AI红包大战能否复刻移动支付大战？

回望移动互联网时代那几场经典的红包战役，移动支付、网约车、短***、外卖都有一个共同特征：加速的是成熟度极高的应用级产品。比如2014年红包大战爆发时，扫码支付体验成熟、商户基础设施完善、智能手机与4G网络已普及，大厂们要做的事情是将“掏钱”习惯变为“扫码”。

但今天的AI产品，不论是AI搜索、AI群聊、AI硬件抑或是Agent，都还处于快速迭代期，谁都不知道它们距离成熟的产品形态还有多远。比如“与AI对话点奶茶”看上去很酷，但它真的能匹配所有真实场景的复杂性吗？再比如“AI硬件”概念随着CES2024上的Rabbit而出现，两年后人们依然没有发现能替代智能手机的新物种……

AI产品都尚未“成年”，许多AI产品在单一预设场景下确实有突出表现，但面对真实环境的开放问题时，特别是解决需要实时数据与复杂决策的真实需求时，往往力不从心。我知道，AI产品的不成熟当然只是暂时的，但不成熟产品大规模拉新的风险在于：用户因羊毛而来，却极有可能因体验落差而去，“薅完即走”的故事在各个行业短期的技术热点中都曾上演。

因此，我认为26年的马年春节红包大战可能只是一次预演。比给单独的AI应用拉新更重要的还是探索“正确”的AI产品形态，顺应和尊重用户的现有习惯。移动支付大战时，强如苹果靠补贴都没有推动Apple Pay普及，因为扫码才是中国用户真实的习惯。

因此也就不难理解为什么有大厂的AI红包攻势有些“虎头蛇尾”了：既然不确信某个产品是终极形态、不敢肯定某种AI的使用方式是不可逆的习惯，为何要孤注一掷？毕竟用户抢红包后的后台行为数据，大厂自己看得到，也一定会认真看。段永平说，做正确的事，发现错了马上改，不论多大的代价往往都是最小的代价。

美国AI做模型，中国AI发红包？我只认同一半

这几天有张梗图在流行：国内AI大战发红包，请免费奶茶推AI点单；海外AI大战做基础模型，卷Robotaxi、机器人。

诚然，海外AI军备竞赛的烈度正在升级，而且进程很快。模型层面，OpenAI和Anthropic刚上线了新的旗舰模型（GPT5.3、Claude Opus 4.6）；应用上，OpenClaw和Moltbook引发热议，这两天迪拜王储亲验中国的萝卜快跑（也是 WGS 唯一全无人车队），要基础技术有基础技术，要上层应用有上层应用。

中国大厂积极发红包拉新，短时间内有一定作用。长期效果，有待观察。移动互联网浪潮中，“重应用落地”的理念跑出了移动支付、共享单车、外卖等等创新应用。AI这一波强技术驱动，靠应用级创新能否再度“弯道超车”还不好说，但在AI搜索、AI客服、图像生成等领域中国已出现一些亮眼产品。

但不容回避的是，AI技术依然在一日千里的高速进化阶段，因此当前阶段AI竞争的核心一定是“烧卡堆算力、大牛卷算法”。值得庆幸的是，并不是所有国内科技大厂都不重视AI基础技术，比如阿里千问走开源模型取得成果，字节这几天发布的***大模型seedance 2.0也引发了热议，百度文心大模型5.0技术报告公开后，在全球最顶级的开源社区拿到高关注度，又在Huggingface paper多次霸榜。

也不是说技术落地不重要，理想的竞争策略或许是：既要有世界级的硬核技术，也要有深入到真实场景去落地的能力，一定可排除的竞争策略是“纯撒钱”或者“搞流量”的无效内卷。过早将尚未成熟的技术推向大众，一定会透支用户信任，太聚焦于营销则大概率会分散本应用于技术攻坚的***，这样看，百度在这届AI春节红包大战***取的策略（也是百度这些年坚持的AI战略）可能是明智的，既不张扬激进，也不观望候场，而是十年坐得冷板凳，基础研究与应用落地两条腿走路。

是时候让AI回归简单了！

理想中的AI让事情越来越简单，现实中的AI却比App要复杂得多。

AI技术与产品迭代太快，百家争鸣阶段新品让人眼花缭乱。比如26年就已出现3个现象级产品，OpenClaw、Moltbook、ChromeGemini，新概念更是层出不穷：Agent、MCP、Bot……说好的AI产品能让人“一句话”解决一切问题，结果要用好AI，人们还得去学习所谓的Prompt工程甚至付费买AI课。别说普通用户了，就连许多资深程序员都感慨跟不上时代的步伐。

