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AI技術(shù)突飛猛進(jìn)，在各類測(cè)試中屢創(chuàng)佳績，但走出實(shí)驗(yàn)室步入商業(yè)場(chǎng)景后，其實(shí)際提升效率的表現(xiàn)卻遠(yuǎn)遜于技術(shù)演示。面對(duì)“AI雖聰明但不好用”的落地難題，如何跨越這關(guān)鍵的“最后一公里”？長江商學(xué)院滕斌圣教授在發(fā)表于第一財(cái)經(jīng)的署名文章中指出，AI“下半場(chǎng)”需“內(nèi)外兼修”，對(duì)外要從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)連接，對(duì)內(nèi)則要始于小切口、精準(zhǔn)補(bǔ)位，深耕垂直場(chǎng)景，從而真正實(shí)現(xiàn)技術(shù)扎根千行百業(yè)。

滕斌圣

長江商學(xué)院戰(zhàn)略學(xué)教授

戰(zhàn)略研究副院長

新生代獨(dú)角獸全球生態(tài)體系研究中心主任

AI發(fā)展面臨一項(xiàng)悖論：技術(shù)層面，AI交出了令人驚嘆的成績單，在SAT、律師資格考試等標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試中連創(chuàng)佳績，戰(zhàn)勝了棋類的世界冠軍，甚至獨(dú)立完成科研核心任務(wù)……可當(dāng)走出實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)入真實(shí)商業(yè)場(chǎng)景，AI對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率的實(shí)際提升，遠(yuǎn)落后于技術(shù)演示所展現(xiàn)的能力。換句話說，AI已經(jīng)很聰明，但還不夠好用。

AI“下半場(chǎng)”正在進(jìn)入應(yīng)用場(chǎng)景為王的時(shí)代，要更好實(shí)現(xiàn)這一愿景需要“內(nèi)外兼修”。對(duì)內(nèi)，要持續(xù)完善大模型的基礎(chǔ)能力；對(duì)外，要助力AI落地，讓技術(shù)真正扎根于千行百業(yè)。AI行業(yè)的“最后一公里”往往具備兩個(gè)顯著特征：主動(dòng)連接與始于小切口。

主動(dòng)連接：從被動(dòng)響應(yīng)到主動(dòng)服務(wù)

AI的能力邊界，正在從被動(dòng)響應(yīng)走向主動(dòng)連接。

2025年9月底，OpenAI推出了ChatGPT的全新功能Pulse，傳統(tǒng)大模型采用的是被動(dòng)問答模式——用戶提問，AI回答，用戶追問，AI繼續(xù)，周而復(fù)始直至對(duì)話終止。而Pulse的創(chuàng)新在于賦予AI主動(dòng)性：無需用戶發(fā)起請(qǐng)求，系統(tǒng)會(huì)在夜間用戶休息時(shí)自動(dòng)進(jìn)行研究和信息整合，并在清晨以個(gè)性化主題卡片的形式推送定制化內(nèi)容。

這些內(nèi)容不是隨機(jī)生成，而是基于用戶過往的聊天記錄、反饋偏好、對(duì)回答點(diǎn)贊與踩的行為，并支持Gmail和谷歌日歷的數(shù)據(jù)集成。Pulse通過AI的異步思考能力，在用戶休息時(shí)持續(xù)工作，這種先于需求的服務(wù)模式，讓AI從被動(dòng)的信息檢索工具，轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)的智能助手。

從發(fā)展趨勢(shì)看，AI與人類的主動(dòng)連接是技術(shù)演進(jìn)的必然方向。隨著大模型能力的持續(xù)增強(qiáng)和用戶數(shù)據(jù)的不斷積累，AI逐步從被動(dòng)響應(yīng)轉(zhuǎn)向主動(dòng)服務(wù)，意味著其正加速融入人類生活的深層結(jié)構(gòu)。

從影響層面看，主動(dòng)連接正在重塑信息獲取的邏輯。傳統(tǒng)搜索引擎時(shí)代，用戶需要主動(dòng)輸入關(guān)鍵詞查找信息；大模型的普及讓用戶可以通過對(duì)話方式獲取信息，這已經(jīng)是一次進(jìn)化；而Pulse等主動(dòng)功能則更進(jìn)一步，將信息獲取從“我找信息”轉(zhuǎn)變?yōu)椤靶畔⒄椅摇薄?/span>

