自從ChatGPT在全球范圍引爆關注，國內外大模型接連登場，AI技術迅速從研究室走向產業一線。無論是OpenAI的GPT-4，還是國內如DeepSeek、通義千問、文心一言等產品，AI正以前所未有的速度“滲透”進各類應用場景。

對于軟件廠商而言，這是一場不能錯過的技術革命。在“AI加持一切”的趨勢下，從效率工具到企業服務，從電商平臺到內容創作，大量產品紛紛上線了所謂的“智能助手”“AI寫作”“自動總結”等新功能——只要稍有可能，似乎都在往產品里“嵌一塊大模型”。

然而熱潮之下，冷靜的人開始追問：這些功能到底誰來付費？

廠商投入大量資源接入大模型，從技術對接、接口調用、模型調優，到背后持續的算力消耗，成本不菲。但多數項目上線數月后，發現用戶活躍度不高、付費意愿不強，甚至不知道如何向客戶解釋這個功能的“價值”。

“我們也接入了大模型” 成為發布會上響亮的口號，但很少有人能回答清楚兩個問題：

一是接入之后，產品真的變得更好了嗎？

二是這些AI功能，有沒有可持續的商業模式支撐？

這不是技術問題，而是商業問題。

這也不僅僅是“要不要接AI”，而是“接了AI之后怎么活下去”。

在這場技術革命的裹挾之下，廠商們不得不面對一個現實：“接入 ≠ 商業成功”，這是一個注定要燒錢的賽道，而不是立刻帶來利潤的捷徑。

廠商為什么爭相接入大模型？

在這輪大模型技術浪潮中，軟件廠商的反應可謂迅速甚至有些迫切。一時間，AI 成了產品發布會上最具分量的關鍵詞，無論是初創公司還是上市企業，似乎都在傳達一個信號：“我們也有AI了。”

廠商們為何如此急切？背后的動因，既有理性的市場判斷，也有現實的焦慮與從眾心理。

1. 技術焦慮與跟風：不接AI，就怕掉隊

大模型的快速突破讓整個行業意識到：AI已經從“可選項”變成“必選項”。在ChatGPT展示出驚人的語言能力之后，用戶的預期被徹底抬高，各類產品的“智能閾值”也隨之上升。 DeepSeek的橫空出世，進一步點燃了中國軟件廠商接入AI大模型的熱情。

對于廠商來說，不接入AI，就意味著可能錯失下一輪增長點，更重要的是——在市場、資本和用戶眼中顯得“落后”。

于是，哪怕一時半會兒還沒想清楚怎么用、怎么收費，也得先接上、先亮出來。

2. 產品升級：提升體驗，尋找新增長點

一些廠商的接入是出于產品本身的優化需求。AI能夠自動生成文本、進行語義理解、提煉內容、總結對話……這些能力在很多場景下確實能夠提升效率，優化用戶體驗。

比如文檔工具加入“智能總結”、客服系統接入“自動回答”、協同平臺引入“任務識別”……這些變化，既能提升使用流暢度，也可能成為激發用戶粘性的新賣點。

3. 品牌營銷：占領AI話語權，贏得市場想象力

對于很多To C產品來說，AI功能不僅是實用工具，更是一種市場信號。

在當前“科技含量即品牌價值”的敘事結構中，誰能率先擁抱AI，誰就能占據輿論高地，塑造“前沿、智能”的品牌形象。

這種定位對獲客、融資、甚至媒體關注度都有實實在在的幫助——AI本身，正在成為一種“品牌資產”。

技術壓力、產品訴求、市場驅動，共同推動了這場大模型的接入潮。但接得快，不代表接得好。

目前有哪些主流商業模式？

大模型技術的能力邊界已經被廣泛認知，但圍繞它的商業模式依舊處于探索期。不同類型的軟件廠商，嘗試了不同的路徑——有的追求規模，有的聚焦場景，有的則以服務為核心。總結來看，目前主流的商業化方式大致可以分為四類：

1. Freemium 模式（“Free”（免費）+“Premium”（高級））：先用再說，轉化看天

這是目前C端產品中最常見的策略之一，典型代表如Notion AI、WPS AI，采用“免費+付費升級”的模式：用戶可以免費體驗基礎AI功能，但若想解鎖更多功能、使用更多次數，則需付費訂閱。

