”（用用户驾驶数据反哺模型训练）快速迭代。2023 年，全球搭载 FSD（全自动驾驶系统）的特斯拉车辆已超 400 万辆，累计行驶里程突破 500 亿公里 —— 尽管 FSD 至今未完全摆脱人类干预，但其用户渗透率已达 22%（Statista 2024 数据），商业价值远超仍停留在 “测试阶段” 的 Waymo。​

如今，Waymo 虽在专业测评中仍保持优势，却也不得不向商业化妥协：今年，其 “有人监控的无人驾驶出租车” 已正式驶入纽约街头。而特斯拉在今年 6 月，更是实现了工业史上首次 “无人自动交付”—— 一辆完全自主行驶的新车，从工厂出发后自主行驶 30 分钟，精准抵达订购者家门口。​

这种路线分歧同样存在于高级大模型领域：有人执着于 “AGI（通用人工智能）的终极突破”—— 人工智能研究机构 Epoch 在论文中预测，人类世界的高质量文本数据将在 2023-2027 年间耗尽，人工智能教父杰弗里・辛顿（Geoffrey Hinton）提出的解决方案之一，是让 AI 发展出自己的 “主观体验”（如通过机器人交互）。​

但更多人需要的，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产生情感共鸣 —— 这些 “不完美但有用” 的 AI，才是打破产业静止的关键。​

大多数人对技术的需求其实很简单：提升效率无需 “一步到位”，“恰到好处” 就足够。这种清醒认知，让中国企业在推进 AI 进程时，更容易做出务实选择 —— 不是 “All in AI”（全押 AI 技术突破），而是 “AI in All”（让 AI 融入所有场景）。​

比如腾讯，聚焦 “技术 - 市场适配性”，不做聚光灯下的 “技术明星”，而是打造能穿透场景的 “全家桶式实用工具”，推动 AI 产业化落地；比如海尔，将自身智慧生产经验，复制到啤酒厂、化工厂等看似差异巨大但技术内核相通的领域，大幅提升生产效率；比如京东，把智慧仓储、物流能力从电商领域延伸至白鹤滩水电站建设中，实现上千种物料的有序调度。​

以 “超级场景” 重构技术扩散范式​

回到 AI 竞争的现实：当前技术供给已过剩，推动 AI 革命的关键路径也已明确 —— 以效率与场景推动产业化、商业化。剩下的问题只有一个：谁来主导这场变革？​

中国社会科学院大学教授江小涓指出：在大模型研发领域，高校的优势正在减弱 ——2014 年时，高校仍是全球 AI 研发的核心主体，如今中美大型科技平台已取代高校，成为创新核心。财新分析认为，科技平台在信息时代的天然优势，源于其掌握海量数据、充足资金，以及跨领域的应用场景，具备 “科研 - 转化” 的天然适配性。​

传统技术创新被认为是 “线性模式”：从科研到技术转化，再到商业产品化。而大型科技平台兼具 “公共品供给” 与 “市场化运作” 能力，能打破线性模式，通过系统集成与信息化整合，以 “数据网状模式” 实现技术创新；随后，平台再将初创技术大规模扩散，形成市场需求与商业化规模，反哺网状创新 —— 这个循环往复的过程，会不断重塑产业结构与经济结构，推动新一轮经济发展。​

这一规律已在中美两国得到验证。2024 年 7 月发布的《全球人工智能科研态势报告（2015-2024）》显示：中美两国以合计近 60% 的全球 AI 研究人员占比，形成 “双强并立” 格局。美国以 6.3 万余人的人才规模领先，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”。​

中国方面，传统高校仍有优势 —— 中国科学院（3453 人）、清华大学（2667 人）、北京大学（2123 人）的研发团队规模可观，但企业力量正在崛起：腾讯（992 人）、阿里巴巴（633 人）的 AI 研发团队已超越部分高校。更重要的是，中国科技企业推出的大模型，在 “应用场景打造” 与 “效率扩散” 上，具备更显著的优势。​

