当前，全球每周有超过8亿人打开ChatGPT的聊天界面，输入问题，然后得到回答。但很少有人会注意到，大部分使用者的操作模式，与初次接触这个产品时相比，几乎没有任何变化。

在最近OpenAI CFO Sarah Friar与硅谷传奇投资人Vinod Khosla的对谈中，这个被忽略的现象成为了讨论焦点。

他们谈论的不是下一个GPT模型会有多少参数，也不是硬件何时突破，而是为什么当智能被交到大众手中时，却没有变成大规模的实际成果。

这背后揭示的是，AI 时代，不同个体、不同企业之间的“智能化鸿沟”。

“我们给人们提供了强大的智能，就像把法拉利的钥匙交到用户手里一样，但大多数人还在学习如何把车开上路。”

Sarah Friar如此描述当前AI应用面临的根本挑战。不同于技术限制或算力短缺，这种用户能力与工具潜力之间的鸿沟正成为AI普及的最大瓶颈。

研究数据显示：虽然全球有8亿的ChatGPT活跃用户，但真正能利用AI完成复杂任务的用户比例，却停留在个位数。这就像拥有智能手机的早期用户，只知道用它打电话，却不知道GPS可以用于导航，摄像头可以用于移动支付。

企业中同样存在显著的“应用落差”。OpenAI《企业AI现状》报告揭示，领先企业在AI使用强度上已是普通企业的6倍，而即便是这些前沿企业，也仅仅触碰到AI潜力的表层。

Vinod Khosla提出了一个关键时间表：2026年将是智能体技术真正成熟的转折点。这不是简单的聊天机器人升级，而是AI从“问答机”转型为“执行者”的关键一步。

智能体的未来价值在于流程而非响应——管理ERP系统、处理合同审查、规划复杂行程，这些需要多智能体协作的任务链条，即将从概念走向日常实践。

当AI已从简单的对话界面，转变为能够自主执行任务序列的智能体，企业运营的底层逻辑正被重新定义。

Sarah Friar访谈中以财务工作为例，指出这一转变的深远影响：传统收入管理团队每天需要人工审查大量合同，寻找可能影响收入确认的“非标准条款”。随着业务扩张，这种工作只能通过增加人力来解决。

而AI智能体的介入改变了这一范式：系统能够自动提取并分析所有合同，识别非标准条款并提出处理建议，同时还能提供更深层洞察——这些例外条款是否合理？销售人员是否做出了不当让步？商业模式是否需要调整？

这种变化不仅仅是效率提升，更是工作性质的彻底重塑。枯燥的重复性任务被自动化，员工转而从事更具创造性和战略性的工作。

Vinod Khosla提到的案例更具代表性：一家年收入过亿美元的公司，财务部门仅由一人负责，因为AI驱动的ERP系统几乎处理了所有常规会计工作。

智能体商业（Agentic Commerce）的兴起，将带来企业间交互方式的根本改变。

当智能体代表企业进行采购谈判、合同执行和供应链协调时，企业运营的敏捷性和效率将达到前所未有的水平。

这一转变中，掌握智能体管理能力和流程优化专长的企业将获得决定性优势。

当外界争论AI是否存在泡沫时，业内视角却截然不同：不是需求不足，而是供给无法满足现有需求。

Sarah Friar从财务角度揭示了算力与商业回报的直接关联：“2023年我们的算力约200兆瓦，年经常性收入约20亿美元；2025年算力突破2吉瓦，收入超过200亿美元。”

这种近乎线性的正相关关系，反映出AI应用对计算资源的饥渴需求。

Vinod Khosla提供了衡量AI真实价值的独特视角：“判断AI是否有泡沫，应该看API调用量，而不是股价波动。”

