AI创业逻辑的范式转移：从静态部署到持续学习的进化之路

近期，麻省理工学院NANDA项目发布了《2025年商业AI现状报告》，这份报告在行业内部引发了广泛震动，甚至一度导致人工智能概念股价格集体下挫。

报告披露的数据令人震惊，尽管企业在生成式AI领域的投资累计已达400亿美元，但其中高达95%的组织所获得的实际回报几乎为零。

数字背后凸显出一个日益明显的悖论：一方面，AI技术正以惊人的速度迭代，模型能力不断突破；另一方面，企业斥巨资采购的AI工具却被员工默默弃用，催生了庞大的“影子AI经济”——超过90%的员工倾向于使用个人版的ChatGPT等工具来完成工作任务。

这迫使我们必须正视一个正在发生的根本性转变：在2025年这个关键节点，AI创业的底层逻辑已经发生了颠覆性变化。成功的关键不再仅仅依赖于更强大的模型，而在于能否让AI在真实的业务场景中持续学习与进化。这听起来像是陈词滥调，但核心问题在于，实践方法远比理念构想更为艰巨。

旧逻辑的崩塌

既然面向AI的95%投资未能产生回报，我们有必要反思过往的路径究竟在哪里出现了偏差。

许多企业习惯于将软件视为即插即用的工具，并以同样的逻辑对待AI：期望一次部署，便能永久生效。

但事实上，AI的本质更接近于一位外部专家，而非一套标准化软件。专家需要不断学习、接收反馈、积累经验，才能维持其专业水准。一个无法从使用中学习和改进的AI系统，就像一本多年未再版的教科书，其价值会随着时间的推移持续贬值。

其次，在“通用”与“专用”的选择上，MIT的数据同样呈现出反直觉的结论。报告显示，在调研初期，有60%的企业考虑采用特定任务型生成式AI。然而，从试点到成功实施，这一比例骤降至仅剩5%。相比之下，通用大语言模型的表现则更为稳健。

这表明，为特定任务量身定制的AI，反而面临着更严峻的落地挑战。它们往往需要复杂的场景适配、高昂的定制和维护成本，最终很可能因为无法灵活适应实际工作流程，而沦为一个个“信息孤岛”，被员工主动规避。

影子AI的盛行是员工最直接的无声投票。当公司提供的工具笨拙、僵化，无法理解具体的工作语境时，员工自然会选择用脚投票，转向那些更灵活、更懂他们的个人AI工具。这暴露了企业级AI工具的致命缺陷：顶层设计的产物往往无法自然适配“人”的工作习惯，也缺乏从用户侧收集反馈并即时改进的闭环机制。

从这样的视角审视，旧逻辑的核心是“交付即结束”，追求的是功能清单的完美勾选。而现实已经证明，AI的成功应用要求“交付即开始”，价值是在使用过程中通过持续学习和优化而不断累积的。

新逻辑的浮现

在95%的失败阴云下，仍有5%的企业找到了正确方向。后者做对了什么，对于勾勒AI创业的新范式具有关键的启示意义。

承接上一部分，成功的组织首先改变了与AI的相处模式，将AI视为需要共同成长的外部专家。

例如，一家设计公司在采购AI助手时，相较于选择功能最全的系统，成功案例往往是选择最能理解设计师需求、并能随着团队风格不断进化的那个。他们每周会与AI团队复盘：哪些建议被采纳了，哪些被忽略，设计师在使用过程中遇到了什么困惑。

在这种关系下，商业模式或许也会随之演变。传统的软件许可证销售正逐渐被“成长服务”所取代——企业购买的不仅是当下的能力，更重要的是获取了一套保证AI持续进步的机制。这就像聘请一位顾问，你支付的不仅在于他的现有知识，更看重的是他在公司业务场景中未来的成长潜力。

