AI重塑商業：七種模式正成為增長新引擎

中信出版

“十五五”規劃明確提出，要全面實施“人工智能+”行動，充分發揮人工智能在引領科研范式變革方面的關鍵作用，推動人工智能與產業發展、文化建設、民生保障以及社會治理深度融合，搶占人工智能產業應用的制高點，為千行百業全方位賦能。

2025年8月，《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》正式印發，標志著我國進入全面推進“人工智能+”發展的新階段。作為一項通用目的技術，人工智能正在深刻重塑全球商業格局，催生多種創新商業模式。這些模式不僅加速了企業數字化轉型進程，也為各行各業開辟了新的增長路徑與盈利空間。本文將圍繞七種主要的“人工智能+”商業模式展開分析，探討其商業應用實踐，并對未來發展趨勢進行展望。

智能硬件與軟件 開啟盈利新篇章

中國的智能硬件市場正迎來新的增長周期。在人工智能技術加持下，傳統硬件產品銷量回暖，市場規模持續擴大。不僅在消費領域，面向行業的智能硬件同樣蓬勃發展。從智能汽車到智能制造設備，AI芯片與物聯網技術的結合催生大量新產品。2024年被業內視為“AI+硬件”爆發元年，眾多互聯網巨頭和電子廠商加速入場，掀起萬物智能化熱潮。

軟硬一體化的商業模式正在逐漸成熟。過去硬件廠商往往通過一次性銷售設備獲利，如今越來越多的中國企業嘗試通過“硬件+軟件服務”的組合，實現持續盈利。一方面，硬件作為入口獲取用戶，后續的軟件訂閱、增值服務成為源源不斷的收入。

當然，“AI+硬件”要真正成為新的業績增長點也面臨挑戰。有業內人士指出，這將是一個融合應用場景、技術和用戶體驗的復雜體系，要想找到高頻且付費意愿強的應用場景絕非易事。目前來看，一些AI硬件產品仍屬于概念驗證性質，離大規模盈利尚有距離。例如某些搭載大模型的智能設備價格不菲，但功能相對初級，消費者是否買單還有待市場檢驗。此外，硬件研發投入高、周期長，對于互聯網公司而言是全新考驗，供應鏈和制造也是短板。“硬件吃肉、軟件喝湯”的現象在一些企業有所體現：2023年上半年A股AI硬件相關企業凈利大增，而純軟件AI公司整體盈利卻同比下降超過60%。這說明在當前階段，硬件創新對AI產業發展至關重要，但軟件服務的商業價值釋放可能需要更長時間。

展望未來，中國的智能硬件有望走出一條差異化的盈利之路。隨著5G、新型芯片等基礎設施的日漸完善，硬件將成為A服務的重要載體。企業可以通過硬件實現AI功能的落地，并持續通過OTA（空中激活）技術升級、內容訂閱變現。例如智能汽車領域，自動駕駛功能可以通過軟件訂閱解鎖，帶來源源不斷的收入；智能家居設備則可以按月提供家庭安防AI分析服務。

政策層面也支持硬件與AI融合創新，各地紛紛出臺措施鼓勵機器人、可穿戴設備等的研發。可以預見，“軟硬結合”將成為中國科技公司的標配戰略：既掌握硬件入口，又經營軟件生態，兩手發力開啟盈利新篇章。

算法技術服務 助力企業降本增效

人工智能發展至今，算法技術服務已成為連接AI科技與商業應用的關鍵橋梁。在“人工智能即服務”的浪潮下，中國企業正紛紛加速擁抱算法技術，以降低成本、提高效率。

在這種趨勢下，中國AI技術服務市場保持高速增長。權威機構IDC的報告指出，2023年中國人工智能軟件市場規模已達377.4億元，同比增長26.2%。智能算法作為企業數字化轉型的重要引擎，近年在金融、制造、零售等領域落地生根。另據IDC預測，未來幾年AI服務將成為支出熱點，預計2027年中國AI服務市場規模將超50億美元，年均增速約30%。實際上，從基礎的圖像識別、語音識別，到高級的機器學習平臺和大模型接口，各類算法服務供應商在中國蓬勃發展：既有阿里云、百度智能云這類通用AI平臺提供商，也有商湯科技、第四范式等垂直AI方案公司。它們為企業輸出算法能力，按調用次數或項目向企業收取費用，形成穩定的服務收入。2024年上半年，中國“智算”（智能算力）服務整體市場規模同比增長79.6%，達146.1億元，其中生成式AI基礎設施即服務增長最快。一系列數字表明，向企業提供算法技術服務，正成為AI產業的重要商業模式。

