1718M.CN · AI 神经枢纽

本文来自微信公众号：东针商略，作者：东针商略

全球AI工具的月访问量在2026年5月攀升至144.5亿次，中国大模型周调用量以14.19万亿Token的数字碾压美国……这些报道和数据，让这种群体性的眩晕感正在创业者中蔓延。

我们现在所看到的，一边是Claude同比暴增853%，Magnific单月飙升1015%；另一边是市场上半数AI工具流量下滑，远在伦敦街头，也开始出现对AI的抗议人群。

这个行业前所未有地要求创业者同时具备两种看似矛盾的品质，敢于在窗口期关闭前放手一搏的决绝，以及在无人问津处默默掘进十年的定力。

“快”与“慢”该如何平衡？

在具体的赛道上，在特定的时间里，到底该把油门踩到底，还是该把精力用来加固底盘？

今日份思考，将围绕这几个方面开展。

为什么“唯快不破”

在AI时代可能是一剂毒药

在互联网商业世界把“快速迭代”、“小步快跑”奉为圭臬。

这套方法论在移动互联网的黄金时代屡试不爽，一个产品从idea到上线只需几周，数据反馈即时可见，AB测试可以解决大部分方向性问题。

但把这套逻辑原封不动搬到AI产业，会犯一个根本性的错误，即混淆了不同产业层的时钟频率。

AI产业并非铁板一块。

它至少存在三层截然不同的时间流速。

最底层是基础设施层，这包括算力芯片、高质量数据集、世界模型。这个层面的演进以五年甚至十年为基本单位。国家数据局近期公布的数据显示，全国已建成高质量数据集超过11.6万个，总体量逾960PB。

这个数字听起来庞大，但放在AI训练的需求面前，只是打下了第一根桩。

数据不是能靠加班和堆人头速成的东西，它需要采集、清洗、标注、验证，每一步都考验耐心。那些穿着外骨骼在训练中心反复擦拭桌子的工人，那些把手机绑在头上记录家务动作的零工，他们正在做的事情本质上是在为具身智能修筑路基。

这条路能不能跑通还不知道，但想绕开它直接抵达终点，绝无可能。

中间层是平台与模型层，周期相对缩短，但仍是两到三年的中长跑。

看看2026年5月全球AI工具的竞争格局就能明白，ChatGPT市场份额首次跌破40%，Gemini逼近20%，Claude冲到6.6%且仍在高速攀升。

三极分化的格局不是一个月形成的，是各家在技术路线、生态绑定、场景渗透上持续投入两年以上的结果。DeepSeek能连续六周调用量全球第一，靠的不是一次炫技式发布，而是把高性价比策略执行到了极致，让开发者用脚投票形成了惯性。

这一层的玩家需要同时驾驭两种节奏：在模型迭代上保持“闪电战”的敏捷，在生态建设上保持“阵地战”的沉稳。

最上层是应用与工具层，这才是真正的快变量战场。

Magnific一个月暴增1015%的现象证明，在垂直场景里把单一功能做到极致，产品力本身可以成为最锋利的破局武器。

这里的窗口期可能只有六到十八个月，用户心智一旦被占据，后来者翻盘的成本会指数级上升。

批判“唯快不破”不是在鼓吹所有人都该慢下来。

问题从来不是该快还是该慢，而是你在哪个层面竞争，你的“快”究竟是有效加速还是无效狂奔。大量创业者在2024到2025年间涌入通用文本生成和图像生成赛道，试图用快速封装套一层皮就推向市场。

如今他们的流量正在被头部大模型无情挤压，Data17的报告明白无误地显示，文本生成赛道平均增速为负1.31%，流量持续向头部三家集中。

这些创业者的“快”没有换来任何壁垒，因为他们在错误的层面选择了错误的节奏。

快，一定要建立在正确识别自己所处产业层级的前提之上。

那些反直觉的长期投入

正在定义下一个时代

当市场狂热时，最不受欢迎的建议往往是“慢下来”。

这几年一直有一种规律，能在喧嚣中识别并坚定投入慢变量的玩家，往往在下一阶段拥有定义游戏规则的权利。

数据飞轮是最典型的慢变量。

阿里成立Token Foundry事业部，由CEO吴泳铭直接负责，这背后，阿里AI业务年化收入已突破80亿元，“百炼”平台客户数同比增长八倍。

所有这些商业成果，都建立在长达数年的云基础设施和数据能力投入之上。

Token正在成为新的计价单位，而Token的质量直接取决于背后数据的质量。国家数据局近期发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，目标直指2028年，这种以年为计量单位的前瞻布局，恰恰说明数据基础设施的建设急不得也省不得。

