美國學(xué)者：在AI這條路上，中國企業(yè)走得更聰明

當(dāng)美國AI巨頭在超級碗燒錢打廣告時，中國AI正在用補(bǔ)貼養(yǎng)成用戶習(xí)慣。美國學(xué)者對比兩種路線后得出結(jié)論：中國企業(yè)走得更聰明——不拼模型參數(shù)，而是把AI嵌進(jìn)用戶每天都會做的事里。能力贏得試用，習(xí)慣贏得一切。

今年早些時候，中美兩國的科技巨頭為推廣各自的AI新品，發(fā)起了兩場截然不同的營銷攻勢。

在中國春節(jié)期間，阿里巴巴向其客戶發(fā)放了超過4億美元的補(bǔ)貼。消費(fèi)者通過阿里巴巴的AI助手“通義千問”完成的每一頓餐飲、每一張電影票、每一次機(jī)票預(yù)訂和每一單生鮮配送，都能獲得補(bǔ)貼——前提是這筆交易由通義千問全程處理完成。

兩周后，在太平洋彼岸的第六十屆超級碗上，OpenAI、谷歌、Meta和亞馬遜各自斥資高達(dá)1000萬美元購買了30秒的廣告時段，試圖讓美國消費(fèi)者相信，他們的AI才是最聰明、最能干、最具變革性的。

這兩場活動的差異，反映了兩國企業(yè)正在采取截然不同的戰(zhàn)略。越來越多的證據(jù)表明，至少就目前而言，中國企業(yè)的選擇更為明智。

美國策略：比拼能力

在美國，主流的AI策略是比拼能力：通過更優(yōu)質(zhì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、更大的模型、更好的基準(zhǔn)表現(xiàn)和更先進(jìn)的功能來創(chuàng)造競爭優(yōu)勢。其假設(shè)是：能力帶來用戶采用，用戶采用帶來市場主導(dǎo)地位。AI界面本身成為一個目的地，一個消費(fèi)者主動前往進(jìn)行研究或交易的地方。

這種邏輯在技術(shù)戰(zhàn)略中根深蒂固。在以往的平臺之爭中——搜索引擎、社交網(wǎng)絡(luò)、移動操作系統(tǒng)——最好的產(chǎn)品通常獲勝，并在很長一段時間內(nèi)保持領(lǐng)先。

比拼能力確實(shí)推動了AI行業(yè)的增長。僅ChatGPT一家，其周活躍用戶就在2025年翻了一番，達(dá)到8億，整個市場也在持續(xù)急劇擴(kuò)張。總體而言，美國AI用戶的數(shù)量正以每年約30%的速度增長。這是一個高速增長的行業(yè)。

但在整體增長的背后，出現(xiàn)了一個令人不安的模式：沒有一家美國AI公司能長期保持領(lǐng)先。當(dāng)谷歌在2025年11月發(fā)布Gemini 3時，OpenAI的CEO山姆?奧特曼發(fā)布了內(nèi)部“紅色警報(bào)”備忘錄，并將公司的下一次發(fā)布提前了數(shù)周。而就在三年前，正是谷歌針對ChatGPT發(fā)布了自家的“紅色警報(bào)”。

這種模式再清楚不過了：在AI競賽中，今天的市場領(lǐng)先者就是明天的追趕者。每一個基準(zhǔn)優(yōu)勢都是暫時的。每一次新版本的發(fā)布都會引發(fā)所有競爭對手的恐慌。公司將數(shù)十億美元投入到邊際改進(jìn)中，結(jié)果卻發(fā)現(xiàn)競爭對手在幾周內(nèi)就趕了上來。企業(yè)市場份額也講述了同樣的故事：OpenAI的份額從2023年的約50%下降到2025年的27%，而Anthropic從12%上升到40%，谷歌攀升至21%。

