田丰：2026年AI应用爆发，从“高大全”走向“专精特新”

田丰锐评

近日，快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰接受《每日经济新闻》记者采访，就AI应用爆发分享市场洞察。

《每日经济新闻》提问1：现在AI应用很火，一些AI营销的企业，行业发展面临应用同质化、商业变现难、算力供需错配等问题，您觉得这些问题如何解决？

田丰：通过快思慢想研究院的市场调研发现，AI应用同质化、商业变现难、算力供需错配三类问题真实存在，而且已经成为当前中国AI产业高质量发展的核心瓶颈。

首先，我们来看三类问题的现状。

1）AI应用同质化：高度集中于红海赛道

据艾瑞咨询数据分析，当年新增AI企业超2.3万家，其中80%扎堆在智能客服、AI画图、语音助手等通用场景。2025年12月对比分析，不同logo背后的聊天机器人界面相似度达92%，给广大网民带来天天见到AI新产品，但差异性不大的困惑体验。

2）商业变现难：产能与注意力严重错配

我们发现，普通人日均需处理74GB信息量，但MIT研究指出人类有效注意力仅4小时/天，且年增速仅1.2倍。优质AI内容触达率不足0.3%，导致“做得多、赚得少”成为常态。

3）算力供需错配：高投入、低利用率、高能耗

中国信通院“十四五”研究报告数据呈现出，我国AI数据中心耗电766亿千瓦时（≈3个三峡年发电量），但算力平均利用率不足20%。国内数据中心PUE（能源效率）为1.5，显著高于国际先进水平1.2，每年多耗电约150亿度。

这三个问题不仅存在，而且已形成“同质化→低留存→高获客成本→高算力投入→低ROI→更依赖通用功能”的恶性循环。

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《每日经济新闻》提问2：为何会陷入这种困局？

田丰：快思慢想研究院认为，AI产品同质化的原因有三个。

1）自身缺乏自主研发能力，过度依赖开源模型，导致产品底层能力趋同；

2）缺乏垂直场景深耕，没有深刻理解行业Know-how，盲目追求“大而全”；

3）产品创新激励不足，部分地区早期重“数量”轻“质量”。

AI产品变现难的原因也有三个。

1）AI仍被当作“高级搜索工具”，未嵌入核心业务流程，未能形成“商业闭环”；

2）普通用户缺乏专业数据投喂，AI输出价值低；

3）缺乏“注意力转化飞轮”设计，大部分没有实现“精准触达+沉浸体验+社交裂变”。

AI算力错配的原因有四个。

1）公共算力中心建设前缺乏市场需求调研与规划，建成后本区域算力消纳能力弱；

2）企业自建私有算力集群，安全原因无法共享；

3）应用负载波动大，但建设时算力按峰值配置；

4）绿电与“东数西算”布局尚未全面落地。

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《每日经济新闻》提问3：破局之道在哪里？

田丰：快思慢想研究院认为，有三条破局思路。

1）从“通用模型”转向“垂类智能体”，破解同质化

成功案例如广州钛动科技的“钛极”大模型，在SuperCLUE广告营销专业榜单（2026年1月）以85.82分夺冠，超越DeepSeek（85.74）、讯飞（83.42）。基于10万+广告主实战数据构建闭环，覆盖全球200国、4亿条策略，实现“越用越强”。在“市场洞察”（89.47分）和“创意生产”（76.54分）维度全面领先，证明场景深度 > 模型参数规模。

