随着投向AI的资本的不断堆积，AI会不会是泡沫？AI到底有没有真实前景？这些质疑又被提了出来。
看好AI的人，总会拿出电力、铁路、互联网等，这些革命性技术的早期当例子：颠覆性的新事物初期，总会经历不被理解的阶段。AI最终也会像这些技术一样，深刻改变社会。
这些历史性的硬核案例，足以让所有质疑者闭嘴，静待见证奇迹的时刻。
不过，随着模型技术的发展速度越来越快，趋势的证明并没有越来越清晰。
显然，AI的商业逻辑和产业未来，不能靠对技术的期待中变清晰。
去掉AI的神秘感，回到底层的现实，就会发现这件事其实是可以预测的。
早在70年前，德鲁克就提出过一个经典论断：企业存在的唯一目的，就是创造客户（There is only one valid definition of business purpose: to create a customer）。
几十年来，德鲁克的这个论断，已经被无一例外的商业案例所证明。放在AI行业同样成立——如果AI行业最终不能创造出真正的客户，那么当下所有的热度，最终都会变成一场泡沫。
对任何一家AI企业来说，哪怕同时拥有芯片、算力、模型，只要没法创造出属于自己的客户，最终也只会一事无成。
其实，我们回头看电力、铁路、互联网这些技术的发展，它们在早期确实也被很多人质疑“不知道有什么用”。
但有一点是不能忽视的：这些技术对应的客户其实早已大量存在，只是还没被激活——铁路解决的是人们跨区域出行、货物长途运输的需求；电力解决的是工业生产和家庭生活的能源需求；互联网解决的是信息流通和远程连接的需求。
这些潜在的客户群体其实一直都在，技术成熟之后自然就能快速落地。
而这恰恰是当前AI和这些革命性技术最大的不同——AI和模型技术已经非常成熟了，但规模客户市场在哪里，目前仍然看不清。
此前AI行业里有句很流行的话，说“所有的商业，都值得用AI重新做一遍”。但现实却是，我们很难找到多少真正值得用AI完全重构的东西。
拿企服市场来说，无论是自动化、软件还是SaaS，都已经被现有的产品和服务覆盖，AI很难再从现有的行业里直接分走客户。
但这不是说AI就彻底没有机会，所谓的“创造客户”，本质上是创造用户的“新行为”。
而发现了大量用户的新行为，也就能锁定一定规模的客户群，比如AI编程。
但这件事，本质上跟有没有芯片、算力、模型、Agent等，都没有关系。
回到德鲁克的论断，任何AI企业，只要走不通“创造客户”这一步，那所有的投入，最终都可能是竹篮打水。