這種范式轉(zhuǎn)變可能對(duì)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)產(chǎn)生深遠(yuǎn)沖擊，尤其是對(duì)社交媒體和內(nèi)容平臺(tái)。小紅書、抖音等平臺(tái)的核心價(jià)值在于通過算法推薦精準(zhǔn)匹配用戶興趣，但AI不僅能實(shí)現(xiàn)類似推薦，還能提供更具個(gè)性化和實(shí)用價(jià)值的內(nèi)容。

從娛樂資訊到生活建議，AI能夠覆蓋多元場(chǎng)景，并以定時(shí)推送的方式，在最佳時(shí)機(jī)將碎片化信息整合為結(jié)構(gòu)化知識(shí)。一旦這種“高時(shí)效性+高個(gè)性化+高質(zhì)量”的內(nèi)容組合推送，可能顯著分流其他內(nèi)容平臺(tái)的用戶時(shí)長和流量。

國內(nèi)市場(chǎng)也在加速彌合AI與用戶之間的“最后一公里”。例如，用戶可將元寶添加為微信好友，在熟悉的聊天界面中與AI互動(dòng)，整個(gè)過程無需跳轉(zhuǎn)到網(wǎng)頁或獨(dú)立客戶端，雖然尚未實(shí)現(xiàn)完全的主動(dòng)觸達(dá)，但同樣是AI向用戶靠近的重要一步。

在主動(dòng)連接的維度上，中國市場(chǎng)憑借獨(dú)特的生態(tài)優(yōu)勢(shì)展現(xiàn)出巨大潛力。微信、支付寶等平臺(tái)不僅是通信或支付工具，更是覆蓋消費(fèi)、出行、社交、健康、教育、娛樂等多個(gè)維度的超級(jí)生態(tài)系統(tǒng)。這些平臺(tái)積累的多維度、高顆粒度數(shù)據(jù)，使AI構(gòu)建更精準(zhǔn)、立體的用戶畫像，從而實(shí)現(xiàn)更智能的個(gè)性化推薦。依托龐大的數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，中國AI應(yīng)用有望在主動(dòng)服務(wù)的精準(zhǔn)度和實(shí)用性上形成差異化競(jìng)爭(zhēng)力。

對(duì)于非AI企業(yè)而言，該轉(zhuǎn)變也給企業(yè)帶來了新的流量競(jìng)爭(zhēng)規(guī)則。過去，SEO（搜索引擎優(yōu)化）與SEM（搜索引擎營銷）是企業(yè)爭(zhēng)奪流量、搶占搜索結(jié)果前排的重要戰(zhàn)場(chǎng)。企業(yè)投入大量資源優(yōu)化關(guān)鍵詞、購買廣告位，力爭(zhēng)在用戶搜索時(shí)出現(xiàn)位置更靠前。

然而，隨著搜索邏輯的變遷，如今企業(yè)還需要關(guān)注的是GEO（生成式引擎優(yōu)化），確保產(chǎn)品能被AI模型優(yōu)先推薦。那些率先適應(yīng)GEO規(guī)則的企業(yè)，將在這場(chǎng)流量重構(gòu)中占據(jù)先機(jī)。

始于小切口：精準(zhǔn)補(bǔ)位策略

AI應(yīng)用的重要課題是如何嵌入實(shí)際業(yè)務(wù)流程，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的商業(yè)價(jià)值輸出，同時(shí)控制錯(cuò)誤成本與合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。小公司難以自研大模型，面對(duì)基礎(chǔ)能力的差距，一個(gè)避不開的話題是如何基于大模型進(jìn)行調(diào)整和改進(jìn)。

被稱為“套殼之王”的AI搜索獨(dú)角獸Perplexity，最初正是基于OpenAI的GPT-3.5模型。2022年12月，ChatGPT推出僅七天后，Perplexity就上線了產(chǎn)品——一個(gè)簡單的輕量搜索問答框。

但Perplexity抓住了一個(gè)關(guān)鍵窗口：當(dāng)ChatGPT還無法聯(lián)網(wǎng)搜索時(shí)，它率先實(shí)現(xiàn)了聯(lián)網(wǎng)功能，并為每個(gè)答案附上引用來源。即使最初版本的答案生成時(shí)間長達(dá)7秒，并且存在不可避免的AI幻覺，產(chǎn)品體驗(yàn)遠(yuǎn)算不上完美，但依然憑借這兩大差異化優(yōu)勢(shì)迅速出圈。

產(chǎn)品發(fā)布后僅兩個(gè)月，就獲得了1000萬次訪問和200萬獨(dú)立用戶。在驗(yàn)證了商業(yè)模式后，Perplexity開啟了一系列更具雄心的迭代，近期更是推出瀏覽器Comet叫板谷歌。

