AI赛道拥挤下的冷思考：告别“参数内卷”，以品类创新重构商业壁垒

【摘要】AI竞争的核心已非技术参数的比拼。企业需跳出同质化陷阱，通过精准洞察行业痛点，以“品类创新”战略，将技术势能转化为独特的商业价值与持久的竞争壁垒。

InterGPT

769人浏览 · 2025-12-08 18:43:06

InterGPT · 2025-12-08 18:43:06 发布

【摘要】AI竞争的核心已非技术参数的比拼。企业需跳出同质化陷阱，通过精准洞察行业痛点，以“品类创新”战略，将技术势能转化为独特的商业价值与持久的竞争壁垒。

引言

当前的人工智能领域，呈现出一幅矛盾的图景。一方面，是宏观数据的极度乐观。全球市场规模剑指5000亿美元，移动端用户数以翻倍的速度增长。资本与人才以前所未有的热情涌入，似乎一个全新的智能时代已然降临。

另一方面，身处其中的从业者，却普遍感受到一种微观层面的焦虑。国内AI相关企业数量迅速膨胀至4500家以上，赛道变得异常拥挤。从大模型到应用层，产品与服务的功能、体验乃至宣传话语，都开始显现出高度的趋同性。一场围绕技术参数的“内卷”正在悄然上演，但多数参与者都明白，这并非通往商业成功的坦途。

技术本身，尤其是当其逐渐普惠化、开源化之后，已难以单独构筑起坚固的商业护城河。当大家都能轻易调用相近能力的模型时，竞争的本质便回归到了一个更古老也更核心的问题，我们究竟在用技术解决谁的什么问题？

这篇文章的目的，并非要否定技术的重要性，而是试图提供一种“冷思考”。我们将深入探讨，当技术参数的边际效益递减时，企业应如何转换竞争思维，从单纯的技术追赶者，转变为市场规则的定义者。核心路径在于“品类创新”，即利用AI技术，精准切入行业核心痛点，开创一个全新的市场空间，从而彻底摆脱存量市场的红海搏杀。

一、繁荣幻象：解构AI领域的“参数内卷”

市场的热度掩盖了底层的结构性问题。许多团队陷入了一种“技术驱动”的惯性思维，认为只要模型参数更多、算法更优，就能在市场中胜出。这种观念在AI发展的初期阶段或许有效，但在当前，它正成为企业发展的最大桎梏。

1.1 宏观热度与微观焦虑的二重奏

我们正处在一个数据爆炸的时代，AI领域的宏观数据确实振奋人心。

市场规模：全球AI应用市场规模预计在2025年首次突破5000亿美元大关。
用户增长：中国AI应用的移动端用户增速达到惊人的101%。

这些数字描绘了一个巨大的增量市场。然而，将视线拉近到具体的企业层面，感受则完全不同。4500多家企业在有限的赛道中厮杀，尤其是在应用层，产品同质化现象极为严重。无论是AIGC领域的文生图、文生视频工具，还是企业服务领域的智能客服、RPA机器人，功能与体验的差异正在迅速缩小。这种“繁荣下的内卷”，导致了以下几个普遍困境。

获客成本飙升：产品缺乏独特性，只能依赖营销投入换取用户增长。
利润空间挤压：同质化竞争最终必然导向价格战，损害整个行业的健康度。
创新动力衰减：当资源被大量消耗在对标和模仿上，真正的颠覆式创新便无从谈起。

1.2 同质化的技术根源

AI应用层的同质化，其根源在于底层技术的快速趋同。过去几年，几个关键的技术趋势共同促成了这一局面。

1.2.1 基础模型的架构收敛

自Transformer架构被提出以来，它已成为自然语言处理乃至计算机视觉领域事实上的标准。无论是GPT系列、LLaMA系列，还是国内的众多百亿、千亿参数模型，其核心架构都大同小异。这种架构上的收敛，意味着模型能力的上限和特点在宏观层面变得相似。大家都在同一条技术路线上进行优化，很难产生颠覆性的差异。