政策支持：2024年国家网信办《生成式AI服务管理暂行办法》要求标注技术来源，倒逼原创性；广州等地对“AI+出海”“AI+制造”给予税收优惠。

因此建议AI应用服务类企业，应聚焦医疗、教育、跨境营销、工业质检等高价值、低竞争、强付费意愿的垂直领域，躲开互联网巨头锋芒，打造“小而美”的智能体。

2）构建“注意力-数据-生态”三位一体变现飞轮

未来AI企业商业模式的胜负手不完全在技术本身，而在注意力转化效率。我们建议参考如下可落地的变现框架：

精准触达：整合千万级用户行为维度，动态画像锁定高意向客户。某电商AI企业借此提升转化率47%。

沉浸体验：结合XR、游戏化、交互视频设计，使用户停留时长提升3倍，留存率提高65%——游戏行业已通过验证。

社交裂变：通过72小时反馈+社群运营，获客成本降低30%，形成口碑闭环。

关键认知：AI不是工具，而是“增长伙伴”。只有当AI能直接驱动可归因的ROI，建立AI产品投放效果回流机制，才能真正变现。

3）推动算力供给侧改革：绿色化 + 共享化 + 智能调度

绿色算力：腾讯怀来数据中心采用“风电+光伏+储能”微电网，绿电占比71%，年减碳相当于种植12万棵树。

算力共享：鼓励头部企业开放API（如百度文心、腾讯混元），中小企业可低成本调用基础能力，避免重复建设，费人费力费能源。

智能调度：利用AI预测负载波动，动态分配算力资源，将利用率从20%提升至60%以上。

政策抓手：“东数西算”工程应加速与地方/国家/海外三级AI产业需求对接，引导算力向可再生能源富集区迁移，例如广西省承接东盟跨境算力需求、数据过境需求落地。

快思慢想研究院预测，未来市场属于“场景定义者”，而非“模型搬运工”。当前AI产业正从“技术狂热期”快速转为“价值兑现期”。同质化、变现难、算力浪费的本质，是产业尚未完成从“技术驱动”到“场景驱动”的范式转移。破局的关键在于：

1）向下扎根：深入行业Know-How，构建专属知识库、智能体应用集市；

2）向上闭环：让AI输出可衡量、可归因、可优化的商业结果；

3）向外协同：校企共建开源生态、开发者社区，保证人才供给，避免重复造轮子。

真正的AI竞争力，不在于你用了多大的模型，而在于你解决了多少实际商业痛点、具体问题。

《每日经济新闻》正文

AI应用爆发背后存“同质化”问题 “小而美”智能体或成突围关键

新闻网址：https://www.toutiao.com/article/7611525991185400360/?app=news_article&category_new=__search__&module_name=Android_tt_others&share_did=MS4wLjACAAAAETnIxFAPk4AoH-QOACowtyB1ENA8thU1sDtQda6I2DsrTX3n_3d9XcFqhi3HKVTf&share_uid=MS4wLjABAAAAGU7U5HhiNCNhKKSRTeS9WkwifNYw3ln_kxe_bRbNfrI&timestamp=1772245367&tt_from=wechat&upstream_biz=Android_wechat&use_new_style=1&utm_campaign=client_share&utm_medium=toutiao_android&utm_source=wechat&share_token=3c18571e-4734-4ed0-9d2d-7ad50059feee&source=m_redirect

每经记者：胥帅 每经编辑：魏官红

进入2026年，随着阿里“春节30亿元免单”活动引爆AI购物、腾讯与字节跳动等巨头加速布局，AI大模型正加速从“聊天工具”向“执行复杂任务的智能体”进化，深入消费与产业核心场景。然而，在行业热度与资本市场追捧的背后，近期多位受访人士表示，AI应用正面临应用同质化、商业变现难、算力利用率不足三大核心瓶颈。

业内专家向记者指出，行业正从“技术狂热期”转向“价值兑现期”，能否通过深耕垂直场景、打造“小而美”的智能体以破解“同质化→低ROI（投资回报率）”的恶性循环，成为产业高质量发展的关键。

AI应用存在同质化等问题

进入2026年，AI大模型技术进入百花齐放阶段，AI应用在各个领域的渗透速度持续加快。蓝色光标、易点天下等AI应用概念股一度成为资本市场宠儿，蓝色光标市值更是超过600亿元。

