“很多人会问，AI作为工具到底能不能赚钱？这也是我最常被问到的问题。作为商业化落地，我有一个很有意思的思考。”
公司情报专家《财经涂鸦》获悉，7月27日，商汤科技董事长兼首席执行官徐立在“大爱无疆·模塑未来”WAIC 2025大模型论坛上，针对AI商业化背后的核心逻辑，从新的维度做出诠释。
让AI成为生产力本身
1950年，最早的人工智能图灵对人工智能的判别式定义是，“如果我不能区分对面的是人还是机器，那它就是有智能的”。彼时，人工智能的本质定义的是人的能力。而当大部分的任务都不能区分是人还是机器时，人工智能就变成了通用人工智能。
“最初，大家觉得10年内便能解决模仿人的智能问题。但实际上， 真正在做的都是工具。于是预期被渐渐降到谷底。今天，当大家觉得不管是代码编程还自然语言处理和文稿生成方面，已经渐渐可以触达AGI时，新的高期待又产生了。”徐立介绍道。
这种期待又带来一个问题，目前的人工智能工具是否已经足够好用，或者足够触达普遍定义的“人”的标准？AI发展一定带来工具的演进，但工具的演进是否必然能带来效用的增加？
“我们在说商业化的时候，会发现一个很有意思的问题，即‘工具的陷阱’。很多时候，生产力工具能够带来结果变好，但也有可能会带来工作量变大”。
徐立坦言，比如，如果过往没有那么好的数据、编辑工具、图片编辑工具，大家可能工作也不用那么辛苦；如果如果没有电，可能也不用加班。“我们团队经常说，如果没有Word和Excel，原来的一些表格、处理文件可能只要几页就能完成，“但是现在就非常卷，比如招股书必须完成300页才能算是一个完整的报告”。
原因在于，生产力工具推动的是行业平均水平的发展，这使得行业对于标准的要求越来越高，导致参与者掉进工具陷阱，工作量逐渐变大。
“所以，很多商业化场景中，如果以工具来做付费诉求，其实会面临挑战，因为很多人不会为过程买单。这导致行业的共识正在逐渐从过程、成本导向，向效用导向转化。”
徐立在分享其思考时表示，人工智能带来的究竟是生产力工具还是生产力，是当下的一个新命题。“如果是生产力工具，现在很多To B的商业模式将会继续面临进程缓慢的问题，如同此前的SaaS一样”。
“但是我们仍旧能看到，在一些垂直领域上，特别如今被熟知的WebCoding、数据分析等层面，生产力工具已经在向软性的生产力，甚至是数字生产力转化，形成端到端结果的呈现”。
注：文/财经涂鸦，文章来源：财经涂鸦(公众号ID：caijingtuya)，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。
文章来源：财经涂鸦
