OpenAI 的 ChatGPT Go 在印度实现付费用户翻倍，无疑刺痛了 Google 的神经。但 Google 的反击更为老辣：在 40 余国推出月费约 5 美元的 AI Plus 套 餐，这不是简单的价格战，而是一场针对"20 美元敏感区间"的精准下沉。 定价心理学：在埃及、越南等地，5 美元仅相当于当地日均工资的 1/10。这种定价策略本质是对支付能力的极限试探，旨在用最低门槛完成用户习惯 的"原始积累"。 9 月 24 日，Google 发动了一场协同精准的 AI 闪电战。这并非零散的产品更新，而是一次覆盖 C 端市场、垂直场景与 B 端基建的立体化突击，其战略纵 深远超外界想象。 5 美元不是降价，是"算力殖民" 技术价值锚点：套餐的真正杀手锏是 Gemini 2.5 Pro 的百万级 token 上下文窗口。能处理 45 分钟视频或 8 小时音频的能力，将其与仅提升使用额度的 ChatGPT Go 区隔开来，包装成一个"多模态生产力套件"。 战略迂回：刻意避开 OpenAI 重兵布防的印度，转而深耕印尼（移动互联网渗透率 73%）、尼日利亚等市场，是一次典型的错位竞争，意在收割被对手教 育过但尚 ...

两者的结合（AI+BI）正推动商业分析从"描述过去"转向"预测未来"——例如Power BI通过Copilot自动检测销售异常或生成自然语言报告，这样使数据分析 更智能、更高效。 简单说：AI是"会思考的大脑"，BI是"会说话的数据"，它们结合后，数据真正有了"智慧"。 在正式进入话题之前，我们先厘清核心概念，AI+BI究竟意味着什么？ AI（人工智能）是让计算机模拟人类思维的技术，像人一样学习、推理和解决问题，比如聊天机器人、自动驾驶。 BI（商业智能）是把企业数据变成图表和报告，帮管理者看清业务状况，比如销售报表、业绩看板。 1. 技术突破解难题：让BI从"专家工具"走向"全民助手" 传统BI要求使用者掌握SQL、DAX等专业语言或复杂的拖拽操作，把大量业务人员（市场、销售、财务等）挡在门外，即使分析师，也常耗费大量时间在 数据清洗、基础报表制作上，而非深度分析。 生成式AI的核心魔力在于自然语言交互（NLP）, 只需要"说人话描述需求"就能进行分析 。用户只需像聊天一样提出需求，比如我们向AI助手提问："对比 一下华东和华南上季度的利润率，找出下降的原因"，它就能理解意图，自动转换成底层查询，给出我们结 ...