AI热潮2024：识别新年机遇与潜在风险

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2026-01-21

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2026开局，关于AI的段子又多了一个。据说，AI成了金融人的斩杀线：

今年如果不推AI产品，没让客户赚到钱，那今年就是金融人的斩杀线。如果今年推出的AI产品如果套住了客户，那明年就是金融人的斩杀线。

AI能在金融界得到这么举足轻重的地位，靠的是开年以来，投融资的形势大好。智谱与MiniMax（稀宇科技）两大独角兽上市，Meta官宣以约20亿美元收购AI智能体公司Manus……连带着各种跟AI沾边的赛道都火了。哪怕主营业务跟AI毫无关系，只要一句“我们正用AI降本增效”，就能吸引关注。

AI+行业，真的这么卓有成效吗？我曾参加某行业峰会，资深技术人员直言，在本行业AI应用刚刚起步，大模型现在在石油石化业务中能干的，都是针尖一样的小活儿。前不久，“张文宏拒绝把AI引入病历系统”也登上热搜。

除了金融、互联网等数字化基础非常好的少数行业，绝大多数行业的AI落地情况，其实都差不多，普遍是10%—30%的业务渗透率，真正进入核心业务环节并不多。2025年《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》发布之后引发社会高度关注，相关负责人随后也明确表示，发展“人工智能+”必须坚决避免无序竞争、一哄而上。

与AI从业者、使用者的审慎，形成鲜明对比的，是旁观者的狂热与FOMO恐惧错过心理。所以是时候聊一聊，这场开年的AI狂欢，究竟会给行业带来什么影响？

一句话来形容大众对这波AI热潮的心态，那就是参与或许有风险，但错过的风险更大。背后的主要原因，是AI作为一种通用技术，具有长期价值，这个远景的确定的，所以不能错过。但短期内AI又的确在积累一些风险，让不少人陷入纠结。

围观这场AI狂欢，风险正在几个方面积聚：

一是大量垂直应用的喧嚣，遮蔽了核心技术突破。正如去年年初各行各业扎堆接入DeepSeek的盛况一样，当前几乎所有行业都能找到蹭AI热点的切入点，这就导致AI相关的垂直应用很多，信息太多，反而遮蔽了一些关乎产业根基的技术探索，如DeepSeek的mHC新架构迭代、医疗AI的隐私保护问题、AI开发者的生存境况等，这些讨论的声音正在资本的喧嚣中被淹没。

此外，对技术长期价值的信心，遮蔽了新技术从实验室到规模商用所必经的残酷竞争。

新技术初期的竞争是最激烈的，发明家之间互相攻讦、争夺专利，都在历史上真实上演过。比如纽科门发明蒸汽机之后，无数模仿者、工程师与小作坊扎堆入局研发类似产品。爱迪生与特斯拉的电流之战，更是蔓延到了恶性竞争，爱迪生曾用交流电电死大象来污名化对手，特斯拉晚年也十分潦倒，可见押对了技术路线，也未必能收割技术红利。互联网早期，99%的“.com”公司最终也都难逃倒闭命运。

所以说，即便长期看好AI技术的价值，也要注意到，激烈竞争后谁能胜出，存在很多未知数。而AI领域的竞争烈度，比此前的新技术革命都有过之而无不及。因为AI领域，格外强调开源开放。

Llama系列、DeepSeek等开源模型，直接打破了闭源大模型的壁垒，比如DeepSeek-R1问世后，百度很快就给付费会员进行退费。所以，想靠新技术收钱盈利的难度更大。而且，开源模式让技术扩散速度更快。全球知名大模型竞技榜单Imarena数据显示，自2024年年中以来，所有登顶过榜单的模型，平均在榜首位置仅能停留35天左右。曾经讨论度拉满、被认为领先行业一代的OpenAI o1，如今排名已跌到50位之后。顶流产品的命运尚且如此，说明技术创新难以沉淀为持久的竞争壁垒。

