上期回顾
上一期《具身AI的“皇帝新衣”》发出后，意料之中地炸了。有人说我是“行业吹哨人”，有人说我“酸葡萄”，还有投资人私下跟我说：“你说的那些问题我们都知道，但不能说。”
其中最让我印象深刻的，是一条来自某机器人创业公司工程师的私信：“谢谢你替我们把不敢说的话说了。每次demo前通宵调参，就为了让那五分钟视频看起来完美，然后第二天继续面对那个抓不稳方块的真实世界。”
上期核心观点只有一句话：我们正用大模型的旧地图，寻找物理世界的新大陆。 具身AI的资本狂欢背后，是sim-to-real gap、数据荒漠、人形形态陷阱三个无解难题。泡沫会破，但真正的技术突破往往诞生于泡沫破裂之后。
本期编者开篇语
写完具身那期，有读者问我：“尘锋，你说机器人不行，那软件应用总该行了吧？ChatGPT都出来两年多了，爆款应用怎么还没影？”
这个问题问到了点子上。
我花了两周时间，深度体验了市面上号称“AI原生”的几十款应用——从AI写作、AI绘图、AI会议纪要，到AI虚拟陪伴、AI搜索、AI数据分析。实话实说，体验完我有一种强烈的感觉：整个行业在跳同一支舞，动作很齐，但舞厅是斜的。
更诡异的是，明明大家都踩在同一个坑里，却没有人喊出来。投资人继续投“套壳产品”，创业者继续编“伪需求”，媒体继续写“颠覆性创新”。
所以我写了这篇。不是为了泼冷水，是为了让那些还在认真做产品的人知道：你没疯，疯的是这个集体装睡的环境。
文 / 尘锋
距离ChatGPT引爆全球AI热潮，已经过去两年多了。
这两年里，我见过至少上百个“AI原生应用”的BP（商业计划书），参加过几十场“杀手级应用即将诞生”的峰会，听过无数句“这是移动互联网级别的机会”。
然后呢？
然后我们有了什么？
-
一堆“AI+聊天”的套壳产品，换个皮、改个颜色，核心能力全靠OpenAI的API。
-
一堆“AI+写作”的工具，写出来的东西像实习生喝了三杯美式——流畅，但毫无灵魂。
-
一堆“AI+作图”的玩具，生成的手还是六根手指，但已经被包装成“颠覆设计行业”。
-
一堆“AI+会议纪要”，本质就是把录音转文字再让GPT总结一下，然后收你一个月99块。
没有一个，我是说没有一个，达到了当年微信、抖音、美团那个级别的“爆款”。
为什么？技术不够强吗？不是。GPT-4、Claude 3、Gemini 1.5，哪个不碾压五年前的技术水平？
问题出在别的地方。而且，是系统性的、结构性的、没人愿意戳破的问题。
一、“原生”两个字，被玩废了
先说说什么叫“AI原生”。
我的定义很简单：离开了AI，这个产品的核心价值就不存在，或者完全崩塌。
按照这个标准，市面上90%自称“AI原生”的应用，其实都是“AI寄生”——没有AI也能活，只是活得更累一点。
举个例子：AI会议纪要。没有AI，你可以手动记笔记、可以录音后自己听。AI只是把你的工作量从10分钟减到1分钟。这叫效率提升，不叫原生。
什么叫真正的AI原生？一个思想实验：如果一个功能，人类做起来几乎不可能，或者成本高到不现实，而AI做起来轻而易举——这才是原生。
比如，实时翻译+同声传译+多语种字幕+语气情感分析，同时完成。人类做不到，AI可以。这才叫原生。
但大多数创业者在干什么？他们在做“GPT包装器”。把大模型已有的能力，加一个UI，加一个订阅付费，就喊“AI原生”。
这不是创新，这是套利。 而且套的是信息差的利——用户不知道大模型自己能做什么，你帮他们调个API，中间赚个差价。
这种模式能出爆款？做梦。
二、产品经理集体“失智”：把大模型当搜索引擎用
我观察了市面上主流的AI应用，发现一个惊人的共性：
它们把大模型当搜索引擎用。
用户问一个问题，模型给一个答案。用户再问，模型再答。典型的“一问一答”模式。
问题是——大模型最擅长的根本就不是这个。
大模型最擅长的，是生成、推理、改写、总结、角色扮演、头脑风暴。这些能力，没有一个在“搜索引擎范式”里被充分利用。
为什么产品经理们想不到新范式？因为他们被上一代互联网产品思维困住了。上一代的核心是“连接”——连接信息、连接人、连接商品。这一代的核心是“生成”——从无到有创造出新东西。
“连接”的交互是搜索框+结果列表。“生成”的交互应该是什么？没有人知道。因为没人真正做出过爆款。
所以大家都抄作业。抄谁？抄ChatGPT。ChatGPT是搜索框+对话，那我也做搜索框+对话。
