AI的中场危机:没人能轻松获益,所有人都在焦虑

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近期和一些AI开发者、企业智能化项目负责人交流，我们明显感受到，业内正在累积一种对AI的疲惫感。

开发者最经常说的一句话是：要学的太多了，模型太难选了。

以前市面上哪款模型综合能力遥遥领先，直接订阅就行了。一个有短板，订阅好几个，也完全够用了。但现在不是的，没有一款模型具备绝对碾压的垄断优势，token还不断涨价，开发者需要不停更换模型，吃透每款模型的特性，精打细算，反复在具体的业务场景中实测对比，普遍存在着巨大的学习疲劳和选择障碍。

硅谷甚至出现了一种说法，越懂AI、越会用AI的人就越焦虑，不仅没有减少工作时间，反而大大增加了工作时间。

如果懒得选型，直接上顶级的模型呢？那就是“一分钱一分货，十分钱三分货”。

成本高到微软都觉得肉疼，前不久宣布停用Claude Code，迁移到自家的GitHub Copilot CLI。而自己手里没有备胎模型的公司，比如uber，每位工程师每月的Claude Code工具开销高达500至2000美元，直接导致Uber在今年4月就提前烧完了全年的AI预算。

上述烦恼，是全球1%技术精英们专属的“甜蜜的负担”。

更多普通人所感受到的，则是AI带来的割裂与无奈。

有人说，AI不是平权工具，是导致群体两极分化的杠杆。

顶级大模型变成了精英阶层的专属工具，放大了他们原本就有的优势，而大众始终处于被淘汰的恐慌与焦虑之中。为了跟上这股浪潮，非技术的职场人被迫学AI，折腾半天发现原本半小时用Excel就能搞定的基础工作，硬生生靠AI折腾了好几天。

至此，AI的使用局面已经变得诡异了：没有人能从中轻松获益，所有人都在被动焦虑与内耗。到底是什么造成了这一切？2026已经过半，应该来聊一聊模型的中场危机了。

01 停滞的“掐尖”红利

教育行业有个说法叫“掐尖”，一个学校优先筛选整个区域的优等生，外界看起来教学水平高，其实是优质生源足够多。一旦不能掐尖，升学率就会回归均值。AI让开发者们越来越疲惫，也是一样的逻辑。

过去市面上存在绝对的模型强者，开发者直接锁定头部模型，比如2025年初用Deepseek R1做问答，2026年用seedance 2.0生成视频，用GPT做图文排版，一键get最优效果，这就是掐尖红利。能“掐尖”的时代，短暂停滞了。

可能有人疑惑：明明还在不断出新模型，有的突破也十分惊艳，效果很出圈，怎么就不能掐尖了？变化在于，新模型依旧在持续发布，但每一次模型更新的突破幅度和性能增量都变小了。顶尖模型的领先保质期，也被急剧压缩。过去一款顶级模型的优势可以稳定几个月，让用户和开发者固定地用上一段时间，这期间基本不用担心被赶超，也不需要做很多功课。但现在，筛选评测更换模型的任务量大大增加，不能再无脑掐尖，比从前感觉更累了。

底座模型的能力触顶，业内其实早有预料，但2026年是真正的“狼来了”。

一方面，算力成本急剧增加。此前Scaling Law已经撞墙了，大力不再能出奇迹，而成本上升的直接影响，就是规模法则实现性能跃迁的这条路，投入产出比降到了历史最低点。谷歌、OpenAI这种仍有余粮的头部模厂，才能靠堆资源硬凹出惊艳感的突破。

同时，高质量语料接近枯竭，很多用户都感觉到AI问答已经陷入了自产自销、互相蒸馏严重的情况。“稳稳地接住你”“让我给你最直接、最客观……”之类的AI口癖，在多个模型之间彼此传染，有人调侃“GPT的话，越来越国际化”，本质是全球都缺乏新的优质语料注入，无法拉开能力差距。

不能掐尖的模型市场，极大地提高了用户的选择成本，不得不开始针对细分场景，去适配不同的模型，耗费大量时间和精力货比三家，在效果、成本、场景中寻找平衡。

02 消失的免费羊毛

一些开发者踩坑之后，得出一个简单粗暴的结论，直接选择顶级模型，最大限度减少折腾和出错。可这一套对绝大多数普通用户并不起作用。

除少量开发者群体外，几乎没有人愿意为高价模型订阅买单，一项数据显示，全球81亿人口，只有0.3%的人付费使用Al。现实中，一旦开始收费，大家就会选择更有性价比的平替或免费模型。但与掐尖红利一起消退的，还有免费的羊毛。

（图中黄色色块，代表全球0.3%的人每月为人工智能支付20美元）

2026年不少主流模型的免费版本，或者最低档位的订阅版本，都或多或少存在体验的倒退。

比如头部中文模型的创意写作能力退步，被用户调侃开始变得油腻了。有的开启付费模式之后，用户反馈免费版变笨了，幻觉增多。一些海外模型也被从业者发现，模型思考中位长度暴跌，在一些代码修改任务中，完全不读取原文件直接输出结果。

