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2025 开年，以 DeepSeek 为代表的 AI 工具，如同一群脱缰的野马，正以 " 降本增效 " 的名义重构各行各业。

然而，当我深入某些行业亲身实践，或与一线老板交流需求痛点后，才发现：AI 虽然能为很多行业增添光彩，降低生产力成本，但不是决定一个生意是否成功的唯一因素。

真实的情况是：每一个细分市场，都远比你想象得更加复杂；每一个行当，都隐藏着非公开的经验知识。

AI 归纳 " 明规则 " 是一把好手，但未必能搞定那些 " 潜规则 "。很多生意人也不是被 AI 打败的，而是被人性打败的。

一、广告行业：AI 沦为职场内耗的工具

年前就听说，广告行业现在出现了这种荒诞现象：乙方用 AI 创作完内容，给甲方过审时，甲方还会用 AI 对内容进行批评指点，再返还给乙方。

这就导致双方不仅没有通过 AI 降本增效，反而还因为有了 AI，增加了博弈的复杂度和内耗程度。

本应减轻乙方工作强度的 AI，最后竟然起了反作用。

我想这是 AI 应用商应该深度思考的问题：如何让 AI 变成一个能够平衡甲乙方权益的工具，而不是增加双方矛盾的工具。

比如开发一个甲乙方多人协同工作的 AI 智能体，等等。

只有当 AI 真正造福行业，才能被所有人接纳，否则依然会有人选择抵抗。

二、跨境电商：AI 规避不了平台政策的变化

最近，我在研究跨境电商，一开始只看到了利好面：比如用了 AI 后，运营效率增长了多少倍。

但这种冲动让我忽略了最基本的问题——平台考核规则。

比如，一个亚马逊新手卖家可以用 AI 模特将上新效率提升 3 倍，但可能会因为平台的新一轮合规审查，而损失三个爆款链接；或者因为侵权问题被投诉，导致资金冻结，等等。

这种不确定性带来的损失，比你用 AI 提效带来的利益更大。

AI 在这个行业反倒成了一个无关紧要的可选项，有它没它只不过是效率有高低。可是没有一家 AI 应用商，敢拍胸脯保证你不会出现这种风险。

换言之，影响你生意的致命点，有平台规则的制约，也有大国博弈的 " 不可抗力 "，更有中国卖家潜藏在背后的恶意竞争 ......

上述复杂的干扰项，哪一个不比 AI 带来的杀伤力更强？如果 AI 没有解决这些需求痛点，那么它赋能生意的程度就非常有限。

三、洛丽塔服装：AI 无法撼动 KOL 的圈子话语权

现在用 AI 做服装草图，从技术上来说已不是一件难事。但是否所有服装生意都能靠 AI 来改造工作流呢？似乎也不一定。

碰巧这两天，我参加了几场小红书的语音连麦，也结识了不同行业的老板，其中就包括 "Lo 圈 " 的服装老板。

* 备注："Lo 圈 " 指喜欢穿着洛丽塔（Lolita）服饰的人所形成的社交圈子，"Lo 服 " 是指洛丽塔风格的洋装服饰。

" 你用 AI 前期给我出再多图，其实并不能促进销售。" 一位 "Lo 服 " 老板向我透露，" 因为决定一款新品有没有市场潜力，并不在于你能搞出多少款式，而是该‘ Lo 服’画师的权威性和影响力。而且不找这些人都不行，这个前期成本是省不了的。"

在这个小众圈子里，找画师 KOL 设计服装款式测试市场反馈，早已成为卖家上新的 " 默认规则 "。

越知名的画师人气越高，就能鼓舞更多人下单。

而且，这些画师手里都有一批潜力顾客，因此他们不仅能提供设计图，还承担了推广的作用。

当生产出样衣之后，商家还需要寄给社交媒体上的 " 种草姬 " 们去试穿。那些真人实拍效果，会比 AI 生成图更有带货能力，用户反而不喜欢太完美的 AI 模特。

"Lo 服 " 老板坦言：" 我们都不把顾客称为顾客，买卖双方的关系其实更像朋友。甚至很多买家对卖家的宽容度令人费解。哪怕面料材质一般，还是会有人出高价买单。"

在这个小众细分赛道中，顾客购买的不仅是服装本身和圈层认可，更是与画师、" 种草姬 " 等 KOL 的情感羁绊。

因此，AI 很难撼动 KOL 垄断话语权和依靠情感维系的 " 垂直小圈子 "。

四、微商江湖：AI 打不破人情驱动的消费观

除了特殊小圈子，这个底层逻辑同样也适用于微商江湖。

大家身边可能都有这样的家人，因为 " 不好意思拒绝 "，所以购买了微商朋友的产品。

比如我妈，曾经在她朋友那里买了很多瓶洗衣液。我妈的解释是：" 我下单不是因为觉得产品有多好，而是因为我和你阿姨交情很深。所以哪怕家里暂时不缺洗衣液，我还是不好意思拒绝她。"

这种基于熟人社交、血缘 / 地缘的信任网络，和人情主导的消费观念，是 AI 永远无法破解的。

你三姑的减肥茶再难喝，家族群里的红包雨也得准时落下。

这时你会发现，消费者需要的根本不是 AI 标准化的回复，而是好友夹着方言口音的 " 专属关怀 "。

五、金融灰产：有心人会利用 AI 操控舆论

" 道高一尺，魔高一丈 "。

在金融行业，AI 则变成一面 " 人性照妖镜 " ——有人用 AI 辅助金融决策，就有人用 AI 输送误导数据。

当 DeepSeek 成为股市预测的 " 神器 "，市场上反而出现了一批操控股市舆论的灰产团伙。

他们通过批量投喂 " 非法数据包 "，虚构金融内幕或小道消息，甚至伪造上市公司财报，来污染 AI 训练数据，恶意诱导 " 韭菜 " 入市。

"AI 炒股导师 " 一边用 DeepSeek 生成《权威分析报告》，一边在社群里扮演 " 暴富人设 "。

当监管机构追踪到资金流向时，发现所谓的 " 量化策略 " 不过是 Excel 随机函数生成的数字游戏。

这些精心设计的 "AI 幻觉 "，本质上是在利用人对 AI 的信任度，以此达到操控舆论的目的。

AI 没普及前，虚假消息还能追踪溯源；而当 AI 赢得全民信任后，使用虚假消息误导人就更隐蔽了。

所以，千万别过于盲目地相信技术红利。技术的纯洁性在人性贪欲面前，脆弱得如同泡沫。

六、结语：" 三百六十行，行行出状元 "

在一个 " 技术平权 " 时代，AI 工具或许会成为每个企业的基础设施，但真正稀缺的能力，却是洞察人性和对行业潜规则的敏锐感知。

" 潜规则 " 是指在正式规则之外，存在于社会、组织或群体中的不成文、隐秘但被广泛遵循的行为准则或惯例。

这些规则通常没有被明文规定，但却在实际操作中起着重要作用，有时甚至凌驾于正式规则之上。潜规则往往涉及权力、利益、人际关系等因素，其特点是隐秘性、灵活性和非正式性。

商业世界的吊诡之处在于：当 AI 将确定性事务的效率推向极致，真正的胜负反而转移到那些无法被计算的灰色地带。

这些矛盾的背后，是技术理性与人性混沌的永恒角力。

来源：一个符号工作室