这就导致AI领域出现了“冰火两重天”的心态。

深耕AI的从业者，体感都比较冷，也比较卷。有AI创业者直言，“3个月就有一家公司倒下，30天就会落后一代产品，一觉醒来又有新模型发布了，让人后背发凉”。但旁观者却十分热情，即便暂时没有利润兑现和业绩支撑，也对AI格外有信心。

押注AI的长期价值是没错的，这也是我们长期聚焦并报道产业智能化的初衷。但必须提醒大家，所有伟大的技术革命、每一次产业革命，都不是一蹴而就的。正如相信蒸汽机、电力与互联网的价值，但每一个新技术都必然会经历残酷的竞争，熬过去才是春天。

有人或许会反驳，AI的未来是确定的，那么不参与就意味着错过。这种FOMO恐惧错过心理，从2024年大语言模型突破之后，就一直萦绕在行业和大众心头。发展到今天，已经演变出了“AI泡沫是铁打的”这种说辞。

有一些研究员表示，AI和黄金、金属是“新三大最坚硬的泡沫”，“如果把泡沫分等级，科技泡沫是最不坏的那种”。这种话术真是令人倍感亲切，19世纪的英国皇室但凡能上网，都得点个赞。

《这次不一样》一书梳理了跨越800年、覆盖66个国家的海量历史数据与案例，总结出一个规律：每一次大泡沫来临前，专家都会宣称“这次不一样”。比如主权债务曾被认为是不可能违约的，结果19世纪很多国家的国债多次违约。因为每一次非理性繁荣，“都会让人产生一种错觉，以为政府决策英明、金融机构盈利能力超凡、人们的生活水平已然优越”，认为“这次不一样”，但最后，泡沫都回归了均值。

这一次AI，跟此前的第一次、第二次人工智能热潮，有什么不一样的地方吗？我认为有两个不一样：

一是大模型的技术确定性更强。尽管通往通用人工智能（AGI）的技术路线仍存争议，有人认为大语言模型（LLM）并非最优路径，需转向世界模型，但不可否认的是，大模型大幅降低了AI的落地门槛与成本。从前各行业想要引入以深度学习为主导的AI，需要高薪聘请算法科学家、计算机博士进行定制开发。如今人人都能与AI对话交互，企业开发AI应用的成本也显著下降，技术普及的基础已初步具备。

二是AI的杠杆不高。《这次不一样》指出，所有泡沫的核心隐患，都是过度举债加杠杆。放眼AI领域，杠杆率是比较低的，加上普通人都能轻易使用到AI，更容易对新技术祛魅，也不会有不切实际的投机幻想。

所以，如果说这一次AI热潮有什么不一样的地方，就是在此时此地，没有非理性繁荣的基础。但技术产业的发展逻辑和商业规律，不会因为新技术、新题材而改变。

说了这么多，普通人到底怎么才能既不踏空这一波技术浪潮，又不会被市场情绪裹挟呢？我觉得最根本的，还是要认识并接受，自己只是个普通人。

普通人没有专业能力，无法精准评估什么是真的技术突破，什么是炒作；普通人也无法精准判断行业变化的节点，既不能在变化前做好准备，也不能在变化后从容应对。

有了这份清醒，才能将参与AI的方式，严格控制在自己的能力边界之内。

控制在认知边界内，最直接有效的方式是亲身体验AI产品，可以选择付费的高质量的先进模型，通过使用AI，来感知技术迭代的速度，以及科技公司的技术实力，逐步建立起对AI更准确的认知。

控制在信息边界内，在AI内容泛滥、自动化生成的时代，选择真正高质量、专业的信源是十分重要的。建议大家不要只聚焦在AI模型、AI算法、AI应用等软件层面，AI最终一定是通过产业智能化来完成技术的消化与价值兑现，而产业智能化是一个包含了AI、云、硬件、IoT、生态等多元要素的综合体，对智能化进程的了解，能避免被短期的模型格局波动和市场情绪所误导。