不知道你有没有这样的感觉：AI比App这事儿要复杂得多，至少目前是这样的。比如今年新春红包大战的玩法更复杂了，为了抢红包需要用AI不说，还要拉人头、单独下载App。移动互联网时代，用户手机屏幕充斥着App图标，但使用少数超级App就能解决核心问题；到了AI时代，用户却需要使用更多AI APP来解决一个问题。

实际上，用户从来不需要更多AI，而是用AI解决App解决得不够好的问题：让搜索结果更准确，让文档处理效果更高，规避OTA平台的大数据杀熟，这样看OpenAI、百度、Google们将AI嵌入成熟App的做法反而是正确的路线：百度在搜索中嵌入文心助手，用户可以通过***通话、AI 创作、拍照问答、打电话、拍题答疑等获得信息，也可在搜索结果得到AI生成的摘要、图标；谷歌将Gemini整合到Chrome、Gmail、Docs等现有产品……它们都在做同一件事：将AI无感融入到成熟产品，屏蔽AI在技术、概念、模式上的复杂性，大幅缩短了AI的使用路径，降低了AI的使用门槛，避免用户再去重新学习一套复杂的交互体系。

理想的AI不是让每个人成为AI专家，而是要让人感受不到AI的存在。今年春节AI红包大战，百度是唯一一家不需要用户跳转到新App就能抢到红包的，我觉得这不是百度不想拉新或者犯傻，而是其要的就是让用户在百度App内就能直接使用AI，且有跟独立AI应用一样的体验。

不论是红包大战抑或是日常迭代，AI大厂们或许都要思考：单开一个App甚至N个App的做法是否在创造不必要的复杂度？AI的终极价值，是为自己打造一个又一个所谓的新入口，还是默默增强用户已习惯的一切？

当AIGC内容泛滥，什么是稀缺的？

在评论AI大模型时，游戏科学创始人、《黑神话·悟空》制作人冯骥提出了一个说法：

产能爆炸，“内容领域必将迎来史无前例的通货膨胀，传统组织结构与制作流程会被彻底重构。”不只是***，随着AIGC技术日益成熟，AIGC内容将以数万倍甚至百亿倍的速度爆发式增长，与此同时，AIGC内容也将全面地“污染”所有人工内容。

当AIGC内容泛滥时，什么是稀缺的？答案是“手工内容”。说实话，今天我看到AI风浓厚的文章都感觉厌烦，不只是AI幻觉导致错误百出，而是内容“泔水化”导致获取的信息毫无价值。随着AI内容冲刺眼球，人们将更需要准确的、具有“活人感”的内容。

作为雷科技总编辑，我现在对雷科技编辑团队的核心要求就是：做AI不能做的内容，飞15小时去CES做现场报道，一年体验几百台硬件产品、参加400+场活动、访谈100+人……这些基于现场的、看到的、听到到、感受到的信息输出的个人经历与主观感受，是AI做不了的。现场体验、情感共鸣、思想碰撞、主观感受、价值观是人类独有的，也是人类无需担心被AIGC替代的底气。

食品工业越发达，人们越怀念“儿时味道”；服装设计越标准，人们越喜欢“独立设计”；娱乐内容越泛滥，人们越青睐“小众文创”……我相信未来“手工内容”将越来越珍贵，用户将越来越需要能筛选“手工内容”的工具。这对传统搜索引擎提出新的需求：不只是聚合、查询与排列信息，而是要鉴别信息来源的真实性、区别人工与AI创作、追溯内容的原始出处。

最近网上有一波“怀念百度”的声音，我觉得这丝毫不意外，因为百度这类传统搜索平台的价值与AIGC内容的爆发程度是成反比的。搜索引擎积累的内容质量评估体系、权威信源识别和链接能力，以及AI内容的鉴别能力，在AIGC时代对用户获取正确的信息将越来越重要。

AI的终极价值是深入到物理世界

帮用户点一杯奶茶，给用户更多的信息，或者给用户写一首诗、画一张画，驱动一个会跳舞的机器人……都只是AI价值的冰山一角，甚至是最微不足道的那一部分。相较于移动互联网等“数字技术”而言，AI最大的魅力在于能延伸到物理世界，在串联“比特世界”与“原子世界”时，能在海量真实场景中更好地解决人类面临的种种问题，特别是疑难杂症。

• 比如出行领域，RoboTaxi将彻底重塑人类从A到B的方式，智能驾驶可辅助司机提高安全性，这也不难理解，为什么谷歌与百度这两位最先布局AI（深度学习以及大模型）的科技巨头，会不约而同重注RoboTaxi，且坚持多年。现在百度萝卜快跑订单量全球第一，我感觉时代终究还是会奖励“起大早”的企业的。