優點在于推廣門檻低、用戶接受度高。許多用戶愿意“嘗個鮮”，這有助于產品快速積累用戶并驗證功能價值。

但問題也很現實：絕大多數用戶停留在免費層，付費轉化率普遍不高。對于依賴API調用大模型的產品來說，高頻使用的免費用戶反而帶來了持續的成本壓力。

Freemium模式更適合那些用戶量基數極大、具備品牌勢能的產品，但對于資源有限的中小團隊來說，很可能陷入“用得越多虧得越多”的困境。

2. API 按量收費：簡單直接，但毛利堪憂

部分廠商并不封裝自己的產品，而是直接提供基于大模型的API服務，按調用次數或token消耗量計費。這種方式類似于云服務的定價模式，典型如調用 OpenAI 或 DeepSeek 的 API，廠商再對外以“二次封裝”形式收費。

這種模式的優勢是結構清晰、易于部署，尤其適用于開發者或企業對接需求。

但核心問題在于：調用成本高，而客戶對價格極其敏感。特別是在國內市場，“千Token幾分錢”的微利空間，加上客戶可能只做簡單調用，導致實際利潤遠低于預期。

此外，隨著越來越多廠商直接對接大模型底層服務商，平臺的中間價值也在不斷被壓縮，形成明顯的價格競爭壓力。

3. 增值服務捆綁：AI是“亮點”，但不是“核心”

在大量SaaS軟件（如CRM、ERP、財務、知識管理系統）中，AI 通常被作為一個增值模塊進行捆綁銷售。例如，某 CRM 系統可能推出“AI 智能預測銷售線索”功能，用戶只有購買高階版本才能使用。

這種模式本質上是在原有產品價值的基礎上，做“AI增強”。它更像是錦上添花，而非雪中送炭——AI功能不是客戶購買產品的主因，但可能成為升級付費的誘因。

優勢在于客戶已經存在，捆綁升級路徑清晰；但隱憂在于：AI功能缺乏獨立粘性，用戶黏性依舊建立在原有產品基礎上。一旦AI價值感不足，很容易被視為“可有可無”的附屬品。

4. To B定制化方案：有錢可賺，但門檻極高

對于行業型廠商或技術服務公司來說，更為現實的路徑是圍繞具體場景，提供大模型定制化解決方案。如智能客服系統、輿情分析平臺、AI培訓助手、醫療數據問答工具等。

這種模式最大優勢是“深度結合、精準價值”，客戶需求明確，愿意為實際效果付費。盈利空間大，服務附加值高，商業路徑清晰。

但問題也很明確：
項目周期長，交付難度高；
行業知識與數據門檻高，非通用能力難以復制；
銷售鏈條長，客戶獲取成本不低。

因此，To B模式更適合具備行業know-how、技術團隊成熟、資源整合能力強的公司，而不適合“試水型”的廠商。

大模型商業化沒有標準答案，每種模式都有其適配場景，也都存在現實挑戰。熱鬧的接入潮背后，其實是冷靜的算賬題——哪種方式能真正帶來收入，并形成穩定增長，是下一階段廠商們必須面對的關鍵問題。

現實困境：廠商還沒想清的三大問題

雖然大模型接入潮已成為軟件行業的一場“軍備競賽”，但越是熱鬧，越需要冷靜地思考。很多廠商一頭扎進AI，推出功能、上線產品、高調宣傳，等到塵埃落定才發現——用戶沒買賬、產品沒起飛、商業模式難落地。

這不是偶然，而是因為以下三個根本性問題尚未被真正想清楚。

1. 用戶愿不愿意為AI功能買單？

AI能力再強，也不代表用戶就愿意為它掏錢。當前，無論是C端消費者還是B端企業客戶，對于AI功能的“價值認知”仍處于早期階段。

一方面，用戶對“智能”的感知往往不明確。一項自動總結、智能寫作功能，可能背后調用了復雜的大模型服務，但用戶并不覺得這是“非AI不可”的能力。尤其當它并不能顯著節省時間或帶來顯著成果時，用戶自然不會愿意為其單獨付費。

另一方面，企業客戶看重的是ROI，而不是炫技。很多大模型功能在演示時效果驚艷，但一旦進入日常流程，就暴露出效率不穩定、準確率不高、難以集成等問題。對大多數企業來說，AI功能必須和業務指標強關聯（如提效、降本、增收），否則只是噱頭，不是剛需。