一句话，这些免费或者低价的模型，开始偷懒和摸鱼了。

这就导致了一系列衍生问题。很多普通用户没有及时察觉到普惠模型的降智，仍然习惯性地将法务、做题、重大决策等严肃事务，交给免费AI工具处理，导致决策翻车，甚至财务受损的事故增多。

另一个问题就是群体之间的割裂越来越大。

对顶级模型有认知、有付费实力的人群，把顶级AI当作杠杆在提效，而普通大众为平价模型投入了大量精力，带来的收益却有限。能稳定使用海外顶级模型，甚至成了某些国内高级白领的时尚单品和身份象征，还有人提出了AI造成“精品人群VS普通人”的言论，这里面有巨大的误导。

AI的终极形态应该像手机、电脑一样，成为全民都可用的普惠工具，旗舰机也好，千元机也好，都能顺畅地运行所有必要功能。当下大模型，从平权工具变成差距放大器，这个阶段性的问题必须得到解决。

解决之前，我们得先了解一下，为什么普惠模型突然之间不好用了？

一个是行业告别低价Token时代后，模厂为了压缩推理成本，主动阉割模型深度思考能力，导致的AI降智。这种情况，充值就能充智。

还有一个原因，加钱也很难解决，就是普惠的国产模型的进步正在放慢。对于全球开发者和用户来说，中国开源模型一直是普惠的代名词，也是海外高昂闭源模型的平替。但进入2026年，国内开源模型与海外模型的差距确实在拉大，平均估算落后6-12个月。

（某国产模型在非公开benchmark上能力和GPT 5相当，差距8个月）

根本原因还是算力的制约。此前靠轻量化MOE架构带来的优化是有上限的，不可能完全替代大规模高质量预训练，而后者离不开高规格的算力集群。高端AI算力体系的代差，仍然是国产模型的现实短板。

我们都不希望AI割裂社会造成阶级分化，不应该拉大不同人群的能力差距，那么针对性解决短期的成本压力与中长期的算力瓶颈，仍是整个行业的题中之义。

03 割裂的企业市场

企业智能化需求，是AI产业的首要商业化路径，也是最主要的现金池。当下的企业市场，我们听到了不同的声音，喜忧皆有：

喜的是，模型真有价值。一个做金融数智化的企业代表告诉我们，因为有免费的开源模型，国内的银行业能够低成本快速落地AI智能体与一些数智化解决方案。而美国银行只能依赖高价的闭源模型，导致做智能化的成本很高，再加上数字基础设施的老旧，就很难开展智能应用。这也使得国内金融科技成果具备更强的出海竞争力，东南亚等新兴市场的金融机构，如今更愿意主动借鉴、引入中国的金融科技方案。

忧的是，模型真难变现。也有模厂反馈，不是没有客户线索，企业也不是没有需求，是压根儿就没有预算。AI投入几乎全部汇聚在科技公司与行业龙头，这成了AI To B业务增长的最大卡点。

解锁企业AI预算的那把钥匙，是什么？投入回报比。

如果说前两年大家都是FOMO害怕错过，不管AI有没有用先上车再说，来到2026 年，要求AI做出结果，模型具有高性价比，才能说服企业立项投入。

企业市场的风向变化，直接抬高了模厂的竞争门槛，甚至可以说，新模型发布之后才是痛苦的开始。必须拿出真实的业务结果，哪怕是实验性质的案例，总之要给行业客户可验证的效果。

于是，我们能看到的明显变化，就是通用大模型的声量热度持续走低。

厂商全面转向适配垂直场景，打磨专精能力，在一些模厂的年度大会，我们不再看到基座模型的身影，取而代之的是行业版本和用户证言。而随着ISV伙伴、行业客户用例的价值凸显，模厂的生态能力正变得越来越重要。

谁能用最少的成本，撬动最大的业务价值，正拷问着所有模型。

04 危中之机

开发者的疲惫感，技术精英与普通大众的割裂，企业在投入和回报之间纠结，这些情绪组成了2026年的AI众生相，它们会持续多久呢？

答案是，取决于大模型能否走出阶段性停滞，重回持续突破的快车道。只是在当下，我们还没有看到趋势变化的拐点。

未来主义者总爱用一句话来回应公众对技术变革的疑虑，那就是：技术发展催生的问题，终将依靠技术的持续进步解决。

用时间换空间，从这个角度来看，化解当下的模型危机，并非只能一味等待技术的颠覆式突破。在模型能力平稳的平台期，减少使用过程中的种种摩擦与疲惫，也能缓冲和稀释技术本身的问题，为打破僵局争取更多的时间与空间。

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