进入2026年，随着阿里“春节30亿元免单”活动引爆AI购物、腾讯与字节跳动等巨头加速布局，AI大模型正加速从“聊天工具”向“执行复杂任务的智能体”进化，深入消费与产业核心场景。然而，在行业热度与资本市场追捧的背后，近期多位受访人士表示，AI应用正面临应用同质化、商业变现难、算力利用率不足三大核心瓶颈。

　　业内专家向记者指出，行业正从“技术狂热期”转向“价值兑现期”，能否通过深耕垂直场景、打造“小而美”的智能体以破解“同质化→低ROI（投资回报率）”的恶性循环，成为产业高质量发展的关键。

AI应用存在同质化等问题

　　进入2026年，AI大模型技术进入百花齐放阶段，AI应用在各个领域的渗透速度持续加快。蓝色光标、易点天下等AI应用概念股一度成为资本市场宠儿，蓝色光标市值更是超过600亿元。

　　阿里千问“30亿元免单”活动于2月6日启动，引爆AI购物热潮，用户通过一句话指令即可完成奶茶、生鲜等商品的点单与支付。随后，腾讯元宝与字节豆包迅速跟进营销战。AI Agent（智能体）进入真实消费与产业场景，AI不再仅仅是聊天工具，开始深度执行复杂任务。

　　工信部方面的数据显示，截至2025年9月，我国人工智能核心产业规模超9000亿元，企业数量突破5300家，AI应用已成为产业数字化转型的重要抓手。但同时，行业发展也面临应用同质化、商业变现难、算力供需错配等突出问题，如何让技术真正转化为生产力，成为行业亟待破解的核心课题。

　　近期，快思慢想研究院院长、特邀评论员田丰向《每日经济新闻》记者（以下简称每经记者）表示，AI应用同质化、商业变现难、算力供需错配这三类问题真实存在，而且已成为当前中国AI产业高质量发展的核心瓶颈。

　　从AI应用同质化的角度看，目前行业高度集中于红海赛道。据艾瑞咨询《2023年中国AI应用市场白皮书》，当年新增AI企业超2.3万家，其中80%扎堆在智能客服、AI画图、语音助手等通用场景。2025年12月的对比分析显示，不同产品背后的聊天机器人界面相似度高达92%，给广大网友带来“天天见到AI新产品，但差异性不大”的困惑体验。

　　另外，目前AI应用商业变现难，表现为产能与注意力严重错配。田丰发现，优质AI内容触达率不足0.3%，导致“做得多、赚得少”成为常态。2023年国内AI应用市场整体亏损率达65%（CSDN数据显示），大量企业陷入“技术先进但无法盈利”的困境。

　　“大家现在做AI应用，一个比较主流的思路是做一套工作流产品，把原来人的SOP（标准作业程序）直接变成AI做的工作。”近期，一不愿具名的AI应用公司创始人向每经记者表示，这套模式门槛极低：设计一套固定流程，将人工节点替换为大模型调用。产品快速上线，演示流畅，“但问题是，每个工作流从设计出来之后就固定了，执行一次和执行一万次是一个效果，指令还需要人自己去下达”。

　　当前市面上大量AI产品的底层逻辑高度相似——依赖提示词工程驱动，缺乏数据闭环，无法自我迭代。用户在不同产品之间切换，感知差异微乎其微。大模型厂商在训练语料和架构层面的宏观差异，传导至应用层时已被严重稀释。

　　“对话式的交互模式，使用起来在感知上差不太多。”该创始人表示。面对这一瓶颈，部分企业开始重新定位大模型的角色——不再将其视为全知全能的决策者，而是降维成标注员、分析员，把业务的流程编排和决策逻辑交还给自研算法。

　　“我们不把大模型当成全知全能的角色，让它理解公司信息、做整个任务规划、进行长期记忆，这个事情不太现实。”该创始人介绍。

业内：信任AI能力，但仍未真正转化为生产力

　　田丰的看法与该名创始人相似，他认为AI产品同质化的原因有三点：企业缺乏自主研发能力，过度依赖开源模型，导致产品底层能力趋同；缺乏垂直场景深耕，没有深刻理解行业Know-how（技术诀窍、专业知识），盲目追求“大而全”；产品创新激励不足，部分地区早期重“数量”轻“质量”。

