当ETC扣费异常时，用户面对的不再是简单的申诉入口，而是一个闪烁蓝光的数字人，它推荐理财产品、播放轻音乐，唯独不解决实际问题。2026年的互联网，AI助手似乎让一切变得更复杂而非更便捷。本文深入剖析了‘含模量’狂潮背后的三笔账——成本、安全和信任，揭示了AI应用中的真实困境与用户痛点。

最近跟朋友吃饭聊天，发现一个好玩的事——大家都跟手机吵过架。

不是那种”信号不好骂两句”的吵。是对着App里的”智能助手”真刀真枪地输出情绪，虽然骂完觉得自己挺傻，但决定下次遇到还会接着骂。

上周三，我因为ETC扣费异常，打开某银行App。

放以前，搜索框输入”账单争议”，点”一键申诉”，30秒完事，干净利落。

今年不一样，他们”升级”了。

搜索框没了，屏幕三分之一的位置杵着一个闪着蓝光的数字人，眨巴着眼睛问我：”亲，有什么可以帮您的吗？”

我说：”ETC重复扣费。”

它回：”为您找到以下理财产品，年化收益3.2%起，适合追求稳健的您。”

我提高音量：”我要申诉！”

它笑：”申诉需要好心情哦，为您推荐一段轻音乐，让我们一起解压吧~”

那一刻，我盯着屏幕，脑子里只有一个问题：这玩意儿到底是来帮我的，还是来气我的？

2026年的互联网，越来越像一场大型行为艺术。

从点外卖到查话费，从修图到打车，原本”打开-找到-搞定”的直线路径，硬生生被掰成了”打开-聊天-被带偏-再聊天-再被带偏-终于找到隐藏入口”的密室逃脱。

好像大家都在忙着给App镶金边，却忘了有些地基还没浇水泥。

一、含模量

现在圈子里有个热词，叫”含模量”。

老板在会上拍桌子：我们要全量接入大模型！产品经理在PR稿里吹：我们要重构底层体验！

那架势，仿佛谁家的API调得多，谁就能原地飞升。

但你只要稍微往深里想一层，就知道这事经不起推敲。

十年前流行”社交化”。计步软件让你约附近的人夜跑，修图工具让你拉群互赞。

结果呢？除了留下一堆没人看的垃圾广告，用户该卸载还是卸载。

今天的”含模量”狂潮，拿的其实是同一个剧本。

只不过当年是免费蹭流量，现在是真金白银烧GPU，而且演技还更尬了。

我跟几个做产品的朋友聊过，他们私下里的真话是：”谁不知道有些功能鸡肋？但不加不行，评审会上你不拿出个AI模块，别人会觉得你这人没深度，没跟上时代。”

你看，这不是发现了什么真需求，这是在解题——

财报里写上”AI原生驱动”，股价显得有韧性；

PR稿里塞几个”智能”关键词，融资时好讲故事；

最底层的逻辑是：”人有我无”的恐惧要远大于”人错我错”的亏损。

所以最省事的办法是什么？找个大模型的接口一接，UI改一改，对话框一加，齐活。

这就像你给一辆骑了十几年的二八大杠焊了一块50寸的智慧屏。

它能让车走得更快吗？完全不能。

它唯一的作用，就是让你在使劲蹬的时候，能更清晰地看到自己到底有多慢——而且这块屏还耗电，你得蹬得更使劲。

二、两种省事

这时候我想你会说：”不对啊，我用AI写邮件确实快了，搜资料也不用翻几十个网页了，这难道不是实打实的省事？”

没错，你说的很对。但这里头要分清——一种省事是”悄悄帮你干了”，另一种是”让你多干几步还美其名曰服务”。

什么叫”悄悄帮你干了”？

你打开地图，它根据你当天的日程和路况，把最顺的那条路排在第一位，你不用问，它直接给；

你打开表格，它根据你上一次的修改，自动补全那些复杂的公式，你没开口，它已经懂。

这种省事，不刷存在感，它干实事。

但现在大行其道的恰恰是另一种。

以前查话费，打开App，数字直接怼脸上，一眼看完。

现在呢？助手非要你问：”请问我上个月流量超标了吗？”

