当美国ai巨头在超级碗豪掷千金打广告时，中国ai正借补贴悄然培育用户日常习惯。美国学者对比两国路径后指出：中国企业走得更务实——不盲目堆砌模型参数，而是把ai无缝融入人们每天必做的事务中。能力赢得一次试用，习惯却能锁定长期选择。
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今年年初，中美科技巨头为推广各自AI新品，掀起两场风格迥异的营销战役。
在中国农历春节档期，阿里巴巴向平台用户发放超4亿美元消费补贴。只要消费者通过其AI助手“通义千问”完成订餐、购票、订机票或生鲜配送等操作，且全程由该AI主导完成交易，即可享受相应补贴。
仅两周后，在太平洋另一侧的第六十届超级碗现场，OpenAI、谷歌、Meta与亚马逊各自斥资高达1000万美元，竞购30秒黄金广告位，力图向美国大众传递一个信息：自家AI最强大、最实用、最具颠覆性。
这两场活动的巨大反差，折射出两种截然不同的发展逻辑。越来越多迹象表明，至少现阶段，中国企业的路径更具可持续性。
美国路线：能力至上
在美国，主流AI战略聚焦于“比能力”：依靠更优训练数据、更大模型规模、更高基准分数与更炫新功能构建壁垒。其底层假设是——能力驱动采用，采用决定市场地位。AI界面本身被塑造成一个“目的地”，用户需主动前往探索或完成任务。
这种思路深植于过往平台竞争史：搜索引擎、社交网络、移动操作系统——往往“最好”的产品胜出，并长期领跑。
能力竞赛确实推动了行业爆发。仅ChatGPT一项，2025年周活用户翻倍至8亿，整个AI市场亦持续高速扩张。整体来看，美国AI用户数年均增速约30%，确属高增长赛道。
但繁荣表象下，隐现令人警觉的趋势：没有一家美国AI公司能稳守领先位置。2025年11月谷歌发布Gemini 3后，OpenAI CEO山姆·奥特曼立即发出内部“红色警报”，并将下一代产品发布时间大幅提前；而三年前，正是谷歌因ChatGPT紧急启动自家“红色警报”。
这一循环已无比清晰：今日的领跑者，明日即成追赶者。每一项技术优势都转瞬即逝。每次大版本更新，都引发全行业连锁震动。数十亿美元投入边际优化，结果对手几周内便迎头赶上。市场份额变化同样印证此点：OpenAI份额从2023年的约50%滑落至2025年的27%，Anthropic则由12%跃升至40%，谷歌升至21%。
更关键的是，AI能力每一轮升级带来的“惊艳感”，正加速衰减。当主流AI助手普遍能准确回答问题、撰写合格邮件、归纳文档、生成可用代码时，“更优模型”的微小提升对普通用户而言已难感知。90%与93%的准确率差异，对实验室研究人员意义重大，但对一个犹豫该打开ChatGPT还是直接搜谷歌的用户来说，几乎无感。
这种不确定性叠加日渐收窄的能力鸿沟，正使公众对AI热情悄然降温。我们分析超级碗广告周（西方AI营销最密集时段）约11.9万条社交媒体帖文发现，负面情绪是正面情绪的2.5倍以上。聚焦AI广告的帖文中，负面占比高达95%，高频词为“审美疲劳”与“担忧AI广告助推监控常态化”。值得注意的是，唯一跻身观众喜爱榜前十的涉AI广告，是Ring推出的“寻狗派对”——全程未提AI，只呈现一个具体、动人、可感知的结果。
在此背景下，“拼能力”策略显然难以为继。那么，是否存在替代路径？
构筑习惯型护城河
另一种路径是打造“习惯型护城河”：将AI深度植入用户生活节奏，使其切换成本高到不愿尝试替代品——哪怕后者略胜一筹。
传统战略护城河源于规模、网络效应或数据锁定；而习惯型护城河，根植于用户行为本身，而非企业基础设施。行为科学指出，习惯由三要素构成：触发行为的线索（如“今晚想看电影”）、随之发生的自动行为（打开某款App提问）、以及强化重复的奖励（快速获得满意结果）。用户并非理性决策，而是被线索直接驱动。
打破这一链条，需用户主动暂停、识别线索、再做新选择——这是种心理层面的转换成本，常高得离谱。这正是人们继续使用不满意的银行、明显更差的浏览器、甚至早已放弃偏好的搜索引擎的原因：实际操作成本极低，但心理阻力巨大。
在线习惯养成需三大条件：稳定的场景（固定应用、固定时间、固定意图）、高频的触发信号（每日接触越频繁，自动化越快）、可预期的回报（每次都能迅速满足需求）。外卖、打车、支付、本地服务，恰恰契合这些特征，也正是中国AI重点渗透的领域。
让习惯自然发生
