TL;DR：
全球AI产业正经历一个“静止时刻”，过去对通用智能的盲目追逐和技术参数竞赛已显疲态。中国科技企业正通过“实用主义”的应用策略和庞大的国民级场景，将AI从实验室推向千行百业，以扩散效率而非技术完美度定义下一代AI的商业与社会价值，走出一条技术普惠的差异化发展之路。
近来，AI领域的风向似乎悄然转变。当ChatGPT-5在万众瞩目中上线，其未能复刻GPT-4问世时的“四方雷动”，甚至因“不够人性”而不得不让4o“重新迎客”时，一个普遍的疑问开始在全球科技界和产业界蔓延——“AI到底有什么用？什么时候能派上大用？” 这种集体迷茫的背后，是AI从“实验室神话”向“现实应用”跃迁时的阵痛，也是全球全要素生产率增速放缓至0.3% [^1]的宏观经济背景下，对新技术引领发展新范式的深切渴望与现实获得感之间的巨大落差。AI吸引的累计投入已超1万亿美元，但“企业抱怨AI能用但不够好用，大众吐槽大模型炫技多、解决少”的现状，揭示了一个关键的哲学思辨：我们或许正处于技术大爆发前的“静止时刻”。
告别“参数军备赛”：扩散效率定义新纪元
历史的钟摆总在以相似的韵律摆动。AI先驱Richard Sutton将当前AI的阶段类比为1780年代的蒸汽机：虽然早在1698年就被发明，但直到与纺织业、运输业深度绑定并实现广泛“渗透”，才真正点燃了工业革命。这一历史启示录清晰地指出：技术胜出的关键，从来不是“谁先造出完美机器”，而是“谁让机器更快改变生活”。
华盛顿大学对三次工业革命的研究印证了这一观点：英国之所以能引领第一次工业革命，并非其纺织机技术绝对领先法国，而是其技术扩散效率遥遥领先——曼彻斯特的纺织厂仅用5年时间便将蒸汽机渗透率从5%提升至40% [^1]。美国在第二次工业革命中超越欧洲，核心驱动力也并非爱迪生的灯泡更亮，而是其“电力-工厂-家庭”的全链条扩散网络，让电力从实验室到千家万户仅用了10年，而欧洲用了25年 [^1]。在顶级科技竞赛中，扩散效率往往决定国家乃至产业的胜负。
当前，全球AI产业正面临一个“AI死亡谷”的尴尬期，即“技术供给过剩但需求尚未涌现” [^1]。据麦肯锡2024年报告显示，中国AI专利申请量位居全球第一，占比超40%，但商业化率仅为15%；美国大模型参数规模已突破万亿，能真正落地的场景却不足20%。全球Top 20大模型中，14个来自中美，但真正实现规模化商用的不足5个 [^1]。这些数据无不指向一个核心问题：当技术本身不再是瓶颈，如何让技术被需要、被使用、被依赖，才是新的护城河。
这场“完美AI”与“实用主义”的终极博弈，在自动驾驶领域表现得淋漓尽致。Waymo秉持着L4级完全自动驾驶的“技术洁癖”，拒绝在仍需安全员的阶段商业化。而特斯拉的马斯克则选择“实用主义”，从L2级辅助驾驶起步，通过“影子模式”快速迭代。尽管FSD至今未完全去掉人类干预，但其用户渗透率已达22%（Statista 2024）[^1]，累计行驶里程突破500亿公里 [^1]，商业价值远超仍停留在“测试阶段”的Waymo。甚至Waymo也不得不向商业化屈服，开始在纽约街头推出有人监控的无人驾驶出租车 [^1]。
这种务实的路线在更高级的大模型领域同样适用。当人类高质量文本数据可能在2023-2027年间消耗殆尽[^3]，科学家们开始探讨AI通过“自我体验”（如机器人具身智能）实现突破 [^1]。然而，对于大多数用户而言，他们需要的不是“完美的AI”，而是“足够好的解决方案”：
- 医疗AI能在10秒内完成肺部CT扫描并标注病灶（准确率97%），哪怕它暂时无法解释病灶成因 [^1]。
- 教育AI能为乡村教师自动生成个性化教案（覆盖80%常见题型），哪怕它还不能像特级教师一样与学生情感共鸣 [^1]。
这些“不完美但有用”的AI，正是打破静止、驱动产业变革的关键。它们提升效率的方式并非“一步达到极致”，而是“恰到好处”。
中国模式：科技巨头的“超级场景”与“生态效率之战”
在AI扩散的宏大叙事中，中国正展现出一条独特的差异化路径。如果说欧美企业更多追求技术参数的巅峰突破，那么中国模式的核心在于用场景反哺技术，用生态放大价值，将AI从实验室的“电灯”变为千家万户的“电网”。
中国社会科学院大学教授江小涓指出，大型科技平台已取代高校成为中国AI创新的核心主体。财新也认为，这些平台因掌握海量数据、巨量资金和海量跨领域应用场景，天然具备科研转化和技术扩散的优势 [^3]。它们打破了线性创新模式，通过“数据网状方式”实现技术创新，再将初创技术大规模扩散，形成市场需求，实现商业化，最终反哺创新活动，形成一个不断重塑产业结构和经济结构的“正向飞轮”。
数据显示，中美两国在AI研究人员数量上形成“双强并立”格局，美国科技企业如谷歌、微软、特斯拉、OpenAI引领大模型产品，中国方面则有腾讯、阿里巴巴等科技企业在应用场景打造与效率扩散方面优势显著 [^3]。以腾讯为例，其在AI扩散赛道上构建了“三重壁垒”：
