浙江
借著這兩天seedance刷屏，我在提一個許多人忽視的現象。
就是中美的商業環境差異，決定了兩邊AI的發力點會不一樣，所以很多問題不能簡單對比。
最典型的案例是電商，為什么同樣是互聯網時代崛起的新興產業，電子商務在日本和中國的形態大不一樣呢？
因為當年中國，連原始的線下零售行業都沒有什么積累。馬云創立阿里巴巴是1999年，那家樂福他們是什么時候進入國內的呢？1995年。家樂福，麥德龍，這幾個大型商超，都是千禧年前后才進駐國內的。
當年這些超大賣場帶來的震撼到今天都難以忘懷，但從時間來說，很多城市是2000年之后才有大型商超的，這個時間點距離互聯網電商產業的爆發沒有多少優勢。甚至很多城市沒有家樂福沃爾瑪，就先出現了電商。 對于沒有大型商超，只有小賣部百貨大樓的生態來說，電商這一套，殺傷力實在太強了。當年馬云不是說過嗎，他們發現很多人逛淘寶，也不買，就純逛。 對一個生活在大城市，見慣了家樂福的人來說，這可能有點奇怪，但對于一個家鄉是小城市，只見過供銷社的人來說，這非常合理。
而日本的電商為什么沒打出這種戰績，一方面是日本IT產業守舊，另一方面，是日本原本的零售行業很完善，滿大街的便利店商超。
所以日本的電商，無法實現電子商務打供銷社這種降維打擊效果。 便利店商超大量存在，用戶習慣從傳統零售業購買商品，你的線上電商只能賣冷門貨品，冷門貨品備貨成本高，回籠資金慢，起步就要在夾縫中生存，這意味著沒有爆發式增長空間，沒有增長空間，就沒有投資人，也無法帶動相關產業鏈，一步慢步步慢。
AI也類似，中美有很多差異，許多地方必然不同。
比如許多人說美國AI公司喜歡搞金融游戲，有沒有可能，這不是美國AI公司的特點，而是美國的特點，美國就喜歡玩這套杠桿游戲概念游戲？當年Facebook，馬斯克，不都是這個路徑嗎？美國金融產業發達，相關路徑明確，大家就習慣用這套玩法去發展AI。
再比如這一波千問，千問的數據其實追的很快，我認為原因是，馬云從始至終非常理解中國，
千問沒有走純算法的路徑，而是走了一套符合的，算法-服務路徑。
是，你的算法很聰明很厲害，但再厲害的算法，本質還是為了服務用戶的，你的AI能給用戶買奶茶嗎？能把外賣送上門嗎？ 從用戶下單，但服務器數據，到外賣小哥，到送貨上門，一整套流程你能跑通嗎？
優化算法，在排行榜上刷點高分，很多大模型公司都能做到，但能夠把奶茶送上門的，全世界目前就只有千問可以辦到。
你說我的模型很強，世界一流，大家無法感知，但現在奶茶一送，你看大眾感知就直觀了，別人的AI送不了奶茶，阿里的千問可以，這就是實打實的差距。
之后再擴展一下，買奶茶、買年貨，買電影票，買高鐵票飛機票，原本概念化的前沿技術一下就變成生活里的柴米油鹽，這說服力是不是爆表？這就是用服務型AI，去打信息型AI
而seedance呢？
目前中國在短視頻這塊獨步天下，且因為義務教育普及的原因，天然擁有龐大的自媒體創作后備軍。
所以seedance這樣的視頻創作工具，天然就擁有市場，簡單來說，只要你能做出來，不用愁買家。要知道很多前沿技術都處于曲高和寡，做出來但沒有商業路徑的情況，而國內龐大的自媒體市場，決定了AI視頻這塊需求爆表，只怕你做不出來，不怕你沒地方賣。
市場龐大需求明確，你只需要考慮實現的問題，對于很多技術創作者來說，這種需求明確的局簡直是天選之局。
美國AI融資高，中國AI送雞蛋，包括現在seedance的橫空出世百花齊放，都是有跡可循的
不同國家有不同國情，AI的落地路徑，自然也會有所差異。
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