通义千问于2026年1月启动推广，被业内称为“全球首个综合性AI智能体超级应用”，整合阿里巴巴生态内400余项能力：淘宝购物、支付宝支付、饿了么送餐、飞猪旅行、高德导航。公测首周下载量即破千万。随后春节营销强力助推，约1.4亿用户首次通过其智能体完成AI驱动购物。截至5月中旬，该数字已达3亿。
通义千问代表一种与美国范式截然不同的哲学：它不将AI包装成用户需主动造访的“聪明目的地”，而是将其设计为用户执行本就计划之事时的“必经之路”。马克·格里文等学者在《哈佛商业评论》撰文指出，中国在智能体商务上的优势在于底层基建——支付、物流与超级App间的高效协同。他们对基建的判断准确。而更深层的问题——也是本文试图解答的——是这些基建如何重塑了用户心智中的行为可能。
以体验为证。过去订电影票需打开购票App、选影院、挑座位、比价格、付钱，跨多页面七八步操作。而借助通义千问，只需一句：“订两张今晚电影票，中间座位。”其余交由AI完成。
通义千问上线初期最震撼的演示是餐厅预订：AI依据用户定位与偏好筛选餐馆，再拨通电话——语音逼真到令观众难辨真人与机器。它不提供推荐或号码，而是“拿起电话”，拨号、沟通、确认、反馈结果。
其背后的战略洞察远超便利性本身。通义千问并不要求用户为“用AI”而专程找它；它是在用户已有任务流中“截获”用户，提供一条更快捷的完成路径。心理框架由此从“我该试试AI”悄然转向“刚才真方便，下次还这么干”。习惯，就此萌芽。
阿里巴巴此举并非首创，实为腾讯十年前战略的AI化升级。2014年春节，微信推出电子红包，允许用户通过App互发小额现金。表面看是文化创新，实质是一次精准行为干预：它促使数亿人绑定银行卡，让移动支付成为日常。三年内，微信支付便从支付宝手中抢下中国移动支付市场40%份额。腾讯并未大额补贴，只是巧妙嵌入既有文化惯性，成为阻力最小的选择。
或有读者质疑：习惯护城河是否仅属中国特例？阿里巴巴的成功是否依赖其独特生态？此观点有一定道理。但它揭示的是机遇，而非障碍。正因西方用户习惯分散于亚马逊、谷歌、苹果及众多垂直平台之间，首个实现跨域行为整合的公司，反而有望攫取不成比例的巨大价值。解决此难题的回报，在美国市场或将远超中国。
那么，破局之道何在？
习惯型护城河行动清单
西方企业面临的结构性挑战真实存在，但绝非不可逾越。以下四项举措，按实施难度由易到难排序。既适用于争夺用户默认入口的AI公司，也适用于银行、零售、酒店、医疗等传统行业——无论是否主动参与重构，其客户关系都将面临被平台分流的风险。
1. 挖掘习惯线索，而非填补功能缺口
多数产品团队本能提问：我们的AI有何独门绝技，是竞品做不到的？
而习惯型护城河的关键问题是：我们客户的日常生活中，哪些高频、固化的动作，可被我们的AI无缝接管，并以比现有方式更省力的方式完成？
星巴克案例极具启发性。其Deep Brew AI平台并不追求“最聪明”，而是追踪每位顾客喝什么、何时喝、在哪喝，据此预设常点饮品、智能推荐搭配，并在晨间通勤时段推送提醒。该App在用户尚未产生下单念头前，已悄然完成预购。
至2026年初，星巴克宣布将推出AI点单助手，用户只需描述状态（如“为忙碌早晨提神”），无需浏览菜单。它精准捕获了顾客最高频的生活线索（晨间惯例），并让自己成为穿越这一惯例的阻力最小路径。
每个企业皆有类似线索。对区域性银行而言，是客户查余额的瞬间——这是多数成年人最常进行的银行操作。若银行AI能在该时刻自动浮现，集成一键转账、支付、预算查询，即成功截获习惯线索，竞争对手难以撼动。对连锁酒店而言，是商旅客人抵达之时：若酒店AI自动成为地面交通、餐厅预订、会议统筹的默认助手，便将单一客房交易，升维为贯穿全程的旅程关系。
2. 补贴行为，而非订阅权益
西方惯常做法是补贴服务获取：免费试用、首月折扣、新注册赠高级功能。OpenAI在2025年9月上线即时结账功能时即采用此策——用户可在ChatGPT内直连Shopify、沃尔玛等零售商购物。新用户享一个月ChatGPT免费使用权，之后需付费订阅。目标是将ChatGPT打造成“发现+购买”一体化平台。
但六个月后，Forrester数据显示仅约30家Shopify商家接入该服务。2026年3月，OpenAI正式宣布终止即时结账功能，因其未被用于真实购物。
反观通义千问的营销逻辑：它补贴的是用户本就打算执行的具体行为（如订餐、买票），直接降低决策与操作成本，让用户亲身体验“用起来有多顺”，并押注这种顺滑感会形成依赖。
