对用户来说，这是继“外卖大战”后又一次巨大的白嫖机会；但从行业的角度来看，过去互联网砸钱圈地的“野蛮时代”，早已经过去。

上一次喝到免费的奶茶，还是好几个月前的外卖大战。我原以为可能再也没有这样的机会，没想到仅仅几个月后，巨头们就再一次砸钱下场。

而这一次，针对不再是即时零售，而是AI。

AI是新机会，是新的未来和风口，这在今天已经成了几乎所有人的共识。但在共识之外，AI到底应该如何落地，如何收费，甚至是如何“盈利”仍然没有一个较好的模式，但这丝毫不妨碍巨头们砸钱吸引用户。

这一点和国外形成了鲜明的对比；自从ChatGPT横空出世以来，巨大的流量和媒体的曝光，让吸引用户不再需要付费，随后国外几大科技公司的入场，先天自带的用户群体，似乎也不需要靠砸钱来吸引用户。

当国内的AI在砸钱搞用户的时候，国外的AI则更多把钱用在了技术上，这两者之间的差别，背后暴露出的其实还是用户对AI的不同态度。

先说一点，本文探讨的并非是非对错，而是从一个更为宏观的角度来看，为什么国内的AI公司需要靠砸钱来吸引用户。

毕竟从研发的角度来看，国内的AI公司研发强度其实并不低。

先看美国，其中微软2025财年计划投资800亿美元用于AI数据中心建设；谷歌则预计投资几百亿美元，OpenAI、软银和甲骨文则承诺斥资5000亿美元，建设新的AI基础设施，初期投资规模为1000亿美元。

而国内，其中阿里宣布未来三年投入3800亿建设云和AI硬件基础设施，腾讯2024年研发投入也达到了706亿元，字节2026年资金开支更是计划高达1600亿.

可以说在AI研发投入上，中美两国公司都很用力。但在其他策略上，却有所不同。例如在吸引用户上，不管是阿里还是腾讯，其实背后都有数十亿用户，理论上应该不缺C端用户，但为什么仍然需要砸几十亿来吸引用户？

这事实上是国内互联网企业的“独特基因”。从最早的PC端到移动端，很多互联网企业都延续了“用户规模优先”的商业模式，自然AI战略也深受影响，企业更关注如何将AI嵌入现有的流量生态，实现快速变现，而非从零构建基础模型能力。

而更重要的是，如果不谈这波砸钱吸引用户，过去一两年，国内AI在营销上投入的则更多，以最近比较火的AI APP为例，常年花钱买广告砸流量，吸引用户下载，这部分的营销部分，至少已经远超今天砸钱的规模。

所以，和国外AI相比，我们的确会将大量资金用于用户获取、市场推广和场景落地。这样的效果好吗？

没有人知道。但问题在于，一家企业砸钱吸引用户了，如果友商不跟进的话，就只能在用户规模上落后，而国内互联网企业的基因又是“用户规模优先”，所以在某种意义上，这也变成了一场零和博弈游戏，就如同几个月前的外卖大战，如果不是有关部门介入，估计还会继续烧钱下去。

除此之外，砸钱搞用户的另一个好处就是，它可以培养用户的习惯。不管你是出于什么目的下载了APP，只要你在薅羊毛的过程中，慢慢学会了使用AI，长期下来自然就会养成习惯。

国内互联网靠砸钱培养用户习惯的例子并不少，诸如扫码支付、手机打车、点外卖等等，早期都是靠着补贴走过来的。

但砸钱跑马圈地还适合今天这样一个AI时代吗？

对巨头来说，我认为仍然还是有效果的。

巨头首先是不差钱，所以有砸钱搞用户，培养用户习惯的本钱；而这一点，其他相对小的公司就很难做到。

所以巨头砸钱，有助于打开AI市场，触及更多潜在人群，同时扩大蛋糕，对AI的发展其实是起到了更好的促进效果。

这几天我邀请朋友喝奶茶，我也才发现身边很多人甚至都没有一个AI应用，这让我感到很奇怪，但同时也意识到，我国14亿人口中，其实还有很多人对所谓的科技潮流风口，仍然是没有预见性，以及缺乏基础的常识的。

所以砸钱，仍然很有必要。

剩下的问题就变成了，为什么国外AI不砸钱吸引用户呢？

这其实就是市场结构的差异。欧美市场更注重技术深度和长期价值，投资机构也更愿意支持AI企业长期研发；而国内互联网生态则更依赖流量变现和用户增长，企业需要在竞争激烈的市场中快速证明商业价值。

这两地的市场不同，也导致了企业做出不同的决策。

砸钱搞用户，未必就是坏事，短期来看，用户端的战略更有助于快速验证商业价值，从而助力我们的AI公司走得更长远，对用户来说，薅羊毛也能够带来生活的小确幸，提高幸福价值。

这是一举两得的事情。

但从长期的角度来看，基础研发仍然是决定竞争力的核心。国内外大公司都在不断砸钱搞研发，所有人都深知AI的核心竞争力就是研发，就是AI用起来好不好用，是否智能。

从这个意义上讲，在砸钱吸引用户之后，我们的AI唯一需要做的，就是把AI做的更好。作为一个资深重度AI使用者，我在使用某些国内AI APP的时候，我唯一的感受就是，越用反而越不好用。

这个APP我就不点名了，我只能说它刚出来那会，刚下载的时候，用起来是非常丝滑的，回答内容也很不错，逻辑清晰有条理，但现在越用越差，更新一次之后反而更难用了。

我希望这是我的错觉，毕竟眼下来看，我能够用的AI，尤其是好的AI，仍然非常有限。

也许，是时候在AI行业引入一条鲶鱼了。

end.

作者：罗sir，关心人、社会和我们这个世界的一切；好奇事物发展背后的逻辑，乐观的悲观主义者。