AI应用：曙光乍现︱重阳来信2026年2月  2026-02-02 15:30:46

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新年伊始，国内AI圈再度热闹起来。阿里率先更新千问App，尝试将大模型能力与本地生活等高频场景进一步整合。后续围绕春节这一重要节点，腾讯、百度、字节等互联网大厂也纷纷通过全民红包、内容冠名合作、技术支持等方式，加大AI产品的曝光与推广力度。从跨年晚会到春节档流量窗口，大厂AI应用产品正以前所未有的密度出现在大众视野之中。上述这些动作让人有种穿越时光机的恍惚感。回顾移动互联网早期，平台往往通过补贴与流量倾斜迅速完成用户教育。如今，类似的策略再次被搬上台面，只不过竞争的对象已从具体的应用功能转向AI时代的入口与生态位。互联网大厂重新投入大量资源争夺的并非短期下载量，而是AI时代能否持续占据用户心智的“船票”。

万众期待的AI应用到底会以什么方式到来，是平地一声惊雷还是润物细无声？其中蕴含着怎么样的投资机会？本期来信拟就此进行一番探讨。

（一）

与国内一样，海外市场同样不乏看点。以Anthropic为代表的大模型厂商，正在加快将AI从“对话工具”推向“个人助理”，其开年推出的cowork产品定位为可长期协作的智能工作伙伴，帮助用户处理写作、分析、规划等任务。这类产品在向更广泛用户推广的同时，也并未放弃对高客单价企业客户的探索，试图在个人效率与组织协作之间找到新的平衡点。

如果将时间轴拉长，可以看到这些变化并非孤立事件。当全球范围内高强度的AI基础设施建设进入第三个年头，全产业链对AI应用的期待也在持续抬升。前两年大模型厂商更多是在“不能掉队”的焦虑中前置投入，通过参数规模、上下文长度、多模态能力等指标迅速拉开或维持技术差距。这一阶段的核心目标并非效率最优，而是确保自身仍在牌桌之上。而在当前阶段，行业所处的环境正在悄然变化。一方面，大厂之间逐步进入存量流量竞争；另一方面，企业端预算趋紧使得2B场景对AI投入的审视更加务实。在此背景下，AI应用能否形成清晰的投资回报闭环，正在成为连接前期高强度资本开支与未来持续投入的关键拼图。

（二）

从C端应用来看，国内与海外正在沿着两条不同路径推进。国内市场中，随着阿里更新千问App，新一轮AI生态竞争正在展开。与早期各自为战的单点式应用不同，如今的大厂并非只掌握一个入口，而是拥有覆盖衣、食、住、行等多个高频生活场景的多品类应用矩阵。回顾上一个十年的移动互联网时代，流量曾高度集中于少数超级平台；而随着流量分散化趋势持续，单一产品实现“破圈”的难度显著提升。进入AI时代，产品调用与流量分配逻辑正在被重新书写。在模型能力逐步趋近的背景下，决定性因素不再是“谁的模型更强”，而是“谁能以更低成本完成多场景嵌入并提供相对一致的用户体验”。这一变化使得拥有“全家桶”式产品布局的企业在生态协同与用户留存层面重新显现出结构性优势。因此，围绕春节这一重要流量窗口，豆包、元宝等产品势必在下沉市场展开新一轮流量入口竞争。相较短期下载量，更值得关注的是用户在节后是否会持续使用以及AI能力是否能够真正嵌入日常行为之中。当市场目光逐渐从“有没有AI”转向“AI能否变现”，具备生态优势的大厂或将再次站到舞台中央。

相比国内的互联网式生态竞争模式，海外C端市场则更专注提升用户个人效率以寻求分层变现的切入模式。OpenAI的ChatGPT是AI时代最成功的C端应用之一，也是少数真正完成大规模用户教育的产品，截止2025年底全球周活达8.5亿且拥有千万级别的付费用户。从最早的问答对话模式出发，ChatGPT也在逐步向Agent（代理）模式演进。在这一模式下，用户给出的不再是单一、具体的问题，而是目标与约束条件，AI则负责拆解任务、调用工具并完成闭环，其自主完成度不断提升。这一变化，标志着AI正在从信息处理工具向行动执行主体转变。