阿里千问“30亿元免单”活动于2月6日启动，引爆AI购物热潮，用户通过一句话指令即可完成奶茶、生鲜等商品的点单与支付。随后，腾讯元宝与字节豆包迅速跟进营销战。AI Agent（智能体）进入真实消费与产业场景，AI不再仅仅是聊天工具，开始深度执行复杂任务。

工信部方面的数据显示，截至2025年9月，我国人工智能核心产业规模超9000亿元，企业数量突破5300家，AI应用已成为产业数字化转型的重要抓手。但同时，行业发展也面临应用同质化、商业变现难、算力供需错配等突出问题，如何让技术真正转化为生产力，成为行业亟待破解的核心课题。

近期，快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰向《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）表示，AI应用同质化、商业变现难、算力供需错配这三类问题真实存在，而且已成为当前中国AI产业高质量发展的核心瓶颈。

从AI应用同质化的角度看，目前行业高度集中于红海赛道。据艾瑞咨询数据分析，当年新增AI企业超2.3万家，其中80%扎堆在智能客服、AI画图、语音助手等通用场景。2025年12月的对比分析显示，不同产品背后的聊天机器人界面相似度高达92%，给广大网友带来“天天见到AI新产品，但差异性不大”的困惑体验。

另外，目前AI应用商业变现难，表现为产能与注意力严重错配。田丰发现，优质AI内容触达率不足0.3%，导致“做得多、赚得少”成为常态。

“大家现在做AI应用，一个比较主流的思路是做一套工作流产品，把原来人的SOP（标准作业程序）直接变成AI做的工作。”近期，一不愿具名的AI应用公司创始人向每经记者表示，这套模式门槛极低：设计一套固定流程，将人工节点替换为大模型调用。产品快速上线，演示流畅，“但问题是，每个工作流从设计出来之后就固定了，执行一次和执行一万次是一个效果，指令还需要人自己去下达”。

当前市面上大量AI产品的底层逻辑高度相似——依赖提示词工程驱动，缺乏数据闭环，无法自我迭代。用户在不同产品之间切换，感知差异微乎其微。大模型厂商在训练语料和架构层面的宏观差异，传导至应用层时已被严重稀释。

“对话式的交互模式，使用起来在感知上差不太多。”该创始人表示。面对这一瓶颈，部分企业开始重新定位大模型的角色——不再将其视为全知全能的决策者，而是降维成标注员、分析员，把业务的流程编排和决策逻辑交还给自研算法。

“我们不把大模型当成全知全能的角色，让它理解公司信息、做整个任务规划、进行长期记忆，这个事情不太现实。”该创始人介绍。

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业内：信任AI能力，但仍未真正转化为生产力

田丰的看法与该名创始人相似，他认为AI产品同质化的原因有三点：企业缺乏自主研发能力，过度依赖开源模型，导致产品底层能力趋同；缺乏垂直场景深耕，没有深刻理解行业Know-how（技术诀窍、专业知识），盲目追求“大而全”；产品创新激励不足，部分地区早期重“数量”轻“质量”。

另外，AI目前仍被当作“高级搜索工具”，未嵌入核心业务流程，未能形成“商业闭环”；普通用户缺乏专业数据投喂，AI输出价值低；缺乏“注意力转化飞轮”设计，大部分产品没有实现“精准触达+沉浸体验+社交裂变”。

与二级市场的AI概念热度形成反差的是，相当一部分AI应用企业的财务数据仍未出现实质性转化。

与纯消费级对话产品相比，产业端AI应用的token（算力值）消耗量呈现规模化、持续性特点。“一个企业客户每天的token消耗量就能上千万，数百位客户每日消耗可达数十亿级别，这是纯消费级产品需要百万级用户才能达到的规模。”上述企业创始人透露。

