最近和多抓鱼CEO猫助吃饭，她如今迷上翡翠，还顺势给多抓鱼拓展了全新的翡翠业务。席间不可避免聊到当下全民狂热的AI浪潮，她的一番话，戳破了当下AI焦虑最真实的一层窗户纸。
猫助坦言，2025年初她也曾深陷AI焦虑，不仅担任黑客松大赛评委，还花大量时间钻研各类AI产品与行业趋势。可自从深耕翡翠行业之后，她彻底和AI焦虑自洽，而这份释然，来自一个极其朴素、却被创投圈刻意忽略的行业真相：对于国内大量中小企业而言，部署AI的成本，远比直接雇佣人工更高；中国低廉的人力成本，依旧是AI无法逾越的壁垒。
尤其在翡翠这类极度依赖经验、眼力、人情与临场判断的传统行业，现阶段AI几乎毫无实用价值。
业内不少翡翠商家都试过用豆包识图辨翡翠原石、成品，可AI识别结果总是漏洞百出、胡乱判定。久而久之，行业从业者不再依赖AI鉴宝，反而常常聚在一起，把AI离谱的鉴定结果当成日常笑话。
揭阳翡翠老板们态度直白又清醒：机器看不懂水头、辨不了棉纹、摸不透玉石肌理，更看不懂市场人情与行情波动，AI再火，也进不了翡翠这门靠眼力吃饭的生意。
无独有偶，近期接连接触多位一级市场投资人，聊完当下爆火的AI Agent赛道，更是印证了这份体感：市面上一大批乘着Mauns流量风口起飞的国产AI Agent明星项目，一年融资三轮风光无限，可绝大多数项目依旧持续亏损，至今找不到清晰的盈利回本路径。
投资人当下陷入两难：不投AI，会错过时代风口陷入行业焦虑；可放眼整个赛道，真正能稳定赚钱的优质标的，少之又少。
一边是全网铺天盖地的AI神话、颠覆革命、降本增效；一边是传统老板冷眼旁观、创投圈持续失血、巨头疯狂烧钱。当下真实的AI行业，就是这样割裂又残酷的现状。

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美国科技毒舌博主硬核算账：除了卖算力的，全行业没人靠AI赚钱
科技博主Ed Zitron近期发布爆款文章《AI Is Too Expensive》，作为美国科技圈知名毒舌，他深耕公关行业多年，主打播客《Better Offline》长期手撕AI泡沫，《WIRED》曾专门为他撰文评价：他一边靠AI内容赚钱，一边靠吐槽AI泡沫出圈。
他跳出行业话术，抛开所有AI叙事噱头，直白盘点全球顶级科技巨头AI账本，8个核心数据，彻底撕开AI繁荣假象：
1. 全行业盈利极度集中，中下游玩家全员亏损：整条AI产业链，只有英伟达、基建建筑商、硬件厂商稳稳赚到真金白银。其余所有AI创业公司、应用厂商，每年动辄烧掉数百万乃至数十亿美元，至今没有通用止血方案。
2. 四大云巨头天量投入，回本遥遥无期：微软、亚马逊、谷歌、Meta过去三年资本开支累计突破8000亿美元，2026-2027年还需要追加1.7万亿美元投入。想要覆盖全部AI投入，四大巨头需要新增3万亿AI专项营收，但四家公司全年所有业务总收入相加，仅有1.6万亿美元，投入产出严重失衡。
3. 微软AI财报光鲜，实则账面难看：微软四年累计近千亿美元AI投入，其中30%资金流向OpenAI基建；但全年AI相关收入仅179亿美元。旗下爆火的Copilot拥有2000万订阅用户，即便全部按照原价付费，营收也仅有72亿美元，叠加长期平台折扣，实际收入更低。
4. RPO订单只是数字游戏，AI需求是场内互炒：各大云厂商大肆宣传签约订单（RPO）暴涨，可剔除OpenAI、Anthropic互相签订的合作承诺之后，真实有效订单几乎零增长。说白了，头部AI公司互相给对方转账做账，场内资金空转，营造出市场需求井喷的虚假繁荣。
5. 头部大模型规模越大，亏损越严重：Anthropic年收入50亿美元，推理+训练成本高达100亿美元；OpenAI毛利率从2024年40%下滑至2025年33%，规模扩张反而持续反噬利润。2026年Q1数据更残酷：OpenAI单季营收57亿美元，非GAAP运营利润率-122%，每赚到1美元营收，就要亏损1.22美元，单季度净亏损69.5亿美元，通用会计准则下亏损规模进一步扩大。
6. 两大模型公司融资不停，上市迫在眉睫：Anthropic仅云服务相关欠款就高达3300亿美元，叠加日常运营成本，四年内至少需要4000亿资金续命；OpenAI预估2030年前累计烧钱规模将达到8520亿美元。两家头部公司只能持续疯狂融资，Anthropic六个月融资750亿美元，同时加快上市脚步，依靠资本市场输血续命。
7. 企业AI算力消耗失控，成本压力激增：几乎所有大型企业，五个月内就会耗尽全年AI算力配额，Uber、Stripe、ServiceNow无一幸免。Stripe五千名工程师每日算力消耗折合94000美元；高盛研报指出，当前企业AI算力成本，已经逼近企业总人力成本的10%。
8. AI降本沦为伪命题，反而增加人力成本：美国房产巨头Zillow一季度净利润4600万美元，单季度AI算力消耗超100万美元，全年AI成本预估700万-1000万美元，直接吞噬全年20%以上净利润。公司全面推行AI全流程办公：AI写需求文档、AI写代码、AI做PPT、AI写邮件。可内部员工普遍吐槽，AI生成代码质量极差，沦为“AI排泄物”，企业必须额外安排专人逐条审核修正，AI没有减少人力，反而增加了额外校验成本。