算法服務對企業最大的價值在于降本增效，這在各行業案例中得到驗證。以金融業為例，大型銀行近年紛紛上線智能客服、智能風控等系統。

中國眾多科技公司也在積極扮演“算法供應商”的角色，將核心AI能力商品化輸出。據IDC數據，2024年上半年中國生成式AI算力基礎設施即服務市場規模達52億元，同比增長203.6%，這表明如商湯科技等提供大模型算力與算法服務的廠商正快速崛起。甚至傳統企業也參與其中：平安集團不僅應用AI提升自身保險業務風控水平，還孵化出壹賬通等科技子公司，對外輸出金融AI解決方案作為新的利潤增長點。

盡管前景向好，但是算法技術服務在推廣中也存在痛點。

首先是定制化難題：不同行業、企業的需求千差萬別，通用AI服務需進行大量“最后一公里”的調優和集成，這增加了服務提供商的交付成本。

其次是數據和人才瓶頸：AI算法發揮效益離不開高質量數據和專業人才。對于許多中小企業來說，數據孤島和缺乏AI工程師阻礙了算法服務的有效對接，一定程度上減緩了AI規模化落地的速度。

此外，ROI（投資收益率）的不確定性也讓部分企業持觀望態度。投入購買AI服務后能省下多少成本、創造多少價值，有時短期內不易量化，需要服務提供商與客戶共同探索。

總體來看，算法技術服務作為“人工智能 +”領域最具通用性商業模式，已在中國站穩腳跟。未來，隨著基礎算力設施的完善和大模型能力通過API開放，“人工智能即服務”將更容易獲取，成本也可能下降，這會吸引更多傳統行業加入智能化轉型的行列。可以預見，算法服務將成為企業數字化運營的標配——就像過去上云計算一樣，如今企業正越來越多地上“AI云”。那些掌握領先算法并能以服務形式交付的公司，將持續受益于企業端旺盛的智能化需求。在助力千行百業降本增效的同時，這些公司也獲得了穩定的服務收入，實現商業價值與社會價值的雙豐收。

高質量數據交易 凸顯市場價值

數據被譽為新時代的“石油”，在人工智能時代更是核心要素。中國高度重視數據要素的市場化，近年來積極搭建數據交易平臺以釋放數據價值。

隨著政策的推動和基礎設施的完善，數據要素市場化進程不斷加速。有研究機構預測，到2025年中國數據交易市場規模有望增長至2046億元（約合288億美元），較2022年翻一番以上；到2030年這一市場規模可能攀升至5155億元。這些數字凸顯出高質量數據作為商品所蘊含的巨大市場價值。

高質量數據之所以備受重視，在于其對AI應用和商業決策的支撐作用。對于訓練AI模型而言，大規模且標注精良的數據集是不可或缺的“燃料”。因而，一些擁有獨特數據資源的機構開始嘗試通過交易獲取收益。據上海數據交易所發布的報告，目前我國數據交易行業出現了一批“服務型數據商”促進數據流通。它們扮演數據供需中介角色，為數據找買家、為用戶找數據，提供定價、合規等增值服務。這種專業分工讓數據要素更易流通，提升了數據資源的市場價值。

盡管前景廣闊，但數據交易要實現大規模、成熟化運營，尚需克服多重挑戰。首先，是確權和合規問題。數據不同于有形資產，如何界定其歸屬和使用邊界，是亟待解決的關鍵問題。其次，數據定價仍是業界一道難題。數據價值往往因用途而異，目前缺乏統一的評估標準，交易雙方議價成本高，很多平臺上掛牌的數據產品之所以成交量寥寥，就是因為定價分歧大。再次，需建立交易互信。數據作為數字商品，交易時買家難以完全驗證質量，賣家也擔心數據拷貝后權益受損。最后，平臺生存壓力值得關注。由于場內公開交易剛起步，許多數據交易所面臨成交量不足的問題。據研判，短期內數據交易場所之間競爭將加劇，如果缺乏差異化優勢，部分機構可能難以為繼。這些痛點說明，數據交易作為新生事物，還處在探索完善階段。

精準廣告投放 拓展盈利渠道

得益于人工智能驅動的個性化推薦，數字廣告正成為“人工智能+”變現最直接也最成熟的領域之一。中國的數字廣告市場規模已位居世界前列，并在逆勢中保持增長。據統計，2023年中國互聯網廣告營業收入達7190.6億元，同比增長 33.4%。這一驚人的增速反映出企業對線上精準營銷的投入力度空前，提高了廣告行業的景氣度。同年，廣告市場結構中，互聯網廣告占據了發布業務總量的 82.4%——也就是說，在中國廣告業，每10元廣告預算中約有8元投向了線上。這背后正是因為AI算法的賦能，使線上廣告相比傳統廣告實現了更高的效率和回報。通過大數據分析和機器學習模型，廣告主可以將廣告精準地投放給最有可能轉化的受眾群體，從而以較少的預算撬動更高的轉化率，實現“花錢更少，賺錢更多”的營銷效果。

