通用AI的”常识”不是常识#

事实是什么？Claude、GPT这些模型已经能处理绝大多数场景——写代码、分析财报、做研究、生成内容。一个月20美元的订阅，能力覆盖面远超大多数垂直AI工具。

但这是技术圈的”常识”，不是普通用户的认知。

普通用户的心理模型还停留在”AI = 聊天机器人”。他们不知道可以让AI分析SEC文件、不知道可以用prompt engineering定制工作流、不知道一个API调用就能替代一个SaaS产品。

信息差就是商业模式#

这个信息差就是商机。地铁广告里的每一个AI产品，本质上都在做同一件事：在通用模型上加一层场景包装，然后收10倍的价格。

商业逻辑很简单：

• Claude/GPT 能做的事 → 通用、便宜、强大
• 普通用户的认知 → “AI就是聊天机器人”
• 中间商的机会 → 把通用能力包装成行业工具，收10倍价格

这和早期互联网的故事一模一样。当年”建一个网站”是高深技术活，养活了无数建站公司。现在随便拖拽就能搞定，那些公司要么转型，要么消失。

短期暴利，长期呢？#

短期来看，这个模式很成立。信息差足够大，用户付费意愿足够强，利润率足够高。

但长期呢？信息差一定会缩小。AI literacy的普及只是时间问题。当每个人都知道可以直接用ChatGPT分析股票的时候，moomoo的”专属AI”还有什么吸引力？

真正有壁垒的不是”我会用AI”，而是：

1. 场景理解 — 真正懂用户痛点，而不只是套个API
2. 数据飞轮 — 在垂直领域积累独有数据，让模型表现更好
3. 用户习惯 — 先占住用户心智，让人懒得换

地铁广告告诉我们什么#

地铁广告告诉我们的不是AI有多热，而是：大多数人还没搞明白AI能干什么。

谁先帮他们搞明白，谁就先赚到钱。

但如果你只是套了一层皮，等信息差消失的那天，就是你出局的那天。