互联网解决“连接”，AI解决“认知与执行”；这是两者最根本的同与不同。中国互联网从1994年全功能接入，到2003年淘宝、支付宝跑通电商，2011年微信开启移动时代，2015年“互联网+”走向产业，路径是“基建—流量—平台—交易—产业外溢”。国内AI则是2016年前后深度学习落地，2023年大模型爆发，2025年“人工智能+”行动出台，2026年上半年生成式AI用户突破7亿、智能算力达2185EFLOPS，路径是“算力—模型—Copilot—Agent—产业智能”。相同点是都先砸基础设施，再出杀手应用，最后平台化、生态化；都经历资本狂热、标准缺位、监管补位。不同点更关键：互联网边际成本趋零，靠流量和广告变现；AI每次推理都吃算力，变现要靠降本、提效、按任务收费。互联网先C后B，AI是C端普及与B端落地同步；互联网赢家吃流量，AI赢家吃数据、工作流和权限闭环。当前国内AI，C端像2006—2009年互联网：用户多、场景热、付费未稳；B端Agent像2013—2015年移动互联+SaaS前夜：基建就绪、标杆出现、规模复制刚开始；“AI+制造/政务/科研”则像2015年“互联网+”初期：政策强、试点多、回报周期长。整体判断：已走过“概念期”，处在“基建泡腾向应用验证换挡”的窗口，还不是2015年那种应用全面兑现期。未来机会不在再训练一个通用大模型，而在把模型接进真实业务。参照互联网当年，搜索对应企业知识Agent，电商对应AI选品和数字人，SaaS对应自动执行的后台流程，云计算对应MaaS和推理降本，安全对应模型审计与权限沙箱，O2O对应具身机器人和行业RaaS。最稳的生意是：垂直数据+行业评测+系统对接+可算ROI。短期看办公、客服、编程、营销；中期看金融、制造、医疗、政务Agent；长期看AI作为生产要素，像云一样按量计费、像员工一样按结果结算。AI这轮不会简单重演互联网，但懂场景、懂成本、懂数据的公司，会拿到当年BAT级的机会。