如果說Perplexity是橫向補(bǔ)齊功能，Jasper則是縱向深耕場(chǎng)景。它從GPT-3“套殼”起步，鎖定營銷人員痛點(diǎn)，打造AI驅(qū)動(dòng)的廣告文案工具。

Jasper的核心洞察是品牌傳播的高度情境依賴。例如同一產(chǎn)品信息在新聞稿需嚴(yán)謹(jǐn)正式，在社交媒體則需活潑互動(dòng)，且全程須保持品牌聲調(diào)一致，但通用大模型難以實(shí)現(xiàn)個(gè)中語句的微妙調(diào)整。Jasper的解決方案助力其在成立18個(gè)月內(nèi)成為獨(dú)角獸，估值一度飆升至15億美元。盡管此后ChatGPT的開放生態(tài)對(duì)Jasper構(gòu)成沖擊，倒逼企業(yè)進(jìn)行一系列變革，但不可否認(rèn)，其起家始于對(duì)于營銷痛點(diǎn)的深刻洞察。

“始于小切口”即在巨頭模型基礎(chǔ)上鎖定高頻痛點(diǎn)，快速迭代最小可行產(chǎn)品，驗(yàn)證商業(yè)閉環(huán)。誠然，Perplexity和Jasper如今都有各自的新挑戰(zhàn)，且Jasper在模式上面臨更大的壓力，但這不能抹殺它們崛起時(shí)對(duì)于時(shí)機(jī)與切入點(diǎn)的精準(zhǔn)把握，若非當(dāng)初的精準(zhǔn)一擊，就不會(huì)有今天被持續(xù)討論的Perplexity與Jasper。

對(duì)于小公司而言，比起全棧自研，通過精準(zhǔn)“功能補(bǔ)位”實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)突破顯然更具可行性，而這兩家早期的策略正是值得借鑒的范本。

小切口的四大實(shí)踐法則

始于小切口并非易事。要想成功落地，需要把握四個(gè)關(guān)鍵要點(diǎn)。

首先，搶占時(shí)間窗口，實(shí)現(xiàn)差異化突破。

應(yīng)用創(chuàng)新以大模型為基底，一旦大模型補(bǔ)齊短板，便可能直接顛覆應(yīng)用產(chǎn)品。因此，企業(yè)必須搶在大模型前面，鎖定其暫時(shí)缺失的功能缺口。舉例而言，當(dāng)用戶仍在使用ChatGPT的靜態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)，Perplexity已率先實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)搜索功能。時(shí)間窗口作為稀缺資源，其先發(fā)優(yōu)勢(shì)往往成為決定成敗的關(guān)鍵因素。

值得注意的是，在AI領(lǐng)域，先發(fā)優(yōu)勢(shì)不等于勝勢(shì)，持續(xù)變革才是常態(tài)。以Jasper為例，ChatGPT的出現(xiàn)對(duì)Jasper造成重大沖擊：ChatGPT的對(duì)話式交互遠(yuǎn)比Jasper的模板生成更靈活，且ChatGPT免費(fèi)與相對(duì)低價(jià)策略迅速動(dòng)搖了Jasper的付費(fèi)基礎(chǔ)。

面對(duì)沖擊，公司開啟自救之路，Jasper迅速推出對(duì)話功能，將重心從個(gè)人用戶轉(zhuǎn)向企業(yè)級(jí)營銷團(tuán)隊(duì)，同時(shí)通過整合更多模型引擎以擺脫對(duì)GPT的單一依賴，并深度嵌入客戶的工作流，將自身改造為一個(gè)深度垂直于營銷團(tuán)隊(duì)的整合式工作系統(tǒng)，這份轉(zhuǎn)型正顯現(xiàn)成效，盡管公司2024年?duì)I收從2023年的1.2億美元大幅下降至3500萬美元，但預(yù)計(jì)2025年收入將回升至8800萬美元。

AI創(chuàng)業(yè)的殘酷之處在于，即使18個(gè)月登頂?shù)莫?dú)角獸，也可能在短時(shí)間內(nèi)被顛覆。其中可貴的是創(chuàng)業(yè)者在變化中展現(xiàn)出的快速應(yīng)變力與韌性，這正是科技浪潮下企業(yè)保持前行的原動(dòng)力。

