出品/Mall先生

撰文/曉虎

最近，你是不是也刷到過這樣的段子：

“某寵物IP快閃三天引爆商圈流量，同比增長340%�！�

“通過將‘藝術資產證券化’，使其在EBITDA利潤率（28%）低于恒隆廣場（32%）的情況下，仍能獲得資本市場更高的PE估值（18倍vs行業平均12倍）�！�

“引入定制化健康餐生產線，后廚變身為可視化食品工坊，單平米產出超傳統餐飲2.3倍……”

聽上去頗有sense，內容既專業又新穎，邏輯也說得通。甚至讓你忍不住想轉發到群里、貼進方案、抄到自己的PPT里。

直到你去查一下，發現：案例根本不存在，品牌沒這場活動，項目甚至還沒開業。

更有意思的是——這些文章的來源，越來越多指向一個名字：AI。

它們確實是優秀的寫手，寫東西又快又順，還帶著點特別的毒舌，但最大的問題是，它太能編了。而我們，正在用“看起來專業”的胡說八道，替代原本該自己完成的思考過程。

AI愛編故事，而我們也很愛聽

包括DeepSeek這樣的頂級AI大模型，它最大的特點就是：你不給它數據，它就給你想象。

而且想得有模有樣，仿佛它真的去過你說的商場采訪過幾家商戶、還親自參與了籌備過程。

我曾經試過讓它“寫一篇關于新商業發展案例解讀”，它能一本正經地給你整出：

成都Regular源野的混凝土穹頂下，王予舒正在給新入駐的面包店主演示如何調整照明角度。這位39歲的主理人三年前辭去某地產集團設計總監職務，將廢棄人防工程改造成城市青年的精神棲息地。

當施工隊建議封閉所有通風井時，她堅持保留17處天光通道；當資方要求引入連鎖品牌提升租金，她為獨立設計師預留了60%鋪位。

2024年6月，這個地下空間斬獲ULI全球卓越獎，日均客流量突破8000人次——這個數字，恰是地上三座傳統購物中心的總和。

數據具體得驚人，場景生動得感人。問題是：這都是它現編的。

當我要求它復核，這些內容是否有權威來源時，它終于承認：盡管成都Regular源野真實存在，但無論是主理人姓名，還是具體運營細節，“均為虛構”。

但知錯不等于能改，很快它給出了另一個版本：

成都Regular源野的混凝土穹頂下，OUTPUT團隊正在調試新入駐的獨立書店燈光。

這個由防空洞改造的地下空間，2022年開業即引發業界震動，入駐的UID Café將咖啡烘焙過程變成劇場式展演，植物研究所"荒石公園"用300種蕨類構建微型生態系統。