更重要的是，AI能力的每一次新改進(jìn)，其驚艷程度都在遞減。當(dāng)所有主流AI助手都能勝任地回答大多數(shù)問題、寫出過得去的郵件、總結(jié)文檔并生成可用的代碼時，一個“更好”模型帶來的邊際改進(jìn)對普通用戶來說就變得難以察覺。90%和93%準(zhǔn)確率之間的差異，對運(yùn)行基準(zhǔn)測試的研究人員來說意義重大，但對一個決定是打開ChatGPT還是直接在谷歌輸入問題的消費(fèi)者來說，影響要小得多。

這種不穩(wěn)定性和日益收窄的能力差距，似乎正在讓消費(fèi)者對AI失去興趣。我們對超級碗那一周（西方AI廣告投放最密集的時期）約11.9萬條社交媒體帖子的分析發(fā)現(xiàn)，對AI廣告的負(fù)面情緒是正面情緒的2.5倍多。當(dāng)篩選到專門討論AI廣告的帖子時，負(fù)面情緒達(dá)到了95%，反復(fù)出現(xiàn)的主題是審美疲勞和指責(zé)AI廣告正在使監(jiān)控常態(tài)化。值得注意的是，唯一進(jìn)入觀眾喜愛度前十名的與AI沾邊的廣告，是Ring的“搜索派對”尋狗功能——這條廣告從頭到尾沒有提到AI，完全聚焦于一個具體且能引發(fā)情感共鳴的結(jié)果。

在這種背景下，比拼能力看起來已經(jīng)不再是一個好策略。那么，還有其他選擇嗎？

挖掘習(xí)慣護(hù)城河

另一種選擇是挖掘一條“習(xí)慣護(hù)城河”：將AI深度嵌入用戶的日常生活，以至于切換到替代品會讓人感到費(fèi)力，即使替代品可能略好一些。

大多數(shù)戰(zhàn)略防御中的護(hù)城河來自規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)或數(shù)據(jù)鎖定。習(xí)慣護(hù)城河則有所不同：它存在于顧客的行為中，而非公司的基礎(chǔ)設(shè)施中。行為科學(xué)家認(rèn)為，習(xí)慣由三部分構(gòu)成：觸發(fā)行為的信號，通常由該信號引發(fā)的行為，以及獎勵（即強(qiáng)化行為重復(fù)的積極結(jié)果）。用戶并非有意識地選擇行為——線索（“我想今晚看電影”）直接觸發(fā)一個特定行為（打開ChatGPT，詢問正在上映的電影）。

打破這個序列需要用戶有意識地克服一個自動反應(yīng)：停下來，注意到這個線索，然后做出不同的選擇。這是一種心理上的轉(zhuǎn)換成本，可能高得不合常理。這通常就是為什么人們會繼續(xù)使用他們不喜歡的銀行、客觀上更差的瀏覽器以及他們不再偏好的搜索引擎——即使轉(zhuǎn)換的實(shí)際操作成本很低。

在線習(xí)慣的形成需要三個條件：一致的場景（相同的應(yīng)用、相同的時間、相同的意圖）、高頻的觸發(fā)線索（用戶每天接觸的次數(shù)越多，行為慣例自動化的速度就越快），以及可預(yù)測的獎勵（用戶必須每次都能快速得到他們想要的東西）。外賣、打車、支付和本地服務(wù)，都屬于具備這些條件的在線交互場景，也正是中國AI正在布局的領(lǐng)域。

讓用戶上癮

通義千問于2026年1月啟動了其推廣活動，推出了被業(yè)界觀察者稱為“全球首個綜合性AI智能體超級應(yīng)用”，整合了阿里巴巴整個消費(fèi)者生態(tài)中的400多項(xiàng)能力：淘寶用于購物，支付寶用于支付，餓了么用于外賣，飛豬用于旅行，高德用于導(dǎo)航。該應(yīng)用在公開測試的第一周就獲得了1000萬次下載。隨后不久，上述春節(jié)假期推廣活動助推了其普及，取得了巨大成功，約有1.4億用戶通過通義千問的智能體功能完成了他們的首次AI驅(qū)動購物體驗(yàn)。截至5月中旬，這一數(shù)字已達(dá)到3億。