其次，先獲取用戶，后優(yōu)化產(chǎn)品。

企業(yè)應(yīng)優(yōu)先搶占首批種子用戶，而非一味追求首版產(chǎn)品的盡善盡美。隨后，通過持續(xù)迭代逐步完善用戶體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)從用戶反饋中快速學(xué)習(xí)與成長。以Perplexity為例，早期產(chǎn)品雖不完美，但憑借先發(fā)優(yōu)勢(shì)積累了一批用戶和口碑。盡管隨著大模型聯(lián)網(wǎng)功能的普及，其技術(shù)壁壘逐漸稀釋，該用戶基礎(chǔ)已然為其后續(xù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)根基。

這一策略的有效性，還需結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景靈活把握。企業(yè)必須根據(jù)行業(yè)的監(jiān)管強(qiáng)度、用戶容錯(cuò)空間和潛在損失程度，制定差異化的產(chǎn)品發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)。

例如在消費(fèi)電商等領(lǐng)域，用戶對(duì)功能瑕疵的容忍度更高，企業(yè)可以采用“邊做邊迭代”的模式，在用戶規(guī)模擴(kuò)張中優(yōu)化體驗(yàn)，形成良性增長循環(huán)；

但在醫(yī)療、金融或航空等高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，必須確保產(chǎn)品上線前達(dá)到極高的標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)榧词故俏⑿〉娜毕?span style="font-size: 15px; color: rgb(160, 160, 160); box-sizing: border-box;">（如數(shù)據(jù)泄露、診斷錯(cuò)誤、系統(tǒng)故障等）也可能引發(fā)嚴(yán)重的法律問題，進(jìn)而導(dǎo)致不可逆的信任損失和經(jīng)濟(jì)損失。

再次，聚焦單點(diǎn)突破，打造一塊突出長板。

簡單的“套殼”式應(yīng)用缺乏專業(yè)深度，難以持續(xù)發(fā)展。企業(yè)應(yīng)聚焦大模型尚未涉足的細(xì)分領(lǐng)域，或是找到某一塊勝于大模型的長板，成為該領(lǐng)域的專業(yè)解決方案提供者。

面對(duì)變化時(shí)，企業(yè)可在原有優(yōu)勢(shì)領(lǐng)域，繼續(xù)尋找新的突破口。例如，Jasper在遭遇ChatGPT沖擊后，并未轉(zhuǎn)向其他賽道，而是選擇進(jìn)一步聚焦——重新界定目標(biāo)客戶、梳理能力邊界，強(qiáng)化自身在營銷內(nèi)容領(lǐng)域的專業(yè)性。

除深耕特定行業(yè)外，本土化亦是可行路徑。例如，在能源調(diào)度場(chǎng)景中，AI Agent能夠掌握我國不同區(qū)域的差異化能源政策，并融會(huì)地方用電的峰谷規(guī)律等高度專業(yè)化、本土化的知識(shí)體系，做到對(duì)本土能源體系的智能適配。這類深度內(nèi)化了國情特色和地方專業(yè)知識(shí)的Agent，得以構(gòu)筑通用大模型難以匹敵的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

最后，秉持質(zhì)量優(yōu)先于速度的用戶價(jià)值主張。

盡管大模型廠商普遍將響應(yīng)速度視為核心競(jìng)爭(zhēng)要素，但從實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景來看，關(guān)鍵問題在于：用戶的真實(shí)需求究竟是什么？

舉例而言，盡管Perplexity早期版本的響應(yīng)時(shí)間長達(dá)7秒，在追求毫秒級(jí)優(yōu)化的行業(yè)環(huán)境中顯得過于緩慢，然而用戶依然愿意耐心等待。其原因清晰可見：相較于在競(jìng)品中反復(fù)迭代查詢語句、經(jīng)歷多輪交互，仍無法獲得有效答案的高時(shí)間成本，用戶更愿意以適度的等待時(shí)間換取一次性獲得精準(zhǔn)、全面、高質(zhì)量信息的確定性收益。

對(duì)企業(yè)而言，速度優(yōu)化固然重要，但應(yīng)被視為產(chǎn)品走向成熟階段的迭代方向，而非初創(chuàng)期的戰(zhàn)略重心。響應(yīng)速度需要建立在核心價(jià)值交付的基礎(chǔ)之上，否則脫離用戶需求本質(zhì)的性能提升，終究是舍本逐末。

有人將大模型比作“預(yù)制菜”——底料已備，離真正的美味還差“最后一炒”。AI的下半場(chǎng)在于如何將其精工細(xì)作，讓模型更主動(dòng)地連接人，更精準(zhǔn)地適配場(chǎng)景。

這條路并不平坦。AI幻覺問題仍未解決，而垂直行業(yè)的深耕又離不開高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

未來屬于那些能夠?qū)ⅰ邦A(yù)制菜”精工細(xì)作成“私房菜”的企業(yè)。