2023年，這個非標商業體斬獲DFA亞洲最具影響力設計獎，日均客流量達到周邊購物中心的1.8倍——在實體商業集體焦慮的當下，這個數據如同暗夜燈塔。

如果不是我真的認識OUTPUT團隊，如果不是我真的去過Regular和旁邊的世豪廣場，也許我就相信了。

可怕的是，假如把這些姓名換成“某團隊”，把“8000人”的絕對值換成“XX倍”，甚至把Regular改成“成都某項目”，不做一番檢索，我也不確定能否分辨出真假。

而一旦發布，這類內容由于讀著順暢、案例抓人，還特別“有洞察力”，很容易迅速在行業里被轉發、借用、甚至寫進方案。

你可能會說，這種內容也不過就是“參考閱讀”嘛，真沒人拿它當真。

可惜，我們這個行業的“二手認知”系統，本身就很脆弱。

不少招商、運營、企劃從業者，確實會直接從這類內容中提煉方法論，甚至在頭腦風暴會上說：“最近看到個案例挺好的，咱們也可以做一版�！�

傳的人多了，這個假的案例就成了真的現象。然后他們又被當做真實素材被喂給AI，最終循環成為“行業教科書”。

一個假案例，怎么一步步變成“行業真理”？

這不是危言聳聽，而是正在發生的事實。

我們來還原一下這個鏈條：

某個公眾號不知道用哪個大模型生成了一篇“看起來有邏輯”的案例分析，里面提到“某港資房企的改造案例”——

內容傳播開來，被多家商管公司或者顧問團隊，引用到各自的研究報告或者改造策略文檔中；

某公司領導在復盤會時引用了這個數字，提出要求“行業對標”；

其他項目在沒有充分溯源的的前提下，開始套用這一案例做內容復制……

到最后，沒有人知道，這個案例從一開始就是編的。一個假案例，就這樣成為了行業的新規律。

這樣的現象也并非個例，而正在悄悄流行：

研策在寫方案前，不去調研了，先去讓AI出一版“案例示意”；

招商在說服品牌時，引用的Benchmark數據，是AI拼接的“組合拳”；

推廣在討論“趨勢”時，開口閉口就是“最近看某某文章說XX項目這么做了”……

真真假假混在一起，最終大家對“真實世界”的判斷，變得越來越模糊。

我們不是說內容不能想象，但想象必須建立在合理的認知結構之上�，F在的問題是：很多人用AI輸出的內容在“替代”結構，而不是“輔助”結構。

而事實上呢，無論是deepseek、kimi、文心一言，還是chatGPT，它們都叫做“語言模型”。顧名思義，它們的作品，是按照“語言”邏輯來造事，而不是按商業邏輯做判斷。

它們的內容，是一段只在語言世界成立的“成功文字”。

不是AI摧毀了你，是你自己放棄了動腦

在商業地產這個行業，分析力的來源本該很樸素：

你得跑項目，看現場人流在哪聚、在哪散；

你得做訪談，聽聽品牌真實的經營難點；

你得觀察數據，看什么活動讓人來，什么活動讓人買單；

你得跟著項目成長，從開業到穩定，從火爆到平淡，再到更新。

這過程漫長、重復、甚至有些乏味。但正是在這個過程中，一個真正的判斷體系才會在你心中逐步成型。

可現在，大家越來越習慣從AI里“摳結論”，從生成的文章中“抄邏輯”。

寫一篇商圈洞察？讓模型說下主力客群和三公里競品。

做一場快閃策劃？讓模型推薦3個成功案例。

撰寫策略推演？讓模型幫你補出品牌發展風向。

效率確實上去了，問題是：你還剩下什么？

商業判斷力，不是從“寫得像”的東西中獲得的，而是從無數次看走眼、看懂之后的反思中獲得的。

如果把這些全部都交給AI的一鍵生成，久而久之，你不僅不會判斷什么是假的，更會失去對真實的敏感，對行業的敬畏。

直到有一天，你真的按照AI的方式去做了，或許就像馬保國上擂臺——說起來頭頭是道，結果被現實打回原形。

真正的商業洞察，必須親自下場

我們從來不反對使用AI。

相反，我們歡迎它，它確實能做很多你不愿做的事：

它可以幫你整理復雜信息、比對競品；

它可以幫你生成第一版內容、搭起結構；

它可以幫你提升匯報效率、潤色表達……

我們甚至早在半年前就專門寫了一篇攻略：《Deepseek，能如何幫助商場推廣部？》

但它不能替你做的是：

去調研的項目車庫轉三圈，看看外地牌照有多少；

和品牌方聊三輪價格，看他們到底關注商務條件還是項目調性；

把水潑在地上，數一下保潔需要多久時間能夠到位并處理完畢；

與消費者共處一個空間，聽他們怎么抱怨和點贊……

這些東西，才是你判斷力的來源。

別忘了：AI再聰明，它也沒去你項目看過人流動線、它沒和品牌方爭論過選址標準、它沒在開業前一個月每天待到凌晨做測試……

它更沒法體會：你昨天剛被老板質疑 KPI 時，內心有多想砸電腦……

這些，AI永遠不懂。

而你，也必須要有足夠多的“真接觸”，才會擁有不被AI動搖的“經驗感知”，和不會被AI替代的“實操能力”。

結語

商業地產行業，正在進入一個“內容過剩，判斷稀缺”的時代。

每天都有大量新內容流通——看似專業、邏輯通順、詞句漂亮、案例特別；但它們未必經過查證，更未必來自真實發生的場景。

當所有人都開始用AI生成內容、用AI組織話術、用AI造出一個又一個“熱案例”時，我們作為一家小小的自媒體，阻擋不了這些變化的發生，但我們還是想提醒一句，下一次看到一篇醍醐灌頂的商業洞察時，起碼問一句“這是真的假的？”

別讓AI帶走你思考的權利。

不是它太強，是你太懶。