兰 亭 墨 苑

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内容 * (支持 Markdown 格式) # 别误判，AI的热度不是消失，是沉降 恰恰相反，认为AI没热度了，是对这场技术革命最危险的误判。我们感受到的“退烧”，不是AI的冷却，而是它正从一场喧嚣的、被资本和媒体架在火上烤的“公开表演”，沉降为无处不在、润物无声的“基础设施”。 热度的消散，本质上是技术成熟的必然阶段，它遵循着一条经典的“技术成熟度曲线”（Gartner Hype Cycle）。 一、从“期望膨胀顶峰”到“泡沫破裂谷底”：一场理性的回归 去年，以ChatGPT为代表的生成式AI，把整个行业推向了“期望膨胀的顶峰”。我们仿佛一夜之间拿到了未来世界的钥匙，任何问题似乎都可以通过“魔法提示词”解决。这种全民狂欢更像一场大型魔术秀，新奇、震撼，但缺乏与现实的深度链接。 而现在，我们正滑向“泡沫破裂的谷底”。人们发现AI会“一本正经地胡说八道”，画出的手指依然畸形，写出的文章套路满满。当初被无限拔高的期望值，与AI当前的能力局限性，产生了巨大落差。于是，“不过如此”、“没啥新意”的声音开始出现。 但这绝非坏事。如同2000年的互联网泡沫，破灭的只是投机和狂热，真正有价值的建设者——谷歌、亚马逊——恰恰是在泡沫后的废墟中，开启了对世界的深度改造。AI的“退烧”，正是挤出水分，让真正的价值浮现的开始。 二、AI正在“化整为零”：从台前明星到幕后英雄 我们之所以感觉不到热度，是因为AI不再是一个需要被单独“围观”的对象，而是像电能一样，被注入到了我们日常使用的工具之中。它正在“化整为零”，从一个独立的“AI产品”变成所有产品的“AI+”能力。 * 打工人的Office三件套，已经内置了Copilot，帮你一键生成PPT、润色文案。 * 设计师的Adobe全家桶，集成了Firefly，“创意填充”成了常规操作。 * 程序员的VS Code，GitHub Copilot的代码补全能力，已经让无数开发者“旦用难回”。 当一项技术不再需要被反复强调其存在时，才是它真正普及的开始。我们不会每天讨论“电能有多神奇”，但我们的生活一刻也离不开它。AI正在经历这个过程，它的热度，正从舆论场上的“显性热度”转化为产业应用中的“隐性热能”。 三、从“暴力美学”到“精准应用”：成本与场景的现实考量 另一个让大众觉得“没新意”的原因，是通用大模型的“暴力美学”时代正在过去。动辄万亿参数、耗费数亿美元训练一个通用模型的故事，正在被更具性价比的“精准应用”所取代。 企业和开发者发现，他们需要的不是一个无所不知的“通才”，而是一个能解决特定领域问题的“专才”。于是，我们看到： * **模型在变小**：各种轻量化、垂直领域的模型层出不穷，它们在特定任务（如医疗诊断、合同审查、工业质检）上的表现，甚至优于庞大的通用模型，且成本极低。 * **应用在变深**：AI正在从“聊天写诗”这类泛娱乐场景，深入到药物研发、材料科学、金融风控等核心产业环节。DeepMind的AlphaFold预测蛋白质结构，其价值远超100个聊天应用，但这些发生在实验室里的革命，普通人很难直接感知。 这种从“大”到“小”，从“通用”到“垂直”的转变，让AI看起来不那么“性感”了，但实际上，它正以前所未有的效率，解决着真实世界里的具体问题。 **总结：热度在降，价值在升** 因此，我们不应为人声鼎沸的散场而焦虑，反倒要为洗尽铅华的开场而兴奋。AI的热度，正在完成一次深刻的形态转换： * 从 **舆论场** 沉降到 **应用场**。 * 从 **前端体验** 沉降到 **后端基建**。 * 从 **资本故事** 沉降到 **商业价值**。 或许，当有一天我们彻底不再讨论“AI热不热”时，它才真正像空气和水一样，成为了驱动文明前进的底层动力。那时的我们，早已身处一个被AI深度塑造的世界，却浑然不觉。

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