AI的故事讲完了，现在该看"账本"了

虎嗅 6 月 5 日讯，2026 年即将过半，AI 行业正在经历一场集体"戒断反应"。一级市场上，钱还在往 AI 赛道涌，但流向已经彻底变了，资金从"炼模型"加速转向"用模型"，与此同时，产业端开始用毛利率和复购率重新审视每一个曾被贴上"AI"标签的项目。曾经靠 PPT 就能融到钱的日子结束了，取而代之的是投资人反复追问：你的商业模式到底能不能跑通？这些声音来自前不久第 160 期小饭局上的闭门讨论。券商分析师、上市公司高管、投资合伙人、银行零售金融负责人，同一个 AI 在不同人眼里完全是不同的东西。从"讲故事"到"算账"，AI 创业正式进入淘汰赛。具体来看，某券商研究所高级研究员一开场就抛出了"模型一定会吞噬软件"的判断。在他看来，未来企业不会再像今天这样去采购 ERP、OA、CRM 这些标准化的软件包，而直接买一套 AI 服务器，部署一套方便调用的中间层模型和数据库，然后业务需求报上去让 AI 自动生成企业需要的 ERP，自动转出 OA。"此前，软件是程序员一行行代码写出来的，以后的软件都是 AI 写出来的。"这个变化直接反映在企业的采购清单上：以前的采购是买 CPU、找咨询公司做交付、再做运维；未来的采购是买 AI 服务器、部署模型。而且，业务部门的费用将会被大幅压缩，因为 AI 替代了一部分人类工作，也就吞噬掉业务部门的预算。对于模型，这位研究员抛出一个有点"反常识"的观点：不要投大语言模型，要投数据。模型说白了就是数据喂出来的，核心壁垒不在算法，而在数据。他进一步提到要关注世界模型（物理 AI）和决策模型。"世界模型比大语言模型的复杂度高出一个量级，能做这个事的公司不多，稀缺性本身就构成护城河。"他解释，"大语言模型的幻觉问题到今天还是解决不了，但决策模型不存在这个问题，因为决策模型本身代表的就是数据壁垒本身。"但也有不那么乐观的声音。互智投资总经理尚柳辛直言"我个人不是特别看好具身智能。"他坦言自己从很多角度想过这个问题，但始终没想通它的逻辑。"我能理解背后商业去推动它的理由，但我觉得它当前被严重高估了。"他觉得大众对具身智能有一个根本性的误解，机器人为什么一定要是人形的？工厂里的分拣线，固定机械臂更实用；工厂里打螺丝，履带机器人在载重、稳定方面更有优势。"除了表演性的场景，我确实看不到其他的应用场景。"张仲华从二级市场的角度补充了一个冷静的提醒："站在目前这个时间点，AI 应用已经阶段性过热了。"但他更愿意寻找那些商业逻辑已经跑通、支付端已经闭合的公司。"比如细分垂直领域，数据封闭、数据质量高，那就有价值。"而银行方代表则提到了 AI 行业的另一个变化：一人公司的崛起。她观察到，两个人、三个人组成的团队，借助 AI 做短视频、做获客、做贸易，已经成为各家银行相继争夺的客群。至于那些动辄融资十亿、估值百亿的明星项目，现场嘉宾没有人提起，而这本身或许就是一种态度。当四种完全不同背景、完全不同利益诉求的角色坐在一起，他们用钱投票的方向，比任何行业报告都更诚实地指向了同一个事实：AI 的故事已经讲完了，现在到了看账本的时候。那些手里有真实数据、跑通了支付闭环、在垂直场景里真正解决了问题的公司，哪怕不那么性感，可能才是这轮周期里活得最久、赚得最多的赢家。"AI 行业的迭代实在太快了，很多公司一两年崛起，可能一两年后就没落了。"而在这个深水区里，唯一不会过时的护城河，就是真实的场景、真实的数据和真实的收入。