摘要：我们必须承认一个现实：当前AI应用的主流市场，本质上是一种“快餐经济”。用户掏钱，不是为了和AI进行一场持续而深刻的对话，更不是为了那个听起来很酷的“智能”概念，他们只为那些立即可感知的、能具体解决眼前问题的成果买单。这就像走进一家快餐店，没人关心后厨的烹饪哲
全球AI狂热之下，OpenAI报告却撕开了数字幻觉！百万用户数据惊人揭示：多数人与AI仅是“用完即走”的快餐关系。
这种用户规模与低忠诚度的巨大反差，正将AI商业化逼入绝境。AI的未来何去何从？答案隐藏在跨越三道价值鸿沟的商业模式深层跃迁中。
我们必须承认一个现实：当前AI应用的主流市场，本质上是一种“快餐经济”。用户掏钱，不是为了和AI进行一场持续而深刻的对话，更不是为了那个听起来很酷的“智能”概念，他们只为那些立即可感知的、能具体解决眼前问题的成果买单。这就像走进一家快餐店，没人关心后厨的烹饪哲学，大家只想快速填饱肚子。
OpenAI的报告数据无情地印证了这一点。报告显示，高达七成的人工智能使用场景，都和个人生活中的琐事紧密相关。人们把AI当成一个无所不能的咨询顾问，但这种关系却是一次性的、事务性的。
在所有用途中，寻求实用指导（比如怎么修水管、怎么写一份演讲稿）的占了28.8%，进行信息搜索的占了24.4%，而请求写作辅助的也高达23.9%。你看，这三项加起来，几乎占据了近八成的高地。它们共同的特点就是：问题明确，答案立等可取。
反观那些需要长期投入和情感维系的用户，数据就显得相当惨淡。技术帮助，包括大家热议的编程，加起来也才勉强超过5%。
而那些被寄予厚望的情感陪伴、自我表达等功能，使用率更是低得可怜，仅占约5.3%，其中纯粹为了“陪伴”而来的，更是只有区区2%。这说明，一旦新鲜感褪去，缺乏具体成果交付的“陪伴型”应用，其用户粘性会迅速崩塌，根本无法形成可持续的商业模式。
更有趣的对比发生在全球市场和中国市场之间。放眼全球，ChatGPT无疑是双料冠军，每月坐拥9990万的下载量和高达1.5亿美元的惊人收入。
然而，把视线拉回国内，你会发现一个奇特的现象。根据“老曹”最近分享的全球应用市场数据，中国市场的收入榜首，并非任何一款聊天机器人，而是像美图秀秀这样的图片视频工具。
为什么？美图秀秀的成功逻辑极其简单粗暴：它满足了一个非常具体、甚至可以说是感性的需求——“变美”。用户不需要理解复杂的算法，他们只需要看到照片里的自己变得更好看，就心甘情愿地付费。
美图秀秀每月86.2万美元的收入，正是对这个逻辑最响亮的肯定。无论是为了提高工作效率，还是为了满足小小的虚荣心，用户愿意买单的，永远是那种“即刻见效”的价值。
在“快餐经济”的红海里拼杀，迟早会陷入无尽的内卷。想要摆脱这种困境，第一条可行的路径就是：放弃对广度的盲目追求，转而深耕垂直领域的专业深度。
通用大模型就像一块巨大的面包，虽然能管饱，但味道却千篇一律。而垂直AI要做的，就是把这块大面包精准地切片，再抹上特定行业独有的“数据黄油”，创造出通用模型无法替代的独特价值。
报告中有一个值得玩味的数据：工作相关场景的使用率不仅只有30%，而且还呈现出下降的趋势。这背后隐藏着一个巨大的“沉默缺口”——企业用户们尚未找到一个能将通用AI无缝融入核心工作流的有效方法。
他们需要的不是一个什么都懂一点的“万事通”，而是一个能真正解决行业痛点的“专家”。这个缺口，恰恰就是垂直AI的黄金机会。
看看法律领域的HarveyAI和医疗领域的OpenEvidence，它们就是“切片面包”策略的绝佳范例。HarveyAI并不是要取代律师，而是通过对海量案例和法律文件的分析整理，成为律师手中最锋利的武器。
同样，OpenEvidence结合了庞大的医学知识库，为医生提供精准的诊断建议，大大提升了诊疗效率和准确性。它们做的，其实是把最麻烦、最耗时的工作接了过去，直接服务于专业人士，省去了他们自己研究“食谱”（也就是复杂的提示词）的麻烦。
这种模式的转变，正如红杉资本多次强调的观点那样，商业模式正在从“卖工具”向“卖结果”甚至“卖收益”升级。垂直AI卖的不再是一个辅助软件，而是可被量化的商业价值——更高的工作效率、更低的操作风险、更准确的商业决策。
资本市场的反应最为诚实，就在今年，OpenEvidence的估值在短短半年内，就从10亿美元飙升至35亿美元。这惊人的增长，正是市场对这种“卖收益”模式投下的最强有力的信任票。这种成功依赖于深厚的行业知识和独有的专业数据，它们共同构成了一道难以被复制的护城河。
如果说垂直深耕是AI商业化的第一层跃迁，那么构建“记忆”则是通往终极形态的必经之路。跨越了通用性的壁垒后，人机之间还横亘着一道最深的鸿沟——信任。
而弥合这道鸿沟的唯一桥梁，就是记忆。AI商业化的终极目标，是构建一个具备长期记忆的个性化智能体，开启一个全新的、基于“关系”的商业时代。
当前所有AI应用都面临一个共同的瓶颈——“失忆症”。每一次对话都是一次冷启动，无论你和它聊过多少次，下一次它依然会把你当成一个陌生人。
这种体验上的断裂感，是导致用户无法建立信任、无法将其视为真正伙伴的核心原因。没有人会把一个记不住自己是谁的家伙当作长期顾问，这也就是为什么情感陪伴赛道始终难以真正爆发的原因。
但别搞错了，我们这里谈的“记忆”，不是为了复刻电影《Her》里的浪漫桥段，而是为了一个极其朴素的目标——用户的钱包。记忆的商业本质，是为了服务于极其现实的商业价值。想象一下，一个AI，它能记住你完整的健康史，在你每次身体不适时给出最贴合你个人情况的建议。
它能记住你的投资偏好和风险承受能力，在你面对市场波动时提供冷静的分析。它能记住你的学习进度和知识盲区，为你量身定制最高效的学习路径。
这样的AI，其提供的服务价值将呈指数级增长。对于保险、金融、健康管理、教育等行业来说，这简直就是他们梦寐以求的圣杯。一个能提供深度个性化服务的AI，不仅能建立起无与伦比的用户粘性和信任，更能创造出巨大的长期商业价值。
毫无疑问，“记忆”将是未来AI应用最坚固、最难以逾越的护城河。然而，通往这座圣杯的道路也布满了荆棘。构建长期记忆模块，其工程复杂度极高，同时还会立刻撞上数据隐私和安全这扇不可回避的“铁门”。
这要求创业者不仅要有顶尖的技术实力，更要有无懈可击的伦理操守和合规框架。谁能率先在法律和道德的框架内，安全地搭建起这座“记忆之桥”，谁就能真正锁定用户，定义下一个十年的市场格局。
来源：青梅旭史