另一方面，当大多数用户抱怨企业AI重复犯同样错误时，我们意识到问题的核心不在模型规模，而在于学习机制的缺失。

那些成功的5%，都把“如何让AI持续学习”作为技术架构的核心。这需要构建真正意义上的Online Learning系统——作为当前最热的AI概念，从技术内核看，它代表模型与环境持续交互、通过奖励信号动态优化整个智能系统的能力。

简而言之，他们不会简单依赖收集用户反馈进行定期训练，更重要的是让AI能在每一次交互中即时调整自身策略。你可以将其理解为一种新的交互和推理范式，它要求模型在测试阶段仍能学习，如同人类在解决问题时实时调整策略——这与传统强调预训练的AI有着本质区别。

我们看到三个关键特征在这些系统中显现：

首先是情境理解，优秀的AI能记忆用户偏好，并在后续交互中应用这些知识。比如当一位市场专员第二次要求“制作社交媒体海报”时，AI会主动采用上次验证过的风格和色调，而非重新开始。

其次是记忆管理，AI系统为用户建立了个性化的记忆档案，记录有效的工作模式和决策逻辑。这些记忆并非简单的聊天记录堆叠，而是经过提炼的工作习惯，能在合适的场景被主动唤醒。

最重要的是反馈闭环的设计。失败的AI系统往往把反馈变成繁琐的“点赞/点踩”按钮，而成功的系统则将学习机制无缝嵌入工作流程。

从功能清单到对学习能力的评估，一定程度上体现了企业对于AI标准的转变。过去采购时最关心支持多少种功能，现在更看重学习新技能所需的时间。一个能在一周内适应公司报告风格的AI，远比一个功能齐全但僵化的系统更有价值。

我们也看到了一些典型案列，例如某电商企业在选择客服AI时，放弃了功能更全面的方案，选择了能根据客户投诉数据快速调整应答策略的系统。数月后，这个“不够完美但善于学习”的AI，在处理他们特定的退货问题时，效果远超那些功能更丰富的竞争对手。

寻找2025年后的赛点

站在这个转折点上，尤其对于AI创业者而言，几个关键的生存法则正在浮现。

随着场景深度取代技术广度，成为新的竞争壁垒，大模型确实正在成为水电煤般的基础设施，但真正创造价值的，永远是那些懂得如何用好稳定资源的人。就像拥有稳定的电力供应不等于能造出好电器，接入强大的基础模型也不等于能解决实际问题。

在医疗等专业领域，我们开始看到行业对于理解特定场景下的细微需求。一些创业团队放弃打造全科医生AI的野心，转而专注在皮肤病诊断、影像分析等细分领域，通过持续学习特定类型的病例数据，在这些垂直场景中达到了实用级的准确率。

另一方面，关于投资回报率（ROI）的认知需要被刷新。报告显示，70%的AI预算流向了营销部门，这反映出企业普遍将AI视为增长工具。但现实中，“降本型AI”往往能带来更直接、更可衡量的回报。

问题来了：Online Learning的崛起，究竟会对AI市场带来哪些影响？

答案可能是彻底的市场洗牌。

当OpenAI、Anthropic等头部玩家不断刷新模型能力的上限时，那些依赖传统静态数据训练的企业将面临巨大压力。模型的保鲜期正在缩短，实时学习能力将成为新的分水岭。

其次，AI产业落地逻辑被重构。在推荐系统领域，我们已经看到分钟级更新如何改变用户体验；在医疗诊断等高价值场景，如果AI能够通过持续的临床反馈不断优化判断标准，其价值将呈指数级增长。

这种越用越精准的特性，将颠覆现有的定制化模型商业模式。相应地，算力分配的权重也在发生变化。一次性的训练投入可能要让位于持续优化的推理算力池，模型更新频率将成为比参数规模更重要的指标。

这就意味着，AI创业的下半场，属于那些在最具体场景中展现出最强适应力的团队。是时候放下对模型规模的执念，回归到创造真实价值的轨道上来了。