尽管需求旺盛，但行业的核心矛盾并非是算力稀缺。工信部发布的一组数据显示，中国智能算力规模达1590EFLOPS（百亿亿次），行业高质量数据集加速涌现，国内大模型引领全球开源生态。通算、智算、超算多元协同的格局已然成型。“其实算力不会很稀缺，现在模型厂商的推理卡性能、token效率都在提升，推理成本持续下降。”该创始人表示，“真正的问题是算力利用率不足，很多算力中心建起来但用得不多，行业缺的是能把算力用起来的落地性应用。”

AI营销赛道长期存在“增收不增利”的怪圈——企业愿意为概念买单，却难以为长期效果持续付费。技术投入与产出错配，成为AI故事难以落地的核心症结。

“大家还没有找到比较好的收费模式。”该创始人直言，“模型训练需要大量成本，部署算力中心也需要大量成本，但用起来之后没有转化成收入。大家现在更多是对AI能力有信任，还没有真正到转化为生产力的阶段。”

田丰则提到，AI应用所需的算力存在供需错配的情况，呈现高投入、低利用率、高能耗的特点。中国信通院“十四五”研究报告数据显示，我国AI数据中心耗电766亿千瓦时，但算力平均利用率不足20%。国内数据中心PUE（能源效率）为1.5，显著高于国际先进水平1.2，每年多耗电约150亿度。加上AI应用同质化和商业变现难的问题，田丰认为，由此形成了“同质化→低留存→高获客成本→高算力投入→低ROI→更依赖通用功能”的恶性循环。

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“小而美”的智能体或是突围方向

田丰还提到了当前AI应用的破局之道，即从“通用模型”转向“垂类智能体”，破解同质化问题。他建议AI应用服务类企业聚焦医疗、教育、跨境营销、工业质检等高价值、低竞争、强付费意愿的垂直领域，避开互联网巨头锋芒，打造“小而美”的智能体。“向下扎根是要深入行业‘Know-How’，构建专属知识库、智能体应用集市；向上闭环是让AI输出可衡量、可归因、可优化的商业结果。”

上述企业创始人则以其所在公司为例进行分析，该公司在客户画像共建、信息分析、内容生成等环节使用大模型承担分析任务，但在整体的流程编排、任务规划、记忆网络构建层面，由图神经网络和强化学习机制主导。

“用户在表达对客户的偏好后，这些数据会通过图结构扩散到其他未标注的客户，形成针对所有客户的相关度评分。”该创始人解释。这套机制被他形容为“工作中的同事或下级”——能够自主学习，且在反馈中迭代。

在他看来，当交易的供需双方均由智能体代理沟通，中间网络将不再依赖人日常使用的通道——邮件、WhatsApp、社媒等，这些都有平台规则限制、频次要求、内容长度要求。

“Agent之间的真实沟通不需要这些限制。”他认为，三到五年后，整个商业领域可能因此发生非常大的变化。他提到最近其所在公司完成了百万美元级天使轮融资，“融资用途仍然是技术领域，比如加固技术壁垒、持续投入算法研发和私有数据建设⋯⋯去年4月成立后，几个月时间我们就实现了营收平衡，并非靠融资输血”。

田丰表示，未来市场属于“场景定义者”，而非“模型搬运工”。当前AI产业正从“技术狂热期”快速转为“价值兑现期”。同质化、变现难、算力浪费的本质，是产业尚未完成从“技术驱动”到“场景驱动”的范式转移。破局的关键是——真正的AI竞争力，不在于你用了多大的模型，而在于你解决了多具体的问题。

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书名：《AI商业进化论：“人工智能+”赋能新质生产力发展》

出版社：人民邮电出版社

作者：田丰

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通俗化解读AI的原理、特性和四大发展规律、提供AI赋能商业、引发新质生产力变革的一手案例分析。既有宏观视角的全局观照，又有各行业应用层面的下探记录，聚焦AI的原理与实践、现在与未来，是当下AI应用的全景图、更是身处AI技术浪潮之中的探路书。