在生成式AI狂潮席卷全球的当下，一组反直觉现象正在浮现：Meta最新财报显示，驱动其获得180亿美元利润的并非时下热门的生成式AI，而是持续优化的推荐算法。当扎克伯格斥巨资构建"超级智能"基础设施时，真正创造商业价值的却是那些在Facebook和Instagram广告系统中运行了十余年的机器学习模型。
这种割裂现象正催生投资错配：2024年生成式AI获得339亿美元风投，较2023年增长18.7%，占全部AI投资的20%。但实际收益仍主要来自传统AI技术——从Meta的广告转化提升（Instagram+5%，Facebook+3%），到医疗诊断中的神经网络筛查，再到火箭引擎设计的确定性算法。
生成式AI的本质局限逐渐显现。Meta CFO苏珊·李明确表示："生成式AI短期内不会带来显著营收增长"。这种技术擅长内容生成却难以预测商业转化，而传统机器学习通过数十年迭代，在欺诈检测、供应链优化等场景已形成成熟解决方案。斯坦福AI指数报告显示，美国AI投资1091亿美元遥遥领先中国93亿美元，但生成式AI的商业落地周期远超预期。
在医疗领域，AI应用始终遵循"循证原则"。1995年即开始宫颈癌筛查的神经网络验证了传统AI的可靠性，华盛顿大学最新研究通过分析20年血液数据建立个性化医疗参考值。实验室医学副教授布罗迪·弗伊指出："医疗系统复杂且敏感，技术瓶颈往往不在算法本身，而在于如何融入现有流程。"
航天领域则呈现更鲜明的技术分野。迪拜初创公司Leap 71采用基于物理定律的确定性AI，而非生成式AI的概率模型。联合创始人林·凯瑟强调："我们用生成式AI阅读文献，但火箭设计必须基于可解释的物理规则。"这种保守策略已成功研制出3D打印单件式火箭引擎，并计划在2029年推出可与SpaceX猛禽引擎竞争的型号。
学术界正在构建双轨制发展路径。斯坦福人类中心AI研究所主任帕利指出，生成式AI的易用性使其在生物、环境等领域快速普及，但传统AI研究者面临"营销困境"——当生成式AI遭遇技术瓶颈时，那些深耕特定领域的传统AI方案或将迎来转机，前提是学会有效的技术传播。
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