AI不僅優化投放對象，也改變了廣告內容本身。隨著生成式AI的發展，廣告創意生產正在部分自動化。一些廣告公司開始使用AI生成廣告文案、頁旗圖片，甚至短視頻初稿，隨后由創意人員潤色、把關。這大大縮短了廣告制作周期，使廣告內容可以更快速地圍繞實時熱點或個體用戶喜好來定制。例如，電商平臺在大促期間，可以即時生成成千上萬條針對不同用戶偏好的商品推薦語和圖片，進行A/B測試，看哪種創意轉化率高再實時調整。這種“人機協同”的廣告制作新模式，不僅降低了運營成本，還進一步提升了廣告投放的相關性和時效性。試想，當AI能夠根據用戶當前所處的地理位置、天氣甚至心情（從最近瀏覽內容推測）來動態生成廣告內容時，每個人看到的廣告都獨一無二且高度相關，其效果相比千篇一律的廣告將成倍提高。這種前景正在逐步變為現實，拓展了廣告盈利的新渠道。

未來，AI賦能的廣告還將繼續演化，成為更加多元的盈利渠道。物聯網的普及可能帶來線下精準廣告的新場景。例如，戶外數字屏幕根據路過人群屬性實時切換廣告內容，汽車中控屏根據駕駛者偏好推送附近商家優惠信息。在虛擬現實和增強現實環境中，廣告也可以通過AI生成與情境融合的沉浸式體驗，讓用戶“愿意看，記得住”。這些都離不開AI對用戶的深刻理解和對內容的智能創作。因此可以說，精準廣告是AI商業化最成功的領域之一，國內企業已經積累了豐富經驗和全球領先的數據優勢。隨著技術和監管的成熟，精準廣告投放將在拓展盈利渠道的同時，朝著個性化與用戶尊重并重的方向發展，繼續為數字經濟貢獻源源不斷的動能。

訂閱收費模式 滿足個性化需求

AI技術的快速發展催生出多樣化的商業模式，訂閱收費作為一種成熟的盈利方式，本質上是一種“按需付費”的商業模式，用戶通過定期支付費用獲取高級功能或優質服務。隨著通用大模型和垂直領域AI應用的普及，訂閱模式提供差異化服務和個性化體驗，實現了企業持續盈利與用戶需求的完美結合。

隨著AI技術的迅猛發展，許多企業開始為其大模型提供高級功能的訂閱服務。例如，OpenAI于2023年2月推出了ChatGPT的付費訂閱計劃ChatGPT Plus，月費定為19.99美元，訂閱用戶可在高峰時段享受優先訪問、響應速度更快以及優先獲得新功能等權益。此舉不僅為用戶提供了更優質的服務體驗，也為OpenAI 帶來了穩定的收入來源。

訂閱模式之所以能在AI領域取得成功，核心在于它能精準契合不同用戶的差異化需求。在實際應用中，API訂閱服務通過以下幾種方式滿足個性化需求。首先，分層訂閱策略滿足不同預算用戶的需求。從免費基礎版到高級專業版，用戶可根據自身支付能力和使用頻率選擇合適方案。其次，場景化訂閱包為特定領域用戶提供專業工具。例如，商湯科技面向不同行業推出的AI工具包，針對醫療、金融、教育等領域提供定制化AI功能。再次，API訂閱為開發者和企業提供了靈活調用的可能，實現了真正的“按需使用”。最后，個性化AI助手通過持續學習用戶偏好，提供越發貼合用戶個人需求的服務，形成良性循環。

訂閱模式在帶來收益的同時，也面臨諸多挑戰。一方面，合理價格區間的設定是關鍵問題，需兼顧開發成本覆蓋與市場接受度；另一方面，持續提供差異化價值以維持訂閱黏性也是一大考驗。國內AI企業在訂閱定價上普遍采取低于國際水平的策略，這雖然有利于快速獲取用戶，但也帶來盈利壓力。

未來，訂閱模式將呈現幾個明顯趨勢：一是“超個性化”服務的興起，通過更精準的用戶畫像提供定制化AI體驗；二是“混合訂閱”模式普及，結合基礎訂閱與增值服務，滿足不同層次需求；三是跨平臺AI能力整合，用戶通過單一訂閱獲取多平臺AI服務；四是垂直領域專業訂閱的細分，為特定行業提供深度優化的AI能力。