对创业者而言，与其自建数据飞轮，不如思考如何搭上国家数据局正在修筑的“产业高速公路”，目前国家数据集管理服务平台已认证516家机构，7个先行先试城市正在探索数据流通的可行模式。

这些基础设施一旦完善，将大幅降低全行业的数据获取成本，提前卡位的企业将享有显著的时间红利。

世界模型和具身智能同样属于“慢得令人心焦”却无法绕过的底层资产。

杨立昆从Meta离职创办专注世界模型的初创公司，OpenAI关停Sora视频应用后把资源转向长期世界模拟研究，这些信号值得中国创业者认真对待。当前的大语言模型能写论文、能写代码，但让它理解“杯子推下桌子会摔碎”这样三岁小孩都懂的物理常识，依然极其吃力。

研究表明，LLM对物理世界的“理解”非常脆弱，换个条件就彻底失灵。

这意味着在AI真正走进物理世界、操控机器人干活之前，还有一道根本性的技术鸿沟需要跨越。中国厂商如果能在3D生成（Tripo AI环比增长355.6%已是一个积极信号）和机器人运动数据积累上持续投入，有可能在这个赛道实现从追赶到引领的质变。

另一个容易被急功近利者忽视的慢变量是开源生态的长期价值。

中国AI实验室正以开源为杠杆撬动全球开发者生态。DeepSeek旗下模型总调用量达6.75万亿Token，连续四周位居全球厂商第一；阿里系模型的社区衍生版本数已超Meta与谷歌之和。

在高端芯片受限的背景下，开源是用全球开发者的智慧反哺自身模型迭代的务实路径。开源意味着放弃短期的技术授权收入，但换来的是标准话语权和人才网络的几何级扩张。

这种“以空间换时间”的策略，需要管理层对短期财务回报有足够的容忍度，但一旦形成网络效应，护城河远比闭源模式深厚。

闪电战的正确姿势

不过，我们无法否认，在应用层，机会窗口稍纵即逝，迟疑就意味着出局。

可也不意味着鼓励盲目冲刺。

真正高效的闪电战，需要高度聚焦和精准的策略设计。

Data17报告中，有一组数据，是关于AI工具的获客渠道结构的，它说直接访问占比高达66.8%，付费渠道不足3%。这意味着AI工具用户具备极强的自主判断力，产品口碑与自发传播是核心获客方式，传统砸钱投广告的效率极低。

对创业者来说，把预算花在打磨产品体验上，远比花在信息流投放上划算。

Magnific的爆发就是如此，它没有选择在通用图像生成的红海里和大厂硬碰硬，而是精准切入“图像超分辨率、画质重绘”这个细分痛点，把单一功能做到行业顶尖，一个月访问量破亿。电商卖家需要把产品图放大不失真，设计师需要修复低分辨率素材，自媒体创作者需要让截图变高清，这些需求真实、高频、愿意付费。

把一个问题解决到90分，用户会自发传播，增长会自己发生。

Claude的高速增长在B端同样如是。

它没有试图在C端大众市场挑战ChatGPT，而是把筹码押在代码能力和企业级安全合规上。开发者发现Claude在复杂编程任务上表现更稳定，企业客户看中它的数据安全和合规承诺，付费意愿随之而来。

