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田丰:未来的AI原生应用,不会是从现有互联网应用自然生长出来的延续性技术,而将是破坏性、颠覆性的创新。 在探索AI原生应用的道路上,我们仿佛在同时进行两场赛跑:一场是技术迭代的马拉松,另一场是商业模式的百米冲刺。 清晨7点,广州的李奶奶靠智能手环健康助手查看睡眠数据,顺便用语音询问AI助手高血压患者早餐推荐;上午9点,武汉白领小陈佩戴AI眼镜,唤醒AI助手开启骑行导航通勤。这些场景已成为2025年...
田丰:未来的AI原生应用,不会是从现有互联网应用自然生长出来的延续性技术,而将是破坏性、颠覆性的创新。 在探索AI原生应用的道路上,我们仿佛在同时进行两场赛跑:一场是技术迭代的马拉松,另一场是商业模式的百米冲刺。 清晨7点,广州的李奶奶靠智能手环健康助手查看睡眠数据,顺便用语音询问AI助手高血压患者早餐推荐;上午9点,武汉白领小陈佩戴AI眼镜,唤醒AI助手开启骑行导航通勤。这些场景已成为2025年中国AI产业加速落地的生动缩影。 截至2025年6月,我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人,普及率为36.5%。而到9月,我国AI应用移动端月活跃用户规模已突破7亿大关。 然而,ChatGPT诞生三年后,依然还没有诞生出更多的AI原生超级应用。与移动互联网自2010年爆发后的三年相比,AI原生应用的发展路径有何不同? 01 硬件入口的局限与突破 AI应用和移动互联网应用遵循不同的发展逻辑。移动互联网前三年的应用爆发非常快,但AI原生应用发展相对较慢。 这种差异源于两个核心因素:技术门槛与硬件入口。 移动互联网主要聚焦于应用产品开发和商业模式创新,把体验做好即可。而AI不仅要做好体验,底层模型也需持续迭代——如果模型没有进步,或被封装在基础模型中,应用层面难以有太大作为。 移动互联网应用爆发前,千元机甚至几百元的智能手机基本普及,硬件入口大规模扩张。相比之下,AI时代最核心的硬件入口尚不明确,大家仍主要基于手机进行AI应用开发。 硬件入口的规模决定软件的规模。 没有出现惊艳的AI原生硬件,AI原生应用就难以迎来巨大爆发。 然而,变化正在发生。智能原生正推动硬件形态从传统“指令交互”向“意图交互”深度变革。以Meta Ray-Ban智能眼镜为例,新一代终端通过自然语言让AI Agent直接解析用户需求并自主调用服务完成任务,推动硬件角色从“应用容器”向“智能服务直接触点”转变。 02 商业化路径的分化 从营收角度看,美国头部人工智能公司表现强劲。ChatGPT周活用户超8亿,OpenAI年收入突破127亿美元,增速惊人。 Anthropic的营收从2023年的1亿美金,增长到2024年的10亿美金,2025年预计达80亿到100亿美金,年均复合增长十倍,这远超互联网时期的增长率。 中美市场在软件付费意愿上存在根本差异。美国用户付费意愿高,而中国从IT时代就不愿为软件付费,到...