通義千問代表了一種與美國方法截然不同的理念。它不是將AI定位為一個聰明的用戶會有意識選擇訪問的優(yōu)質(zhì)目的地，而是將AI視為用戶在完成他們本來就打算做的事情時所經(jīng)過的路徑。馬克·格里文及其同事在《哈佛商業(yè)評論》上撰文指出，中國在智能體商務(wù)領(lǐng)域的優(yōu)勢在于其基礎(chǔ)設(shè)施——支付、物流和超級應(yīng)用之間的協(xié)同運(yùn)作。他們對基礎(chǔ)設(shè)施的判斷是正確的。而更深層次的問題——也是本文所要回答的問題——是這些基礎(chǔ)設(shè)施在用戶心智中創(chuàng)造了什么可能。

以用戶體驗(yàn)為例。過去訂電影票需要打開購票應(yīng)用、選擇影院、挑選座位、比較價格、完成支付，可能需要七八個步驟，橫跨多個頁面。而通過通義千問，同樣的任務(wù)簡化為一句話：“訂兩張今晚的電影票，中間座位。”剩下的由AI處理。

通義千問上線時，最引人注目的演示涉及餐廳預(yù)訂：AI根據(jù)用戶的位置和偏好篩選餐廳，然后撥打電話給餐廳，其AI語音逼真到讓觀眾懷疑自己聽到的是真人還是機(jī)器。AI沒有推薦餐廳或提供電話號碼。它“拿起”電話，撥打過去，協(xié)商預(yù)訂，然后匯報(bào)結(jié)果。

這背后的戰(zhàn)略洞察比便利性更深刻。通義千問并不要求用戶為了AI相關(guān)的特定任務(wù)而來找它。相反，它在用戶正在執(zhí)行的既有任務(wù)中截獲他們，并提供一條更快的完成路徑。心理框架從“我應(yīng)該嘗試使用AI”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皠偛耪娣奖悖麓挝乙策@么干”。這就是習(xí)慣的開始。

阿里巴巴的做法并非史無前例。它是騰訊十年前制定的戰(zhàn)略在AI時代的應(yīng)用。2014年，微信在春節(jié)期間推出了數(shù)字紅包，允許用戶通過應(yīng)用發(fā)送小額現(xiàn)金紅包。表面上，這只是一種有趣的文化改良。實(shí)際上，這是一次行為干預(yù)，它訓(xùn)練了數(shù)億用戶將銀行賬戶綁定到微信，并使移動支付常態(tài)化。三年之內(nèi)，微信支付就從支付寶手中奪走了中國移動支付市場40%的份額。騰訊在補(bǔ)貼上幾乎沒花什么錢。它只是利用了一種現(xiàn)有的文化習(xí)慣，并將自己插入其中，成為阻力最小的路徑。

有些讀者可能會反對說，習(xí)慣護(hù)城河只是中國特有的現(xiàn)象，阿里巴巴的成功反映了其現(xiàn)有生態(tài)系統(tǒng)的獨(dú)特結(jié)構(gòu)。這有一定道理。但這種反對意見指向的是機(jī)遇，而非不可能。正因?yàn)槲鞣较M(fèi)者的習(xí)慣分散在亞馬遜、谷歌、蘋果以及眾多垂直玩家之間，第一個在美國實(shí)現(xiàn)跨領(lǐng)域行為整合的公司，就有可能捕獲不成比例的價值。解決這個問題所帶來的回報(bào)，比在中國更大，而非更小。

