为什么 AI 现在这么火，却很少有行业真的铺开呢？

[cxd8190102]

有人说，AI 是新东西，应该去赚新世界的钱。新世界有没有钱我不知道，但传统行业我是很少见有大范围铺开的，至少中老登行业的钱就赚不了。

我个人觉得有几点原因：

1 、传统行业他们更倾向于维持现在的体系，然后让 AI 去做一些优化的、锦上添花的工作，而不是让 AI 来一场重构。首先拿到一个 AI 产品，他们会下意识地把它当成一个纯工具，希望它能嵌入到现有的工作流当中，而不希望围绕 AI 来一场升级。

2 、AI 本身也有局限，现在大部分还在理想的实验阶段，距离现实场景中的工作，还有很大的 gap 。也就是它能帮你思考，但真要帮你干活的话是不靠谱的。

举个例子，你要给企业建一个 AI 知识库，但现实世界里，企业里 90%的知识不在数据库的结构化字段里，而是躺在 PDF 研报、Word 合同、Excel 财务报表、PPT 产品方案里。光是解析这一步，就能把 AI 卡住。

3 、安全问题，AI 现在说白了，还是比较黑箱的，对于数据安全看得比较紧的行业，难免瞻前顾后，迟迟不愿开放。

你们觉得限制 AI 铺开和商业化的还有哪些因素？想听听专业老哥们的意见。

[jackStation]

很火，对有些人好用。但还没到开箱即用 的程度

[connor123]

我个人认为当前 ai 的本质是抽卡，而工程最需要的是稳定，因此 ai 作为人类的助手非常强大，但是让 ai 直接进入工程中，够呛

[Majestic11]

AI 做长任务贵得离谱，还存在很多不确定因素，需要人类把关
如果定位做短任务辅助人类，那价值大大缩水

[Rickkkkkkk]

我真的是觉得太多人/太多老板没用过 codex + gpt 5.5 来处理他们在电脑上要干的活。

用过的话很多活真的要被替代。

[wanglz111]

“CODEX, 帮我去区块链上赚 100 美金” -> SB
“CODEX, 我发现区块链上这里存在一个套利机会，大概是 xxxxxx 这样，你能不能帮我看一下这些交易的共性，验证一下，并实现成一个可套利的模板” -> 究极生产力工具

[TimPeake]

你处在互联网圈子里 知道 ai 已经在大规模应用。这个圈子外的，估计 99%以上还停留在 把 ai 当搜索引擎问答上。

[Sundayz]

知道为啥 Anthropic 迅速登顶 AI 企业利润第一吗？因为他们知道现阶段 AI 变现的方式只有卖 token ，而程序员们正好是 token 消费力最强的群体，把 claude 做到最顶尖，企业就是第一了。

AI 商业变现面临大量的法律法规问题，全世界都没有哪个国家对 AI 有完善的法律机制，所以很多事情都是搞不了的，所以卖 token 才是最赚钱的。

[loa13368]

影视行业已经用上了，ai 短剧。
保险行业，填表格，分析文字。
这是我知道的，不知道的应该还有很多。

[cxd8190102]

@Sundayz #7 唉，这离我们期待 AI 攻克癌症、解决数学难题、解放人类生产力的初衷有点远啊

[Solix]

不是不想要，是因为用了就被开除了，这是一个深层原因，不是大家不用 AI 的原因。未来所有的做办公室的工作都可以被 AI 替代，那么人去干什么呢？怎么挣钱呢？对吧？

[cxd8190102]

@loa13368 #8 感觉 AI 做的事情还是比较平的，没有像工程行业之类的这么复杂和强调配合。

[cxd8190102]

@Solix #10 本以为它是来解放人类的，结果变成替代人类的了，没去攻克难题反而变成人机斗争了，真是悲哀

[xxmym]

为什么现在这个时间节点还能有这种论调。先问是不是，再问为什么。

[hfJ433]

我看到是的有人拿 CODEX 来破解 ps

后面应该越来越多的应用会被破解吧

总感觉出发点不对

[Leslieo]

