本尼迪克特·埃文斯在最新报告《AI 吞噬全世界》中指出，生成式人工智能正引发科技产业每十年一次的平台转移，但其具体形态仍不明朗。尽管技术狂热与质疑并存，这场变革的真实脉络正在浮现。2025年，微软、AWS、谷歌和Meta四家巨头预计资本支出达4000亿美元，几乎翻倍，远超全球电信业的3000亿，凸显“害怕错过”的投资狂潮。数据中心建设成为核心，电力供应已成为美国建设瓶颈，而Nvidia凭借芯片需求飙升，季度收入逼近600亿美元，成为最大赢家。 然而，模型性能趋同已成现实。顶级大语言模型在基准测试中差距缩小至个位数百分比，模型正趋向商品化，护城河尚不清晰。OpenAI宣称ChatGPT拥有8亿周活跃用户，但调查显示美国仅约10%用户每日使用，大多数人仅偶尔尝试，用户参与度远低于预期。 企业部署同样缓慢。摩根士丹利调查显示，近40%的CIO计划至少到2026年才部署大模型项目，多数仍处于试点阶段。成功案例集中在编程辅助、营销内容生成和客户支持等“吸收”阶段，AI正像当年的云计算一样，降低开发门槛。Y Combinator数据显示，95%的初创公司代码由AI编写，创始人团队规模与融资需求大幅缩减。 更深层变革在于推荐系统。当前推荐依赖用户行为数据，而AI有望转向理解用户意图，实现从“相关性”到“情境化”的跃迁。例如，购买胶带可能被推断为搬家需求，进而推荐灯泡、保险等，重塑广告与零售逻辑。 历史经验表明，技术成功后常被视作基础设施，不再被称为“AI”。1956年自动化讨论与今日AI高度相似，电梯操作员从九万降至不足一万，但自动化也催生了更丰富的商品选择。AI的真正价值不在于技术本身，而在于它如何重构工作、产品与体验。 当前，AI仍处“吸收”阶段，但“创新”与“颠覆”正在酝酿。问题不在于AI是否吞噬世界，而在于它将以何种方式、在多长时间内，重塑我们所知的经济与社会结构。当AI成功，我们或许不再称其为AI，而只是“软件”或“助手”——但世界，已悄然改变。