1.2.2 开源生态的加速普惠

以Meta的LLaMA系列为代表的高质量开源大模型，极大地降低了AI技术的使用门槛。中小企业和开发者不再需要从零开始投入巨资进行预训练，而是可以在一个相当高的起点上，通过微调（Fine-tuning）来适应特定任务。这极大地促进了AI应用的繁荣，但也从客观上抹平了企业间的技术鸿沟。

技术获取路径的简化，使得竞争焦点从“模型自研能力”转向了“模型应用能力”。

1.2.3 “应用层套壳”的普遍模式

在技术门槛降低的背景下，一种普遍的应用开发模式形成。

这个流程本身没有问题，但当成千上万的团队都遵循这一模式，且聚焦于少数几个热门应用方向时，产品的同质化就成了必然结果。大家比拼的不再是核心技术壁垒，而是UI设计、营销策略或是微不足道的性能优化，这是一种典型的**“浅层应用”陷阱**。

特征维度	浅层应用（套壳模式）	深度整合（赋能模式）
技术角色	AI作为独立功能模块，即插即用	AI作为核心引擎，重构整个业务流程
数据来源	主要依赖通用公开数据进行微调	依赖长期积累的、高质量的私有行业数据
价值创造	提升局部环节效率，如内容生成	解决行业系统性痛点，创造全新价值链
商业壁垒	低，易于模仿和替代	高，依赖数据、流程和品牌心智的积累

1.3 参数竞赛：一条通往“寂静”的赛道

对“参数数量”的盲目崇拜，是技术内卷最直观的表现。从百亿到千亿，再到万亿，模型参数规模的竞赛一度成为衡量技术实力的唯一标尺。但对于商业应用而言，这正成为一条回报率急剧下降的路径。

成本的指数级增长：模型的训练与推理成本随着参数规模的增加而指数级上升。高昂的算力成本将绝大多数玩家挡在门外，即使是巨头也感到压力。
边际效益的递减：当模型参数达到一定规模后，其通用能力的提升会进入平台期。对于解决特定行业问题而言，一个经过高质量数据精调的百亿模型，其效果往往优于一个未经优化的万亿模型。
应用落地的阻碍：巨型模型带来的高昂推理成本和延迟，使其在许多对实时性要求高的场景中难以部署。模型的“大”与应用的“好”之间，并不存在简单的正相关关系。

因此，持续加码参数竞赛，对于绝大多数企业而言，是一场注定无法获胜的战争。真正的出路，在于转换战场，从技术的“高度”竞争，转向应用的“深度”竞争。

二、战略转向：以品类创新定义新战场

当一条路变得拥挤不堪时，最明智的选择不是挤进去，而是开辟一条新路。在AI领域，这条新路就是“品类创新”。它要求企业从根本上改变自己的战略定位，从一个产品或服务的提供者，转变为一个全新价值品类的开创者和定义者。

2.1 竞争逻辑的根本转变

传统的商业竞争，是在一个既定的品类框架内进行的。比如，在“智能手机”这个品类里，大家比拼的是屏幕、芯片、摄像头。这是一种**“存量竞争”**逻辑，目标是在已有的蛋糕里切下更大的一块。

而AI等颠覆性技术的出现，提供了一种全新的可能性，即**“增量创造”**。企业可以利用技术，创造一个过去不存在的、全新的品类，从而独占整个市场。

这个转变的核心在于，企业的目标不再是让用户认为“我的产品比对手的更好”，而是让用户建立一种全新的认知，“原来这个问题可以这样被解决”。 一旦这种认知形成，企业就自然成为了新品类的代名词，从而建立起最强大的心智壁垒。

2.2 “品类创新”的核心三要素

一个成功的品类创新，通常由三个核心要素构成，缺一不可。

2.2.1 要素一：深刻的行业痛点洞察

所有成功的品类创新，都源于对一个真实、迫切且尚未被满足的行业痛点的深刻理解。技术在这里扮演的是“钥匙”的角色，而“锁”则是行业问题本身。没有对“锁”的精确理解，再好的“钥匙”也毫无用处。