那么，解決問題的方法是什么樣的？

習(xí)慣護(hù)城河行動指南

西方企業(yè)面臨的結(jié)構(gòu)性障礙是真實(shí)存在的，但這并非不可改變。以下是四項(xiàng)行動，按從最易于立即執(zhí)行到最具結(jié)構(gòu)野心的順序排列。每一項(xiàng)既適用于爭奪消費(fèi)者默認(rèn)選擇的AI公司，也適用于銀行、零售、酒店、醫(yī)療等行業(yè)的現(xiàn)有企業(yè)，無論它們是否參與重新設(shè)計(jì)，其客戶關(guān)系都將面臨被平臺截流的局面。

1. 尋找習(xí)慣線索，而非功能差距

大多數(shù)產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)的本能是問：我們的AI能做到什么競爭對手的AI做不到的事？

而習(xí)慣護(hù)城河的問題是：我們客戶的日常生活中，有哪些現(xiàn)有行為是我們的AI可以截獲并以比現(xiàn)有路徑更簡單的方式完成的？

星巴克提供了一個有啟發(fā)性的案例。它的Deep Brew AI平臺并不試圖成為市場上最聰明的AI。它追蹤每位顧客點(diǎn)什么、什么時候點(diǎn)、在哪里點(diǎn)，然后利用這些模式預(yù)先選中他們常喝的飲品、推薦搭配，并在早晨通勤時間推送通知。這款應(yīng)用在顧客有意識地決定下單之前就預(yù)先下了單。

到2026年初，星巴克公布了一款A(yù)I訂購助手的計(jì)劃，允許用戶描述心情（“為忙碌的早晨提神”）而不是瀏覽菜單。星巴克截獲了其顧客生活中頻率最高的線索（晨間慣例），并使AI成為穿過這一慣例的阻力最小路徑。

每個企業(yè)都有類似的線索。對一家區(qū)域性銀行來說，那就是顧客查看余額的時刻——這是大多數(shù)成年人最頻繁的銀行行為。如果這家銀行讓自己的AI在那個時刻自動出現(xiàn)，并提供一鍵支付、轉(zhuǎn)賬和預(yù)算查詢功能，它就截獲了一個習(xí)慣線索，競爭對手若想取代它，并非易事。對一家連鎖酒店來說，那就是商務(wù)旅客抵達(dá)的時刻：如果這家酒店讓它的AI成為地面交通、餐廳預(yù)訂和會議后勤的默認(rèn)助手，它就將一筆單一交易（房間）轉(zhuǎn)化成了一個持續(xù)的關(guān)系（旅程）。

2. 補(bǔ)貼行為，而非訂閱服務(wù)

西方的默認(rèn)做法是補(bǔ)貼用戶獲取服務(wù)：免費(fèi)試用、首月折扣、新注冊用戶享受高級功能。這是OpenAI在2025年9月推出其即時結(jié)賬功能時所采取的方法——該工具允許用戶在ChatGPT內(nèi)部直接從Shopify和沃爾瑪?shù)群献髁闶燮髽I(yè)購買產(chǎn)品。注冊用戶可獲得一個月的ChatGPT免費(fèi)使用權(quán)，之后則需要支付訂閱費(fèi)。其目標(biāo)是讓ChatGPT成為一個人們不僅可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品，還能購買產(chǎn)品的平臺。

但六個月后，根據(jù)Forrester的數(shù)據(jù)，只有約30家Shopify商家與該服務(wù)進(jìn)行了整合。2026年3月，OpenAI確認(rèn)放棄即時結(jié)賬功能，因?yàn)槿藗儾⒉挥盟鼇碣徫铩?/p>

正如我們之前所見，通義千問在營銷中采取了不同的方法。它補(bǔ)貼的是實(shí)際的購買行為，從而降低了用戶做一件他們本來就打算做的事情的成本。它們花錢讓用戶選擇去體驗(yàn)使用這個工具是多么便捷，并押注這種便捷會讓人上癮。