- 国民级场景构成的“天然试验田”：微信（14亿月活）、企业微信（5亿用户）、视频号（日活超8亿）等超级场景，不仅是技术落地的“沙盘”，更是数据迭代的“源头” [^1]。例如，腾讯AI与三一重工、宁德时代的合作，积累了超1000万张“瑕疵样本”，使工业质检准确率从85%提升至99.2% [^1]。这种“场景即数据”的能力，将技术迭代效率比纯实验室模式提升3-5倍。百度文心一言立足百度APP（月活超6亿）[^1]，阿里千问则以电商和钉钉为切入点，都在利用自身核心产品推动AI普惠和B端规模化应用。
- 开放生态形成的“扩散网络”：腾讯的策略是“让所有人能用AI做事”，通过“混元大模型+API接口+工具包”的组合，打破单一行业边界，在“数字生活共同体”中实现技术跨域融合 [^1]。截至2025年7月，腾讯内部多款产品已接入AI能力，服务企业超10万家，开发者超50万，形成“模型迭代-场景反馈-生态扩容”的正向飞轮 [^1]。
- 可持续投入的“资本缓冲带”：技术扩散需要长周期投入。2023-2025年，腾讯在AI领域投入超1000亿元，其中70%用于场景落地而非单纯研发 [^1]。这种“边投入边变现”和“小步快跑、持续迭代”的模式更具可持续性，所有的应用场景都带来真实效益，带动核心业务收入显著增长。腾讯2025年Q2财报显示，其收入同比增长15%，净利润达556.3亿元 [^1]，证明AI战略已成功转化为业务增长引擎。阿里巴巴的“AI+云”战略同样取得显著成效，AI相关产品收入连续七个季度实现三位数同比增长 [^1]。
这正符合了《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》中提出的“市场主导”原则，即“突出企业在技术路线选择和行业产品标准制定中的主体作用，加快人工智能科技成果商业化应用，形成竞争优势” [^2]。
软硬协同与治理前瞻：中国AI的系统性思考
中国AI的路径选择，并非单纯的商业敏锐，也蕴含着系统性的技术与治理思考。在全球AI算力消耗巨大（如英伟达H100单片功耗达700W，10万块芯片接近小型发电厂功率 [^3]）和数据枯竭的背景下，中国科技企业正通过创新算法来降低成本，例如DeepSeek-V3通过MoE架构和MLA机制，将训练成本砍半至不到600万美元，推动了全球AI的普惠 [^3]。同时，中国也认识到“成熟制芯片是技术演进的磨刀石” [^3]，华为昇腾、寒武纪等在先进工艺受限的情况下，专注于满足工业、汽车等对可靠性要求更高的成熟制程芯片应用市场，实现高性能AI应用 [^3]。这种软硬件协同、多路径并行的发展思路，体现了对技术瓶颈的深度洞察与战略布局。
在伦理与治理层面，AI带来的“科林格里奇困境”——技术早期难以控制负面影响，当影响显现时改变成本已显著增加 [^3]——是中国和全球的共同挑战。中国在AI发展中高度重视安全与伦理，积极参与全球AI治理：2022年提交《中国关于加强人工智能伦理治理的立场文件》，2023年提出《全球人工智能治理倡议》，并在2024年推动联合国大会通过首个聚焦人工智能安全建设的共识性文件 [^3]。这些举措旨在确保AI“向善普惠”，使其成为“造福人类的国际公共产品” [^3]，避免技术失控带来的潜在社会风险。
《新一代人工智能发展规划》也明确将AI在教育、医疗、养老、城市运行、司法服务等民生领域的广泛应用，视为提升公共服务水平和人民生活品质的重要途径 [^2]。这表明，中国AI的发展不仅仅追求商业利益，更承载着改善民生、提升社会治理水平的深层使命，也预示着未来AI将更深度地融入社会肌理，重塑我们习以为常的工作和生活模式。
结语：技术普惠的中国宣言
AI到底有什么用？什么时候能派上大用？答案正从中国科技企业的实践中浮现：当医疗AI将县域医院的肺癌筛查准确率从60%提升至90%，当教育AI让乡村教师的教学效率提升50%，当工业AI让中小工厂的良品率从85%提升至95%——这些“润物细无声”的改变，才是AI真正的“大用” [^1]。
全球AI竞赛的下半场，胜负手不再是“谁的技术更先进”，而是谁的技术更能“渗透到普通人的生活里” [^1]。中国企业正在走出一条差异化路径：不追求成为聚光灯下的“AI明星”，而是甘愿做照亮千万场景的“AI路灯” [^1]。在等待“AI奇点”的静止期，中国选择做技术扩散的“马轭”——正如唐诗所言：“三身元我体，四智本心明。身智融无碍，应物任随形。” [^1] 这不仅是中国AI的产业革命叙事，更是对全球科技界的“普惠创新”宣言：AI的终极目标，不是技术领先本身，而是让技术成为每个人的工具，无界融合，随处赋能，真正推动人类文明的进程。