摘要：要理解AI应用开发的2.0时代，不妨从二十年前的互联网发展中寻找参照。2000年以前的Web1.0时代，互联网像巨型“数字报纸堆”，用户仅能被动浏览信息，即便大量个人主页涌现，信息混乱仍让有效获取变得困难。这种单向传播模式，与如今AI大模型的困境奇妙呼应，只是

要理解AI应用开发的2.0时代，不妨从二十年前的互联网发展中寻找参照。2000年以前的Web1.0时代，互联网像巨型“数字报纸堆”，用户仅能被动浏览信息，即便大量个人主页涌现，信息混乱仍让有效获取变得困难。这种单向传播模式，与如今AI大模型的困境奇妙呼应，只是当年核心工具是搜索引擎，现在则是AI聊天机器人。

搜索引擎与提示词：相似的用户门槛

Web1.0的转折点，是Google等搜索引擎的出现。面对海量分散网站，用户常不知用什么关键词精准定位需求，而搜索引擎靠网页排序算法，将最相关信息推到面前。如今的AI聊天机器人，交互逻辑与搜索引擎高度相似——同样通过输入框接收指令，AI生成内容本质是“语言权重排序”，从训练数据中提取贴合提示词的信息。但核心问题未变：多数用户既难在Web1.0时代提炼搜索关键词，也无法在AI时代写出完整提示词，导致AI能力难以充分发挥。

Web2.0的破局：用户创造与生态开放

2000年后互联网泡沫破裂，依赖单向传播的公司大批倒下。2003年后，My Space、Facebook、Twitter等平台开启Web2.0时代，关键变革是改变用户角色——从内容消费者变为创造者，“社交媒体”让内容量几何级增长。更重要的是，以Twitter为代表的平台开放大量接口，催生“二次开发生态”。早期Twitter只是短内容工具，但第三方开发者围绕其开发出各类客户端、自动化应用，甚至Twitteriffic在2008年跻身App Store前十，开放生态既丰富功能，也让平台在竞争中胜出。

AI大模型的现状：能力与效率的失衡

当下AI大模型，正处类似Web2.0前夜的阶段。大模型生成能力毋庸置疑，多模态实时字幕、跨语言翻译等应用展现惊人潜力，但这只是AI能力的冰山一角。随着训练效率提升，同性能模型运算成本大幅下降，AI产品化空间拓宽，可用户利用AI的效率始终滞后。就像Web1.0时代用户困于信息查找，如今用户面对AI，要么不知如何提精准需求，要么无法借提示词调动AI能力，大量潜在场景仍待开发。

从Web1.0到Web2.0的演进，本质是解决“信息获取效率”与“用户参与度”的矛盾。当下AI大模型虽在技术上实现跨越，但用户与技术的衔接仍有断层。这种断层不是技术缺陷，而是类似Web1.0向Web2.0过渡的阶段性问题，只是如今核心不再是信息排序，而是让用户更轻松驾驭AI能力，让技术潜力真正转化为实际价值。

来源：商业头版一点号