当前AI落地过程中非常典型的表征：一哄而上、术语泛滥、概念包装、抓错重点。
从一个专业从业者的角度看，这背后的深层根源，主要可以归结为以下几个方面：

一、技术门槛被掩盖，行业正处于炒作周期的高潮期

按照 Gartner 的“技术成熟度曲线”（Hype Cycle），生成式AI目前正处在“过度期望的高峰”阶段。很多入局者对底层技术的复杂性并不理解，甚至不了解AI的局限性，却急于跟风“落地”：
    •    私有化部署成了“企业拥有AI能力”的标志，哪怕部署完之后根本无用武之地；
    •    RAG知识库被当作万能外挂，仿佛装上它模型就能秒懂所有知识，实际上很多只是 FAISS + LangChain 的拼贴；
    •    Prompt 工程更是被神话为“调教AI的咒语”，而其本质只是因为大多数人都不会微调，只能通过试词组来“碰碰运气”。

本质上，当一个技术系统太复杂、门槛太高时，人们往往只能抓住最容易理解、最好讲故事的部分。这就形成了典型的“炒作泡沫”。

二、知识供需严重失衡，“卖课”成了知识变现的主流手段

AI突然爆火，企业想用，个人想学，但真正有跨界能力的人少之又少，于是培训课迅速填补了这个认知缺口：
    •    企业不知道AI能干什么，内部没人能回答；
    •    工程师不懂业务，业务人员被术语劝退；
    •    培训内容大多围绕“怎么部署”、“怎么拼RAG”、“怎么写Prompt”，而不是“怎么构建AI系统”、“怎么优化效果”、“怎么实现业务闭环”。

说穿了，很多培训课的内容其实就是换皮包装的开源教程，但卖得很贵。这不是知识普及，而是知识套利，最终营造出一种“看似繁荣、实则浮夸”的假象。

三、Prompt被过度神化，是资源匮乏背景下的无奈选择

Prompt 本应只是与大模型交互的“语言接口”，但现在被包装成了“AI调教术”，甚至“低门槛通向AI奇迹的捷径”：
    •    大模型对Prompt的敏感性，来自它的语言建模机制，并不是“神秘魔法”；
    •    很多人将Prompt视为掌握AI的核心能力，本质上是因为他们缺乏GPU、没有数据集、更不会做微调；
    •    所以只能反复尝试、打磨词句，试图“调出一个好结果”。

这种现象的根源在于： 当工程能力、算力资源、数据处理都缺失时，Prompt 就成了唯一还能动手的部分。

四、知识库建设沦为“数据炼金术”，却缺少系统性治理

RAG的核心价值在于将外部知识引入语言模型，让它更具上下文与事实支撑。但很多项目只停留在“堆数据”的层面：
    •    文档没分类、向量没优化、检索不准、问答漂移严重；
    •    许多企业误以为只要建个知识库，AI就能替代人工专家，但忽视了知识库的本质是结构化管理、语义理解和上下文融合；
    •    更糟糕的是，一些项目把RAG当作一个图标写进PPT，却没有任何数据治理和验证机制。

现实情况其实是： RAG是系统工程，而不是拼图游戏。离开了“数据清洗+结构优化+语义对齐”，所谓的“智能问答”就是镜花水月。

五、自媒体和课程商主导了舆论，技术真实价值被遮蔽

很多现在卖课、做内容的人，其实并不具备AI研发或系统落地能力，但他们擅长内容输出与流量捕捉：
    •    把“部署大模型”包装成“AI落地”，但实际就是复制开源脚本；
    •    用“国产大模型替代OpenAI”来吸引民族情绪，忽视底层技术差距；
    •    鼓吹“Prompt工程师年薪百万”，制造职场焦虑和职业幻想。

这本质上是一种情绪营销： 利用人们对AI的向往与恐惧，快速收割认知焦虑下的注意力和金钱。

总结来说：
要真正推动AI落地，不能再沉迷于炒作概念、追逐热词。我们必须回归本质——从“讲故事”转向“做产品”，从“学技巧”迈向“建体系”，从“卖课变现”回到“解决真实问题”。唯有如此，AI才能真正成为推动产业进步的工具，而不是一场短暂的幻觉。