人工智能领域近年来一直是科技行业的热门话题，特别是关于AI能否孕育出下一个超级应用的讨论，更是引起了广泛关注。在现有的技术框架下，各界都在探寻最接近通用人工智能（AGI）的商业化形态。
ChatGPT的崛起无疑为这一讨论增添了新的热度。其用户规模迅速接近1亿，但日均使用时长不足20分钟，这一现状揭示了AI工具属性与用户粘性需求之间的矛盾。尽管市面上已有超过2000款AI应用，但主流产品大多集中在AI陪伴、聊天机器人、智能客服、图片视频生成等领域，用户在手机应用商店中看到的往往是千篇一律的“AI助手”和“创作工具”，缺乏真正的国民级产品。
这一现象背后，反映了互联网与AI两波技术浪潮的根本性差异。互联网时代，阿里凭借“平台+流量”模式征服电商领域，腾讯以“社交+内容”建立帝国，字节跳动靠“算法+推荐”重构信息分发，这些标准化产品、网络效应、边际成本趋零的黄金三角支撑起了超级公司的诞生。然而，AI时代的技术逻辑却在颠覆这一切：模型训练成本与场景复杂度正相关、技术复用率低、数据价值呈长尾分布。
组织基因的冲突在AI领域尤为尖锐。某大厂的AI实验室采取“赛马机制”，多个团队产出的同质化客服系统因无法适配客户私有化部署而夭折。这种“大中台”模式在AI领域的水土不服，凸显了当技术价值从通用性转向场景特异性时，传统中心化组织架构与AI所需的敏捷响应机制之间的根本性冲突。
从更宏观的角度看，AI时代的产业变局体现在三个核心矛盾上：产品逻辑从“用户连接”转向“场景渗透”、组织架构从中心化转向“细胞化”、技术估值体系从“规模溢价”转向“场景乘数”。这些差异或许注定了AI时代难以复刻互联网的造神神话。
在互联网时代，“大厂”一词往往与庞大的员工规模和生态化布局紧密相连。腾讯成立五年时员工总数达到2000，如今已超过11万人；字节跳动更是以年均万人规模的增速，十年内达到12万员工。这些大厂通过“产品矩阵+流量生态”模式，将用户、数据、服务深度绑定，形成自我循环的商业闭环。然而，在AI领域，目前大部分的玩家仍以小于千人的创业团队为主，即便是明星公司如DeepSeek，总人数也仅为160人。
AI公司的“技术密集型”结构与互联网时代的“人力密集型”模式形成鲜明对比，意味着AI行业尚未形成可复制的规模化增长路径。尽管AI领域高薪招人已成为普遍现象，但这场招聘热潮仍主要由互联网大厂主导。随着大厂补齐短板，创业公司中有技术实力的陆续被兼并，有价值的业务、技术和人才最终回流到互联网大厂。这些大厂有资源、有足够的现金流来支持长期研究，并能在产品同质化严重的情况下凭借综合优势后来居上。
然而，这并不意味着互联网大厂已经变成了“AI大厂”。事实上，AI只是他们生态内的一个组成部分，负责这部分业务的团队大多是在原有基础上进行扩充或拆分。与此同时，一些一开始走向行业潮头的新兴公司反而显示出缩编的迹象。
自ChatGPT发布以来，国内有近8万家新注册的AI公司处于注销、吊销或停业异常状态。这些企业大多是在ChatGPT掀起的AI浪潮中迅速成立的。当技术、资本和政策的红利同时出现时，市场往往会陷入虚假繁荣。但活下来的优质企业中，又是什么限制了他们的进一步生长？
人才短缺无疑是一个重要原因。国内AI人才总缺口达数百万，一些一线城市的人才需求与当地高校之间存在巨大差距。企业为了争夺人才，甚至开出了百万年薪。然而，现实中大部分AI企业存在“人才到位但效能滞后”的现象，技术团队与业务部门的协同效率不足，导致人均产出低于互联网企业。
除了人才短缺，AI在某种程度上还与商业世界脱钩。除了优化部分工作流，AI在实际应用中的程度相当有限。衡量一款产品成功与否，要看它在用户全生命周期上发挥的价值，但AI还远未达到这一要求。根本原因一方面在于商业化的路径不清晰，另一方面在于技术本身的局限性。
对于AI创业公司来说，后期经营过程中的组织缺陷也是一个深层挑战。国内企业普遍存在“研究”与“研发”的认知错位，科研团队的时间精力往往被迫用来应付短期的KPI，而非真正的前沿探索。这种现象在高频考核体系下尤为突出，导致技术迭代陷入“内卷式优化”。
那么，AI究竟需不需要大厂？这个问题其实是在讨论AI公司是否要成为腾讯、阿里那样树大根深且涉猎纵深的巨型企业，以及是否有可能孵化出类似微信、淘宝这样的超级应用。AI技术的落地高度依赖数据、算力和人才，大厂凭借长期积累的海量数据、强大的算力基础设施以及顶尖人才团队在模型训练和场景落地中占据优势。然而，AI产品却呈现出与以往互联网截然不同的发展路径，用户规模红利体现得不明显。
尽管大厂在技术和生态上具有优势，但AI领域的发展仍然充满不确定性。用户规模的增长往往能带来显著的经济效益，但在AI浪潮中，还未找到稳定的盈利模式。技术纵深正在取代用户规模成为核心竞争力，具备跨领域推理能力的AI系统其价值创造效率将呈现非线性增长。但实现这一目标需要的不是用户规模，而是高质量的多模态数据和持续的算法创新。