2. AI功能是真剛需，還是偽痛點？

不少AI產品推出之后面臨的尷尬是：上線了，沒人用；用了一次，再也沒打開。

背后原因，是“為AI而AI”的場景設計。很多產品并非從用戶真實需求出發，而是反過來“找一個地方塞點AI進去”，把AI功能當成裝飾品或宣傳點。

這種“拍腦袋式”的接入，缺乏用戶調研與場景打磨。比如，一個寫作工具加了AI自動續寫功能，看似炫酷，實際用起來卻頻頻跑題，用戶很快就回到了手動輸入。結果是：AI成為功能列表上的“擺設”，使用率低，用戶忠誠度更低。

要避免偽痛點，就必須回歸基本面：AI是否解決了用戶原本的痛？是否帶來了體驗上的明顯提升？是否能形成長期依賴？只有當答案是肯定的，AI才算真正“嵌入”了產品的價值體系。

3. 同質化嚴重，缺乏差異化體驗

在接入方式高度標準化的今天，大量產品調用的是同一批主流大模型API（如OpenAI、DeepSeek等），導致輸出內容趨同、交互邏輯一致，用戶很難分辨誰優誰劣。

AI功能變成了“大家都有”的標配，失去了競爭優勢。如果不加以區分，就陷入了“技術平權”帶來的價值稀釋：當每個人都有AI，AI就不值錢了。

更重要的是，大多數廠商并沒有建立自己的差異化數據、交互設計或知識體系。沒有專屬數據和垂直場景訓練，就很難形成深度定制的體驗；沒有交互邏輯的創新，就只能提供“千人一面”的通用服務。

最終結果是：投入成本不低，用戶感知卻平平；產品看起來先進，實則缺乏靈魂。

現實的困境不在于技術本身，而在于價值傳遞的缺失。用戶感受不到價值，企業難以形成差異，商業路徑自然走不通。下一步，廠商要做的不是“還能加點什么AI”，而是思考“用戶為什么需要這AI”，以及“憑什么是你家的AI”。

成功的關鍵：不是接不接AI

而是怎么接、接給誰看

前面我們分析了大模型接入的熱潮、商業模式的嘗試，以及現實中的各種困境。歸根結底，一個關鍵問題浮出水面：AI不是“有沒有”的問題，而是“用得怎么樣”的問題。

AI不是萬能鑰匙，它也不是一劑萬能藥。真正走得通的產品，一定是基于真實需求、錨定目標用戶、構建差異體驗、找到合理商業化路徑的結果。成功與否的分水嶺，從“接不接”變成了“怎么接”和“接給誰看”。

1. 精準定位場景：To C？To B？To Developer？

不同用戶群體，對AI的期待截然不同，產品設計與商業邏輯也必須因人而異：

To C產品注重體驗直覺、交互順滑和情緒價值。用戶不一定需要復雜的模型能力，但一定要“好用”“好看”“好玩”。比如AI寫作、圖像生成、學習助手等產品，核心是“即時滿足”。

To B場景則更加理性，強調AI能力與業務流程的融合。企業用戶關心的是能不能提效、能不能降本、能不能標準化。比如AI財務分析、智能客服、法務助手，核心是“業務協同”。

To Developer工具類產品，則要提供穩定、高性價比的API和易集成能力，比如AI接口平臺、低代碼AI組件庫等，更像是“數字化基建”。

脫離目標用戶談產品形態，必然南轅北轍。場景決定形態，形態決定功能，功能決定價值感知。

2. 差異化設計：不止是接API，更是重構價值鏈

當前最大的問題是：大家都在用同一個引擎，但開的都是一樣的車。

真正的差異化不在于模型本身，而在于圍繞模型打造的一整套生態：數據、流程、知識、交互、反饋機制。

數據維度：誰能掌握行業數據、用戶數據，就能訓練出更“懂業務”的AI。

知識融合：將大模型與專業知識庫結合，才有可能回答出“行話”、做出專業判斷。

流程嵌入：AI不是外置工具，而應深度嵌入業務主流程，提升閉環效率。

交互體驗：可控性、可編輯性、上下文理解、反饋閉環，都是用戶感知AI“是否好用”的關鍵。

最終目標是：打造“專屬AI”，而不是“拼接AI”。

真正跑通AI商業化的產品，往往不是技術最強的那一批，而是最懂場景、最了解用戶、最敢打破舊框架的一批。他們用AI重塑價值結構，而不是僅僅修補舊功能。

AI是一種可能性，不是萬能鑰匙。誰能精準“接上”，誰就有可能走得更遠。

AI商業模式創新，不只是“怎么收費”

