生成式AI和LLM正如火如荼般地突飞猛进。但也不要忘了，过去十年，中国AI行业也曾上演过一场轰轰烈烈的造神（龙）运动。商汤、旷视、云从和依图等四家明星企业，被冠以中国“AI四小龙”的称号。在资本狂欢时的估值，一度突破千亿。
然而短短数年间，光环褪去的它们，却深陷亏损的泥潭，沦为AI行业泡沫化的典型。从四小龙中的两家上市企业看，在过去的2024年，商汤科技全年总营收37.72亿元，净亏损却高达43.06亿元。而云从科技的总营收约3.98亿元，净亏损却在5.9亿元~6.8亿元区间。
AI四小龙已全无往日的风采，可以说就剩下几张龙皮了。而这个从辉煌到衰败的过程，也以教科书般的方式，彻底撕开了中国式AI的几块遮羞布。
01
AI的神话故事
AI四小龙早期均以“通用AI平台”为卖点，宣称能通过深度学习，实现各种跨场景的应用。
不得不说，这个AI故事的切入，太有想象力和吸引力了，以至于此后所有的幻想和幻觉，都是围绕这个叙事展开。
但当要实现“通用AI平台”这个故事时，画风就完全变了。所谓的“通用”，无一例外地陷入了定制化的泥潭，而最终沦为高人力消耗的定制化工程服务。据数据显示，四小龙的人力成本占总收入比高达70%以上。真看不出，这与一般劳动密集型企业有啥差别。
而这种“人拉肩扛式”的AI，也成了中国式AI的笑柄。
02
商业模式的致命缺陷
只谈AI而不讲商业模式，就是耍流氓。
实际上，中国的AI行业，始终存在两个严重制约商业模式的悖论。
其一，资本追捧的“模参规模”和“算法优势”，在实际的市场需求面前，因缺少实际应用场景的落地桥梁，所以毫无用处。换言之，在高明的算法与真实的需求之间，存在一条巨大的鸿沟。
其二，AI基础技术（如计算机视觉）本身并不能直接变现，而来自实验室的研究论文，离着商业变现，更是差着十万八千里。实际上，基于PPT的AI公司，到了商业竞争环境下，根本就不堪一击。比如，在各种视频应用领域，即使把四小龙加在一起，也未必能抗住海康威视等传统行业巨头的打击。
在一个有严重缺陷的商业模式上运行，结果终究是难逃沦为财务报表上的一堆亏损数字。
03
ToG项目，一块最危险的遮羞布
无论AI采用什么样的商业模式，其规模化的收入都必定是来自ToB，然后是ToC。但是，四小龙却偏偏选择了To G。
据统计，四小龙的营收，主要来自如智慧城市、智慧安防等政府市场，而其中商汤、云从、旷视这三家的占比均高达70%以上。但是，靠G端业务存活，终究难免落入“政府资源陷阱”。
这表现为：技术低门槛、市场高门槛。识别个人脸、车牌啥的，哪里用得上什么高深的算法？而拿下项目、收回款这些，根本就不是它们的强项。
实际上，ToG业务可能是一块危险的遮羞布。如果依赖久了，仅有的手艺就会丢了，可能真的就啥也不是了。
04
错位的共振
任何技术都有其自身的发展规律，而不是靠资本的拔苗助长，AI当然也不例外。
包括LLM、生成式AI、Agent的AI企业，在尚未验证可持续盈利路径，就能获得高估值的资本神话，引发了这场全民AI的热潮。
本质上，这场AI资本的狂欢，实际是技术创新周期与资本投机周期错位共振的产物。而制造资本神话和技术狂热，可能恰好就是AI真正价值创新的埋葬者。
05
“有用”，最后一块遮羞布
既然正道走不通，那就只能去找其它的偏门左道，为AI找出存在的理由。
按理说，所有的AI技术，本应提升社会和企业的效率，但现在却常被异化为“躺平工具”。比如，用AI生成空洞的工作报告，除了制造信息垃圾，也让真正的绩效不见踪影。用算法生成的华而不实的官样文章，反而会导致政府公信力受损。
正如库克的警示：工具的理性，正在消解人类的价值观判断能力。这个警示在今天愈发凸显其现实性。
现在，AI是否“有用”的争论，在网上随处可见，而且正论和反证都言之凿凿。
不过在我看来，这种争论其实毫无意义。
因为“有用”和“有价值”，根本就是两码事。“有用”，是人根据自己的需要定义出来的；而“有价值”，则是由真金白银的金钱定义的。
如果非要争论出个高低，那也有一个简单的判断原则：如果没有客户掏钱，那就是没用。所谓的AI创业，就是在烧钱瞎耽误工夫。
写在最后
不管怎样，中国式AI的遮羞布被彻底撕开，应该是一件好事。让AI的价值得以重构，也是行业发展的一个新起点。
注：文/戴珂，文章来源：tobesaas，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：tobesaas
