【TechCrunch 2026年1月16日讯】在AI技术狂飙突进的当下，消费级AI却陷入“叫好不叫座”的尴尬境地。1月13日，TechCrunch播客节目《StrictlyVC Download》邀请Goodwater Capital创始人池华·钱（Chi-Hua Chien）与Scribble Ventures创始人伊丽莎白·威尔（Elizabeth Weil）展开深度对话，两位顶级风投大佬直指核心问题：当前消费级AI仍停留在“命令行时代”，交互低效、信任缺失、硬件受限三大瓶颈制约发展，而真正的爆发点，将诞生于“AI原生产品”与“新硬件形态”的结合之中。
一、现状诊断：消费级AI陷“手电筒App困境”，交互仍处原始阶段
提及当前消费级AI的生态，钱用一个精准的类比揭开行业痛点：“我们现在就像处在2008年App Store早期，大家疯狂下载‘手电筒’类AI应用——看似新奇，实则只是简单功能的堆砌，既无核心价值，也难形成用户粘性。”
1. 应用同质化严重：除了ChatGPT，难有“AI原生”爆款
对话中，威尔与钱均提到一个共性观察：普通人手机里，真正称得上“AI原生”的应用屈指可数，多数产品仍停留在“旧功能+AI插件”的浅层改造。例如：
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工具类应用：AI图像生成、文本润色等工具，本质是将“PS修图”“文案优化”等传统需求，用AI加速执行，但未改变“用户主动操作”的核心逻辑；
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平台嫁接型功能：社交App新增的“AI聊天机器人”、电商平台的“AI导购”，更像是吸引流量的噱头，未重构用户体验，使用频率远低于核心功能。
“ChatGPT和Gemini的成功，掩盖了消费级AI的整体空洞。”钱直言，这两款产品的火爆源于“对话交互”的革命性，但后续跟风者未能突破这一框架，导致整个赛道陷入“低水平重复”。
2. 交互效率低下：打字堪比“命令行操作”，门槛劝退大众
当前消费级AI的核心痛点，在于交互方式的“反人性”。威尔分享了一个耐人寻味的细节：“我的孩子只用语音和ChatGPT交流，对他们来说，打字已经是‘旧时代的操作’。”这一现象恰恰暴露了行业现状——多数AI应用仍依赖“精准提示词输入”，要求用户具备逻辑拆解、专业术语表达能力，本质是将“使用门槛”从“执行技能”转向“需求翻译技能”。
钱进一步解释：“这就像回到计算机刚诞生的‘命令行时代’，用户需要记住复杂指令才能操作。现在用AI生成一张‘有烟火气的家庭晚餐图’，得拆解成‘暖色调、三分构图、侧逆光、木质餐桌、蒸汽效果’等专业提示词，普通用户哪有这个精力？”这种高认知负载，让AI从“效率工具”变成“额外负担”，自然难以普及。
二、核心瓶颈：信任缺失与硬件局限，拦住AI的“生活化”之路
即便突破交互门槛，消费级AI仍面临两大深层障碍：用户对AI的信任尚未建立，现有硬件也无法支撑AI的“全场景渗透”。
1. 信任壁垒：“最后一步”的控制权，用户不愿放手
威尔在对话中分享了一个亲身案例：她曾让AI代理购买特定乐高积木，并要求使用两张礼品卡结算——AI每一步操作都精准无误，但在最终点击“支付”时，她还是选择手动完成。“不是AI做不好，而是过去二十年，亚马逊等平台把我们训练成了‘自己掌控决策’的习惯，把钱交给AI，心理上的坎比技术坎更难跨。”
这种信任缺失在高价值决策场景中更明显：AI规划的旅行行程，用户会反复核对酒店地址；AI推荐的医疗方案，用户必找医生二次确认。钱指出：“消费级AI的核心矛盾，是‘旧习惯未退，新信任未建’。用户需要的不是‘AI替我做决定’，而是‘AI帮我筛选选项，我来做最终判断’，但目前多数产品还做不到‘有边界的辅助’。”
2. 硬件局限：手机只能覆盖5%生活场景，AI难成“空气”
“你每天拿起手机500次，但手机能感知的生活场景，只占你日常的3%到5%。”钱的这句话，点出了消费级AI的硬件瓶颈。当前AI应用高度依赖手机，但手机无法24小时“在线感知”——它看不到你盘子里剩多少菜，记录不了你做了几个深蹲，更无法在你做饭时主动提醒“调料快用完了”。
两位风投大佬一致认为，消费级AI要真正“融入生活”，必须摆脱对手机的依赖，走向“环境计算”——就像空气一样无形存在，通过智能眼镜、AI胸针、传感器等新硬件，实时捕捉场景信息，无需用户主动唤醒。例如：
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特斯拉的启示：钱以特斯拉为例，“它的摄像头能同时监控六个方向，并行处理视觉信息，这才是AI的理想形态——不是被动等待指令，而是主动感知环境、并行处理信息。”