中國企業(yè)的策略重新構(gòu)建了用戶獲取的經(jīng)濟(jì)邏輯。與其贈送一個月的ChatGPT高級版，OpenAI本可以補(bǔ)貼通過其智能體完成的前五筆DoorDash外賣訂單。與其將Gemini Advanced捆綁到Google One中，谷歌本可以免除在Gemini內(nèi)完成的前三次旅行預(yù)訂的預(yù)訂費(fèi)。每個獲客成本可能相差無幾。但一個通過AI智能體預(yù)訂了三頓晚餐的用戶，很可能已經(jīng)改變了他們的默認(rèn)行為。

3. 打造環(huán)境效用，而非目的地式體驗(yàn)

如前所述，西方企業(yè)的陷阱在于將AI視為一個目的地。而習(xí)慣護(hù)城河的策略是將AI作為環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施嵌入其中，存在于用戶已有的工作流中。這個原則很簡單但反直覺：任何需要被用戶主動調(diào)用的面向用戶的AI體驗(yàn)，都有可能被忽略。能夠撐過未來三年的AI體驗(yàn)，將是那些根本不需要被調(diào)用的體驗(yàn)——因?yàn)樗鼈兙褪枪ぷ髁鳜F(xiàn)在發(fā)生的地方。

GitHub Copilot與Microsoft 365 Copilot的比較精確地說明了這一點(diǎn)。GitHub Copilot之所以有效，是因?yàn)樗紦?jù)了開發(fā)者正在打字的確切位置。而Microsoft 365 Copilot，盡管位于4.5億人已經(jīng)在使用的同一套應(yīng)用程序中，其付費(fèi)滲透率僅為3.3%，主要原因在于它仍然作為一個需要被調(diào)用的功能存在，而非一條默認(rèn)的工作路徑。架構(gòu)方面的啟示是：讓AI成為默認(rèn)路徑，需要用戶主動選擇退出，而不是作為一個需要用戶主動選擇加入的功能。

4. 比拼二次交易，而非首次交易

大多數(shù)公司優(yōu)化的指標(biāo)都是首次交易指標(biāo)：注冊量、免費(fèi)試用轉(zhuǎn)化率、應(yīng)用安裝量、上線首日熱度。這些描述的是顧客是否嘗試了你的產(chǎn)品一次。而習(xí)慣護(hù)城河建立在之后發(fā)生的事情上，即當(dāng)相同線索觸發(fā)時，客戶是否會在沒有提示的情況下再次選擇你的產(chǎn)品。能力贏得的是試用機(jī)會，習(xí)慣贏得的是默認(rèn)選擇。

OpenAI的即時結(jié)賬功能的失敗很好地說明了這種區(qū)別。該功能帶來了瀏覽行為，但沒有產(chǎn)生購買行為，而且關(guān)鍵是沒有產(chǎn)生重復(fù)購買行為。用戶通過ChatGPT發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品，卻在別處——在他們已經(jīng)有使用習(xí)慣的零售商那里——完成交易。OpenAI優(yōu)化的是第一次交易（發(fā)現(xiàn)），而習(xí)慣存在于第二次交易（回到亞馬遜或沃爾瑪自己的應(yīng)用）。

一家有意建立習(xí)慣護(hù)城河指標(biāo)的公司，會很快發(fā)現(xiàn)這個問題，因?yàn)樗鼤P(guān)注這樣一個比率：顧客在使用你的產(chǎn)品完成一次任務(wù)后，在自然重復(fù)周期內(nèi)再次完成同類任務(wù)的比率。對于外賣，這個窗口期是幾天。對于旅行，是幾周。對于專業(yè)任務(wù)，是幾個月。如果在這個周期內(nèi)你的重復(fù)完成率遠(yuǎn)低于該行業(yè)的基準(zhǔn)，那就說明你還沒有養(yǎng)成用戶習(xí)慣，只是一次性的使用。

這改變了各行各業(yè)的運(yùn)營邏輯。營銷預(yù)算應(yīng)從提升知名度轉(zhuǎn)向在可能的再次觸發(fā)時刻消除摩擦。產(chǎn)品路線圖應(yīng)優(yōu)先考慮任何能提高再次完成概率的因素——重復(fù)任務(wù)的速度、對過往偏好的記憶、對重復(fù)性需求的預(yù)判——而不是優(yōu)先考慮能增加首次交易新奇感的因素。