铺开了，国内豆包，ai 短剧，ai 修图

[intoext]

举个例子，你要给企业建一个 AI 知识库，但现实世界里，企业里 90%的知识不在数据库的结构化字段里，而是躺在 PDF 研报、Word 合同、Excel 财务报表、PPT 产品方案里。光是解析这一步，就能把 AI 卡住。


这一条不敢苟同，无非是企业拿着所谓这些知识当宝，不敢喂而已。
敢喂数据的话，AI 解析那不是小儿科吗

[davidyin]

AI 作客服，比如 wealthsimple
AI 作股票分析，富途 moomoo

[loa13368]

@cxd8190102 行业发展需要时间的，现在 2026 年，gpt 出来的第三年

[icyalala]

企业组织架构的变革是缓慢的，所以并不是行业里面铺不开，而是你看到 AI 发展的相对来说太快
（我感觉我已经被 AI 污染了，写了个不是而是的句式...）

[tfdetang]

>你要给企业建一个 AI 知识库，但现实世界里，企业里 90%的知识不在数据库的结构化字段里，而是躺在 PDF 研报、Word 合同、Excel 财务报表、PPT 产品方案里。光是解析这一步，就能把 AI 卡住。

对不起，我现在这些文档都是让 ai 读，ai 分析，ai 写，效果非常好；
为什么只有程序员先被替代了，而其他行业还没铺开； 因为程序员的工资可能是一家科技企业成本的 90%，而普通文职人员的成本在一家传统企业所占的成本不到 10%；
不是做不到，而是收益没那么大

[ETiV]

AI 现在看上去不太能有规模效应，不会因为规模越大而成本越小，越“聪明”的模型参数越多、参数越多需要更多的算力、内存。厂商今年买的先进芯片三五年之后就不够快了，内存厂商的产能在这里摆着，也都排到明年后年去了。

token 又不像带宽、电力，用不完就浪费掉了，所以需要卖掉……甚至能看到负的电价

我觉得可能这一轮 AI 泡沫破掉之后才能迎来产业变革吧……

[moudy]

@intoext 系统性的知识喂进去还行。客户东一榔头西一锄头搞出来的问题，解决之后的知识还挺难系统化的喂进去的。基本上还是得人来调试，人来总结。尤其客户跟你说 xxx 不工作，现场一看鼠标没电这种。

[xixiv5]

人工比 token 便宜

[forisra]

因为很多行业的劳动效率其实是很难抓的。就拿 v 站来说，很多程序员用 ai 完成工作，但不可能去和老板主动提我用 ai 提高效率给我多派一点活吧。

程序员行业还有各种 kpi 量化劳动效率的办法，中老登行业的第三产业对摸鱼其实真就没啥办法。上次有个什么公司，好像叫什么小鹿，在工位面前搞个摄像头，结果被全社会网暴。

网暴的网民就是纯若只，这些办公室坐班摸鱼对普通 3D 又没啥好处。中国有个红利，我叫第三产业白领红利。中国因为是制造业超级大国，工业品非常便宜，同时人力也便宜所以陈平说的 2000 ￥>3000$是有原因的。哪怕你在中国混个八千工资到手，没有房贷或者说没有特别重的房贷，生活水平其实是很高的，然后工作内容也不多，很多时候都在摸鱼。

[GeruzoniAnsasu]

你为什么会觉得「很少有行业真的铺开」？

生成式 LLM 的输出是非结构化的，所以显然你不该期望结构化数据占主导的「行业」 LLM 有什么大用，比如涉及机械控制和数据定向处理的一切领域。

而且「 AI 」这个词是一个非常非常老的词了，老到能自动跟玩家对打的乒乓球游戏出现的那一天就已经存在了。真正「新」的东西，让你感觉换代了的东西其实是 trasformer 以及深入研究 transformer 附带发现的 scaling law 而已。


