China’s AI Involution

中国AI内卷 - 梯度流动

中国AI内卷

发布者

Ben Lorica

2026年9月7日

2026年9月2日

发布于

未分类

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AI让我更加关注一个在中国流传多年的术语：内卷（involution）。其核心概念是过度竞争，每个人都必须更加努力、持续改进才能保持现状，而回报却在不断减少。企业降价、增加功能、提升服务、采用新技术，却发现竞争对手也做了同样的事情。原本看似的优势变成了新的最低要求。

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观察这一现象在中国尤为有趣，因为内卷正在AI、机器人、电子商务、电动汽车等技术密集型行业中显现。这使通常认为"技术进步带来生产率提升，进而改善经济状况"的故事变得复杂。有时生产率提高的同时利润率却在下降。在AI领域，技术本身可能正在加速这一循环。

目录

• 当改进成为基准线
• 为什么中国更容易出现内卷
• AI加速内卷，无法逃脱
• 机器人市场已趋于饱和
• 工人同处一条跑步机
• 北京的内卷困境
• 内卷是弱点还是优势？

##### 当改进成为基准线

理解内卷最简单的方式是观察用户体验。中国是一个花钱容易、赚钱困难的地方。餐厅打折是因为竞争对手也在打折，配送速度加快是因为对手也在提速。评分和推荐系统让平庸的服务更难隐藏。消费者获得更低的价格和更好的产品，而企业必须持续改进才能维持现有地位。

反直觉的是，这可能发生在生产率提升的同时。一家公司找到更便宜的运营方式，但竞争对手很快跟进并调整价格。数字平台通过让价格和质量更容易比较，使这一循环加速。AI可能会进一步加速这一过程。更好的技术确实创造真实价值，但无法保证创造价值的公司能保留大部分收益。

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##### 为什么中国更容易出现内卷

人们很容易将内卷视为公司之间过度竞争的结果。在中国，这种机制更为广泛。城市和省份也在竞争。它们渴望投资、企业、就业、税收收入和政治信用。当北京将AI、半导体、机器人或计算确定为战略产业时，许多地方政府都有充分理由支持自己的版本。

问题出现在个体合理决策累积时。补贴和廉价信贷可能让企业更长时间留在拥挤的市场中。新产能持续涌入，国内需求可能增长不够快以消化这些产能。结果可能是太多企业争夺同一群客户，每个人都不愿率先削减投资或提高价格。因此，内卷不仅仅是糟糕的企业行为，而是由激励机制创造的一种平衡状态。

##### AI加速内卷，无法逃脱

（此处为第三段内容，根据用户说明当前处理第一段）

中国AI模型市场为我们提供了一个清晰的案例。字节跳动、小米、腾讯、MiniMax、阿里巴巴、DeepSeek等公司通过激进的价格削减和促销展开竞争。随着推理成本降低且能力差距缩小，供应商更难维持利润。更优秀的模型和更低的成本可以转化为客户的更低价格，而非模型公司的更高利润率。

但价格只是竞争的可见部分。中国AI公司还通过争夺工程师、资本、客户、算力和政府支持展开竞争。一篇基于中国上市公司近26,000个观测数据的工作论文发现，AI采用程度越高，企业内卷现象越明显，尤其是在非价格竞争领域。虽然我不太会过度依赖单一工作论文，但这一机制是合理的。如果AI让我的公司更高效，竞争对手也有理由采用它。最终AI不再是一种优势，而是进入市场的门槛。

这里有一个有趣的商业启示。如果能力模型持续变得更便宜且更可互换，部分经济护城河可能从模型层转移到应用层，向专有数据、分发渠道、客户关系和实际工作流程整合等方向转移。对模型提供商来说痛苦的现状，对构建在其之上的公司来说可能极具吸引力。

##### 机器人市场已高度拥挤

人形机器人展示了早期内卷如何开始。在2026年世界人工智能大会上，超过200家机器人公司亮相，另一份统计显示有超过140家人形机器人制造商和330多款产品。行业参与者已经开始使用"内卷"这个词，特别是在价格下降的低门槛领域。这种情况甚至在许多耐用商业应用仍在探索阶段时就已出现。

这并不意味着中国的机器人发展只是浪费。即使大量初创公司消失，它们帮助建立的零部件供应商、制造专长、原型设计能力和部署经验并不会随之消失。这一区别很重要。内卷可能让单个公司面临糟糕的经济状况，但会强化底层技术生态系统。

##### 工人处于同一条跑步机上

这种动态同样适用于工人。如果AI让一个人能产出更多，这个人最初会获得优势。但一旦某个领域所有人都能使用相似工具，更高产出就会变成新的预期。对零工劳动者来说，内卷可能意味着需要工作更长时间才能维持相同收入。对知识工作者来说，可能意味着必须采用AI才能跟上节奏。

这个故事还有一个更乐观的版本。生成式AI也让个人能够处理过去需要多个专家才能完成的工作，从写作和设计到视频和客户服务。在中国，这正在催生一种新型的小规模创业者，有时会得到地方政府提供的算力积分和办公空间支持。AI降低了成为公司的门槛，但问题在于它也降低了所有人进入的门槛。

##### 北京的内卷难题

北京现在面临一个棘手的问题。它希望在人工智能、机器人、半导体等战略技术领域实现快速发展。这些优先事项促使地方政府加大投资力度，这虽然有助于形成竞争激烈的市场，但也是北京日益想要整顿的市场。中国正在努力保留激烈竞争中带来的有益部分，同时抑制价格战、产能过剩以及不愿退出的弱小企业。

这比要求企业停止降价要困难得多。地方政府仍需要增长，企业仍需要客户，补贴仍倾向于战略产业，疲软的国内需求仍是背景的一部分。除非这些激励措施发生变化，否则反内卷政策可能只是治标不治本。北京或许能让竞争减少浪费，但要在不削弱帮助中国发展这些产业的力量的前提下彻底消除内卷，将要困难得多。

##### 内卷是劣势还是优势？

这是我最感兴趣的议题。内卷显然代价高昂，它会压缩利润、浪费资本，并迫使企业和员工拼命奔跑才能维持现状。但中国在太阳能、电池等产业的经验表明，同样的过程也可能催生出极其高效的企业。在残酷的国内竞争中幸存下来的企业，可能具备低成本、经验丰富的供应链以及积极拓展海外市场的意愿。人工智能和机器人领域可能也会遵循类似的模式。

还有一点值得区分，即不同类型的创新。内卷会强烈激励降低成本、优化系统、快速交付和商业化。但同样的激励措施是否最适合那些投入高昂、周期漫长且回报不确定的研究，这一点并不明显。不过我不会将这条界限划得太绝对。优化和系统工程本身就是真正的创新，而足够的渐进式改进最终也能改变可能性的边界。

我反复思考的问题不是内卷是否能带来进步，它显然可以。对人工智能更有用的问题是：谁能够捕获这些进步带来的收益？更优秀的模型是否能为模型公司带来更高利润？它们是否会成为应用开发者更便宜的投入？生产率提升是否体现在工资增长上？还是说更高的生产率只是竞争的新基准？这是一个评估中国人工智能热潮的有用视角，也很可能适用于其他人工智能市场。