抢完红包就卸载？AI的终极考题从不是流量

马年春节将到，年味里的 AI 气息渐浓。腾讯元宝、阿里千问、字节豆包、百度文心等多款 AI 产品，开启 " 撒钱模式 "，数十亿红包席卷网络平台。聊天领红包、AI 创作兑好礼，送奶茶、优惠券、实物好礼等玩法层出不穷。这场声势浩大、" 烧钱拉新 " 的操作，实则是对 AI 时代流量入口的激烈争夺。然而，热闹背后，也伴随着用户体验 " 打折 "：分享链接遭群友反感或屏蔽、" 最高 XX 元 " 成营销噱头、系统因订单过多崩溃 …… 从此前的移动支付、共享出行到外卖电商，" 补贴换市场 " 的逻辑曾被反复验证，如今被复制到 AI 赛道，难免让用户审美疲劳，令 " 抢完红包就卸载 " 的现象屡见不鲜，一些用户还对部分 " 伪智能 " 表示失望。对比去年春节前，DeepSeek 的出现以技术创新引发震动，让全行业意识到大模型时代的到来，今年春节的 AI 战场尚没有复现 "DeepSeek 时刻 "，更多依赖是 " 钞能力 " 跑马圈地。当红包成为 AI 战场的主角，人们需警惕 AI 偏离发展的核心——技术落地与真实需求。红包大战终会散场，AI 能否真正走入大众生活，才是衡量成败的关键。有用户直言：" 薅完羊毛，我还是去用最喜欢的那个 App"，这道出了 AI 产品的留存逻辑：留住用户的从来不是红包，而是产品是否真正有用、好用、常用。当老人借助 AI 能够更便捷地融入数字社会，当孩子因 AI 激发对科学探索兴趣，当普通人习惯向 AI 发出 " 点一杯咖啡 "" 做一份攻略 " 的指令，AI 或许才算是赢得普及之战。进一步看，AI 的价值远不止于消费端轻应用，其更大潜力在于赋能产业端。例如，红包大战中被验证的自然语言处理、图像识别、智能推荐等 AI 通用技术，未来能否结合各实体行业的需求做定制化适配与深度开发，打通消费与产业的价值循环？若此，它所带来的经济与社会效益，将远超一场红包大战的想象。放眼全球，中美两国科技企业的 AI 发展路径，向来是行业热议的话题。美国 AI 产业将重心聚焦于基础模型能力的突破。不过，近期它也暴露出正面临技术商业化转化的巨大瓶颈。在中国，我们则依托庞大市场与复杂场景，以 " 小步快跑 " 的迭代模式，推动应用落地与市场份额渗透，加速 AI 实现能力与场景的深度融合。应用创新与底层创新并非对立，而是呈 " 螺旋上升 " 的共生格局。春节是国内 AI 产业的绝佳试练场：海量用户、多元需求与实时反馈，将为大模型优化提供珍贵的真实数据养料，能否适配中文语境、多圈层用户与细分场景，是技术落地的关键考验。而如何对数据进行深度挖掘与转化，正是本轮 AI 红包大战区别于历次互联网红包战的核心所在。AI 企业需把握春节窗口期，守牢数据安全底线，将数据反哺模型训练，形成 " 场景驱动—模型优化—技术升级 " 的闭环，并助推更多底层技术突破。

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