中国企业的策略重构了用户获取的经济模型。与其赠送一个月ChatGPT高级版，OpenAI本可补贴用户通过其智能体完成的前五单DoorDash外卖；与其将Gemini Advanced捆绑进Google One，谷歌本可豁免用户在Gemini内完成的前三笔旅行预订手续费。获客成本或相差无几，但一位已用AI订过三顿晚餐的用户，其默认行为很可能已被悄然改写。
3. 构建环境型效用，而非目的地式体验
如前所述，西方企业的误区在于将AI视为“目的地”。习惯型护城河的要义，则是将其作为“环境基础设施”嵌入用户既有工作流——它应存在于用户做事的地方，而非等待被召唤。
GitHub Copilot与Microsoft 365 Copilot的对比恰如其分。GitHub Copilot之所以成功，在于它精准落在开发者敲代码的光标处。而Microsoft 365 Copilot虽运行于4.5亿人日常使用的Office套件中，付费渗透率却仅3.3%，主因在于它仍是需用户主动调用的功能，而非默认工作路径。架构启示明确：让AI成为默认路径，应设计为用户需主动“退出”，而非主动“进入”。
4. 争夺二次交易，而非首单转化
多数公司紧盯首次交易指标：注册量、试用转化率、安装量、上线热度——这些仅衡量用户是否“尝鲜”。而习惯型护城河，诞生于后续动作：当相同线索再现，用户是否无需提示便再次选择你？能力赢得入场券，习惯赢得默认权。
OpenAI即时结账功能的失败，正是此区别的生动注脚。它带来了浏览流量，却未催生真实购买，更未形成复购。用户通过ChatGPT发现商品，却回到自己习惯的亚马逊或沃尔玛App完成下单。OpenAI优化的是“首次发现”，而习惯，永远发生在“第二次回归”。
有意构建习惯型指标的企业，会迅速发现问题所在——它将关注“复购率”：用户完成一次任务后，在自然周期内，再次完成同类任务的比例。外卖场景窗口期为数日，旅行场景为数周，专业任务则为数月。若该周期内你的复购率显著低于行业基准，说明尚未建立习惯，仅获一次性使用。
这将彻底改变各行业的运营逻辑：营销预算应从提升知名度，转向在潜在复购节点消除摩擦；产品路线图应优先考虑任何提升复购概率的因素——任务响应速度、历史偏好记忆、重复需求预判——而非侧重增加首次使用的“新鲜感”。
阿里巴巴对此心领神会：春节营销成效，不在多少人初试通义千问，而在随后几周，有多少人自发地、不假思索地再次打开它。
面向未来的布局
上世纪80年代，底特律车企沿袭五十年老标准造车：马力、造型、年度改款——这些是消费者看得见、摸得着的进步信号。
后来居上的丰田另辟蹊径：它投资于那些不易察觉却塑造日常的基础设施——精益生产体系、经销商服务体系、以及决定你购车五年后车辆是否依然平稳的可靠性。待底特律醒悟时，丰田已积累十年复合优势，并培养出一代用户：他们换新车时，第一反应就是走进丰田展厅。这条护城河不在引擎盖下，而在引擎所支撑的日常习惯里。
西方AI公司恐将重蹈底特律覆辙，且速度更快。本季度引以为傲的每一项基准领先，下季度便可能被对手以更低代价复制。“红色警报”备忘录在旧金山与山景城间频繁传递，正是优势加速贬值的回响。当一项优势以六周为周期快速折旧，它便不再是战略，而沦为维持地位的沉没成本。
习惯，却是另一种资产。当对手推出更强模型，习惯不会清零。它不会在六周内被追赶。它会在数百万人生活的背景音中悄然复利增长，直至某天，用户甚至记不起自己曾如何完成这件事。
iPhone并非首款智能手机，谷歌亦非首个搜索引擎。它们真正构建的，是阻力最小的路径——而一旦确立，便是消费市场中最坚韧的资产。
需要强调的是，我们并非主张美中AI企业停止技术投入。能力是入场券，不可或缺。我们的核心观点是：当能力迈过“足够好”的临界点后，战略资源的边际投入应转向何处——而这个临界点的到来速度，远快于多数西方公司在规划中预估的节奏。
美国企业高管们花了两年时间忧虑AI是否会取代员工。他们或许看错了靶心。AI真正的目标，不是你们的员工，而是顾客主动寻找你们的那个瞬间。倘若那一刻开始经由他人AI之手流转，那么留给你们员工去做的事，可能就不再那么关键了。
关键词：#AI
崔媛媛（Gina Cui）、帕特里克·范·埃施（Patrick van Esch）、扬·基茨曼（Jan Kietzmann）| 文
崔媛媛是南卡罗来纳州康威市卡罗来纳海岸大学教授。帕特里克·范·埃施是南卡罗来纳州康威市卡罗来纳海岸大学教授。扬·基茨曼是维多利亚大学古斯塔夫森商学院的创新与信息系统教授。
周强 | 编校
本文来自微信公众号“哈佛商业评论”（ID：hbrchinese），作者：HBR-China，36氪经授权发布。
