最近一段时间，我在反复想一件事。

现在国内聊 AI 的时候，很多人的第一反应，几乎都是拿美国当参照。

美国哪些公司跑出来了，用了什么路径，我们是不是也能照着走一遍。

但我越想越觉得，这条路在中国，大概率是走不通的。

问题其实不在技术，也不在人才，而是在赚钱的逻辑上，从一开始就不一样。

先看美国。

在美国，很多真正跑出来的 AI 公司，有一个很重要的前提：企业愿意为“结果”付高价。

像 Palantir，它并不太强调自己模型有多先进，而是直接卖一个很清晰的东西——你用不用这套系统，决策效率能不能明显提升。这个账在美国是算得过来的，所以一单合同动辄就是几千万美金。

再比如 ServiceNow、Salesforce 这类公司。美国企业原本 IT 成本就高，只要 AI 能帮他们少一个人、少一段流程，ROI 是非常清楚的。

还有一个经常被忽略的现实条件：美国很多行业的数据和流程，本身就比较标准。这件事对 AI 极其重要，因为它决定了能不能快速复制、规模化扩张。

再回头看中国，差异就非常明显了。

第一个差别，其实在付费习惯上。

在中国，企业更习惯谈价格，而不是长期为“结果”买单。同样一套 AI 能力，在美国更容易做成订阅制，在中国往往会被当成一次性交付的项目。

第二个问题更现实。

中国很多行业，并不是效率不够，而是利润本来就薄。AI 确实能省人，但省出来的钱，很容易被价格竞争消耗掉。

还有一个经常被低估的点：中国真正有价值的数据，大量集中在产业链内部。不公开、不标准，也不太可能随便对外开放。

这些现实条件叠加在一起，结论其实就很清楚了。

在中国，AI 很难走“高溢价平台”那条路，但非常适合走另一条路。

不是做通用平台，不是卖模型故事，而是扎进一个具体行业里。

你需要非常清楚：

这个行业里，哪一块成本长期居高不下；

哪一段流程本来就又慢又贵；

哪些事情，其实早就不该靠人去堆。

然后用 AI 做的，也不是“提高一点效率”，而是把这块硬成本真正打下来。

只要这件事你真的做到了，哪怕不大、不通用、不性感，在中国反而更容易成立。

所以我现在看中国的 AI 项目，已经不太纠结模型有多强、技术有多前沿。我更关心的是一句话：你到底有没有真正进入一个行业，并且解决了一个长期存在、足够硬的问题。

如果能做到这一点，这条路在中国，才算走对了。摩尔线程-U(SH688795)英伟达(NVDA) Palantir(PLTR)