　　另外，AI目前仍被当作“高级搜索工具”，未嵌入核心业务流程，未能形成“商业闭环”；普通用户缺乏专业数据投喂，AI输出价值低；缺乏“注意力转化飞轮”设计，大部分产品没有实现“精准触达+沉浸体验+社交裂变”。

　　与二级市场的AI概念热度形成反差的是，相当一部分AI应用企业的财务数据仍未出现实质性转化。

　　与纯消费级对话产品相比，产业端AI应用的token（算力值）消耗量呈现规模化、持续性特点。“一个企业客户每天的token消耗量就能上千万，数百位客户每日消耗可达数十亿级别，这是纯消费级产品需要百万级用户才能达到的规模。”上述企业创始人透露。

　　尽管需求旺盛，但行业的核心矛盾并非是算力稀缺。工信部发布的一组数据显示，中国智能算力规模达1590EFLOPS（百亿亿次），行业高质量数据集加速涌现，国内大模型引领全球开源生态。通算、智算、超算多元协同的格局已然成型。“其实算力不会很稀缺，现在模型厂商的推理卡性能、token效率都在提升，推理成本持续下降。”该创始人表示，“真正的问题是算力利用率不足，很多算力中心建起来但用得不多，行业缺的是能把算力用起来的落地性应用。”

　　AI营销赛道长期存在“增收不增利”的怪圈——企业愿意为概念买单，却难以为长期效果持续付费。技术投入与产出错配，成为AI故事难以落地的核心症结。

　　“大家还没有找到比较好的收费模式。”该创始人直言，“模型训练需要大量成本，部署算力中心也需要大量成本，但用起来之后没有转化成收入。大家现在更多是对AI能力有信任，还没有真正到转化为生产力的阶段。”

　　田丰则提到，AI应用所需的算力存在供需错配的情况，呈现高投入、低利用率、高能耗的特点。中国信通院“十四五”研究报告数据显示，我国AI数据中心耗电766亿千瓦时，但算力平均利用率不足20%。国内数据中心PUE（能源效率）为1.5，显著高于国际先进水平1.2，每年多耗电约150亿度。加上AI应用同质化和商业变现难的问题，田丰认为，由此形成了“同质化→低留存→高获客成本→高算力投入→低ROI→更依赖通用功能”的恶性循环。

“小而美”的智能体或是突围方向

　　田丰还提到了当前AI应用的破局之道，即从“通用模型”转向“垂类智能体”，破解同质化问题。他建议AI应用服务类企业聚焦医疗、教育、跨境营销、工业质检等高价值、低竞争、强付费意愿的垂直领域，避开互联网巨头锋芒，打造“小而美”的智能体。“向下扎根是要深入行业‘Know-How’，构建专属知识库、智能体应用集市；向上闭环是让AI输出可衡量、可归因、可优化的商业结果。”

　　上述企业创始人则以其所在公司为例进行分析，该公司在客户画像共建、信息分析、内容生成等环节使用大模型承担分析任务，但在整体的流程编排、任务规划、记忆网络构建层面，由图神经网络和强化学习机制主导。

　　“用户在表达对客户的偏好后，这些数据会通过图结构扩散到其他未标注的客户，形成针对所有客户的相关度评分。”该创始人解释。这套机制被他形容为“工作中的同事或下级”——能够自主学习，且在反馈中迭代。

　　在他看来，当交易的供需双方均由智能体代理沟通，中间网络将不再依赖人日常使用的通道——邮件、WhatsApp、社媒等，这些都有平台规则限制、频次要求、内容长度要求。

　　“Agent之间的真实沟通不需要这些限制。”他认为，三到五年后，整个商业领域可能因此发生非常大的变化。他提到最近其所在公司完成了百万美元级天使轮融资，“融资用途仍然是技术领域，比如加固技术壁垒、持续投入算法研发和私有数据建设去年4月成立后，几个月时间我们就实现了盈亏平衡，并非靠融资输血”。

　　田丰表示，未来市场属于“场景定义者”，而非“模型搬运工”。当前AI产业正从“技术狂热期”快速转为“价值兑现期”。同质化、变现难、算力浪费的本质，是产业尚未完成从“技术驱动”到“场景驱动”的范式转移。破局的关键是——真正的AI竞争力，不在于你用了多大的模型，而在于你解决了多具体的问题。