AI 应用的两个机会

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作者：微信文章
不管 AI 是否存在泡沫，有一点已经越来越清楚：AI 正在真实地改变工作和生活方式，而且这种改变并不依赖资本市场的情绪。工程师写代码、销售准备材料、教师备课、内容创作者生产作品的方式，都已经发生了不可逆的迁移。也正因为如此，当大模型公司的竞争阶段性告一段落，关注点自然应该从“谁能训练出更大的模型”转向“谁真正改变了人的行为”。模型决定上限，但应用决定渗透率。真正值得长期观察的机会，正在应用层展开。我认为，AI 应用公司最大的机会，至少集中在两个方向。第一个方向，是新媒体平台。

AI 对媒体行业的影响，并不只是提高内容生产效率，而是在重塑不同媒介形态之间的供需结构。所谓“内容过剩”，主要发生在文字领域。文字最早完成工业化生产，边际成本接近于零，因此最先进入供给泛滥阶段。但语音和视频长期受制于高制作成本，并未真正完成供给扩张。AI 的作用，正好落在这个断层上。文字到语音、语音到视频的“升维成本”被迅速压低，大量原本只能以文字存在的内容，第一次具备了规模化进入音频和视频领域的可能。未来真正快速增长的内容供给，不会是文字，而是音频和视频。用户行为的长期趋势也指向一个方向：用户为情绪价值和心理满足付费，远多于为艺术高度买单。短视频超过长视频，短剧市场规模超过电影，背后并不是审美变化，而是消费摩擦持续降低的结果。AI 只会进一步放大这种趋势。当内容结构发生变化，平台的角色也必须随之改变。在我看来，新媒体平台的核心价值，从来不在内容本身，而在于它是否成为某一类内容的有效容器。抖音解决的是低摩擦的被动消费，小红书承载的是介于搜索、内容与决策之间的复杂需求，也因此更接近一种“新媒体容器”。AI 生成的内容，是否仍然适合被装进现有的平台结构中，本身就是一个值得反复追问的问题。就像小红书所代表的“新媒体容器”，并不能被抖音的短视频容器所替代一样，不同内容形态最终往往需要不同的平台结构与之匹配。由此引出的关键不在于内容本身，而在于是否会出现新的交互方式和新的内容组织与推荐逻辑，从而孕育出一个真正为 AI 内容而生的“新容器”，并最终演化成新一代的新媒体平台。第二个方向，是新的工作助理。

AI 对工作的提效已经不需要再被证明。一个越来越普遍的现象是，许多职场人开始自掏腰包购买 AI 工具来提高效率。这并不是企业推动的结果，而是个体在信息过载环境下的自救行为。但今天的问题并不是工具不够多，而是工具彼此割裂。写作、会议、邮件、待办事项，各自存在，却没有一个系统真正理解用户的工作上下文。理想中的 AI 工作助理，并不是再多一个应用，而是能够持续整理个人知识，从大量邮件中识别需要回应的内容，提醒关键待办事项，甚至主动介入工作流程。当然，试图一开始就做一个无所不能的工作助理，复杂度极高，也往往哪一件事都做不好。因此，这个赛道更现实的切入方式，是从一个足够具体、足够高频的场景入手。有人像Plaud一样，从会议记录切入；有人像Wisprflow AI，通过语音输入法进入日常工作流；有人像Filo，先把 Gmail 管理好；也有人像IMO，从个人信息管理出发，逐步向外扩展，甚至尝试覆盖更复杂的出行需求。表面上看路径各异，本质上都是在争夺一个最早进入用户工作流的入口。历史上并不缺这样的想象，Dropbox 曾试图从文件同步切入，成为个人所有数字资产的中枢；Evernote 也一度希望通过笔记和知识管理，构建用户的“第二大脑”。它们都触及过个人工作的核心场景，也都试图向更大的工作中枢扩展，但最终仍然停留在单一工具层面，没能真正演化成一个能够理解和代理用户工作的系统。但 AI 带来的关键变化，在于可扩展性。AI 天生具备处理非结构化信息的能力，不论文字、语音还是图像，都可以用相似的方式被理解和整理。这使得同一种交互逻辑，有机会横向扩展到更多工作场景，而不被困在单一工具形态中。最终决定胜负的，并不是功能多少，而是信息密度。谁能持续掌握更多用户的关键信息，形成对个人工作上下文的深度理解，谁的表现就会优于碎片化工具，甚至优于大模型本身的通用入口。回看过去四十年的技术演进，从 80 年代的个人电脑，到 2000 年前后的互联网，再到 2010 年代的移动互联网，技术浪潮几乎以十年为一个周期不断出现。今天轮到 AI 登场，它同样正在成为下一轮改变工作与生活方式的基础力量。AI 这个时代可能带来的影响比过去几个时代更深远。