这种洞察力要求团队：

深入一线：不能停留在报告和数据分析，必须深入业务场景，与一线的操作人员、管理者进行大量访谈。
追问本质：不断追问“为什么”，找到问题的根源。例如，制造业“招工难”的表象背后，是人口结构变化、年轻人就业观念转变、熟练工培养周期长等多重因素的叠加。
识别“可被技术解决”的痛点：在众多痛点中，识别出那些最适合用当前AI技术来解决，且能产生巨大商业杠杆效应的关键点。

2.2.2 要素二：以AI为支点的价值重构

在找到痛点之后，AI技术不能作为“膏药”简单地贴在现有流程上，而应成为重构整个价值链的“支点”。这意味着AI必须是解决方案的核心，而非一个可有可无的附加功能。

价值重构的关键在于，AI的引入是否从根本上改变了成本结构、用户体验或商业模式。

成本结构改变：例如，用AI替代高成本的人力劳动，或者通过预测性维护大幅降低设备停机损失。
用户体验改变：例如，将复杂的专业操作变为一键式的智能体验，或者提供前所未有的个性化服务。
商业模式改变：例如，从销售一次性的产品，转变为提供基于效果付费的持续性服务。

2.2.3 要素三：清晰的品类命名与心智占领

找到了痛点，构建了解决方案，最后一步，也是至关重要的一步，是为这个新品类起一个清晰、易于理解的名字，并通过持续的市场沟通，在用户心智中将这个品类与自己的品牌牢牢绑定。

命名即定义：一个好的品类名，应该能直观地传达其核心价值。例如，“AI缝制机器人”就比“智能化缝纫机”更具颠覆性，因为它暗示了从“工具”到“劳动力”的身份转变。
聚焦传播：企业的所有资源，从产品设计、市场营销到销售话术，都应该围绕这个新品类进行聚焦，反复向市场传递一个简单而有力的信息。
成为标准：品类开创者的最终目标，是成为该品类的标准制定者。当用户想到这个品类时，第一个想到的就是你的品牌。

2.3 品类创新对技术架构的深层要求

战略的转变，必然要求技术架构做出相应的调整。支撑品类创新的技术架构，与“浅层应用”的架构有着本质区别。

2.3.1 数据飞轮的闭环设计

品类创新的核心壁垒，最终会沉淀为数据。这个数据不是通用的互联网数据，而是与特定行业场景深度绑定的、高质量的私有数据。因此，技术架构必须从第一天起就设计一个高效的数据飞轮（Data Flywheel）。

这个闭环要求架构具备：

无感的数据采集能力：在不影响用户体验的前提下，高效采集关键交互数据。
自动化的数据处理流水线：建立从数据清洗、标注到模型训练的全自动化 MLOps 流程。
持续学习与迭代机制：模型能够基于新数据进行快速、低成本的迭代更新。

2.3.2 AI与业务系统的深度耦合

AI不能是一个孤立的“算法模块”，它必须与企业的核心业务系统（如ERP、MES、CRM）进行深度耦合。这种耦合不是简单的API接口调用，而是流程层面的无缝融合。

例如，一个面向制造业的AI质检系统，其输出结果不仅是“合格/不合格”，还应该能：

反向追溯：自动关联到具体的生产批次、设备参数和操作员，帮助定位问题根源。
正向指导：将质检结果实时反馈给生产线，动态调整工艺参数，实现过程优化。
数据沉淀：将所有质检数据结构化地存入数据库，为后续的良率分析和工艺改进提供数据支持。