而是“怎么兌現價值”

在傳統軟件中，商業模式的設計往往是圍繞“功能授權”或“服務時長”來定價。而大模型時代的AI產品，本質上是一種“智能代理”或“知識勞動力”，這意味著它的價值邊界更模糊、體驗更動態、使用更不可預測。

因此，AI產品的商業模式創新，不只是“換一種收費方式”，而是要重構整個價值兌現機制。

1、從“功能授權”轉向“結果導向”

過去的SaaS定價多基于賬號數、使用時長、功能層級，比如按月訂閱、按用戶計費。但AI的強大之處恰恰在于，它能在不同上下文中靈活處理任務，并帶來具體結果。因此，一些新的收費模式值得嘗試，比如按“結果”收費，而非功能使用本身。 例如，AI招聘工具按“成功匹配”或“候選人反饋滿意度”計費；營銷類AI平臺按ROI（轉化率、點擊率）提成。

這類“價值結算”模式，對客戶更友好（只為結果買單），也倒逼AI廠商去優化算法和數據策略，真正對交付結果負責。

2、混合模式：訂閱 + 使用量 + 增值服務

AI產品可以采用類似“水電費+會員服務”的復合式計價結構：

基礎訂閱：保障基礎調用和服務支持，提供穩定體驗；

按量計費：針對超出范圍的大模型調用（如生成文字、分析數據、對話交互等）按Token/次數收費；

增值功能：如專屬模型定制、私有知識庫、導出報告、團隊協作權限等另計費用。

這種模式的好處是彈性強、客戶分層清晰，也利于不同規模的客戶“按需購買”，實現收入結構多元化。

3、捆綁策略：AI不是賣點，而是提升服務價值的“乘數器”

在很多B端SaaS產品中，AI并不是作為“一個功能”來賣，而是作為服務體驗的全面提升手段——

在CRM里加入AI，目的是更高效地管理客戶線索；

在ERP中加入AI，目的是讓報表分析更快更準；

在知識庫產品中加入AI，目的是提升文檔的結構化利用率。

因此，可以將AI能力作為捆綁項，隱藏在整體服務價格中，而不是單獨列出來計費。通過“整體價值提升”來提高客單價、提升續費率，而非“靠AI本身變現”。

這種方式尤其適合已有成熟產品線、用戶基數穩定的企業，用AI來做“高端打包升級”。

4、模型即平臺：從賣功能到“做生態”

OpenAI、DeepSeek、百度、阿里這些模型廠商，本質上已經從“產品公司”轉型為“平臺型公司”，他們的目標不是賣一個產品，而是構建一個開發生態，圍繞自身模型提供工具鏈、數據服務、應用市場。

在這類平臺型模型中，商業模式更偏向：
平臺抽成（如模型調用API的分潤）；
企業大客戶定制包年服務；
開放生態的開發者訂閱（如開發者工具包、模型微調、訓練加速等）。

如果你是站在“AI平臺”這個層面思考商業化，你的客戶不是終端用戶，而是開發者和企業建造者。這決定了你要賣的是“生產力基建”，而非“AI功能”。

5、下一個爆點？按“節省的成本”或“節省的時間”收費

一種仍在實驗中的激進模式是：將AI“替代人力”的能力貨幣化。比如：一家法律AI工具，原本需要法務人員5小時起草的合同，AI在10分鐘內生成初稿；那么你可以測算出節省的人力成本，按比例定價，或按照“替代小時”計費。

這聽起來反直覺，卻可能是AI最本質的價值體現：它不是賣服務，而是在“收回你原本要花的錢”。

這種模式對教育、財務、法務、醫療等專業垂類場景特別有想象力——只要有“人+知識+流程”的地方，就有AI替代的空間，也有“節省價值”可計價。

商業模式創新的核心，是圍繞“價值認知”而非“使用行為”。用戶為AI買單，不是因為你用了大模型，而是因為他們覺得花的錢值了；所以定價方式要圍繞“價值感知”來設計，而非僅基于技術投入或計算資源；成功的AI商業模式，是用戶用得起、用得爽、用得久——你賺得到錢，也撐得住長跑。

大模型接入的“下半場”