整个行业在集体抄袭一个过渡形态。 ChatGPT不是终极答案，它只是第一个勉强能用的界面。你把“第一个”当“唯一”，注定走不远。
三、资本催熟下的“伪需求工厂”
还有一个更恶性的循环。
资本说：“我要投AI原生应用。”创业者说：“好，我造一个。”
然后创业者开始编需求——不是从真实用户的痛点出发，而是从“这个场景能不能用AI讲故事”出发。
于是我们看到了：
-
AI帮你挑水果（用摄像头识别成熟度）。问题是，正常人挑水果就几秒钟，你让我打开App、对准、等待分析？我早挑完了。
-
AI帮你写情书。问题是，情书的核心是真心，你让一个没有情感的大模型写，对方收到会感动？
-
AI帮你决定今天穿什么。问题是，我宁愿穿错也不想让算法告诉我该穿什么。
这些需求，全是“技术可行但人性不需要”的典型。
为什么会出现这么多伪需求？因为创业者不敢做真需求。
真需求往往是难的、脏的、累的、非技术的。比如，帮农民判断病虫害——你得下地、采集数据、做小样本学习、解决边缘计算问题。周期长，回报慢，投资人没耐心。
伪需求多快啊。三天出demo，一周上线，两周发PR稿，三个月融资。做给投资人看的产品，和做给用户用的产品，从来不是一回事。
但资本总有醒来的一天。当潮水退去，你会发现——伪需求的沙滩上，连贝壳都没有，只有一堆被冲烂的PPT。
四、“爆款”的定义也被偷换了
还有人会反驳我：“你说没有爆款？Character.AI不算吗？Perplexity不算吗？Midjourney不算吗？”
我们冷静看一下数据（不需要具体数字，看量级）：
-
Character.AI，月活几千万，但用户平均使用时长在掉。虚拟陪伴是个真需求，但商业化路径至今模糊。
-
Perplexity，AI搜索，口碑很好，但和Google的差距是几个数量级。
-
Midjourney，AI绘图鼻祖，但它的用户是设计师、爱好者，不是大众。你妈不会用Midjourney。
真正的“爆款”，是跨越圈层的、是每天都用的、是离了它生活不便的。
微信是这样，抖音是这样，美团是这样。
AI应用里，唯一接近这个定义的，还是ChatGPT本身。 而ChatGPT不是“应用”，它是“平台能力的演示”。
换句话说，AI行业到现在为止，最大的爆款产品就是大模型本身。所有的应用层，都是大模型的“配件”。
这正常吗？不正常。
移动互联网时代，底层是iOS/Android，爆款是微信、淘宝、抖音——应用层创造了比底层大得多的价值。
AI时代呢？底层（大模型）拿走了99%的注意力和估值，应用层在喝汤。
这不是技术问题，这是产品想象力集体枯竭。
五、出路在哪？三条不成熟但真诚的建议
我不光会拆台，也给点实在的。三条，不多。
第一，停止把大模型当“API”，开始把它当“器官”。
你的应用不是“调用大模型”，而是“大模型长出了你的应用”。交互范式要从“问-答”变成“协作-共创”。比如，一个写作工具不应该等你打字完再润色，而应该在你写的同时，主动预测、建议、甚至替你写下一句——而且你要觉得它写得比你好。
第二，去线下，去工厂，去田里，去医院。别坐在咖啡厅里编需求。
真实世界里有大量“人类做不了、做不好、做不起”的事情。医院的病历摘要、工厂的故障预测、农田的灾害评估——这些场景又脏又累，但每一个都是真正的AI原生机会。别嫌赛道小，小赛道深耕三年就是护城河。
第三，接受一个事实：第一个爆款可能不是你想的那个形态。
不要学张小龙，不要学张一鸣。他们的时代过去了。AI时代的爆款，可能没有“搜索框”，没有“信息流”，甚至没有“屏幕”。可能是语音优先，可能是环境计算，可能是你根本意识不到AI在工作。
如果你做出来的东西，用户感觉不到“AI”的存在，只觉得“这事儿就该这么办” —— 你就成了。
写在最后
这篇写得有点长。但我保证，没有一个字是废话。
AI应用层现在的状态，用四个字形容：鬼打墙。走了很久，以为在前进，其实还在原地转圈。
我不是悲观。我反而觉得，这是最好的入场时机。当所有人都在做同一件事的时候，你去做另一件事，成本最低。
下期预告
AI Pin、Rabbit R1、Humane……一批打着“后智能手机时代”旗号的AI硬件，曾经风光无限，如今要么跳票，要么口碑崩盘。
它们犯了同一个致命错误：用硬件的壳，装软件的魂，卖概念的价。
下一期「尘言」，尘锋带你拆解AI硬件的“自杀小队”——为什么越酷的东西，死得越快？
标题暂定：《AI硬件的“美丽废物”工厂：谁在批量生产电子垃圾？》
下期见。
——尘锋，于行业泡沫与真相的交界处