投資資本增值 多元化盈利途徑

在“人工智能+”版圖中，資本市場扮演了推波助瀾的角色。國內的AI產業不僅靠銷售產品和服務賺錢，通過投資和資本運作實現價值增值也是重要的盈利途徑之一。近年來，海量資本涌入AI領域，催生出一批高估值的創新公司，也為產業各方帶來了可觀的賬面財富。麥肯錫的研究指出，2021年中國吸引了全球近 1/5的AI私募投資資金，金額高達170億美元。這一數字僅次于美國，反映出中國在AI創業投資上異常活躍。雖然2022年全球創投環境轉冷，但進入2023年，生成式AI的爆發又引發新一輪投資熱潮，中國創投圈競相布局大模型相關項目。

據統計，2023年中國已有百余款自主大模型問世，其中不乏獲得大額融資者。資本蜂擁而至，一時間“不談大模型就沒有融資”成為對創投圈的一種調侃。

對于許多AI創業公司來說，融資本身幾乎成為主要“商業模式”。它們在短期內或許沒有盈利，但通過不斷講述新技術、新故事獲得更高估值，再從VC/PE（私募股權）處融來資金進行擴張。投資人則期待著公司未來上市或被并購時實現數倍乃至數十倍的回報。

資本增值途徑的另一面，是公眾資本市場對AI概念的追捧與反應。2022年底 ChatGPT橫空出世，不僅引爆全球科技圈，也引燃了中國A股的“AI行情”。投資者瘋狂涌入相關概念股，許多公司股價因搭上AI而飆升。比投資人“用腳投票”表達了對百度押注AI能夠帶來新利潤增長點的信心。股價上漲不僅使公司市值提升、管理層持股增值，也方便后續發債融資或者增發股票募資，從而反哺 AI業務研發，形成良性循環。可以說，AI浪潮給許多公司帶來了“估值紅利”，成為一種隱形的盈利渠道。

然而，資本市場對AI的狂熱也提示我們必須防范風險。歷史上一波波科技投資熱潮中不乏泡沫的破滅，AI領域亦難例外。一些公司“蹭概念”“炒作”卻拿不出硬業績，終會被市場冷落甚至拋棄。2024年就有若干曾經風生水起的AI獨角獸在科創板IPO破發或估值縮水。當前，投資者也日趨理性，更加關注商業模式落地和實際營收。監管層面，中國證監會已多次警示防范“概念炒作”，并對利用AI題材哄抬股價的行為進行查處。這些舉措都有助于引導資本“慢下來、看長遠”，支持真正有價值的AI創新。可以預見，未來能夠通過資本增值獲利的，將是那些技術過硬、模式跑通的AI企業，而非單純包裝故事者。屆時，資本紅利將更多地向行業龍頭和腳踏實地的公司集中，小玩家靠概念融資的空間將被壓縮。國家也會通過產業基金、引導資金等方式繼續扶持AI核心領域發展，如芯片、操作系統等“卡脖子”環節，投入真金白銀追逐長期收益。

教育培訓人才輸送 提升技能價值

人工智能產業的繁榮離不開大量高素質人才支撐，“人工智能+教育培訓”由此成為一條重要的商業模式和價值鏈。近幾年中國從頂層設計到民間實踐，都在大力打造AI人才培養體系，以滿足爆炸式增長的行業需求。

未來，“人工智能+教育培訓”將更加緊密地結合。一方面，AI將用于提升教育本身的效率和個性化——智能導師、AI題庫、自適應學習系統等使人才培養質量和規模雙提升，中國的教育科技公司如好未來、猿輔導等都在研發相應產品，并作為新的盈利點。

另一方面，隨著AI技術飛速發展，終身學習將成為常態，不僅學生，職場人士也需要不斷接受培訓以跟上時代步伐。由此催生的繼續教育、在線課程、認證考試市場前景可觀。

對于企業來說，建立內部AI培訓機制、與高校聯合培養定制化人才，將是保證競爭力的關鍵舉措，也可能發展出內部“企業大學”等新業務單元。

在政策層面，“科教興國”“人才強國”戰略將持續深化，政府和社會資本會加大對AI教育的投入。可以說，人才紅利是中國AI產業最大的紅利，而教育培訓就是把人口紅利轉化為人才紅利的核心途徑。

在這個過程中，培訓機構不僅獲得了經濟效益，也承擔了社會責任，提升了全社會的技能水平和創新能力。當更多掌握AI技能的人才走上崗位，整個行業的創造力和價值都會隨之提升——這正是“提升技能價值”的深層意義。