24小时咨询热线： 4006666666 “互联网思想”，正在毒害我国AI？
发布时间：2025-05-21 点此：311次
曩昔一年，AI职业在国内迎来爆发式增加。从大模型发布潮到智能体创业热，许多公司力争上游地冲进这个看似无限或许的新赛道。但你有没有发现一个怪现象：
许多国内大模型产品，看起来热闹非凡，发布会上冷艳四座，排行榜上风头无两，可实在用起来时，却总让人觉得“差点意思”。
这是为什么？
一个中心原因是：咱们正在用“互联网思想”做AI。
这套曾在移动互联网年代屡试不爽的增加逻辑——快速迭代、抢用户、讲故事、冲榜单——现在被硬套进AI工业，成果却是模型才能虚胖、产品同质化严峻、落地场景缺少深度。看上去是一场技能革新，实则许多人依旧在复刻十年前的“App大战”。
AI，不是下一个抖音，也不是下一个美团。
大模型不是流量产品，而是一场根底设施级的技能比赛。它需求的不只是商场嗅觉和运营手法，而是厚实的工程体系、长时间主义的科研投入，以及对底层范式的彻底了解。
在这篇文章中，咱们将拆解“互联网思想”在AI年代为何失效，分析大模型实在的底层逻辑，以及指出我国AI厂商想要实在包围，有必要做出的思想改变。
什么是“互联网思想”？
它从前带来了什么？
在批评“互联网思想做AI”的问题之前，咱们得先搞清楚，什么是互联网思想？
这并不是一个贬义词。恰恰相反，它是我国曩昔二十年科技开展的中心驱动力。可以说，我国互联网的腾跃式生长，离不开这一套卓有成效的增加公式。
互联网思想，最典型的四大特征是：
1. 流量为王，先抢用户再说
从微博、微信到滴滴、美团，再到抖音、快手，全部产品的榜首方针都是：抢用户、占商场、做DAU。哪怕产品还不行完善，先把人留住、圈住、养熟，全部都可以再优化。
2. 快速迭代，小步快跑
“做一个MVP（最小可用产品），上线测验，看数据，再迭代。”
这是互联网公司心照不宣的规律。由于软件开发和发布本钱极低，容错空间极大，“上线再说”成了默许逻辑。
3. 用户体会导向，全部为了转化
不管是界面设计、内容推送，仍是引荐算法，实质都是服务于一点：让用户留下来，用得爽，用得久。 你或许不知道背面用的是哪种算法，但你必定知道这产品“上头”。
4. 风口驱动，本钱助推
哪怕产品还在起步阶段，只需站在风口，有满足的故事、满足的幻想空间，就能融到资、拉到人、冲规划。先讲一个好故事，再找一个好出路——这在移动互联网年代屡试不爽。
这些逻辑，在“软件本钱极低、用户行为明晰、商场增加高速”的互联网年代，曾是近乎完美的商业兵器。
但问题在于：AI，尤其是大模型，不再遵从这些游戏规则。
大模型不是互联网产品
它的底层逻辑彻底不同
看起来，大模型产品和互联网产品很像：都是运用，都有用户界面，也都能快速上线一个“可交互”的版别。但它们的底层逻辑，底子不是一回事。
用互联网的打法做AI，就像是拿陆军的思想去开展水兵，起点就错了。
以下几个方面，是互联网逻辑在大模型年代最难适配的要害所在：
1. 试错本钱高得离谱
在互联网年代，开发一个产品、做个功用上线测验，简直零本钱；失利了就回滚，重来便是。
但AI特别是大模型开发，底子不是“上线即试”。
微调一个根底模型，动辄数十万；
从头练习一个基座模型，或许要上亿人民币；
调参的“试错”，不是工程动作，而是科学研究 + 超级工程体系 + 超长链路和谐的结合。
换句话说：这儿不是“迭代”，而是“再造”。
2. 输出是概率性的，不确定且黑箱
互联网产品寻求“用户体会确定性”——点击一个按钮，用户有必要知道会产生什么。
而大模型输出的实质是概率散布：每一次生成成果都或许不同，模型内部结构极端杂乱且不行彻底解说，难以经过传统逻辑“精密运营”。
