国内AI生态断链的问题，本质上是技术与商业闭环的缺失。这种断链不仅影响了AI工具的落地效率，更让整个产业链陷入被动。从电商生态到AI应用，国内的链条始终没有真正形成正反馈循环。这种断链现象在海外已经得到解决，而国内还在摸索阶段，导致AI应用的落地效果大打折扣。

断链意味着什么？简单来说就是技术与商业没有形成闭环。比如电商生态中，云服务商、电商平台、供货方和消费者形成完整链条，各方都能从中获益。但在AI领域，国内的链条始终没有打通。算力公司专注算力，模型公司专注模型，最终用户却无法获得完整服务。这种断链让AI工具始终停留在工具层面，难以形成真正的商业价值。

海外的AI生态已经形成正反馈循环。以B端为例，英伟达提供算力支持，模型公司构建基础设施，应用公司开发AI融合的SaaS产品，最终让企业获得效率提升。这种闭环让各个参与方形成良性互动，推动AI技术持续发展。而国内的AI生态还处于断链状态，需要依赖持续投资才能维持运转。

国内AI应用难走的主要原因在于必须跳过SaaS阶段。SaaS是AI最容易产生商业价值的领域，但国内SaaS市场远不及海外规模。这导致AI工具开发者不得不直接面对复杂的业务整合问题。在当前市场环境下，AI工具开发者需要直面一个核心问题：未来国内是否还有SaaS市场？AI对传统SaaS是利多还是利空？

传统SaaS模式已经难以维持。十年来市场验证的商业模式并没有改变，而技术条件却让SaaS甲方更容易自研。这种模式注定会失败。SaaS的复杂度较低，处理的是公司业务中的单一环节，比如招聘工具。但现在这种低复杂度场景已经没有商业价值，必须直接面对业务整体复杂度。

端到端业务整合是AI应用的必然方向。《无人公司》这本书揭示的正是这种高复杂度场景的挑战。以Antropic的Project Vend为例，这个项目用AI经营货柜，虽然最终破产，但其模式与传统电商平台有本质区别。它不是单纯的平台，而是AI自主经营的实体。这种模式代表了AI在业务整合上的新方向。

从百货到电商平台，再到现在的AI经营，价值创造主体正在向硅基技术转移。这种转移意味着AI必须完成从工具到整体业务系统的转变。相比传统SaaS，这种模式的复杂度要高得多。以李宁数智化系统为例，这种复杂度远超传统SaaS，需要更全面的技术和业务理解。

要应对这种复杂度，必须改变传统SaaS模式。现有公司难以完全推翻现有体系，必须建设比Glean公司产品更复杂的系统。这种系统要求业务知识与AI技术深度融合，缺一不可。数字化十年的实践已经证明，加入AI后挑战更大。

技能集的改变是必然趋势。Glean CEO的简历显示，这类人才需要兼具业务、技术及AI知识。传统架构师需要具备综合能力，理解业务与技术的结合。在AI时代，这种能力要求更高，纯粹的科学家或擅长经营的CEO可能难以驾驭。

国内AI应用的难度被低估。相比做项目，真正落地应用需要更复杂的技能组合。没有真正的应用生态，AI发展将难以持续。2010年互联网发展证明了这点，现在AI生态的建设同样需要长期投入。

中美AI竞争将是长期较量。这种竞争不取决于短期胜负，而取决于生态是否足够良性。断链现象让国内AI处于劣势，要改变这种局面，必须建立完整的应用生态。只有形成正反馈循环，AI才能真正推动商业变革。