出品/Mall先生

撰文/晓虎

最近，你是不是也刷到过这样的段子：

“某宠物IP快闪三天引爆商圈流量，同比增长340%。”

“通过将‘艺术资产证券化’，使其在EBITDA利润率（28%）低于恒隆广场（32%）的情况下，仍能获得资本市场更高的PE估值（18倍vs行业平均12倍）。”

“引入定制化健康餐生产线，后厨变身为可视化食品工坊，单平米产出超传统餐饮2.3倍……”

听上去颇有sense，内容既专业又新颖，逻辑也说得通。甚至让你忍不住想转发到群里、贴进方案、抄到自己的PPT里。

直到你去查一下，发现：案例根本不存在，品牌没这场活动，项目甚至还没开业。

更有意思的是——这些文章的来源，越来越多指向一个名字：AI。

它们确实是优秀的写手，写东西又快又顺，还带着点特别的毒舌，但最大的问题是，它太能编了。而我们，正在用“看起来专业”的胡说八道，替代原本该自己完成的思考过程。

AI爱编故事，而我们也很爱听

包括DeepSeek这样的顶级AI大模型，它最大的特点就是：你不给它数据，它就给你想象。

而且想得有模有样，仿佛它真的去过你说的商场采访过几家商户、还亲自参与了筹备过程。

我曾经试过让它“写一篇关于新商业发展案例解读”，它能一本正经地给你整出：

成都Regular源野的混凝土穹顶下，王予舒正在给新入驻的面包店主演示如何调整照明角度。这位39岁的主理人三年前辞去某地产集团设计总监职务，将废弃人防工程改造成城市青年的精神栖息地。

当施工队建议封闭所有通风井时，她坚持保留17处天光通道；当资方要求引入连锁品牌提升租金，她为独立设计师预留了60%铺位。

2024年6月，这个地下空间斩获ULI全球卓越奖，日均客流量突破8000人次——这个数字，恰是地上三座传统购物中心的总和。

数据具体得惊人，场景生动得感人。问题是：这都是它现编的。

当我要求它复核，这些内容是否有权威来源时，它终于承认：尽管成都Regular源野真实存在，但无论是主理人姓名，还是具体运营细节，“均为虚构”。

但知错不等于能改，很快它给出了另一个版本：

成都Regular源野的混凝土穹顶下，OUTPUT团队正在调试新入驻的独立书店灯光。

这个由防空洞改造的地下空间，2022年开业即引发业界震动，入驻的UID Café将咖啡烘焙过程变成剧场式展演，植物研究所"荒石公园"用300种蕨类构建微型生态系统。

2023年，这个非标商业体斩获DFA亚洲最具影响力设计奖，日均客流量达到周边购物中心的1.8倍——在实体商业集体焦虑的当下，这个数据如同暗夜灯塔。

如果不是我真的认识OUTPUT团队，如果不是我真的去过Regular和旁边的世豪广场，也许我就相信了。

可怕的是，假如把这些姓名换成“某团队”，把“8000人”的绝对值换成“XX倍”，甚至把Regular改成“成都某项目”，不做一番检索，我也不确定能否分辨出真假。

而一旦发布，这类内容由于读着顺畅、案例抓人，还特别“有洞察力”，很容易迅速在行业里被转发、借用、甚至写进方案。

你可能会说，这种内容也不过就是“参考阅读”嘛，真没人拿它当真。

可惜，我们这个行业的“二手认知”系统，本身就很脆弱。

不少招商、运营、企划从业者，确实会直接从这类内容中提炼方法论，甚至在头脑风暴会上说：“最近看到个案例挺好的，咱们也可以做一版。”

