10億紅包也買不來AI的護城河：為什么元寶的紅包注定沒用

2026年春節(jié)，騰訊元寶祭出了令互聯網行業(yè)側目的“豪賭”：10億元現金紅包雨，單人最高一萬元。

這種陣仗，讓人恍惚間回到了2015年。馬化騰在內部會議上毫不掩飾對這款產品的寄托——他希望元寶能重現11年前“微信紅包”偷襲珍珠港、一夜改變中國支付格局的盛況。

然而，站在2026年這個人工智能的分水嶺往回看，這種典型的互聯網運營手段，在AI浪潮中注定是徒勞的。

核心邏輯只有一個：在絕對的“智能差”面前，所有的運營套路都是在做無用功。現在的底層邏輯是——智能高者勝。

（上圖由AI輔助生成）

社交裂變救不了“智能貧血”

元寶這次主推的“元寶派”，核心邏輯是試圖利用騰訊最擅長的社交基因，通過紅包拉動AI群組社交。這本質上還是舊時代的“流量邏輯”：認為只要有流量入口，有日活（DAU），產品就能建立壁壘。

但互聯網與人工智能是兩種完全不同的生物。

11年前的紅包解決了“綁卡”問題。那是金融基礎設施的普及，是“從無到有”的工具屬性切換。一旦用戶完成了實名和綁卡，由于社交關系的強遷移成本，微信支付就穩(wěn)了。

但現在的紅包解決不了“模型幻覺”，更跨越不了“智力鴻溝”。

AI不是社交工具，而是生產力工具（至少首先是）。

如果用戶被紅包吸引過來，卻發(fā)現元寶在邏輯推理、復雜指令遵循或是多模態(tài)理解上，與頭部的 DeepSeek 或 ChatGPT 仍有代差，那么結局是極其殘酷的：紅包領完之日，就是用戶退出之時。

我們可以把場景具象化：想象一下，你剛剛在元寶群里領到了200元紅包，心情愉悅。但下一秒，當你需要寫一段復雜的 Python 腳本，或者需要對一份 500 頁的商業(yè)計劃書進行深度邏輯拆解時，你發(fā)現元寶給出的答案依然存在低級錯誤，或者邏輯跳躍。

這時候，你會因為那200元紅包，就忍受它的“平庸”，而不去打開那個更聰明、更精準的 Gemini 或 Claude 嗎？

絕不會。

只要你是個正常人。

哪有網絡效應啊。

在這個階段，用戶對“智障”的忍耐度幾乎是零。

因為AI消耗的是人類最昂貴的資源——時間與信任。

一旦信任破產，社交裂變帶來的只是“低質量日活”，而非產品粘性。

拿完紅包后，沒有一個理性的用戶愿意把自己的主用大模型從 SOTA（領域最高水平）模型切換到低智能模型上。

在《無人公司》和琢磨事的各種文章中，我把這點定義為智能優(yōu)先。

智能優(yōu)先這種底層優(yōu)先邏輯的調整，影響極為深遠，似乎未被充分認識。

Chrome 與 IE：流量捆綁在技術代差面前是張紙

很多人對元寶抱有期待，是基于微信的入口級地位。他們認為，只要微信在菜單欄給個位置，元寶就能像當年的視頻號一樣，靠著流量灌溉強行上位。

這種想法忽視了技術史上最著名的慘案：Chrome 擊敗 IE。

當年的 IE 擁有地表最強的渠道能力——它直接捆綁在 Windows 系統中。論運營，微軟可以觸達每一個電腦用戶；論便捷，你甚至不需要安裝。但結果呢？

Chrome 用幾年的時間就把 IE 釘在了恥辱柱上。

Chrome 贏在兩個硬指標：搜索好使，引擎（V8）夠快。（上古的智能高者勝）

當用戶發(fā)現 Chrome 打開網頁快了 2 秒，JS 腳本運行不再卡頓，且搜索結果精準得可怕時，Windows 的系統捆綁就變成了一種騷擾。

現在的 AI 競爭正處于“V8 引擎時刻”。

幾乎每個崛起的模型都有自己的SOTA位置。

● ChatGPT 立足的根基是極其強悍的“全能性”和先發(fā)的“心智占領”。

● Claude Code 憑借對程序員需求的精準洞察和極高的一致性，在專業(yè)圈層建立了不可撼動的口碑。

● Gemini 依托于谷歌原生多模態(tài)的深度整合，在處理復雜音視頻和長文本分析上展現了技術壓制。尤其是Banana，沒有Banana我估計整個這套產品占有率會差好幾個百分點。

(這個數值和趨勢還是很有意思的）

相比之下，埃隆·馬斯克的 Grok 雖然背靠 X（原 Twitter）的巨大流量和馬斯克本人的頂級 IP，卻始終處于不溫不火的狀態(tài)。為什么？因為 Grok 在智能評測和實際體驗中，始終沒能表現出超越 GPT 或 Claude 的“代差級”能力。