• 比如产业智能化。技术的形式不重要，实用解决问题才重要。过去一年我走访了许多智能工厂，我发现真正被有效应用、在解决问题的机器人不是“长得像人”的机器人，而是机械臂，比肉眼看得更准的质检AI，以及基于AI预测实现的小单快反柔性供应链。跟踪报道百度这么长时间，我也发现百度在AI to B的沉淀比外界普遍认知的更深，业界讨论很多的智慧交通、智慧医疗、智慧能源、智慧城市、智能制造……其实它做得都很深，听说百度旗下的智能体“伐谋”已经被布局在国之重器上了，甚至用来优化中国空间站的设备、提高港口调度和城市拥堵治理的效率，这说明AI已经很成熟了。还有，百度有个无代码平台叫秒哒，给行业创造超过50亿商业价值。实实在在提升生产效率与产品质量的AI，才是产业场景需要的AI。

• 比如AI手机，不论是苹果在iPhone探索的AI，又或者是引发巨大争议的豆包AI手机，真正对消费者有意义的AI手机的并不在于能不能对话，能不能点奶茶，而是如何让系统更流畅、拍照更好看、隐私保护更完善。手机不需要为了“像机器人”而“长出手脚”，但它一定会成为更懂用户的个人化随身智能伴侣。

比如出行领域，RoboTaxi将彻底重塑人类从A到B的方式，智能驾驶可辅助司机提高安全性，这也不难理解，为什么谷歌与百度这两位最先布局AI（深度学习以及大模型）的科技巨头，会不约而同重注RoboTaxi，且坚持多年。现在百度萝卜快跑订单量全球第一，我感觉时代终究还是会奖励“起大早”的企业的。

比如产业智能化。技术的形式不重要，实用解决问题才重要。过去一年我走访了许多智能工厂，我发现真正被有效应用、在解决问题的机器人不是“长得像人”的机器人，而是机械臂，比肉眼看得更准的质检AI，以及基于AI预测实现的小单快反柔性供应链。跟踪报道百度这么长时间，我也发现百度在AI to B的沉淀比外界普遍认知的更深，业界讨论很多的智慧交通、智慧医疗、智慧能源、智慧城市、智能制造……其实它做得都很深，听说百度旗下的智能体“伐谋”已经被布局在国之重器上了，甚至用来优化中国空间站的设备、提高港口调度和城市拥堵治理的效率，这说明AI已经很成熟了。还有，百度有个无代码平台叫秒哒，给行业创造超过50亿商业价值。实实在在提升生产效率与产品质量的AI，才是产业场景需要的AI。

比如AI手机，不论是苹果在iPhone探索的AI，又或者是引发巨大争议的豆包AI手机，真正对消费者有意义的AI手机的并不在于能不能对话，能不能点奶茶，而是如何让系统更流畅、拍照更好看、隐私保护更完善。手机不需要为了“像机器人”而“长出手脚”，但它一定会成为更懂用户的个人化随身智能伴侣。

AI如何全面、深入地渗透到物理世界呢？我的判断是开放很重要，因为真实场景中的问题太多太复杂了，没有任何一个AI巨头能靠一己之力解决。所以我也理解为什么百度要做开放的AI生态。AI生态是否开放要看大厂是怎么做的，这几天百度率先接入 OpenClaw就体现出了一种少见的心态：不怕别人强，而是欢迎强者进入一起做大蛋糕，一起解决问题，一起变得更强。我感觉百度要争的，不是一个App或者模型的短暂登榜，而是在搭建一个AI时代的基础“操作系统”：外部能力可接入、内部服务能协同，最终都汇聚到用户能用到的具体产品里。

2025年Google Gemini反超了OpenAI，再结合Google、百度在资本市场的表现来看，我觉得AI争的不是一个或者几个爆款，而是体系化的能力。毕竟AI技术是一场持久战。AI时代能稳坐牌桌的玩家，一定不是封闭的巨头，而是开放性的全栈玩家。只有全栈布局才能拥有体系化能力，只有做开放生态才能全面渗入物理世界。

回到马年春节AI红包大战，如果大厂们只将AI定位成下一个“新流量入口”，那可能是对这一将改变人类文明进程的革命性技术的矮化。大厂们试图用红包去吸引用户使用AI新玩法，一定会奏效，也一定能拿到结果，但用户领完红包后，是转身离开，还是留下来与AI开始一段更有意义的对话之中？这才是大厂需要面临与深思的关键问题。返回搜狐，查看更多