近年来，人工智能（AI）在国内的发展势头异常迅猛，从大型模型的密集发布到智能体创业热潮，无数企业纷纷涌入这一看似潜力无限的全新领域。然而，在这一片繁荣景象背后，却隐藏着一个令人费解的现象：众多国内大型AI模型在发布会上光彩夺目，排行榜上独占鳌头，但实际应用时却常常让人感到不尽如人意。
探究其背后的原因，一个核心问题在于我们正以“互联网思维”来推动AI的发展。这套在互联网时代屡试不爽的增长逻辑——快速迭代、抢占用户、讲故事、冲榜单——如今被硬生生套用到AI产业中，结果却是模型能力虚高、产品同质化严重、落地场景缺乏深度。表面上看似一场技术革命，实则许多人仍在重复十年前的“App大战”。
AI，绝非下一个抖音或美团。大型模型并非流量产品，而是一场基础设施级别的技术竞赛。它需要的不仅仅是敏锐的市场嗅觉和运营手段，更需扎实的工程体系、长期的科研投入，以及对底层范式的深刻理解。
那么，什么是“互联网思维”？它曾经带来了什么？在批判“互联网思维做AI”之前，我们首先要明确，互联网思维并非贬义词，它曾是中国过去二十年科技发展的核心驱动力。中国互联网的飞速发展，离不开这一行之有效的增长模式。
互联网思维最典型的四大特征是：一是流量为王，先抢用户；二是快速迭代，小步快跑；三是用户体验导向，一切为了转化；四是风口驱动，资本助推。这些逻辑在“软件成本低、用户行为清晰、市场增长快”的互联网时代，曾是近乎完美的商业武器。然而，AI，尤其是大型模型，已不再遵循这些游戏规则。
大型模型与互联网产品看似相似，都有用户界面，都能快速上线一个“可交互”版本，但它们的底层逻辑截然不同。用互联网的打法做AI，就像用陆军思维发展海军，从一开始就偏离了方向。
互联网逻辑在大型模型时代最难适配的关键点在于：一是试错成本高企；二是输出概率性，不确定且黑箱；三是真正的产品是训练数据和底层能力，而非UI界面；四是它并非一个“应用”，而是一种“平台”。这些本质上的不同，解释了为何照搬互联网打法不仅效果不佳，甚至可能误导决策、错配资源，陷入“表面忙碌、实则原地踏步”的尴尬境地。
当“流量思维”“冲榜逻辑”“爆款产品心态”被照搬到AI赛道时，一场技术革命就变成了公关战、参数战、融资战。以下是几个最常见也最具破坏力的“互联网式误区”：
误区一：堆参数等于堆能力，冲榜单等于有技术。在移动互联网时代，“榜单”是用户喜好、流量风口的象征，是增长的风向标。不少厂商下意识地将这一逻辑套用到大型模型上，认为参数更大、Tokens更多、榜单排名更靠前就更牛。但现实是，大型模型并非数码相机，“像素越高越清晰”的规则并不适用。
误区二：换个壳子就叫AI产品。许多厂商为了快速上线，直接套用开源模型，加个Logo、拼个UI，就成了所谓的“国产AI助手”“智能办公平台”。这类产品缺乏差异化能力，用户体验浮于表面，一问深层逻辑就露馅。
误区三：公关驱动研发，发布会先于产品迭代。互联网时代，“先发布、后补齐”是常态，但大型模型的开发并非“发个版本”那么简单。不少厂商热衷于先讲故事、先发PPT，功能缺失，模型不稳定，用户体验极差。这不是“发布快”，而是“发布空”。
误区四：用户量是唯一指标，越多越好。大型模型的价值不在于“注册用户数”，而在于“用户创造了什么”。但许多厂商仍习惯用DAU、注册数来衡量模型成败，这忽略了AI的真正价值：是否提升了用户效率？是否完成了人力不可完成的任务？
这四大误区指向一个共性问题：我们仍习惯于“打造一个产品”，而非“构建一个能力”。而能力的建设，是另一个完全不同的世界。
如果说“互联网思维”是一套短周期、高反馈、拼速度的打法，那么大型模型时代真正需要的，是一种重科研、重基础、重协同的系统性思维。以下是五种最关键的新范式：
一是科研与工程双轮驱动，不再迷信“工程化万能”。在大模型领域，仅有工程思维远远不够，科研才决定“做的方向是否正确”。真正强大的AI厂商，往往具备顶尖科研力、高效工程化以及架构级创新能力。
二是长期主义思维：模型不是项目，是平台。在大模型开发中，要把模型当作“能力平台”来看待，每一次训练、微调、部署都是平台迭代的一部分。
三是抛弃“抢用户”心态，转向“解问题”的价值逻辑。AI的真正价值在于问题解决能力，而非用户数。要转变方向，不再问“怎么把用户拉进来”，而是问“我能为谁解决一个独特的问题”。
四是建生态，而不是堆功能。模型能力的天花板，不在于做了多少功能，而在于是否拥有一个不断放大这些能力的生态系统。
五是重新定义团队结构和组织逻辑。大模型时代，传统“产品经理+工程师”的分工模式已落后。需要的是算法天才、底层架构师等多领域专家，以及跨部门的协作机制。
以上五点，构成了真正的AI思维范式，它更慢、更深、更难，但也更扎实。只有走上这条路，中国的AI厂商才可能真正走出幻觉、建立自己的底层壁垒，拥有与全球领先企业同样强大的力量结构。