这种深度耦合，要求技术团队不仅是算法专家，更要成为行业专家。代码的边界，必须延伸到业务流程的每一个毛细血管。

三、实践路径：两大行业的破局案例解构

理论的价值在于指导实践。下面，我们将通过两个来自不同领域的真实案例，具体解构“品类创新”战略是如何在实战中落地，并帮助企业打破同质化僵局的。

3.1 C端体验重构：小鹏汽车的“AI智驾”之路

汽车行业是当前技术变革最为剧烈的领域之一。在“电动化”的上半场，竞争焦点主要集中在续航、充电、三电系统等硬件指标上，同质化趋势已然显现。而小鹏汽车，则试图通过AI，开启“智能化”的下半场。

3.1.1 战略定位的跃迁

小鹏面临的挑战是，如何在特斯拉、蔚来、理想等众多强手中，找到自己独特的生态位。如果继续在“新能源汽车”这个宽泛的品类里竞争，其品牌认知很难突出。

里斯战略咨询协助其进行的战略调整，核心动作是跳出“新能源汽车”的固有框架，重新将自身定位为“面向全球的AI智驾科技公司”。

旧定位：一个在众多品牌中，主打年轻和科技感的新能源车企。
新品类定位：AI智驾汽车的开创者和领导者。

这一定位转变，意味着小鹏的竞争对手不再仅仅是其他车企，其对标的对象变成了英伟达、谷歌等顶尖科技公司。这极大地提升了品牌的势能和想象空间。

3.1.2 技术与产品的协同落地

定位的转变绝非一句口号，它必须通过一系列坚决的技术和产品动作来支撑，让用户真实地感知到品类的不同。

技术路线的聚焦：小鹏在国内率先选择并坚持了以视觉为主、重感知的全栈自研技术路线。尤其是在大模型浪潮下，其迅速推出的“端到端AI智驾”大模型，试图从技术范式上与传统的“规则驱动”辅助驾驶拉开代差。
产品定义的颠覆：最关键的一步，是在新车型上将高阶智能驾驶从“选配项”变为“全系标配”。这个动作的战略意义远大于成本考量。它向市场传递了一个强烈的信号：对于小鹏而言，AI智驾不是一个附加功能，而是这辆车的核心灵魂，是其作为“AI智驾汽车”这一新品类的基础能力。

传统辅助驾驶与端到端AI智驾的技术范式对比

模块	传统规控式辅助驾驶	端到端AI智驾
感知	独立的视觉、雷达模型，识别物体	统一的BEV/Transformer模型，输出全局场景
预测	基于规则和简单模型预测目标轨迹	模型隐式学习交通参与者的行为模式
规划	基于大量人工规则（If-Then）进行决策	从传感器输入直接输出驾驶指令（方向盘/油门）
优点	模块清晰，可解释性强	减少信息损失，能处理复杂场景（Corner Case）
缺点	规则无法覆盖所有场景，泛化能力差	“黑盒”模型，可解释性和调试难度大

通过这种方式，小鹏试图在用户心智中建立一个强关联：小鹏 = 高阶AI智驾。当用户想要体验最前沿的智能驾驶时，小札就会成为首选。这就是品类创新的力量。

3.2 B端价值重塑：杰克科技的“机器人同事”

将目光从消费端转向产业端，AI赋能的逻辑更为直接和深刻。传统制造业正面临全球性的劳动力挑战，这为品类创新提供了绝佳的土壤。

3.2.1 直面产业核心痛点

缝制设备龙头企业杰克科技，身处一个看似非常传统的行业。其面临的核心问题是，全球服装产业普遍遭遇“招工难”，尤其是熟练的缝纫工，培养周期长、流动性大，已成为制约产业发展的最大瓶颈。