阿里巴巴本能地理解了這一點(diǎn)：其春節(jié)投入的成效，不在于有多少用戶嘗鮮用過一次通義千問，而在于接下來幾周內(nèi)，有多少用戶自發(fā)地再次打開了它。

長遠(yuǎn)之計(jì)

20世紀(jì)80年代，底特律的汽車制造商們按照50年來行之有效的指標(biāo)來造車：馬力、造型、年度改款——這些都是消費(fèi)者看重的、看得見的進(jìn)步信號。

新崛起的豐田沒有遵循這套做法。相反，它投資于那些不起眼的基礎(chǔ)設(shè)施，讓顧客能夠圍繞他們的汽車形成日常慣例：生產(chǎn)系統(tǒng)、經(jīng)銷商服務(wù)體驗(yàn)、以及決定你買車五年后車子是否還能平穩(wěn)運(yùn)行的可靠性。等到底特律明白其中的區(qū)別時，豐田已經(jīng)擁有了十年的復(fù)合優(yōu)勢，并且培養(yǎng)了一代客戶——當(dāng)他們要購買新車時，默認(rèn)行為就是先去豐田經(jīng)銷商處看看。這條護(hù)城河不是發(fā)動機(jī)，而是發(fā)動機(jī)默默促成的使用習(xí)慣。

西方AI公司有可能重蹈底特律的覆轍，而且速度更快。本季度慶祝的每一個基準(zhǔn)領(lǐng)先優(yōu)勢，下季度就會被對手以更低的成本追平。那些在舊金山和山景城之間來回飛傳的“紅色警戒”備忘錄，正是優(yōu)勢按期貶值發(fā)出的回響。當(dāng)一項(xiàng)優(yōu)勢以六周為周期快速衰減，它就不再是一種策略，而變成了一種維持地位的持有成本。

習(xí)慣是相反類型的資產(chǎn)。當(dāng)競爭對手推出更好的模型時，習(xí)慣不會重置。它們不會在六周內(nèi)被追上。它們會在數(shù)百萬人的生活背景中悄然復(fù)合增長，直到有一天，用戶不記得自己以前是怎么做的了。iPhone不是第一款智能手機(jī)。谷歌不是第一款搜索引擎。它們所建立的是阻力最小的路徑——而這條路徑一旦確立，就是任何消費(fèi)市場上最持久的資產(chǎn)。

需要說明的是，我們并非建議美國或中國的AI公司停止投資技術(shù)能力。能力是讓一家企業(yè)能夠坐在牌桌前的門票。我們的觀點(diǎn)是：當(dāng)能力達(dá)到“足夠好”之后，戰(zhàn)略注意力的邊際投入應(yīng)該放在哪里——而能力達(dá)到“足夠好”的速度，比大多數(shù)西方公司在戰(zhàn)略規(guī)劃中預(yù)估的要快得多。

美國企業(yè)的高管們花了兩年時間追問，AI是否要來搶他們的員工飯碗了。他們可能盯錯了方向。AI不是沖著你們的員工來的。它是沖著顧客主動來找你們的那一刻來的。如果那一刻開始經(jīng)由別人的AI之手，那么留給你們的員工去做的事情，可能就沒那么重要了。

關(guān)鍵詞：

崔媛媛（Gina Cui）、帕特里克·范·埃施（Patrick van Esch）、揚(yáng)·基茨曼（Jan Kietzmann）| 文

崔媛媛是南卡羅來納州康威市卡羅來納海岸大學(xué)教授。帕特里克·范·埃施是南卡羅來納州康威市卡羅來納海岸大學(xué)教授。揚(yáng)·基茨曼是維多利亞大學(xué)古斯塔夫森商學(xué)院的創(chuàng)新與信息系統(tǒng)教授。

周強(qiáng) | 編校

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