在个人效率场景中，Agent化的趋势已经开始从概念走向实践。以海外另一家头部大模型企业Anthropic生态为例，Claude Code、Claude in Excel等产品尝试将大模型能力嵌入软件开发与数据分析等具体工作环境；与此同时，一些第三方Agent工具也开始受到关注，例如近期被频繁讨论的Clawdbot（现更名为Moltbot）是一个运行在本地设备（如电脑或服务器）上的可编程AI智能体，它更像是一名能够上手干活的本地化数字助理，而不仅仅是提供参考意见的智能顾问。这类产品的出现，并不依赖模型能力的再次跃迁，而更多来自对工作流程的理解与工程层面的整合。当这种能力逐步成熟，一个更具想象空间的图景也随之浮现：一人制企业的雏形正在变得清晰。过去需要多人团队协作完成的工作，在Agent的辅助下可能被压缩为极小规模的组织，甚至由个人独立完成。从内容创作、数据分析，到产品原型与市场测试，AI正在逐步降低组织复杂度的门槛。

但正是在Agent能力不断成熟的同时，传统B端软件所面临的压力也在加大。过去十余年，SaaS模式建立在相对稳定的组织系统结构之上，通过坐席数或模块数进行收费。而Agent的引入天然具有去人工化的倾向：原本需要多人协作、频繁操作的软件流程，可能被压缩为少量指令甚至实现自动触发。这一变化不可避免地对既有商业模式形成冲击。在现实中，许多B端厂商正面临左右手互博的困境：一方面，客户希望通过多样化AI功能实现降本增效；另一方面，厂商又难以在不侵蚀传统收入基础的前提下，彻底重构产品形态。这不仅是产品层面的挑战，更反映在企业组织结构与思维模式之中。真正能够穿越技术混沌期的，往往并非单纯调用模型能力的“壳应用”，而是那些既理解行业流程，又具备工程整合与产品重构能力的企业，而这一挑战，或许才刚刚开始。

（三）

从更宏观的视角看，AI进入第三年，并不意味着基础模型的重要性下降，而是其能力正在加速商品化。当多家头部模型在核心性能上的差距逐渐收敛，应用层的竞争焦点，转向谁能更高效地嵌入真实业务场景，并在长期使用中留住用户。这一变化，对大厂与初创公司的影响路径并不相同。

对于拥有庞大存量用户和多元业务场景的大厂而言，AI更像一次底层能力的系统升级，而非一款独立产品。无论是搜索、内容、电商，还是办公与本地生活，AI都可以作为默认能力嵌入其中，用户甚至无需明确意识到自己在“使用AI”。这种无感化的调用方式，反而更有利于形成高频使用习惯，并与原有商业模式结合，提升整体变现效率。相比之下，纯AI应用或创业公司，则需要在单一场景中证明自身的不可替代性。一旦其核心能力可以被更大体量的玩家以更低边际成本复制，商业空间便会迅速收窄。这也是为何近期部分AI创业项目开始调整定位，从“做一个AI产品”，转向成为某一行业流程中的基础组件。

资本市场的关注点也在随之变化。问题不再是最初宏大叙事中的“AI会不会改变世界”，而是“这种改变将以怎样的节奏与路径，兑现为可持续的现金流”。过去三年形成的高强度AI资本开支，终究需要通过应用层的持续付费来消化。无论是云厂商、芯片厂商，还是下游软件与服务提供商，最终都将被同一个问题所约束：谁在为AI能力买单，又是谁能够在链条中留住利润。这也解释了为何今年关于AI应用的讨论明显升温，但相关资产的估值分化却在加剧。具备生态、渠道与场景优势的公司，开始重新获得市场关注；而商业模式尚不清晰、差异化路径不足的项目，则更容易被边缘化。AI并未消灭竞争，相反，它大概率正在加速竞争本身。

AI进入第三年，更像是从想象走向现实的关键阶段。基础能力仍在进步，但决定成败的因素，正在逐步转向应用理解的深度、工程能力的成熟度以及对商业兑现节奏的耐心。真正重要的变化，往往不会以最喧闹的方式发生。AI应用的落地，也未必会在某一个时间点集中爆发，而更可能以渐进的方式，渗透进各行各业的日常运作之中。等到某一天回头看时，人们或许才会意识到，许多曾被视为理所当然的流程，早已在不知不觉中被重写。

重阳投资

2026年2月

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