当ETC扣费异常时，用户面对的不再是简单的申诉入口，而是一个闪烁蓝光的数字人，它推荐理财产品、播放轻音乐，唯独不解决实际问题。2026年的互联网，AI助手似乎让一切变得更复杂而非更便捷。本文深入剖析了‘含模量’狂潮背后的三笔账——成本、安全和信任，揭示了AI应用中的真实困境与用户痛点。
最近跟朋友吃饭聊天，发现一个好玩的事——大家都跟手机吵过架。
不是那种”信号不好骂两句”的吵。是对着App里的”智能助手”真刀真枪地输出情绪，虽然骂完觉得自己挺傻，但决定下次遇到还会接着骂。
上周三，我因为ETC扣费异常，打开某银行App。
放以前，搜索框输入”账单争议”，点”一键申诉”，30秒完事，干净利落。
今年不一样，他们”升级”了。
搜索框没了，屏幕三分之一的位置杵着一个闪着蓝光的数字人，眨巴着眼睛问我：”亲，有什么可以帮您的吗？”
我说：”ETC重复扣费。”
它回：”为您找到以下理财产品，年化收益3.2%起，适合追求稳健的您。”
我提高音量：”我要申诉！”
它笑：”申诉需要好心情哦，为您推荐一段轻音乐，让我们一起解压吧~”
那一刻，我盯着屏幕，脑子里只有一个问题：这玩意儿到底是来帮我的，还是来气我的？
2026年的互联网，越来越像一场大型行为艺术。
从点外卖到查话费，从修图到打车，原本”打开-找到-搞定”的直线路径，硬生生被掰成了”打开-聊天-被带偏-再聊天-再被带偏-终于找到隐藏入口”的密室逃脱。
好像大家都在忙着给App镶金边，却忘了有些地基还没浇水泥。
现在圈子里有个热词，叫”含模量”。
老板在会上拍桌子：我们要全量接入大模型！产品经理在PR稿里吹：我们要重构底层体验！
那架势，仿佛谁家的API调得多，谁就能原地飞升。
但你只要稍微往深里想一层，就知道这事经不起推敲。
十年前流行”社交化”。计步软件让你约附近的人夜跑，修图工具让你拉群互赞。
结果呢？除了留下一堆没人看的垃圾广告，用户该卸载还是卸载。
今天的”含模量”狂潮，拿的其实是同一个剧本。
只不过当年是免费蹭流量，现在是真金白银烧GPU，而且演技还更尬了。
我跟几个做产品的朋友聊过，他们私下里的真话是：”谁不知道有些功能鸡肋？但不加不行，评审会上你不拿出个AI模块，别人会觉得你这人没深度，没跟上时代。”
你看，这不是发现了什么真需求，这是在解题——
财报里写上”AI原生驱动”，股价显得有韧性；
PR稿里塞几个”智能”关键词，融资时好讲故事；
最底层的逻辑是：”人有我无”的恐惧要远大于”人错我错”的亏损。
所以最省事的办法是什么？找个大模型的接口一接，UI改一改，对话框一加，齐活。
这就像你给一辆骑了十几年的二八大杠焊了一块50寸的智慧屏。
它能让车走得更快吗？完全不能。
它唯一的作用，就是让你在使劲蹬的时候，能更清晰地看到自己到底有多慢——而且这块屏还耗电，你得蹬得更使劲。
这时候我想你会说：”不对啊，我用AI写邮件确实快了，搜资料也不用翻几十个网页了，这难道不是实打实的省事？”
没错，你说的很对。但这里头要分清——一种省事是”悄悄帮你干了”，另一种是”让你多干几步还美其名曰服务”。
什么叫”悄悄帮你干了”？
你打开地图，它根据你当天的日程和路况，把最顺的那条路排在第一位，你不用问，它直接给；
你打开表格，它根据你上一次的修改，自动补全那些复杂的公式，你没开口，它已经懂。
这种省事，不刷存在感，它干实事。
但现在大行其道的恰恰是另一种。
以前查话费，打开App，数字直接怼脸上，一眼看完。
现在呢？助手非要你问：”请问我上个月流量超标了吗？”
然后它开始深度思考，开始转圈圈，最后用一篇小作文回答你，文采斐然，就是不直白告诉你到底超没超。
原本点一下的事，现在搞得像谈恋爱一样，相当拧巴。
更烦的是，如果它给的建议不靠谱，你还得像辅导小学生作业一样反复纠正它，甚至要学各种”Prompt技巧”——我花钱用个工具，还得先考个证？
一个需要用户费劲巴拉去迁就的东西，不叫生产力，叫阻力。
现在行业里都在争论谁家的模型参数更高，谁家的嘴更甜，谁家的对话框更会抖机灵。
却很少有人回头看一眼：用户本来3秒钟就能查完的账单，到底有没有因为挂上AI而变得更简单了？