以腾讯为例，其在 AI 扩散赛道的竞争力，源于三重 “不可复制的壁垒”：​

第一重壁垒：国民级场景构筑的 “天然试验场”​

微信（月活跃用户 14 亿）、企业微信（用户数 5 亿）、视频号（日活跃用户超 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”。比如在工业质检场景中，腾讯 AI 通过与三一重工、宁德时代合作，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。​

类似的逻辑也体现在其他中国企业中：百度文心一言以百度 APP（月活超 6 亿）为入口，构建 AI 普惠生态，同时聚焦交通、能源等垂直领域推动落地；阿里千问则以电商（淘天）、办公（钉钉）为切入点，推进 B 端场景规模化应用。BAT 三家围绕 “场景深度、生态开放度、技术自主性” 展开竞争，共同推动 AI 大模型从 “可用” 向 “好用、可落地、可持续” 演进。​

第二重壁垒：开放生态形成的 “扩散网络”​

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，腾讯内部多款产品已接入 AI 能力 —— 从用户高频使用的元宝、ima、微信 AI 搜索、QQ 浏览器，到政务、教育、医疗等 30 多个垂直行业。目前，接入腾讯 AI 能力的企业超 10 万家，开发者超 50 万，形成 “模型迭代 - 场景反馈 - 生态扩容” 的正向飞轮。​

第三重壁垒：可持续投入的 “资本缓冲带”​

技术扩散需要长期投入。2023-2025 年，腾讯在 AI 领域投入超 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”“小步快跑、持续迭代” 的模式，具备更强的可持续性 —— 所有应用场景均源于真实需求，能直接产生效益，带动广告、游戏、会议、企业微信等核心业务收入显著增长。​

据腾讯 2025 年第二季度财报（8 月 13 日发布）显示，公司当季营收达 1845.04 亿元人民币，同比增长 15%；净利润为 556.3 亿元人民币。营收与利润双位数增长的背后，是 AI 战略已从 “技术投入阶段” 成功转化为 “业务增长引擎”——AI 不仅深度融入游戏、广告、社交等核心业务，自研的混元大模型（尤其是 3D 模型领域）更取得国际领先地位，形成清晰的商业化路径，标志着腾讯 AI 布局进入 “收获期”。​

类似的趋势也出现在阿里：其 2025 财年股东信明确提出，要将 “AI + 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 “国民级场景 + 开放生态” 的 “超级扩散引擎”，将全球 AI 竞争从 “技术参数比拼” 升维为 “生态效率之战”。​

技术扩散的中国答案：以普惠创新破局​

在技术 “静止期”，什么样的创新更有效率？答案或许藏在欧洲农业革命的细节中：欧洲早早就发明了适配耕马的高效重犁，但真正让欧洲农业超越亚洲的，是马轭的发明 —— 它让重犁终于有了 “施展空间”。而在马轭出现前，重犁并未被抛弃，而是持续普及，成为马轭发明的 “催化剂”。这正是 “纯技术突破” 与 “边用边突破” 的差异。​

回到最初的问题：AI 到底有什么用？何时能派上大用？答案或许藏在以腾讯为代表的中国企业实践中：当医疗 AI 让县域医院肺癌筛查准确率从 60% 提升至 90%，当教育 AI 让乡村教师教学效率提升 50%，当工业 AI 让中小工厂良品率从 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中”。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，催化、点燃下一个技术纪元的星火。​

在等待 “AI 奇点” 的日子里，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，不是追求技术领先，而是让技术成为每个人都能使用的工具。​

在全球 AI 的 “静止时刻”，中国企业正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 从实验室里的 “孤灯”，变成照亮千家万户的 “电网”—— 这正是腾讯式产业革命的核心叙事。​

最后，不妨借一句唐诗点明中国 AI 的终局方向：“三身元我体，四智本心明。身智融无碍，应物任随形。” 无界融合，随处赋能，这便是中国 AI 的破局之道。​