这意味着：产品司理无法像运营App那样操控体会途径；用户反应难以直接“映射”到改善点；整个交互体会实质上是协同智能体系，而非人类单向操控。
3. 练习数据和底层才能才是“产品”，不是UI界面
大模型的实在“产品力”不在界面，而在：你是否具有高质量的语料、多样化的微调数据；你是否具有长时间大规划练习的工程才能；你是否能构建出高效的推理和布置体系。
这就像苹果的产品力不是外观，而是芯片+操作体系+生态+供应链。
实在强的大模型厂商，比拼的是看不见的那一层。
4. 它不是一个“运用”，而是一种“渠道”
互联网产品是“处理某个需求的东西”，而大模型是“支撑许多新需求的底座”。
大模型不是“一个运用”，而是一种才能；
它不是“能做某件事”，而是“有或许做许多事”的体系；
实在的价值不在于“这个模型能不能谈天”，而在于它能不能驱动一系列新产品的诞生。
因而，它更像是电力、像是操作体系、像是工业底层规范，不是下一个“超级App”。
这几个“实质不同”，也就解说了：为什么照搬互联网打法，不只作用欠安，乃至或许误导决议计划、错配资源，堕入“外表很忙、实践上没跑”的为难窘境。
互联网式做AI的四大误区
当“流量思想”“冲榜逻辑”“爆款产品心态”被照搬到AI赛道，一场技能革新就变成了PR战、参数战、融资战。
咱们来拆解几个最常见、也最具破坏力的“互联网式误区”：
误区一：堆参数=堆才能，冲榜单=有技能
在移动互联网年代，“榜单”代表着用户喜爱、流量风口，是增加的风向标。许多厂商下意识地把这个逻辑用到了大模型身上：“咱们参数更大，Tokens更多，榜单排名更靠前，所以咱们更牛。”
但问题是，大模型不是数码相机，不是“像素越高越明晰”。
实践中：模型越大，才能不必定线性提高；参数堆砌往往随同功率下降、推理变慢、落地难度上升；冲榜模型大多是“为评测调教”的demo，不具有实践商用才能。
这种对“更大=更强”的执念，实质上是对技能的误解，是一种极端贵重的伪优化。
误区二：换个壳子就叫AI产品
不少厂商为了“快速上线”，以前套壳LLaMA，现在套壳DeepSeek，换个皮肤、加个Logo、拼个UI，就成了“国产AI帮手”、“智能工作渠道”、“企业AI中台”。
这类产品：底座依靠开源模型，没做微调、没做适配；不具有差异化才能，功用简直如出一辙；用户体会浮于外表，一问深层逻辑就崩。
外表上是“百家争鸣”，实践上是“万壳归一”。
这背面反映的不是“立异速度”，而是底层才能缺位、工程体系空心化。模型没有自己的魂灵，产品天然无法走远。
误区三：PR驱动研制，发布会先于产品迭代
互联网年代，“先发布、后补齐”是惯例操作——一个App先上线，再依据数据迭代优化。
但大模型的开发，不是“发个版别”那么简略。
现在许多厂商热衷于：发布会“先讲故事”；PPT 先发，功用缺失；模型上线了，但连根底RAG才能都不安稳，用户动不动就遇到“崩了”、“不明白”、“生成胡说”。
这不是“发布快”，而是“发布空”。
久而久之，不只透支了用户信赖，更会误导团队资源配置，养出一堆不落地的KPI型项目。
误区四：用户量是仅有目标，越多越好
大模型不是流量渠道，它的价值不在于“注册用户数”，而在于“用户发明了什么”。
惋惜许多厂商依然习惯用 DAU、注册数来衡量模型胜败，乃至以“登录用户打破100万”来包装融资资料。
但实在的AI价值，是：是否提高了用户功率？是否完结了人力不行完结的使命？是否让企业的流程、东西、决议计划方法产生变化？
大模型不是“做爆款”，而是“改底层”。
假如只看用户数量，不看运用深度，不看落地作用，那和十年前搞“刷榜App”没太大差异。
这四大误区，其实指向一个共性问题：咱们依然习惯于“打造一个产品”，而不是“构建一个才能”。
而才能的建造，是另一个彻底不同的国际。