现今提到「 AI 」 脑海中应该同时复现好几个概念才对：CV （计算机视觉）、TTS/STT （语音文字互转）、LLM 、「具身智能」即搭载了更高性能处理器的机器人。所以 AI 是一整套基础设施，是大量行业的支撑物，而不该是某种特定形态的技术。否则 —— 我们都很明白互联网是现代社会的基础设施，但你非要问「运动员能从光纤宽带技术获益什么」这种问题就会非常奇怪且丢失了重心。

我们应该注意到的是，尽管「传统行业」，工人还是要亲自干体力活把钢管塞进折弯机的滑槽里，但他下班刷的短视频已经没有一个是真人配音、没有一个字幕是人工手打的了。

[qiaobeier]

短剧行业被 AI 连根拔起了

[mosfet]

这咋传统行业了，不都是行政岗吗
像机械的最大成本不是“设计”是“制造”
引入 AI 画图纸提高了风险，但成本降低不了多少
然后“制造”的降本增效也不在于快速机床代码

搞的 LLM 是万能药一样

[zachary99]

准确率太低了吧，简单几个问题都能把 ai 的漏洞百出

[catch]

已经铺开了，兄弟

[Vitta]

美国打伊朗不是都用到了吗

[nguyenthanhvu198]

你好，我想和你交流一下关于中转合作的事项。如果方便的话，请问可以通过什么方式联系你？

[AEDaydreamer]

铺开 AI 可以细化成: 预算支撑、技术培训、沉淀到日常工作流.

这三个对人对公司要求其实都很高,大部分能盈利的最多局部试点一下, 因为铺开肯定是要花大钱的. 公司经营一般的领导者更不可能有这个想法釜底抽薪去搞新的工作流.

[systemGuest]

不是没用，是大多数人不知道怎么深入用，就算是用的较深的程序员，大多人里面认知又只停留在国内 AI 能力水平，墙把程序员岗位生命周期可以拖延很多年，感恩吧。

[Sting1226]

也未必。我现在在一家中医馆工作。中医行业够传统了吧。他们已经有 AI 诊脉了。每次出去义诊，这设备都带着。

[zomco]

@GeruzoniAnsasu 而且还要注意到，人工发帖回复的少了许多

[TIDS]

虚假繁荣吧

[jacketma]

肉眼可见的这几个行业已经颠覆了，其他垂类还在渗透中
1.编码
2. 搜索
3. P 图
4. 自动驾驶
5. 影视短剧

医疗、教育、金融，等等这些也很深入了

[EndlessMemory]

有延迟和滞后性

[Alwaysonline]

已落地项目：健康管理的，体检报告==健康方案==生活打卡； 旅游行程定制。


目前兼职的新项目是法律合同和案例的本地知识库+合同的审查，律所的。

[Alwaysonline]

日常有体感和接触多的是传统行业，但传统行业，需要时间去推行。

其次是 互联网的产品经理，不同传统行业的流程和需求，融合业务的能力弱，做的 AI 功能不是那么匹配。

[Frankcox]

别的不说，抖音上一堆影视剧解说，已经一耳朵听就是 AI 生成的内容了。"不是 xxx, 而是 xxx"这种句式太多了

[hikarugo]

真的期待 AI 能带来医疗的革命性突破，听力恢复一直都是世纪难题

[cxd8190102]

@Alwaysonline #39 你们是自己做垂类 Agent 开发吗？

[tuomasi]

不是没铺开，是 ai 如果落地传统制造行业会引发非常严重的问题，人形机器人换上 ai 大脑如果成熟的话，制造业会彻底洗牌，假如老美即是全球消费中心又是制造中心，别人还怎么玩，光就业率就够别的国家头疼了，还是晚点铺开吧，毕竟家里长辈的养老金还需要现在的年轻人去养

[Sawyerhou]

需要时间过渡，蒸汽机也不是一发明出来就装到马车上的，中间有很多优化迭代最终取代的过程，甚至在一定时代内，两者还会并存。

[chimission]

现阶段怎么使用好 AI 也是有门槛的，到真的铺开还需要很长时间

[agent0]

先问是不是再问为什么