然后它开始深度思考，开始转圈圈，最后用一篇小作文回答你，文采斐然，就是不直白告诉你到底超没超。

原本点一下的事，现在搞得像谈恋爱一样，相当拧巴。

更烦的是，如果它给的建议不靠谱，你还得像辅导小学生作业一样反复纠正它，甚至要学各种”Prompt技巧”——我花钱用个工具，还得先考个证？

一个需要用户费劲巴拉去迁就的东西，不叫生产力，叫阻力。

现在行业里都在争论谁家的模型参数更高，谁家的嘴更甜，谁家的对话框更会抖机灵。

却很少有人回头看一眼：用户本来3秒钟就能查完的账单，到底有没有因为挂上AI而变得更简单了？

三、三笔账

这场”含模量”狂潮背后，有三笔账，大多数公司没算过。或者说，算了，但假装没看见。

第一笔：成本账

接入一个大模型，吹拉弹唱，海阔天空，很美好是吧。

但你算过没有，为了维持那个闪蓝光、会眨眼的小可爱，每天要多烧多少钱？

这些GPU电费、算力租赁费、运维人员工资的羊毛最终出在谁身上呢？

不是加进广告费里，就是涨进会员费里。

我见过最离谱的，是某App为了展示”AI能力”，把原本本地就能处理的简单查询，全部改成云端调用大模型。

用户等了三秒，服务器多烧了三毛钱，最后输出的结果跟以前一模一样。这操作给人看得一愣一愣的。

用顶级的GPU，跑最平庸的流程，输出一堆用户根本不需要的”智慧”。 这笔账，怎么算都是亏的，亏的还是用户的耐心和信任。

第二笔：安全账

“含模量”越高，系统越脆弱。

这是物理规律，因为越复杂的机制出错的可能性就越大。

很多公司为了抢进度，把”治理”和”审计”当绊脚石踢开。

那么AI说错话了怎么办？泄露用户隐私了怎么办？遇到黑产攻击，现有的防线到底够不够结实？

以前，App里的按钮是死的，但死的意味着确定。你知道点下去会发生什么，或许没有惊喜，但绝对不会有惊吓。

现在，AI的回答是活的，但活的意味着随机。它今天这么说，明天可能换一套说法。

这种随机性，对写小说的人来说是灵感。对辅导孩子的家长来说是困惑，对做医疗的人来说是担忧，对做金融的人来说是惊吓。

第三笔：信任账

我们必须承认，用户不是傻子，人家只是懒得说。

第一次被AI带偏，他忍了；

第二次找不到入口，他忍了；

第三次发现所谓的”智能”其实是把简单事情变复杂，他就不忍了。

失望攒够了自动合成嘲讽。嘲讽多了，就变成了卸载。

我认识一个做运营的朋友，他们后台数据看得清清楚楚：

某”智能客服”上线后，人工客服的进线量非但没降，反而涨了40%。

因为用户被AI绕晕了，更生气了，最后还是要找真人发泄。

他说这是“增本降效”，我说这是“降本增笑”。

每一次”人工智障”的体验，都在消耗品牌好不容易攒下的信任。而信任这东西，消耗起来很快，攒起来很慢，赔起来很贵。

四、潮水

狂潮之下人人都在掘金。但出来混，迟早要还的。

站在互联网这个潮头，我们见过太多这样的轮回：O2O、共享经济、区块链、元宇宙……每一次都是人山人海，锣鼓喧天，然后是鸡毛满地，一片狼藉。

这一波的结局，大概率也写好了——

等运营账单盖过业务增量，等老板发现”含模量”换不来实际增长，那些花里胡哨的AI助手，会被毫不留情地关掉。到时候，焊在二八大杠上的智慧屏拆了，车还是那辆车，只是蹬车的人更累了。

那么，大潮退去后，谁能站住脚？

我想是这三类人：

第一种，把AI当”笨功夫”练的人

他们的AI没有闪蓝光的对话框，不会眨眼睛，不会说”亲”。它就藏在后台：

• 默默地帮财务对齐三千张发票；
• 帮审核员过滤掉99%的违规内容；
• 帮客服提前标出那些真正需要真人介入的复杂投诉。

这种AI没什么”存在感”，但绝对有”可靠性”。它不抢戏，只干活。

第二种，让AI长在业务里的人

他们不追求”全量接入”，而是追求”恰到好处”。

在他们看来AI能力不是外接的第二个脑袋，而是业务骨子里的神经末梢。

用户在什么时候最需要帮助？在那个瞬间，AI出现，直接给结果，不废话，不绕弯，不要求用户先学一套”Prompt话术”。

它解决痛点，不制造痒点。

第三种，敬畏风险的人

他们知道底线在哪。

他们明白业务创造的无数个”0″前面，真正起决定作用的是最前面的那个”1″——安全。

这个”1″倒了，后面全是白干。

他们花在审计、合规、风控上的精力，远比花在UI设计上的多。

因为他们算过一笔账：年营业额的5%用来交罚款，着实不划算。而且罚款之后，用户也就跟着信任跑了。

五、别演了

说了这么多，核心就一句话：AI不应该是贴金的工具，更不应该是逃避业务增长压力的速效救心丸。

我们正处于一个每个人都在忙着上车的时代，怕晚了没座位。但很少有人抬头看看，这趟车到底开向哪，以及，自己到底需不需要坐这趟车。

所以，与其继续给对话框做精装修，不如回过头去看看——

• 看看用户申诉的路径，是比三年前更短了？还是更长、更绕、更气了？
• 看看后台的数据审计，是更准了？还是更依赖”AI判断”，更不敢让人看了？
• 看看那份两块钱一斤的白菜，到底有没有因为AI而降价？还是因为有了AI，白菜没变，会员费先涨了？

当你不需要跟一个闪蓝光的数字人聊天，就能把事情办完；

当你不需要学Prompt技巧，就能得到准确的结果；

当你回头想想，发现某段时间里，生活确实因为某个东西而变得更快、更稳、更省心，但你没有为它额外付出过多的精力——

那时候，我们或许真的能迎来那个更好的时代。