这就像互联网时代的网络流量一样，API调用量直接反映了AI的实际应用规模和使用强度。在这一指标上，当前的需求增长曲线依旧陡峭。

这种供需矛盾推动着整个AI基础设施产业的扩张。仅去年，全球AI硬件投资就增加了约2200亿美元，芯片市场预测上调了约3340亿美元。

这不仅仅是OpenAI或几家巨头的单独行动，而是整个生态系统对范式转变的集体回应。

面对算力约束，OpenAI正在构建更加多维的基础设施战略：从单一云服务商到多云架构，从单一芯片到多芯片支持，从单一产品到多产品矩阵。

这种复杂的三维架构，如同一个可旋转的魔方，允许公司在不同维度上优化资源配置，最大化满足多样化需求。

在AI基础模型日益强大的背景下，初创企业的机会并未减少，反而呈现出全新的形态。

Sarah Friar指出了真正的机会所在：“那些已经聚合了大量数据并能处理复杂业务流程的公司，拥有更深的护城河。”

全球95%的信息实际上存储在企业和机构的防火墙之后，这些私有数据与特定领域知识相结合，创造了基础模型难以覆盖的专业化应用场景。

采购系统就是一个典型案例：AI不仅需要理解合同条款，还需要掌握“授权委托”的组织逻辑——董事会批准限额是多少？副总裁的审批权限如何定义？如何验证员工的职级信息？

这些复杂业务规则与组织结构的结合，形成了专业化的应用壁垒。

Vinod Khosla将这种机会概括为“赋予智能体自主权并推动事情发生的能力”。智能体间的交互协议、权限管理、安全认证——这些刚刚浮现的技术挑战，为初创企业提供了广阔的创新空间。

机器人领域更是被看好的下一个前沿。Vinod Khosla预测：“15年后，机器人产业的规模将超越今天的汽车工业。”

这不仅仅是工业机器人的普及，更是通用人形机器人进入日常生活的开端。

家用机器人可能首先在特定场景突破，比如为独居老人提供陪伴，这种能够进行自然对话的简单形态，可能比“能折叠衣服的机器人”更快获得市场认可。

Sarah Friar提出了一个引人深思的类比：“我更倾向于将AI视为基础设施，就像电力一样。”

这意味着AI将不再是我们主动“调用”的工具，而是融入生活环境的背景智能。

这种转型已经在悄然发生：连接日历的AI助手会在会议前提供要点提醒；拍照即可解析菜单并为特殊饮食需求者推荐菜品；阅读不便时拍摄文本即可转为语音播放。

这些看似简单的应用，代表着AI正从“主动交互”转向“无缝融入”。

多模态交互将彻底改变人机界面。从键盘输入到语音对话，从文字交流到视觉识别，AI正在学习以更自然的方式与人类互动。

这种转变的技术意义在于降低使用门槛，使AI能力能够被更广泛的人群接触和利用。

然而Open AI广告支持模式的出现，则触及了AI普惠的核心挑战：如何让无力承担订阅费用的用户也能享受先进AI服务？

Sarah Friar强调，免费用户得到的必须是“最佳答案”而非“次级答案”，广告必须明确标识且与用户需求相关，同时平台必须保留无广告选项——这些原则试图在商业可持续性与用户体验间寻找平衡。

随着AI记忆能力的增强，个性化服务将更加深入。当AI系统能够记住用户几周甚至几个月前的对话内容和偏好，它提供的建议和帮助将更加贴合个人需求。

这种连续性优势可能成为用户粘性的重要来源，但也引发了对于平台锁定效应的新思考。

当我们审视这场仍在展开的智能革命，会发现一个与历史规律相符的模式：任何颠覆性技术的普及都会经历“工具—流程—环境”三个阶段。电力如此，互联网如此，AI也正沿着相似轨迹演进。

当前，我们正处于从“工具”到“流程”的关键过渡期。成功跨越这一阶段的企业和个人，将不仅仅是新技术的使用者，更是新工作方式、新协作模式的定义者。而那些停留在表层应用的用户，则可能面临被重新定义的风险。

企业的组织惯性、个人的使用习惯等非技术因素正在成为比算法进步更关键的发展变量。智能时代的真正分水岭，或许不在于谁能开发更强大的模型，而在于谁能更快地跨越“知道”与“做到”之间的鸿沟。