今天的 AI，更像 2000 年的拨号上网，而不是 2010 年的移动互联网
很多人一谈到 AI，就默认它'马上'会催生出下一代抖音级杀手级应用，仿佛只要想象力够大胆，产品形态就会自然降临。但这恰恰忽略了互联网史上最铁的规律：产品形态从来不是由想象力决定，而是先由成本结构决定。
回看拨号上网时代（1998–2005）。那时不是没人幻想过'随时随地刷视频''沉浸式社区''高频互动内容'。技术先驱们早就画好了蓝图——宽带视频、实时流媒体、富媒体社区。可现实呢？56K 调制解调器、按分钟计费的电话线、每兆几毛钱的资费、内存只有 64MB 的电脑……这些基础设施像一道硬墙，把所有'酷想法'死死挡在门外。最终跑出来的，是最能适配稀缺资源的形态：文本为主的 BBS、门户网站、QQ/MSN 这样的即时通讯。它们不是因为'不够性感'，而是因为它们最省带宽、最省流量、最能容忍高延迟。短视频？根本不是'没人想到'，而是'想到了也做不了'。
今天的 AI，处境几乎一模一样。
token 依然昂贵（GPT-4o 级别的推理一次对话可能几毛到几块钱），上下文窗口虽在扩大但仍需付出高昂的 KV-cache 存储成本，推理延迟普遍在秒级以上，系统吞吐受限于 GPU 显存和电力，端侧部署更是遥遥无期。我们看到的所有 AI 产品——ChatGPT 的聊天框、Midjourney 的生成界面、各种 Agent 的'试用版'——都不是因为创业者懒惰或想象力匮乏，而是对当前稀缺算力的理性妥协。它们必须把交互频率压到最低、把输出长度砍到最短、把功能简化到'够用就好'，否则商业模型根本无法闭环。
这不是
