为什么基础设施 AI — 而非消费 AI — 将决定下一个十年

在过去的几年里，围绕 AI 的讨论加速了。每周都有新的 AI 工具出现，并伴随关于它将如何改变我们的工作和生活方式的承诺。

聊天机器人和副驾驶等消费 AI 工具仍然主导着讨论。但许多消费 AI 工具的经济影响仍有争议。

然而，我们已经看到 AI 正在产生真实的经济影响。只需超越消费 AI 的视角即可。

基础设施 AI 并不会出现在炫目的超级碗广告中，也不会对其影响作出夸大的宣称。然而，它无处不在，提供真实的成果，使交通对所有人更安全、更高效。

消费 AI 工具通常通过参与度和生产力等有限指标进行评估。相反，基础设施 AI 的成功则由持续测量来定义。基础设施 AI 工具在城市乃至全国范围内移动人、货运和商品。

基础设施 AI 可靠且精准，能够带来可衡量的运营影响。这些运营指标，而非新颖性和参与度，将在未来十年中对 AI 成功的衡量方式发挥日益重要的作用。

对消费 AI 影响的不同观点

公共和私营部门都将消费类人工智能工具宣传为推动经济变革的动力。斯坦福HAI的2026年AI指数报告记录了AI采用和投资的增长，而White House已经预测该技术将带来显著的长期经济收益。

更为怀疑的观察者对消费者 AI 领域进行了调研，结果并不那么热情。The Economist 表示尽管过去几年有乐观的承诺，但承诺的生产力和利润的 AI 繁荣仍未出现。撰文于《Fortune》，Sanjot Malhi 认为，围绕消费者 AI 的炒作已超出其实际结果。

对这种认知差距的一个解释可能是我们用来判断 AI 工具是否有用的指标。当我们以生产力的视角审视消费 AI 工具时，许多工具尚未兑现其在革命性改变工作或经济领域的承诺。

交通提供了一种更具体的方式来评估 AI 的价值。在衡量基础设施 AI 工具的影响时，用户使用不同的指标进行评估。

交通是 AI 成果的真正考验

在交通领域，AI 持续提供可衡量的真实成果。城市和交通机构不再仅考虑单次生产力提升，而是通过持续测量来评估其 AI 工具的投资回报率。

大多数人在想到交通中的 AI 时，会联想到自动驾驶汽车。但自动驾驶汽车仅是交通 AI 的一小部分。虽然自动驾驶汽车的规模仍受限，基础设施 AI 正在致力于解决交通中一些最复杂的系统性问题。

考虑城市地区的交通拥堵，它在多方面造成危害。它不仅导致污染，还“通过抑制创造力和生产力而损害员工及其雇主”，根据Harvard Business School的说法。

但这不仅是生产力问题，也是经济效率的问题。拥堵每年给城市司机带来约每年1,400美元的成本。这相当于每年大约 72 小时的时间损失。

基础设施 AI 正成为城市、交通机构和供应链用来解决这些系统性问题的首选工具。

通过将数十亿实时数据点（如车辆和公共交通的移动、信号时序）与历史数据相结合，基础设施 AI 能即时洞察交通状况。城市和交通机构利用这些洞察在事故发生前识别交通网络中的高风险区域，并寻找最佳的风险应对方案，使高速公路、街道乃至人行道对所有人更安全。

基础设施 AI 使城市能够从被动的交通管理转向更具前瞻性的方式。这意味着货物和人员在交通网络中的流动更加高效和安全。

这也意味着 AI 的成功将由更有价值的指标来定义。

新指标：可靠性、准确性、可衡量的影响

基础设施 AI 在塑造货运和人员移动方式方面的方式可能不会登上全国头条或吸引消费者关注，但其成果不言自明。

基础设施 AI 的预测分析正在为交通领域一些最复杂、最紧迫的问题提供解决方案。实时数据的使用使城市能够动态管理交通，调整车道运营、优化信号时序，并按小时提供路缘管理决策，从而让驾驶员、骑行者、乘客和行人更加安全。

对州际拥堵的实时洞察还能提醒驾驶员即将遇到缓慢或停滞的车流，防止二次“冲击波”事故——这些事故往往比导致拥堵的初始事故更致命。

基础设施 AI 提供的数据和洞察帮助识别风险并改造表现不佳的走廊和交叉口。获取这些洞察并不需要在新硬件或基础设施上进行高额投资，只需拥有正确的数据和相应的分析工具即可。

这正是基础设施 AI 的真正力量所在：通过精准洞察让交通更安全、更可靠，帮助专家实现可衡量的影响。这些指标将决定 AI 在未来数年的成功。

洞察带来真实的经济成果

大多数消费类 AI 围绕炫目的概念构建：文本、图像、语音和视频的生成。虽然这些工具确实有其用武之地，但真正的经济成果来源于利用 AI 更好地理解复杂系统和问题。

基础设施 AI 最能体现 AI 的真实价值：运营智能。

因此，评估 AI 投资的组织需要关注基础设施 AI 的两个关键方面。首先，需要干净的实时和历史数据；其次，应侧重于持续测量而非一次性产出。两者都能提供可量化的结果，这对于理解和证明 AI 工具的投资回报率至关重要。

更为新颖的 AI 产品会来来去去，它们的故事往往在下一个炫目工具出现时被遗忘。然而，真实的实践成果将是基础设施 AI 在未来十年乃至更长时间内继续定义人工智能的根本原因。