如果杰克科技的思路仅仅停留在“如何制造一台效率更高的缝纫机”，那么它永远无法摆脱设备制造商的身份，其增长天花板也是显而易见的。

3.2.2 从“工具”到“劳动力”的品类跨越

杰克科技的破局点，在于将解决问题的焦点从“提升工具效率”转移到“替代核心劳动力”上。基于这一洞察，他们开创了一个全新的品类——“AI缝制机器人”。

旧品类：缝纫机（一种需要人来操作的工具）。
新品类：AI缝制机器人（一个可以自主工作的“机器人同事”）。

为了强化这一定位，他们推出了新品牌“艾图”（AITO），其品牌故事不再是关于机器的精度和速度，而是关于一个不知疲倦、技术精湛、无需培训即可上岗的“新员工”。

3.2.3 技术融合实现场景闭环

“AI缝制机器人”的实现，是多种AI技术与传统机械制造工艺深度融合的结果。

计算机视觉：通过高精度摄像头和视觉算法，机器人能够实时识别布料的边缘、纹理和缝合点，实现精准定位，替代了人眼。
运动控制与强化学习：复杂的运动控制算法，结合强化学习的自我优化，使得机器臂能够模拟熟练工人的灵活动作，完成拉布、送料、转向等一系列复杂操作，替代了人手。
物联网与数据分析：每台机器人都是一个数据采集终端，其工作数据被实时上传至云端。工厂管理者可以远程监控生产状态，并通过数据分析持续优化生产流程。

这一品类创新，为杰克科技打开了全新的增长空间。它的客户不再仅仅是服装厂的采购部门，还包括寻求整体智能化升级的工厂所有者。杰克也借此完成了从**“设备制造商”到“产业智能化解决方案提供商”**的华丽转身，其商业模式也从卖产品，扩展到了提供整厂规划、软件服务和持续运营支持。

四、实践者箴言：回归商业本质的避坑指南

品类创新的前景虽然诱人，但通往成功的道路上布满了陷阱。并非所有将AI与行业结合的尝试都能成功。缺乏对商业本质的敬畏，盲目追求技术噱头，往往会导致资源的巨大浪费。

4.1 警惕“伪需求”的技术自嗨

技术人员往往有一种倾向，即“技术乐观主义”。他们容易高估一项新技术在短期内的应用价值，并试图用它来解决所有问题。这种“手里拿着锤子，看什么都像钉子”的思维，是产生“伪需求”的温床。

以当前备受关注的人形机器人为例。从技术上讲，它无疑是AI和机器人学的集大成者，代表着未来的发展方向。但在现阶段，其商业化落地仍面临巨大的挑战。

市场需求模糊：除了在少数特定场景（如科研、展演）外，人形机器人在工业、服务业的刚性需求尚不明确。它能解决什么现有机器人无法解决、且具有大规模商业价值的问题？这个问题仍需回答。
成本与效益不成正比：高昂的制造成本与维护费用，使其在与人力或其他专用机器人的竞争中，暂时不具备经济性。

这给所有AI从业者的警示是：必须先有深刻的市场洞察，后有技术创新。 技术的探索可以天马行空，但商业化产品的立项，必须建立在对真实、可支付需求的精准把握之上。

4.2 价值驱动的AI创新框架

为了避免陷入技术自嗨的陷阱，企业在规划AI项目时，可以遵循一个价值驱动的创新框架。

第一步：行业沉浸与问题定义（Problem-Centric Discovery）
- 将技术团队“派驻”到业务一线，用数周甚至数月的时间，与行业专家一起工作。
- 目标不是去推销AI，而是去理解业务。输出物不应是技术方案，而应是一份详尽的“行业痛点地图”。
第二步：最小可行智能验证（Minimum Viable Intelligence, MVI）
- 从“痛点地图”中，选择一个切口小、价值大、数据相对易获取的点作为突破口。
- 快速开发一个最简化的AI原型，验证其在真实场景下能否创造可量化的价值（如提升5%的效率，或降低3%的错误率）。
第三步：构建数据飞轮与价值闭环（Data Flywheel & Value Loop）
- 一旦MVI被验证有效，立即着手设计数据采集和模型迭代的闭环。
- 确保AI的每一次服务，都能为下一次的优化提供“养料”，让系统进入自我强化的正向循环。
第四步：从单点智能到系统智能的扩展（Systemic Intelligence Expansion）
- 在一个单点上取得成功后，再将AI能力系统性地扩展到业务流程的上下游。
- 最终目标，是用AI重构整个业务的操作系统，形成平台级的竞争优势。