AI 不是电力，更像电梯：为什么“用不上”才是关键信号？
2025 年 12 月 13 日，a16z最新一期播客《AI Eats the World》上线。
科技趋势分析师 Benedict Evans（前a16z合伙人）与 a16z 合伙人 Erik Torenberg，开场就问：AI 到底是又一轮平台迁移，还是像电力和互联网那样，成为重写世界的底层通用技术？
听起来很宏大。但真正的矛盾在另一边：巨头们抢算力、调团队、建超级工厂，普通人却连每天拿 AI 做点什么都想不清楚。
这不是懒或不懂技术。
Evans 认为：不是 AI 不够强，而是它还没变成日常工具。就像电梯，你得主动走进去，按个键，它才带你上楼。
这场对话要回答三个递进的问题：
为什么 9 亿人注册，却想不出要做什么？
为什么能力很强，却没有变成日常工具？
谁会赢得下一个入口？
最后，Erik 问出那句很多人都在回避的问题：要发生什么，AI 才能被真正认为比互联网更具变革性？
第一节｜9亿用户，95%的人想不出要做什么
打开 ChatGPT，不等于用上 AI。
一个被忽视的事实：AI 工具使用率远落后于注册量。
ChatGPT 已经拥有 8–9 亿周活用户，是全球访问量最高的 AI 工具。但真实数据更残酷：只有 5% 的用户付费，日活用户占比不到 15%。也就是说，大部分人试完就走了。
这不是因为产品不好用，而是用户想不出要用它干嘛。
Evans 说，这类用户的状态很典型：知道它、用过它、有账号，但这周、下周就是没想到用它做什么。
这其实是另一种形式的冷启动困境。技术准备好了，用户也在，但使用场景没准备好。对比来看，电力、电信、搜索、社交，都曾走过从尝鲜到上瘾的转变。而 ChatGPT，留存率被卡在体验之后，绝大多数人体验后就不再使用了。
这不是个别模型的问题。Claude、Gemini、Grok 都面临类似瓶颈。
根源在于：大多数人缺的不是账号，而是使用目的；不是功能理解，而是具体的使用场景。
AI 的能力已经很强，但使用习惯还没建立起来。
第二节｜AI 缺的不是能力，是菜单栏
那么，如何才能让人用得上？
每一次真正的技术跃迁，不是从能力变强开始的，而是从交互方式变了开始的。
Benedict Evans 指出：今天的AI，被误判成一个平台升级，其实它更像是用户界面的重构。就像Excel之于财务，Photoshop之于设计，浏览器之于互联网，iPhone之于移动……真正的转折点不是技术本身，而是人开始怎么用了。
但 ChatGPT、Claude、Gemini 这些通用大模型，至今仍停留在提示输入框阶段。一个通用的聊天界面，一个对所有人都模糊的命令入口。它们看起来像个产品，其实更像是 API 的套壳，要求用户每次都从零开始想自己要干什么。
这不是 AI 没有用，而是还没有人告诉用户该怎么用。
Evans 提到一个经典案例：
“当年微软 Office 被称为 Win32 的外壳，绝大多数功能由操作系统在后台处理，用户只需在简单的界面上点击按钮，完成自己不知道也不需要知道的复杂操作。”
当下的 AI 还没走到这一步。
Evans 指出：我们说 AI 能做一切，但更准确的说 AI 要求你自己知道一切。
这就是为什么那么多 AI 原生 SaaS 在做同一件事：把通用 AI 包装成具体按钮，替用户定义好任务。Evans 说，这些公司只是把 Oracle、Excel、Email的某一部分功能重做了一遍。
第三节｜Claude 输在哪？不是能力，是入口
如果只看能力，很多结论会完全相反。
在主流 benchmark上，Claude、GPT、Gemini的差距已经小到可以忽略。有些任务上，Claude 甚至更稳、更克制、更像人。但现实是：ChatGPT 几乎成了AI的代名词，Claude 几乎没人用。
为什么？因为模型正在变成商品，而分发才是稀缺资源。
当模型能力差不多，用户不会费心比较，就用最先看到的那个。Firefox 和Chrome 就是这样。Firefox 并不差，但 Chrome 占了入口。能力够用了，入口更关键。
这就是为什么 Claude 在开发者圈口碑极好，普通用户却几乎不知道。不是因为不需要好模型，而是根本不会主动去找。
ChatGPT 的 8 到 9 亿周活用户看起来像壁垒，实际上只是大家先用上了。一旦入口发生变化，比如搜索、浏览器、操作系统，用户可能很快就会迁移。
换句话说，ChatGPT 的领先只是先到了，并不是真正站稳了。
Evans 的结论是：AI 产品的护城河，不是模型参数，而是默认入口。
而这，正是 AI 的下一个关键时刻
第四节｜真正的时刻：当你第三次打开它
但这个关键时刻什么时候到来？没人知道。
我们对 AI 的能力一无所知，也不完全理解它为什么能这么好用。这不是谦虚，而是事实。
所以你会听到完全不同的预测：
- Demis 说人类级能力还没到
- Altman 说已经能当博士
- Karpathy 说可能还要十年
这种不确定恰恰是机会：用户还没养成固定习惯，产品还在试错。谁先找到那种一学就会、每天都用的场景，谁就能占住入口。
而一些场景，已经开始显现。
Evans 提到了一些正在发生的案例：
软件开发：已经有开发者每天在 AI 里泡 3 小时，写代码、改bug、做重构。这是第一批找到日常工作流的人。
营销：大公司开始用 AI批量生成 300 个广告素材，然后人工筛选出最好的 30 个。这比让人做 30 个要高效得多。
企业点解决方案：Accenture 在帮大公司解决非常具体的业务问题，把 AI 嵌入已有流程。
更有意思的是 Evans 提到的零售场景：今天亚马逊推荐系统的逻辑是：你买了灯泡，推荐气泡膜；你买了气泡膜，推荐包装胶带。但 AI 可以做的是：识别出这个人在搬家，推荐家庭保险广告。
这就是 AI 的真正价值：不是把现有任务做得更快，而是发现你从来没做过、但应该做的任务。
这种从“关联推荐”到“场景识别”的跨越，才是 AI 改写日常的开始。
而那个转折点，不在某个发布会，也不在某个跑分榜单，而在某个周二的下午，一个普通人第三次、第四次打开了同一个功能，因为它确实有用。
结语｜真正的门，还没打开
ChatGPT 有 9 亿用户，Claude 、Gemini能力都不差，模型每天在进步。
但大多数人根本想不起来每天要用它干什么。
Benedict Evans的判断很直接：模型会变成商品，入口才是稀缺资源。而入口的本质，不是把AI做成更强的工具，而是把它藏进日常系统里。
就像谷歌 CEO 皮查伊说的：少做工具，多建系统。
因为真正的成功，不是 AI 能做多少，而是用户根本没意识到自己在用 AI。
📮 原文链接：
https://www.youtube.com/watch?v=RH9vJNxFKDA&t=2s
https://www.iheart.com/podcast/867-the-a16z-show-30965806/?utm_source=chatgpt.com
https://podcasts.apple.com/ro/podcast/ai-eats-the-world-benedict-evans-on-the-next-platform-shift/id842818711?i=1000741043656
https://www.contagious.com/en/article/news-and-views/analyst-benedict-evans-on-ai-in-2024?utm_source=chatgpt.com
本文来自微信公众号“AI 深度研究员”，作者：AI深度研究员，36氪经授权发布。