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AI和移动互联网，有着本质的生意逻辑鸿沟
很多人反驳：现在看衰AI太早，移动互联网早期也一直在亏损，后期才迎来盈利爆发。
但两者存在根本性商业模式差异：
移动互联网是边际成本递减的飞轮生意：新增一个用户，服务器、研发成本几乎不会增加，前期亏钱换规模，后期规模越大，单件成本越低，天然适合烧钱换用户。
AI是边际成本递增的负重生意：每增加一次提问、每多一个用户、每多一次生成内容，都需要额外消耗GPU算力、推理资源。用户越多，算力开销越高，从诞生之初，AI就不存在低成本扩张的逻辑。
抛开所有行业话术，一套真实可落地的AI商业价值公式应该是：
AI商业价值 = 高价值意图 × 执行闭环 × 上下文沉淀 × 健康毛利结构
1、高价值意图：避开娱乐玩法，扎根原有工作预算
日常聊天、玩梗、生成头像、短视频配图，都属于低价值需求，很难产生真实付费意愿。
代码生成、专业设计、销售获客、合同审核、企业数据分析，才是高价值场景。这也是Cursor、Claude Code这类工具，比绝大多数C端AI聊天产品更早实现正向营收的核心原因。
AI想要赚钱，核心不是创造新需求，而是切入企业原本就固定存在的工作预算：编程预算、设计预算、法务预算、投放预算。
我接触过一家深圳AI公司，可以精准为企业输出高质量销售线索，按照线索效果按量计费，产品能力过硬，最终却卡在最现实的一步：没办法进入大企业集采体系，有产品、有效果，却没有稳定增长渠道。
2、执行闭环：不要只做内容生成，要交付最终结果
单纯生成图片、视频、文案，价值极低。哪怕是年初大火、马斯克亲自点赞的互动视频赛道，依旧很难落地稳定盈利。
未来值钱的AI产品，一定是结果导向型产品：直接帮商家上线小程序、直接提升销售转化率、直接缩减岗位人力开支、直接拿到精准客户。只有交付可量化的业务结果，AI才有不可替代的商业价值。
3、上下文沉淀：AI创业唯一无法复制的护城河
未来大模型本身会持续平价化，模型能力差距会越来越小，单纯靠模型能力建立壁垒，完全行不通。
真正的护城河，是长期上下文沉淀：一款AI设计工具，只会通用海报生成，很快会被Midjourney、豆包、Canva全方位替代；但如果它长期沉淀一家企业专属品牌视觉规范、素材库、投放数据、转化复盘逻辑，深度绑定企业全业务流程，就拥有了无法迁移的核心价值。
没有专属上下文沉淀的AI产品，终究只是大模型的免费接口延伸，毫无长期竞争力。
4、毛利结构：一切故事，最终都要回归赚钱本身
市面上绝大多数AI创业公司融资时，只会晒峰值营收、亮眼ARR数据，刻意回避毛利率。
评判AI项目好坏只需要一个标准：客户支付的费用，能不能覆盖对应的算力与服务成本？规模扩大之后，毛利率是否同步优化？
投资人、创业者彼此心照不宣，行业默许数据包装，但泡沫总有破裂的一天，虚假营收终究无法撑起长期生意。

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对标移动互联网：AI当下处在哪个阶段？
- 技术心智层面：2007年iPhone问世：ChatGPT完成了AI全民普及，行业明确感知到技术彻底变革，行业天变了，但成熟应用、商业模式均未成型。
- 应用生态层面：2008-2009年App Store上线初期：海量应用扎堆涌现，赛道大乱斗，90%产品会被市场淘汰，少数超级应用慢慢崛起，付费模式依旧模糊。
- 商业模式层面：比移动互联网更艰难：移动互联网后期C端流量产品跑出巨头，而AI时代，早期真正能稳定盈利的，大概率是深耕细分场景的B端产品，而非面向大众的C端工具。
与此同时，大量垂直小众AI工具，悄悄实现了正向盈利，却因为赛道体量太小、不够有故事性，始终进入不了主流VC的视野，安静赚钱，无人关注。

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绝大多数中小企业，根本不需要AI焦虑
回到最开始的翡翠老板，以及国内千万中小实体商家：
当下中小企业真正的生死难题，从来不是有没有AI、有没有数字化升级，而是获客难、现金流紧张。AI提升10%办公效率，解决不了门店没客流、货款回不来的核心困境。
当下全民AI焦虑，本质是圈层信息过载带来的情绪内耗：创投圈、互联网圈天天讨论AI，营造出不拥抱AI就会被淘汰的恐慌；短视频平台惊悚标题反复放大焦虑，最终裹挟了圈外所有普通人。
最后抛开所有行业叙事，回归最简单的自问：
AI到底帮你多赚了钱，还是帮你实实在在省了钱？
如果答案是否定的，大可不必跟风焦虑。
AI是一场漫长的技术革命，不是一夜暴富的风口，更不是人人必须追赶的标准答案。揭阳翡翠老板的冷眼旁观，恰恰是当下最清醒的商业视角：机器永远替代不了经验、人情与真实生意，热闹的AI泡沫之外，踏实赚钱，永远是第一要义。
（本文观点仅为个人思考，欢迎不同观点理性讨论）
本文来自微信公众号：卓见 SeeDifferently，作者：张卓卓张