真正的AI战场在产业

AI也来到同样的节点。要从纸面性能走向真实价值，它必须进入那些容错率极低、流程极长、变量极多的产业现场。 技术价值源于场景 题图｜AI生成 2025年的AI行业，进入了一种奇特的高烧状态。 大模型的发布会一场接一场，参数规模从千亿飙升至万亿，推理能力不断刷新，家家公司都在强调，他们的模型"更聪明、更懂你"。 但技术热潮之下，用户与企业的体感，却不如口号里那样轻松。 企业端投入激增，招数据团队、采购算力、开发智能助手。投入明显，产出却时常落空，"AI技术空转""算力浪费"成了复盘里的高频词。 技术曲线陡峭爬升，但体验曲线却缓慢徘徊。模型越强，实业界反而越焦虑。下一年要不要继续加码？算力成本还能撑多久？真正能落地的 场景在哪里？ 这种悖论并非AI独有，很多"仅靠实验室推动"的技术都经历过。比如晶体管越多不等于电脑越普及，瓶颈往往出现在缺乏与真实世界的触 点。 科技史反复印证了一个规律，那就是 技术价值往往诞生于真实的使用场景，而非实验室的"真空环境"。 多年前，施乐率先发明了图形界面和鼠标，但这些能够改变世界的基础技术被束之高阁；乔布斯把它们嵌入个人电脑，才开创了一个时代。 基础研究带来可能性，但需要有人把可能性 ...