10月21日凌晨，马斯克在X平台发文宣布推迟推出Grok百科0.1版本（Grokipedia v0.1），并表示“我们仍需投入更多精力清除宣传性内容。”

此前三天，马斯克曾表示该版本虽不完善，但已比维基百科好得多。尽管最终未如期发布，但数据显示维基百科正面临人工智能带来的流量危机。自4月以来，其人类用户页面浏览量同比下降8个百分点。

人工智能在利用维基百科内容生成答案的同时，也使用户逐渐远离原始平台。这种趋势并非孤例。在OpenAI举办的DevDay大会上，Anthropic介绍了模型上下文协议（Model Context Protocol），展示了AI直接响应用户指令、绕过传统服务平台的可能性。例如，当用户对AI说“Alexa，给我订个三明治”，系统可直接完成操作，无需经过中间平台。

随着AI Agent能力提升，中间服务商正面临被去中介化的风险。创业者也在试图从这一变革中寻找机会。Zocdoc首席执行官Oliver Kharraz在接受访谈时表示，其公司作为连接患者与医生的预约平台，在美国与Uber、Airbnb、DoorDash等并列，主要功能是帮助用户寻找和预约医疗服务。

然而，随着chatbot使用习惯的普及，越来越多用户转向人工智能获取医疗建议，其中部分建议具有实用性，但也存在危险性。Oliver指出，是否用AI替代“谷歌医生”，用户将自行判断。人们会评估哪些问题可由AI指导解决，哪些仍需人类介入。“并非所有可能的事情都真的有用”，他强调。

由于AI存在“幻觉”问题且尚未有效解决，许多患者仍倾向于依赖人类判断。“我希望有人来判断，因为我认为出错的可能性太大，结果的改变也太大了”，这是部分用户的普遍心理。

10月18日，特斯拉前AI总监Andrej Karpathy在访谈中提到，自动驾驶技术的难点在于从90%可靠性提升至99.999%。他以英格兰海岸线为例说明：宏观上看地形清晰可测，但不断放大后会出现小海湾、岩石、裂缝乃至微裂纹，细节无穷无尽，任务永远无法彻底完成。

尽管如此，中间服务商不能寄望于AI“还不够强大”而停滞不前。Zocdoc本身也可能被商品化。当用户对AI说“帮我找个医生”，系统或可直接接入Zocdoc后端数据，将其剔除，实现服务去中介化。

为应对挑战，Zocdoc持续优化匹配机制。自2007年起即采用机器学习提升匹配质量，目前正探索如何利用AI不仅提高现有流程效率，更实现过去无法达成的新功能。

Oliver认为，Zocdoc的核心在于与现实世界的深度互动，涉及医生日程、保险规则、患者偏好等动态、私有且容错性强的数据体系。这些复杂边缘情况构成了天然壁垒。AI虽能加速问题解决，但难以完全绕过一个已运行多年的精细化服务网络。

相较之下，维基百科的核心资产为静态、结构化的公共知识，这正是大模型训练的理想数据源，易于被AI消化与再包装。这也解释了马斯克为何敢于向维基百科发起挑战。

在AI时代，维基百科最具价值的或许不再是已有知识内容，而是其持续演进、自我修正的知识构建机制。这一点可类比小红书对用户分享机制的坚守，被视为最后也是最牢固的防线。

不过，Oliver指出，当前AI Agent的盈利模式尚不明朗。现有逻辑下，消费者向Agent支付订阅费，由其代为寻找最优价格。但若深入分析，当前互联网主要依靠广告盈利，此新模式既违背既有商业逻辑，也不符合人类实际工作方式。

蛋糕如何分配、由谁主导分配、AI将如何重塑生产关系，目前均无定论。在此过程中，仍有大量工作有待探索。维基百科是否会成为下一个诺基亚，答案不在马斯克手中，而在于其能否找到自身“源头活水”，建立不可替代性。

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