事實證明：如果核心技術指標和體驗無法進入第一梯隊，入口的導流只會加速用戶對其“平庸”的認知。

微信的導流越猛，元寶在對比下的挫敗感就會越快地傳導給全量用戶。

“智能拉平”是最大的行業(yè)幻覺

元寶之所以敢在這個節(jié)點大規(guī)模搞運營補貼，其內部一定存在一個預判：大模型能力已經進入了“拉平期”，各家差距不大了，接下來該拼運營、拼生態(tài)、拼誰的紅包大了。

這完全反了。

智能不僅沒拉平，反而還在突飛猛進。

從 OpenAI 的 O1 開啟了強化學習（Reinforcement Learning）推理賽道，到 2026 年初普及的實時多模態(tài)情感交互，智能的上限幾乎每3~6個月就在翻新一次。

這不是“微調”，這是“進化”，持續(xù)產生代差的進化。

當技術還在指數級進化的過程中，過早地把精力投入到紅包、裂變、社交玩法上，邏輯極其荒謬。

這好比在蒸汽機剛剛發(fā)明的時代，瓦特不去研究如何提高熱效率，而是去研究蒸汽機車的外形怎么涂漆才漂亮、怎么給拉貨的客商返利。

這種做法極其危險，因為 AI 行業(yè)的競爭維度是垂直的，而不是水平的。

反倒是互聯網產品競爭大部分是水平的。

上一波移動互聯網（O2O、打車、外賣）其實是不真做技術的。

美團和餓了么的產品有代差嗎？滴滴和優(yōu)步的算法有鴻溝嗎？

基本沒有。

當產品沒有代差時，運營當然是王道，撒錢就能買下江山。

但現在，代差隨時在產生。

當 DeepSeek 憑借極高的能效比和令人驚艷的中文語境理解能力一舉成名時，大家似乎很快就忘記了它是如何突圍的——它不是靠在朋友圈發(fā)紅包，而是靠實打實的“智商壓制”。

新架構，新方法支撐了一切。

在這個階段，任何不指向“智能提升”的預算投入，本質上都是在浪費寶貴的算力資源和研發(fā)窗口期。

我之所以敢于預判《無人公司》必然成立，一個關鍵原因就是這個速度。事實證明，書中的判斷正在一個個變成現實。（包括最近大火的CrowdBot確實都沒超過書中描述的范疇）

產品力是 AI 時代的唯一粘性

AI 產品的粘性來自于對產品力的深度信任。

這種信任是極其脆弱的，它基于無數次“Aha Moment”（驚喜時刻）的堆砌：

● 當你隨手扔給它一張模糊的白板草圖，它一秒鐘生成了可運行的前端代碼。

● 當你面對幾萬字的生澀財報，它精準地指出了那個隱藏在腳注里的財務漏洞。

● 當你處于創(chuàng)作瓶頸，它提供了一個你從未想過的隱喻。

這些瞬間，才是真正的護城河。

而紅包買到的是什么？

買到的是“扯淡”。

用戶領了元寶的紅包，在群里發(fā)了幾個 AI 表情包，這叫“湊熱鬧”。

等到晚上靜下心來，需要處理一份關乎職業(yè)前途的年終總結時，他依然會轉身去問那個更聰明的模型。

這時候，元寶就徹底淪為了一個“發(fā)錢的工具人”。

在互聯網歷史上，工具人的宿命通常都很慘——用戶只在發(fā)錢時出現，錢發(fā)完了，用戶也散了。

結語

在這個 AI 決定命運的 2026 年，資源應該被毫不保留地壓在算法優(yōu)化、合成數據質量和推理成本的下降上。

這時候真的需要有人有勇氣有能力去磕SOTA，至少要有這種銳氣，雖然成算不高。

AI 競爭沒有中間地帶。

智能水平只要低 10%，在用戶心智中就是 0 和 1 的區(qū)別。

一個是“生產力”，一個是“玩具”；一個是“大腦”，一個是“復讀機”。

在智能突飛猛進的今天，靠紅包搶回來的流量，如果沒有頂級智能作為承接，最終都會變成給競爭對手培養(yǎng)用戶的“學費”。

用戶在元寶里養(yǎng)成的 AI 使用習慣，最終會因為對更高智力的追求，無縫轉移到其他 SOTA 模型上。

上一波互聯網是“運營定生死”，這一波人工智能是“智能見真佛”。

與其撒幣買流量，不如閉關漲智商。

畢竟，在這個賽道上，只有成為最聰明的那個，才有生存權。

用互聯網應用邏輯做大模型恐怕是錯的。

參照：