硅谷千亿级算力投入，迟迟换不来对等的商业回报，华尔街的算账声拉开AI行业大逃杀。
烧钱换规模的故事正在骤然失速，重资产模式下的估值泡沫正在被逐个戳破。
但就在这个节点，中国AI正在大众化的过程里，实现了预料之外的“转身”。
从遇事不决问豆包，到办公提效上WB，再次证明了技术的发展，研发迭代固然重要，但更离不开的，是用户的使用。
01
从豆包到WorkBuddy
如果说今年我国AI行业的转折点，离不开那个跟风却跑通了闭环的AI产品WorkBuddy。
这是一款少见的产品追着用户跑的AI应用。
今年3月9日WorkBuddy正式上线PC端，上线当日请求量就超出了预期，服务器一度告急，大批用户开始抱怨，WB只能迅速紧急对算力进行10倍扩容。而这样的用户追着骂促使的扩容，在3月出现了许多次——因为WorkBuddy当月PC端月访问量直接到了惊人的885万，环比增速 831%，直接登顶国内桌面AI办公智能体赛道。
换句话说，就是刚上线不到一个月，能压住WorkBuddy的只有彼时的龙虾原型OpenClaw了，同样是面向全球用户的ClawHub都被压了一头。
而WorkBuddy的用户增长还在持续，5月移动端独立App上架，3天内工具榜从300名开外冲入前100，国际版带来大量海外用户；6月PC月访问量 2097 万，超过行业第二名+第三名总和。
更夸张的是，此时龙虾热已经开始退潮了。OpenClaw月访问量跌到了478万。换句话说，尽管WorkBuddy是跟风龙虾热迅速推出的产品，但是却将龙虾远远甩在了身后，这在AI发展史上属于很少见的情况。
更有趣的是，在WorkBuddy迭代的节点里，很少有主动的大范围的面向C端的宣发，用户自发地完成了从AI爱好者和技术人员到大众用户的下沉。
这样的场景，在我国的AI发展上也曾出现过一次，在Chat产品竞争几乎偃旗息鼓后，豆包却在用户的自发使用下突破6亿月活。
从“遇事不决问豆包”到“办事提效用WorkBuddy”，不仅是AI产品的主线从Chat变成了Agent，更重要但是容易被忽视的是，用户端也完成了使用和需求层面的进化。
02
当华尔街按下计算器
如果把我国AI市场的双向奔赴的进化，放到整个AI行业阶段里看，事情会更有意思。
今年AI行业有一个不容忽视的趋势：资本的耐心耗尽了。
这是因为AI逐渐成了一项不折不扣的重资产生意，数据中心建设、芯片采购、电力消耗、人才成本，每一项都是无底洞；但与之对应的商业收入，却远不及预期。
通用大模型的付费转化率持续低迷，C端没有忠诚度，换模型的速度不亚于换裤衩，B端企业愈发犹豫，员工提效死活等同不了企业提效。
于是，一场轰轰烈烈的大算账时代开始了。
以前投入AI多，市场会认为有想象空间，如今却反了过来：企业投入AI过多，市值直接缩水，比如二季度的谷歌；即使合理投入，市场也会提心吊胆，比如前几天的腾讯。
让资本犹豫的不仅是AI的变现压力，还有可量化标准的退位。
以前市场判断AI能力，看的是榜单，谁家AI在榜单里处于哪个位置，具体分数是多少，一目了然。但是随着两件事情况改变了：一件是AI企业学会了针对性训练，把题库喂给AI，让AI专项训练获得高分，但实际表现却是脱节的；另一件是AI模型迭代已经没有了护城河，你方唱罢我登场，前三轮流坐，明天到我家——模型迭代的速度太快了，谁都没有护城河，只有时间差。
当变现压力增大和可量化标准退位后，移动互联网时代的参考标准，也就是用户量，又开始在我国登场。
上一次用户量在AI时代的退位，是由于用户付费意愿低、粘性也低，面对低价竞品既没有忠诚度，又在薅羊毛时赶都赶不走。
但WorkBuddy用另一个方式跑通了用户和产品的正循环：给个人用户带来已被验证可行的提效，兑换商业上的token付费；用自家模型限免的模式，在用户使用过程里积累过程数据，反哺模型的发展。
其实用户不是没有付费意愿，而是传统的Chat产品提供不了足以让用户付费的动力。WorkBuddy不仅仅是产品形态的变化，践行了一句话：技术是第一生产力，摸鱼是第一付费力。
AI行业一直跑不通的商业闭环，就这么被WorkBuddy给出了明确的可能。于是在华尔街算账的节点，我国的大厂拉开了一场办公AI的竞争帷幕。
阿里整合了原有QoderWork、悟空、MuleRun三条产品线，推出千问办公；字节进行了一场组织架构调整：飞书产品团队并入豆包；金山一次发布两款办公领域智能体，灵犀和Comate；百度将原本网盘和文库里的插件AI独立出来，推出库库AI。
你可以说这是一场跟风，但别忘了WorkBuddy乃至生成式AI浪潮，都基于跟风。
当然了，在资本算账的节点，这场跟进已经没有年初时的闲庭信步了。千问办公开始再度选择榜单测评，库库AI开始宣传用户增速。
跟风不是问题，重点是一股自救的浪潮已经在大逃杀氛围里出现了，面对2000万的月访问量高山，其他国产AI大厂都要各自想办法加速。
03
双向奔赴的转折点
在2023年，国产AI坐不上桌的时候，谷歌前CEO施密特发出了一个预言：中国AI最终会实现超越，原因不是技术，而是“使用”。
彼时的解释是，我国有着分布于无数行业的生产端和供应链，这些场景都可以成为被AI赋能的对象。
这话没错，目前大部分传统行业已经将AI化纳入到了数字化进程里。但这一解读里少了一个东西：用户。
需求端的成熟，是我国市场的优势。
过去十年，我国的移动互联网与数字化办公的深度普及，完成了一场规模空前的“用户教育”。从学生到职场人，从个体商户到中小企业，人们早已习惯用在线工具处理事务、用数字化方式协同工作。
而且由于基础教育的普及，大众对新工具的接受门槛很低，但当然了，出于文化塑造的实用主义，大众用户本来就不关心模型参数有多高，只关心能不能帮自己少加班、多干活。
这种经过数字化洗礼、又对实用价值有执念的用户群体，是这个阶段AI落地的黑土。
Chatbot的普及是轰轰烈烈的。全民聊天、花式测试、平台刷屏，短时间内就收获海量流量，热闹非凡。
而Agent的渗透，却是悄无声息的。没有人会特意发朋友圈说“我今天用AI写了工作周报”，也没有人会到处炫耀“我用工具整理了会议纪要”。但在真实的职场里，越来越多人已经把AI当成了日常办公的标配。
AI不再是主角，使用AI的人才是。
在谈及AI的时候，身为用户的“人”总是被缺位的。谈及AI提效，从硅谷到北上深，企业们想起的是替代人工；谈及AI改变一个行业，从绘画到影视，投资人们想到的是赶跑手搓。
但是，作为一款的确具备颠覆性特质的技术，AI能在各个行业里获得绿灯，是来自用户的认可和大众的宽容。
在生成式AI刚火那年，彼时仅有的领头羊OpenAI，曾对世界做出许诺：AI应当为人服务，帮助人们追寻自身目标，拓展人的能力边界。
从这个角度来看，我国的大厂们转向办公智能体，其实并不是多特殊的事情，仅仅只是回归到了AI的初心：
不再是花里胡哨的参数、技术，而是做好为个人提效这一件事。
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