AI厂商实在需求的新思想范式
假如说“互联网思想”是一套短周期、高反应、拼速度的打法，那么大模型年代实在需求的，是一种重科研、重根底、重协同的体系性思想。
以下是咱们以为最要害的五种新范式：
1. 科研 + 工程双轮驱动，不再迷信“工程化全能”
在大模型范畴，光有工程思想是远远不行的。工程能处理“怎样做快”，但科研才决议“做的方向是否正确”。实在强的AI厂商，往往都具有：
顶尖科研力（了解Transformer、RLHF、多模态架构）；
高效工程化（大规划并行练习、推理优化、存储调度）；
架构级立异才能（Agent体系、插件生态、指令链构建）。
科研决议上限，工程决议下限。两者缺一不行。
2. 长时间主义思想：模型不是项目，是渠道
在大模型开发中，最重要的一件事便是：把模型当作“才能渠道”来看待，而不是一次性的产品交给。
这意味着：每一次练习、微调、布置，都是渠道迭代的一部分；你不是在“交给一个功用”，而是在“培育一个智能体”；它的生命线，是数据和交互的不断反应循环。
所以：大模型不是版别号，而是生命体。你不是在造产品，而是在养一个体系。
3. 扔掉“抢用户”心态，转向“解问题”的价值逻辑
AI的实在价值，不是用户数，而是问题处理才能。
这要求咱们改变方向：不再问：“怎样把用户拉进来？”而是问：“我能为谁处理一个共同的问题？”
比方：医疗、法令、制作、金融等范畴的专业AI服务；企业流程中不行代替的智能Agent；数据洞悉与常识办理场景的深度嵌入。
与其做一个“谁都能用”的AI，不如做一个“谁都离不开”的AI。
4. 建生态，而不是堆功用
模型才能的天花板，不是你做了多少feature，而是你是否具有一个不断扩大这些才能的生态体系。微调数据从哪来？有没有数据闭环？用户反应能不能转化为练习资料？插件能否共生？Agent能否分工协作？
生态是才能的飞轮，而不是UI的花瓶。
5. 从头界说团队结构和安排逻辑
大模型年代，传统“产品司理+工程师”的分工形式现已落后。
你需求的是：算法天才、底层架构师、Prompt设计师、模型练习师、数据标示架构师、多模态工程师；
跨部门的协作机制，打通数据、研制、产品、运营的整条链；更像一个“AI科研实验室+渠道团队”的混合安排。国内做出最强壮模型产品DeepSeek的深度求索公司，走的便是这样一条安排路线。
以上五点，构成了实在的AI思想范式，它更慢，更深，更难，也更厚实。
但只要走上这条路，我国的AI厂商才或许实在走出错觉、树立自己的底层壁垒，具有和深度求索、OpenAI们不一样但相同强壮的力气结构。
曩昔十年，我国互联网最拿手的，是造爆款。
从东西到渠道，从社区到内容，从消费到电商——每一次浪潮，都是一场关于流量、用户和速度的狂欢。
但今日的AI，不是下一场狂欢，它是一场根底设施革新。
它不是新的“流量凹地”，不是新的“增加曲线”，不是一个“更聪明的东西”。它是一个全新的技能范式，是通往智能国际的起点。
你要做的，不是打造一个“月活过百万”的产品，而是构建一个能承载未来十年智能生态的底座。
就像当年修高铁、建5G、铺电网，不是为了“快”，而是为了让全部或许性有安稳的运转条件。
所以，咱们有必要放下对“爆款”的执念，开端拥抱“基建”的崇奉：不急于上线一个“能说话”的帮手，而是打造一个“能学习、能生长、能复用”的智能体；不再迷信排行榜上的模型，而是重视那些正在处理实在问题、缄默沉静构建才能栈的团队；不再纠结用户数量，而是重视用户的实在转化与价值复利。
咱们得供认，这是一场没有奇观、只要体系工程的长距离跑。
它很慢，很重，很烧钱，很孤寂，但它值得。
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