才剛剛開始

當所有廠商都在爭先恐后接入大模型，真正的競爭焦點反而在悄然轉移。從“誰先接入”到“誰能用出差異”，從“技術炫技”到“業務融入”，AI的下半場，將進入深水區博弈：算力、效率、垂類、生態、成本控制和產品哲學的全面較量。

以下幾個趨勢，值得持續關注：

1. 輕量模型崛起：巨無霸不再是唯一選擇

過去一年，大模型研發的焦點集中在“更大、更強、更通用”上。但隨著應用場景的落地，越來越多廠商發現：不需要一個GPT-4級別的大腦，反而需要一個穩定、可控、成本低的小助手。

輕量模型+ 精調，在特定任務中往往表現更好；

本地化部署/邊緣部署將成為主流需求，尤其在隱私、合規要求高的行業中；

小模型+領域知識庫+prompt工程，成為中小企業可負擔的AI落地方案。

2. 專屬模型定制化服務興起

隨著“通用模型輸出內容趨同”的問題日益突出，廠商和客戶對“專屬模型”產生了更強烈的需求：

企業希望自己的AI能說“行話”、識別內部術語、理解業務流程；

SaaS平臺希望擁有行業微調能力，形成自身技術護城河；

開發者社區也希望構建屬于自己App生態的“智能核心”。

這將帶動一系列相關服務興起：微調平臺、數據標注服務、私有知識庫管理、輕量模型定制訓練、RAG（檢索增強生成）等工具鏈集成。

誰能幫企業訓練“懂我的AI”，誰就能掌握下一個十年的價值入口。

3. AI“通用插件平臺”化：模塊組合的新范式

我們正在進入一個“AI能力即服務”的平臺化階段：產品開發者不再需要自己訓練模型，只需調用“AI模塊”；多個AI功能（寫作、翻譯、總結、推薦）以插件方式組合；未來將出現“AI能力組件平臺”，讓每個產品都能低門檻嵌入強大的智能服務。

這背后催生的是AI能力的“標準化”與“可編排”，帶來靈活性更強、組合方式更多的產品形態。

4. 大模型基礎設施進入“價格戰”周期

大模型作為“計算密集型”的基礎設施，其商業本質與云計算類似——重資源投入 + 高頻調用 + 馬太效應顯著。

隨著更多開源模型涌現，閉源商業模型的定價壓力越來越大。國內外API調用價格快速下探，Token價格逐步趨于透明。阿里、百度、騰訊、字節等頭部玩家紛紛下場，加劇價格戰。

未來幾年，大模型服務的定價將趨于“基礎設施化”：低價、高穩定性、重服務綁定。真正的利潤將轉移到“基于模型的業務層創新”中，而不是模型本身。從熱潮走向常態，AI的價值要“落地”，不是“落空”。

我們正處在一個技術周期的臨界點：從初期的興奮與嘗試，邁向深水區的冷靜與重構。大模型的能力不容小覷，但真正決定其商業價值的，是場景選擇、產品設計、客戶價值感知，以及商業模式的可持續性。

當AI從“概念賣點”變成“系統能力”，真正有價值的產品，不是最早出發的那一個，而是最先把價值閉環跑通的那一個。

回顧過往，每一次技術變革，帶來的從來不只是產品形態的變化，更是商業邏輯的重寫。

當年云計算的興起，不只是將軟件部署從“本地”遷移到“云端”，它深刻改變了軟件行業的收費方式和商業結構——從傳統的“一次性授權 + 年度維護費”，演變為“訂閱制 + 按需付費”，由此催生了SaaS浪潮、長尾客戶市場和規模化交付的新范式。

今天，大模型接入與AI化轉型，正在重演同樣的劇本。它不僅要求軟件廠商在產品層面完成一次“智能化升級”，更要求他們在底層思維上完成一次轉向：

從“賣功能”轉向“賣結果”；
從“封裝能力”轉向“交付價值”；
從“項目制”轉向“持續服務+動態收益模型”。

這場AI革命，不是簡單地“接個API”或者“加個AI助手”就能完成的。它要求廠商重新審視客戶需求、使用行為、價值感知、定價邏輯乃至整個商業模式的閉環設計。

就像“上云”最終推動了企業IT從“成本中心”轉變為“服務平臺”，AI的真正價值，也許最終將不止體現在更聰明的功能上，而體現在一整套更靈活、更高效、更可持續的商業新邏輯中。

所以，問題的關鍵從來不是“接不接AI”，而是： 你準備好用AI重塑你整個業務了嗎？