Claude同比暴增853%不是靠铺天盖地的广告砸出来的，是靠产品力在开发者社区形成口碑，再通过企业采购决策链条逐步放量。

这个过程比C端爆发慢，但用户黏性和付费转化率远高于通用工具。

Token经济的兴起正在为中小创业者提供新的闪电战武器。

阿里成立Token Foundry事业部很明白地告诉我们，MaaS（模型即服务）正在取代传统云资源租赁，成为新的现金流引擎。

创业者不再需要从头训练模型，只需将自身能力封装为标准API，即可借大厂生态快速触达客户。

这种模式下，速度体现在场景渗透的效率上，谁能率先识别一个被大厂忽视的细分需求，用几周时间完成产品封装和上线，谁就能在巨头反应过来之前建立用户习惯。

多智能体协作技术让“一人成军”变为可触达的现实了，一个人搭配多个AI Agent，可以完成过去需要一个团队才能搞定的编程、调研、客户服务等工作。

这意味着创业公司的启动成本和响应速度都达到了前所未有的水平。

当然，闪电战之后必须跟上阵地战——用户习惯建立起来后，要用私有化部署、数据安全、深度绑定工作流等方式加固壁垒，否则同样容易被后来者闪电突袭。

在节奏切换中构筑真正的护城河

那应该怎么办？同一家公司、同一条产品线，在不同阶段需要果断切换节奏，而切换的时机判断，便是区分优秀创业者和平庸创业者的核心能力。

从产业上看，基础设施类企业的生存法则是“七分耐心，三分敏捷”。

华为“向下扎到根”的信条放在AI时代依然成立，投入五年八年攻克一项底层技术，换来的可能是十年以上的竞争壁垒。

但这不意味着可以两耳不闻窗外事。

通过开源社区获取开发者实时反馈，通过小规模商用验证技术路线的可行性，这些“敏捷动作”是防止方向性错误的必要修正机制。模型平台赛道的最佳策略更像是动态平衡。

以DeepSeek为例，用高性价比策略闪电占领调用量榜首是战术层的快，持续投入算法优化和人才储备是战略层的稳。

二者缺一不可，因为没有调用量就没有数据和反馈，没有底层技术积累则调用量迟早被性价比更高的后来者夺走。

企业级应用赛道的节奏切换最为频繁。

获客阶段必须快，用免费协同办公、AI辅助写作等功能快速切入用户工作流；一旦形成使用习惯，立刻转入阵地战模式，用私有化部署、权限管理、数据隔离等能力构建付费墙。

这里的关键，在于企业客户的迁移成本远高于个人用户，所以前期免费铺量的本质是在用户组织内部制造“沉没成本”，后期收费才可能顺畅。

具身智能赛道呢？这大概是目前颇为奇特的，人形机器人吸引的61亿美元投资反映的是长期预期，但技术成熟度远不足以支撑大规模量产。

聪明的企业选择在长周期内进行短试探：先落地物流巡检、仓储搬运等相对可控的场景，让机器人在真实环境中积累运动数据，同时产生一定现金流维持研发。

这种“以战养战”的模式，是在超长回报周期中保持生存能力的务实之选。

至于防御性赛道上，这群玩家则几乎没有选择慢的权利。

AI诈骗正在以前所未有的速度进化，大语言模型被用于生成以假乱真的钓鱼邮件，深度伪造视频被用于敲诈和操纵舆论，AI自动扫描系统漏洞让攻击变得更快更便宜。

微软每天要用AI系统处理超过100万亿个可疑信号，Anthropic推迟了模型发布因为其测试模型在所有主流操作系统中都发现了严重漏洞。

在这个赛道，慢一步可能意味着灾难性后果。安全厂商必须建立比攻击者更快的迭代节奏，这是一场没有终点的军备竞赛。

对于中国市场的参与者而言，当前阶段需要格外警惕三类误读。

第一，把调用量第一简单等同于技术第一。14.19万亿Token反映的是应用端的性价比优势和场景渗透广度，而斯坦福报告显示中美顶级大模型综合性能差距仍有2.7%。为调用量欢呼的同时，要清醒认识到底层原创能力上的差距并未消失。

第二，以为国家数据局修“高速公路”与自己无关。这就像二十年前有人觉得宽带普及与自己无关，结果却催生了整个互联网经济。数据基础设施的完善将系统性降低全行业的创业门槛，越早搭车越早受益。

第三，把大厂的组织调整视为普通新闻。阿里成立Token Foundry事业部不是简单的部门合并，它标志着商业范式从“卖模型”转向“卖Token”，MaaS正式成为独立赛道。这种结构性变化会重塑产业链上每一个环节的利润分配方式。

2026下半年，几个确定性趋势已经相当清晰。

3D生成将从图像赛道的子集升级为独立的高增长赛道，中国厂商凭借电商、游戏、数字人产业的需求优势，完全有可能跑出世界级的黑马产品。

AI Agent将从概念炒作进入实际工作流重构阶段，以多智能体协作解决具体业务的一人公司，年产值达到传统小团队水平将成为常态。

公众对AI的焦虑也会推动实质性讨论，不是要不要发展的问题，而是如何让技术进步的果实被更公平地分配，如何在效率提升的同时为被替代的劳动力提供有尊严的过渡方案。

所以，AI产业当前最大的陷阱，是把“快”和“慢”对立起来。

真正成熟的创业者明白，它们从来都是同一枚硬币的两面。

在需要深挖的底层资产上保持战略耐心，在用户触达和场景渗透上追求战术速度，在二者之间根据赛道特性和企业阶段果断切换，这是穿越周期的基本生存技能。