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家庭场景的想象：威尔提到她关注的创业公司MyCasa，用AI视觉扫描房屋，3小时内生成3D模型，自动识别“灯泡损坏、冰箱密封圈老化”等问题，“这就是硬件+AI的结合，不需要用户操作，AI主动发现并解决问题。”
三、未来破局：AI原生产品+新硬件，2026年是“爆发前夜”
尽管当前困境重重，但两位大佬均看好消费级AI的长期潜力。他们认为，2026年并非“终点”，而是“爆发前夜”，破局将依赖两大方向：
1. 产品逻辑重构：从“工具叠加”到“AI原生”，做“以前做不到的事”
“真正的AI原生产品，不是在微信里加个AI聊天框，而是用AI重构整个业务逻辑。”威尔强调。她以MyCasa为例，传统房屋维修需要“预约师傅-上门检查-报价维修”三步，而MyCasa用AI视觉扫描直接生成问题清单和解决方案，“这不是‘快一点’，而是‘完全不同的流程’，是没有AI就做不到的事。”
钱补充道，未来值得关注的消费级AI产品，需满足两个标准：
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解决具体痛点：比如“AI私人财务顾问”，深度分析用户收支、负债、理财目标，自动生成“信用卡还款提醒、基金定投建议”，无需用户手动记账；
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降低决策成本：比如“AI家教”，根据学生的错题记录、学习进度，实时调整教学内容，比传统网课更精准，比私教更便捷。
2. 硬件形态革新：无屏幕设备+端侧模型，让AI“零成本”运行
“五年后，我们不会再围绕手机设计AI产品。”威尔的这句话，代表了风投界对硬件趋势的判断。当前已有企业开始探索新形态：
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无屏幕设备：OpenAI与苹果前设计总监Jony Ive合作研发的“口袋AI设备”，无需屏幕，通过语音和触觉反馈交互；
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可穿戴设备：Meta的雷朋智能眼镜搭配手势识别腕带，能实时翻译对话、识别物体；
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环境传感器：智能冰箱内置AI视觉，自动识别食材保质期；浴室镜子能分析皮肤状态，推荐护肤品。
更关键的是，端侧AI模型的普及将解决“成本问题”。钱解释：“现在AI每一次交互都要消耗云端算力，成本太高，企业不敢做‘免费模式’。未来模型能在手机、手表等终端本地运行，推理成本趋近于零，‘免费+广告’的移动互联网模式就能复制到AI领域，这才是规模化的关键。”
四、行业启示：对创业者的建议——“别做手电筒，要做Uber”
对话最后，两位大佬给消费级AI创业者提出明确建议：避免陷入“功能炫技”的陷阱，要像移动互联网时代的Uber、Airbnb那样，用AI重构行业流程。
钱回忆：“2009年移动互联网初期，大家也在做‘手电筒App’，但后来Uber出现，用手机定位+算法匹配，彻底改变出行；Airbnb用线上平台+信任机制，颠覆住宿。现在的AI创业者，要找的就是这样的‘平台级机会’，而不是小功能。”
威尔则强调“耐心”：“消费级AI现在处于‘尴尬的青春期’，不上不下，但这是技术迭代的必然。创业者要做的，是在混乱中找到用户真正的痛点，比如‘AI财务顾问’‘AI家教’，这些领域不需要等待新硬件，现在就能落地，还能积累用户数据，为未来爆发做准备。”
结语：消费级AI的“iPhone时刻”，还需等一个“杀手级场景”
这场对话最终指向一个结论：消费级AI尚未爆发，不是因为技术不行，而是因为“场景不对、硬件不配、信任不够”。就像2007年iPhone问世前，功能机时代的“移动互联网”也显得鸡肋，但iPhone+App Store的组合，最终催生了千亿级生态。
现在的消费级AI，正等待这样的“iPhone时刻”——可能是一款“能主动感知需求的AI穿戴设备”，也可能是一个“解决财务痛点的AI原生应用”。2026年，或许不会出现“取代抖音的AI Super App”，但垂直领域的突破、硬件形态的创新，将为真正的爆发埋下伏笔。正如钱所说：“现在的每一次试错，都是在为AI的‘Uber时刻’铺路。”