这场”含模量”狂潮背后，有三笔账，大多数公司没算过。或者说，算了，但假装没看见。
接入一个大模型，吹拉弹唱，海阔天空，很美好是吧。
但你算过没有，为了维持那个闪蓝光、会眨眼的小可爱，每天要多烧多少钱？
这些GPU电费、算力租赁费、运维人员工资的羊毛最终出在谁身上呢？
不是加进广告费里，就是涨进会员费里。
我见过最离谱的，是某App为了展示”AI能力”，把原本本地就能处理的简单查询，全部改成云端调用大模型。
用户等了三秒，服务器多烧了三毛钱，最后输出的结果跟以前一模一样。这操作给人看得一愣一愣的。
用顶级的GPU，跑最平庸的流程，输出一堆用户根本不需要的”智慧”。 这笔账，怎么算都是亏的，亏的还是用户的耐心和信任。
“含模量”越高，系统越脆弱。
这是物理规律，因为越复杂的机制出错的可能性就越大。
很多公司为了抢进度，把”治理”和”审计”当绊脚石踢开。
那么AI说错话了怎么办？泄露用户隐私了怎么办？遇到黑产攻击，现有的防线到底够不够结实？
以前，App里的按钮是死的，但死的意味着确定。你知道点下去会发生什么，或许没有惊喜，但绝对不会有惊吓。
现在，AI的回答是活的，但活的意味着随机。它今天这么说，明天可能换一套说法。
这种随机性，对写小说的人来说是灵感。对辅导孩子的家长来说是困惑，对做医疗的人来说是担忧，对做金融的人来说是惊吓。
我们必须承认，用户不是傻子，人家只是懒得说。
第一次被AI带偏，他忍了；
第二次找不到入口，他忍了；
第三次发现所谓的”智能”其实是把简单事情变复杂，他就不忍了。
失望攒够了自动合成嘲讽。嘲讽多了，就变成了卸载。
我认识一个做运营的朋友，他们后台数据看得清清楚楚：
某”智能客服”上线后，人工客服的进线量非但没降，反而涨了40%。
因为用户被AI绕晕了，更生气了，最后还是要找真人发泄。
他说这是“增本降效”，我说这是“降本增笑”。
每一次”人工智障”的体验，都在消耗品牌好不容易攒下的信任。而信任这东西，消耗起来很快，攒起来很慢，赔起来很贵。
狂潮之下人人都在掘金。但出来混，迟早要还的。
站在互联网这个潮头，我们见过太多这样的轮回：O2O、共享经济、区块链、元宇宙……每一次都是人山人海，锣鼓喧天，然后是鸡毛满地，一片狼藉。
这一波的结局，大概率也写好了——
等运营账单盖过业务增量，等老板发现”含模量”换不来实际增长，那些花里胡哨的AI助手，会被毫不留情地关掉。到时候，焊在二八大杠上的智慧屏拆了，车还是那辆车，只是蹬车的人更累了。
那么，大潮退去后，谁能站住脚？
我想是这三类人：
他们的AI没有闪蓝光的对话框，不会眨眼睛，不会说”亲”。它就藏在后台：
这种AI没什么”存在感”，但绝对有”可靠性”。它不抢戏，只干活。
他们不追求”全量接入”，而是追求”恰到好处”。
在他们看来AI能力不是外接的第二个脑袋，而是业务骨子里的神经末梢。
用户在什么时候最需要帮助？在那个瞬间，AI出现，直接给结果，不废话，不绕弯，不要求用户先学一套”Prompt话术”。
它解决痛点，不制造痒点。
他们知道底线在哪。
他们明白业务创造的无数个”0″前面，真正起决定作用的是最前面的那个”1″——安全。
这个”1″倒了，后面全是白干。
他们花在审计、合规、风控上的精力，远比花在UI设计上的多。
因为他们算过一笔账：年营业额的5%用来交罚款，着实不划算。而且罚款之后，用户也就跟着信任跑了。
说了这么多，核心就一句话：AI不应该是贴金的工具，更不应该是逃避业务增长压力的速效救心丸。
我们正处于一个每个人都在忙着上车的时代，怕晚了没座位。但很少有人抬头看看，这趟车到底开向哪，以及，自己到底需不需要坐这趟车。
所以，与其继续给对话框做精装修，不如回过头去看看——
当你不需要跟一个闪蓝光的数字人聊天，就能把事情办完；
当你不需要学Prompt技巧，就能得到准确的结果；
当你回头想想，发现某段时间里，生活确实因为某个东西而变得更快、更稳、更省心，但你没有为它额外付出过多的精力——
那时候，我们或许真的能迎来那个更好的时代。
作者：Isaac Theo 公众号：Isaac Theo
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