传的人多了，这个假的案例就成了真的现象。然后他们又被当做真实素材被喂给AI，最终循环成为“行业教科书”。

一个假案例，怎么一步步变成“行业真理”？

这不是危言耸听，而是正在发生的事实。

我们来还原一下这个链条：

某个公众号不知道用哪个大模型生成了一篇“看起来有逻辑”的案例分析，里面提到“某港资房企的改造案例”——

内容传播开来，被多家商管公司或者顾问团队，引用到各自的研究报告或者改造策略文档中；

某公司领导在复盘会时引用了这个数字，提出要求“行业对标”；

其他项目在没有充分溯源的的前提下，开始套用这一案例做内容复制……

到最后，没有人知道，这个案例从一开始就是编的。一个假案例，就这样成为了行业的新规律。

这样的现象也并非个例，而正在悄悄流行：

研策在写方案前，不去调研了，先去让AI出一版“案例示意”；

招商在说服品牌时，引用的Benchmark数据，是AI拼接的“组合拳”；

推广在讨论“趋势”时，开口闭口就是“最近看某某文章说XX项目这么做了”……

真真假假混在一起，最终大家对“真实世界”的判断，变得越来越模糊。

我们不是说内容不能想象，但想象必须建立在合理的认知结构之上。现在的问题是：很多人用AI输出的内容在“替代”结构，而不是“辅助”结构。

而事实上呢，无论是deepseek、kimi、文心一言，还是chatGPT，它们都叫做“语言模型”。顾名思义，它们的作品，是按照“语言”逻辑来造事，而不是按商业逻辑做判断。

它们的内容，是一段只在语言世界成立的“成功文字”。

不是AI摧毁了你，是你自己放弃了动脑

在商业地产这个行业，分析力的来源本该很朴素：

你得跑项目，看现场人流在哪聚、在哪散；

你得做访谈，听听品牌真实的经营难点；

你得观察数据，看什么活动让人来，什么活动让人买单；

你得跟着项目成长，从开业到稳定，从火爆到平淡，再到更新。

这过程漫长、重复、甚至有些乏味。但正是在这个过程中，一个真正的判断体系才会在你心中逐步成型。

可现在，大家越来越习惯从AI里“抠结论”，从生成的文章中“抄逻辑”。

写一篇商圈洞察？让模型说下主力客群和三公里竞品。

做一场快闪策划？让模型推荐3个成功案例。

撰写策略推演？让模型帮你补出品牌发展风向。

效率确实上去了，问题是：你还剩下什么？

商业判断力，不是从“写得像”的东西中获得的，而是从无数次看走眼、看懂之后的反思中获得的。

如果把这些全部都交给AI的一键生成，久而久之，你不仅不会判断什么是假的，更会失去对真实的敏感，对行业的敬畏。

直到有一天，你真的按照AI的方式去做了，或许就像马保国上擂台——说起来头头是道，结果被现实打回原形。

真正的商业洞察，必须亲自下场

我们从来不反对使用AI。

相反，我们欢迎它，它确实能做很多你不愿做的事：

它可以帮你整理复杂信息、比对竞品；

它可以帮你生成第一版内容、搭起结构；

它可以帮你提升汇报效率、润色表达……

我们甚至早在半年前就专门写了一篇攻略：《Deepseek，能如何帮助商场推广部？》

但它不能替你做的是：

去调研的项目车库转三圈，看看外地牌照有多少；

和品牌方聊三轮价格，看他们到底关注商务条件还是项目调性；

把水泼在地上，数一下保洁需要多久时间能够到位并处理完毕；

与消费者共处一个空间，听他们怎么抱怨和点赞……

这些东西，才是你判断力的来源。

别忘了：AI再聪明，它也没去你项目看过人流动线、它没和品牌方争论过选址标准、它没在开业前一个月每天待到凌晨做测试……

它更没法体会：你昨天刚被老板质疑 KPI 时，内心有多想砸电脑……

这些，AI永远不懂。

而你，也必须要有足够多的“真接触”，才会拥有不被AI动摇的“经验感知”，和不会被AI替代的“实操能力”。

结语

商业地产行业，正在进入一个“内容过剩，判断稀缺”的时代。

每天都有大量新内容流通——看似专业、逻辑通顺、词句漂亮、案例特别；但它们未必经过查证，更未必来自真实发生的场景。

当所有人都开始用AI生成内容、用AI组织话术、用AI造出一个又一个“热案例”时，我们作为一家小小的自媒体，阻挡不了这些变化的发生，但我们还是想提醒一句，下一次看到一篇醍醐灌顶的商业洞察时，起码问一句“这是真的假的？”

别让AI带走你思考的权利。

不是它太强，是你太懒。