汽车巨头为何突然焦虑了？
理想汽车，这家曾经以稳健和精准判断著称的公司，最近公开承认自己“变慢了”。
在竞争对手以两倍速出牌的市场里，这种慢，是致命的。
今年10月中旬，他们在北京雁栖湖开了一场为期三天的闭门战略会。核心议题很明确：销量下滑、产品节奏、出海，以及最关键的——重投AI。
这件事为什么重要？因为它不只是一个车企的内部反思，更是整个商业世界的一个缩影。
当你还在思考如何用AI写写文案、做做图时，头部玩家已经开始把AI视为公司的“第二心脏”，为此不惜重金投入底层技术。
理想的焦虑，是你我未来两年都可能面临的焦虑。看懂他们现在的选择，对小微企业和创业者来说，无异于提前看了一遍“考试答案”。
每月1个亿，理想在AI上赌什么？
这次战略会，理想花了整整一天时间讨论AI，甚至请来了YCombinator中国创始人陆奇远程参与。
他们讨论的重点，已经不是“怎么用AI”，而是“如何成为一家AI公司”。
我给你拆解一下他们砸钱的方向，你会发现游戏规则真的变了。
首先，他们把宝押在了“推理算力”上。陆奇在会上提出了一个关键判断：“未来稀缺的不是训练算力，而是推理算力。”
简单说，训练算力就像是请博士生导师教出一个天才学生，成本高但一次性投入。而推理算力，是让这个天才学生每天去解决成千上万个实际问题，这是持续的、海量的成本。
理想目前每个月在算力上的投入已经超过1个亿，并且明确要不断增加推理算力的储备。这说明，他们想的不是训练一个模型发个新闻稿，而是要让AI真正在千万辆车上跑起来，每天服务用户。
其次，是自研芯片。这几乎是所有顶级科技公司的必经之路。理想的第二代芯片预计在两年后推出，目标非常明确：专为推理能力优化。
理想CTO谢炎透露，他们设计了一种新的数据流架构，让芯片在运行大语言模型时性能提升2倍，运行视觉模型时提升3倍。这意味着更低的能耗和更快的响应，这是AI商业化落地的核心。
最后，他们的野心已经超出了汽车本身。理想不再满足于做一家懂AI的汽车公司，而是要成为“AGI时代的终端企业”。
为此，他们成立了“空间机器人”和“穿戴机器人”部门，甚至讨论过自研智能眼镜。这盘棋下得很大，汽车只是他们第一个大规模部署AI的智能终端。
从“AI+”到“AI原生”，游戏规则变了
理想的这次战略转向，清晰地画出了一条分界线，一边是旧逻辑，一边是新逻辑。
旧逻辑是“AI+”。它的本质是“工具思维”，把AI当作一个效率插件，嫁接到现有的业务上。比如用AI客服替代人工，用AI生成营销文案。
这个阶段，大家比拼的是谁能更快地应用现成的AI工具，核心目标是“降本增效”。
新逻辑是“AI原生”。它的本质是“重构思维”，把AI作为企业最核心的基础设施和生产力。业务流程、组织架构、甚至商业模式都要围绕AI来重新设计。
在这个阶段，比拼的是底层能力：算力储备、自研模型和芯片、以及创造全新AI终端产品的能力。核心目标是“创造新价值”和“构建壁垒”。
理想过去把大模型和“理想同学”结合，就被王兴（美团CEO，理想董事）认为没有发挥AI的真正潜力。这就是典型的“AI+”思维局限。
而现在，他们每月投入上亿搞算力、自研芯片、布局机器人，这是彻底转向了“AI原生”的打法。这标志着，AI领域的竞争已经从应用层卷到了基础设施层。
对我们普通创业者来说，这意味着只会在应用层“调参数”、“用工具”的红利期，正在快速缩短。
写在最后：中小企业能抄的AI作业
理想的战略会，我们虽然没法参加，但它暴露出的战略思考，对小微企业和创业者来说，是含金量极高的“抄作业”指南。
第一，重新审视你的“推理成本”。你现在用的AI应用，是训练成本高，还是使用（推理）成本高？未来真正的护城河，是用更低的成本提供更优质的AI服务。你在选择AI工具和搭建AI战略时，必须把推理成本作为核心考量因素。
第二，构建你的“数据飞轮”而非“模型飞轮”。中小企业不可能像理想一样自研芯片，但你可以拥有自己独特的“数据”。在一个垂直领域里，持续地收集、清洗和标注高质量的独有数据，用这些数据去精调（Fine-tune）一个开源模型，形成的壁垒远比调用通用大模型要高。
第三，思考“AI原生”的商业机会。别总想着AI如何帮你现在的生意省钱，要多想想，AI能不能帮你创造一个全新的生意？比如，你做餐饮的，能不能做一个AI营养配餐的订阅服务？你做设计的，能不能做一个AI驱动的本地化家装改造方案生成器？这些都是从“AI+”到“AI原生”的思维跃迁，也是下一波创业机会所在。
理想的反思，本质上是所有企业在AI浪潮下的缩影。从“要不要用AI”到“如何成为AI原生企业”，这个转变的速度，将决定未来谁能留在牌桌上。
