人工智能+，加在哪里，谁来买单

本文来自微信公众号： Linda产业笔记 ，作者：Linda 梁领

两会报告提到人工智能+行动。

这个词第一次出现在报告里是2024年，2015年提的是互联网+。

十年过去了，那一轮改造留下了什么，值得在这一轮开始之前，认真想一遍。

▫一、先把互联网+的结果拆开看

出行行业：市场规模扩大，乘客选择增加，调度效率提升。这是真实发生的改善。

同时发生的：网约车司机数量从2016年的1500万增长到2023年超过2300万，平台抽成从早期8%左右涨到20%以上，全国网约车司机日均接单量从高峰期的20单以上下降到目前的10-15单。供给扩张速度远超需求扩张速度，人均收益稀释了。

餐饮外卖：市场规模从2015年的457亿涨到2023年的约1.3万亿。翻了将近30倍。

但餐厅的利润率呢？外卖平台抽成稳定在20%-26%，叠加投流、满减、配送补贴，外卖业务的净利润率普遍压缩到3%-5%，堂食时代通常在10%-15%。流水做大了，利润做薄了。

零售：线上零售占社会消费品零售总额的比例从2015年的12.9%涨到2023年的27.6%。传统零售商的线下客流持续被分流，全国实体零售门店数量在2016年后出现明显下降趋势。

这三个行业加在一起，覆盖了中国就业人口里占比最高的几个群体：交通运输从业者约3000万，餐饮从业者约3500万，零售从业者超过5000万。受影响的基数不小。

行业都扩大了。但每个行业扩大之前依赖的那套收益结构，都变了。

变化的方式高度一致：平台拿走了流量入口，消费者拿走了便利，原来行业里靠位置和牌照吃饭的从业者，壁垒消失了，只剩下真实效率的竞争。

▫二、这个模式背后是一个逻辑

投行看这件事会有一个框架：行业里的收益分两种，一种是效率收益，一种是租金。

效率收益是因为你做得好，你比别人快、比别人准、比别人省成本，所以你赚得多。这部分收益是稳定的，技术改造之后通常还会扩大。

租金是因为你占了一个别人进不来的位置。出租车牌照、核心地段的商铺、信息不对称形成的中间层——这些东西不是你做得好，是你站的位置好。

互联网+做的事，本质上是把租金收益拆掉，把行业里的竞争从拼位置变成拼效率。

这对消费者是好事。对整个资源配置是好事。但对那些收益里有大比例租金的从业者，这是一次真实的结构调整。

拆掉的是什么？是地理壁垒、牌照壁垒、信息差壁垒。受冲击最深的，是线下服务业和流通中间层，主要是体力劳动密集的行业。

AI+要拆的壁垒，在更高的地方。

▫三、AI+针对的是另一层壁垒

互联网消灭的是物理层面的壁垒。AI消灭的是认知层面的壁垒。

认知壁垒是什么？是靠知识积累、训练年限、执照资质建立起来的专业门槛。这一轮被加的不是快递员和出租车司机，是律师、会计、设计师、医生、程序员、翻译、分析师。

拿法律行业举例。一个入行三到五年的律师，日常工作里有相当一部分是结构化的：检索判例、比对合同条款、起草法律意见书。这些工作有门槛，但门槛的本质是信息量和模板的熟悉程度，不是那种需要长期复杂判断才能形成的经验。

目前已经商用的法律AI，在合同审查、尽职调查文件处理、法规检索这些场景的准确率和效率，已经达到了相当高的水平。不是说替代律师，是说原来需要一个初级律师团队处理的文件量，现在更少的人加工具可以完成。

设计、翻译、编程、财务分析，逻辑都类似。

数据可以做参考。麦肯锡2023年报告估算，生成式AI在法律行业可以自动化完成约23%的工作任务，在财务会计领域这个比例是16%，软件开发是21%。这些比例还在随技术迭代上升。

不是职业会消失。是职业里「靠信息积累和模板执行」维持的那部分壁垒，正在被压缩。

这和互联网拆出租车牌照壁垒、拆商铺地段壁垒是一个性质的事情，只是这次对象换了。

▫四、速度是这次不同的地方

互联网+从2015年提出到行业格局基本稳定，用了大概七八年。期间经历了资本疯狂涌入、补贴大战、洗牌、监管介入、格局固化这几个阶段。从业者有比较充裕的时间感知变化、做调整。

AI的渗透曲线要陡得多。

ChatGPT从发布到月活用户破一亿，用了两个月。这是互联网历史上任何一个工具都没有达到过的速度。目前全球AI应用的采用曲线仍在快速上升，而且和移动互联网的渗透不同，AI工具不需要改变硬件，不需要重新建网络，只要有浏览器就能用。

渗透速度快，意味着壁垒被压缩的窗口期更短。互联网+给了从业者七八年，AI+可能给的时间要少得多。

另一个不同是波及人群的收入层级。互联网+冲击的主要是中低收入的服务业从业者。AI+冲击的是知识服务业，这部分人的平均收入更高，也是中国中产阶层的核心构成。影响的深度和广度，都不一样。

▫五、谁在新格局里站住了，靠的是什么

回看互联网+那一轮，最终在新格局里站住的从业者，有一个可以观察到的共同特征：他们很快把新工具用起来了，不是用来做原来的事，而是用新工具重新界定了自己做的是什么。

网约车时代，做得好的不是最能开车的，是最懂平台算法、最清楚怎么在高峰时段卡位接单的。外卖时代，做得好的商家不是菜最好的，是最早把外卖当独立渠道运营、在算法里跑出评分和复购的。

工具变了，竞争的维度就变了。继续在旧维度上努力的人，事倍功半。

AI+这一轮，竞争维度的变化方向已经相对清晰：从“会不会”变成“判断好不好”。

一个律师的壁垒，不再是会检索判例，而是在复杂案情里做出准确判断的能力。一个设计师的壁垒，不再是会画图，而是对什么是好的视觉方案有稳定的审美判断力。一个分析师的壁垒，不再是会建模，而是对商业逻辑的理解深度。

AI能高效处理执行层的工作。判断层的工作，目前还需要人。这个边界会移动，但短期内移动速度有限。

所以现在值得想清楚的问题是：你目前工作里，哪些部分是执行层的，哪些是判断层的。执行层的比例越高，这一轮调整的压力就越大。判断层的比例越高，AI反而是杠杆——它帮你把执行的速度提上去，你的时间可以更多放在判断上。

两会的人工智能+方向已经确定，接下来几年会看到各行各业的渗透加速。行业层面的效率会提升，这几乎没有悬念。

值得单独说的一点是：这一轮的受益方结构，和互联网+高度相似。平台和工具提供商拿走大部分增量收益，终端用户拿走便利，中间承担成本的是原有生态里的专业从业者。

这不是预测，是互联网+已经验证过的模式。至于效率提升之后利益怎么分配，取决于每个人在这个过程里处于哪个位置。

互联网+最初那几年，很多人觉得和自己关系不大——毕竟自己不开出租车，也不开餐馆。

结果发现影响是横向蔓延的：商圈客流下降影响了实体商业，实体商业萎缩影响了相关服务，链条比预想的长。AI+的传导链条可能更复杂，因为知识服务业之间的关联更紧密。

这个问题，现在想比之后想，要宽裕一些。