消费者人工智能领域近期呈现复苏迹象。Meta 推出了个人 AI 助理 Muse 及其吉祥物 Jolly；OpenAI 于昨日发布了 Dots，同样采用了卡通式个人助手的设计思路；而新兴的本能助理（Instinct）凭借在旅行预订、餐厅预约及订阅取消等代理业务上的专注，估值已达 100 亿美元。
这一趋势背后的逻辑看似清晰：代理人工智能的技术可靠性已足以处理日常任务，企业正积极向普通用户推销此类服务以创造实际价值。对于投资者而言，这类似于 2022 年 ChatGPT 发布时的场景——原始技术力量开启了全新的产品类别，市场参与意愿强烈。
然而，前沿实验室对消费者 AI 持保留态度并非源于技术缺陷，而是基于商业模式的考量。目前尚不清楚更好的模型性能是否能直接转化为更高的消费支出，因为消费者对 AI 服务的支付意愿似乎已触及天花板。受此影响，整个行业正转向类似 Anthropic 的模式，即专注于企业合同和垂直领域的扩张。
Muse 和 Instinct 等产品虽试图逆这一趋势而行，但消费者 AI 的基本经济状况并未改善。任何进入该领域的参与者最终都将面临同样的挑战。安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）在其半年度市场状况报告中提供了相关数据佐证：截至 5 月，仅有 2.2% 的消费者为 AI 付费，平均每月支出为 31 美元。报告中的两个图表显示，消费者支付比例和费用均呈缓慢的线性增长。
尽管安德森对此持乐观态度，认为成熟 AI 的采用和利用仍处于早期阶段，但数据显示，即使模型性能取得巨大飞跃（例如从 GPT-5.2 到 Astra），客户愿意支付的金额或付费人数并未出现显著变化。
单个消费者的贡献值远低于盈亏平衡点标准。若以拥有 3.25 亿用户的 Netflix 作为在线服务市场的参照系，当前数据显得尤为严峻。美国银行的数据也印证了这一点：3 月份发现约 3% 的美国用户使用 AI，同比增长 40%。Menlo Ventures 的一项调查则给出了相对积极的视角，指出四分之一的成年人每天使用 AI。
消费者 AI 的核心问题在于成本而非收入。与社交网络或云计算等轻量级前身相比，这项技术异常昂贵。即便拥有数以亿计的付费用户，也无法保证盈利。值得肯定的是，OpenAI 似乎已适应这一现实。据报道，该公司自 7 月以来企业预订量翻了一番，成功实现了向企业端的转型。其新推出的 Dots 也展示了强大的企业属性，重点面向软件工程师和机构创意人员。通过低价出售给企业以实现长期盈利，成为一种可行的策略。
对于 Meta 和 Instinct 而言，情况略有不同。Muse 依托 Meta 庞大的个性化广告定位体系，拥有更多的货币化选择和更长的试错时间。值得注意的是，Meta 也在探索企业端机会。通过代理商进行的购买行为可能会提高收入上限，并有望避免训练前沿模型的高昂成本。
总体而言，消费者 AI 糟糕的经济性限制了企业在不依赖企业收入的情况下实现规模化增长。这是主要实验室已经学到的教训，也是该行业短期内难以改变的现实。
