“人工智能+”的七大賽道

內容來源| 本文摘編中信出版集團 出版

書籍《AI中國方案》 薛瀾 著

責編| 柒排版| 沐言

第 9283篇深度好文：6135字 | 11 分鐘閱讀

“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。

一、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。增長不僅限于消費領域，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了大量新產品。

2024年，更被業內視為“AI+硬件”的爆發元年，眾多互聯網巨頭和電子廠商加速入場，掀起了萬物智能化的熱潮。

1.模式進化：從“一次售賣”到“持續服務”

與此同時，軟硬一體化的商業模式正逐漸成熟。

過去，硬件廠商主要依賴一次性設備銷售獲利；如今，越來越多的中國企業開始采用“硬件 + 軟件服務”的組合模式，以實現持續性的盈利。

在這一模式下，硬件成為獲取用戶的入口，后續的軟件訂閱、內容服務與增值功能則構成了源源不斷的收入來源。

2.面臨挑戰：盈利之路并非坦途

然而，“AI+硬件”要真正成長為穩健的業績增長點，仍面臨諸多挑戰。

業內人士指出，這需要構建一個融合應用場景、核心技術和用戶體驗的復雜體系，而找到用戶使用頻率高、付費意愿強的核心場景尤為困難。

目前，部分AI硬件產品仍處于概念驗證階段，距離大規模盈利尚有距離。例如，一些搭載大模型的智能設備定價高昂，但功能相對初級，市場接受度有待檢驗。

此外，硬件研發本身具有投入高、周期長的特點，這對于擅長軟件的互聯網公司而言是一大考驗，供應鏈管理與制造能力亦是其普遍短板。

這種“硬強軟弱”的現狀，在資本市場也有所體現。

有數據顯示，2023年上半年，A股市場中AI硬件相關企業凈利潤大幅增長，而純軟件AI公司的整體盈利卻同比下降超過60%。

這一反差說明，在當前階段，硬件創新是驅動AI產業發展的關鍵，但軟件與服務價值的充分釋放，仍需更長時間。

3.未來展望：軟硬協同的差異化道路

展望未來，中國智能硬件產業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日益完善，硬件將成為AI服務的重要載體。

企業可以通過硬件實現AI功能的落地，并持續利用OTA（ 空中下載 ）技術進行升級，通過內容與軟件訂閱實現變現。

例如在智能汽車領域，高級自動駕駛功能可通過軟件訂閱解鎖，帶來持續收入；智能家居設備則可按月提供家庭安防AI分析服務。

在政策層面，各地也紛紛出臺措施，支持機器人與可穿戴設備等硬件的AI融合創新。

可以預見， “軟硬結合”將不再只是選項，而是中國科技公司的標配戰略 ：

既掌握硬件這一關鍵入口，又深度經營軟件與服務生態，雙輪驅動，共同開啟盈利新篇章。

二、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。

1.市場高速增長，服務形態多樣

中國AI技術服務市場保持高速增長。

IDC報告指出，2023年中國人工智能軟件市場規模達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，在金融、制造、零售等領域落地生根。

IDC預測，未來幾年AI服務將成為支出熱點，預計2027年中國AI服務市場規模超50億美元，年均增速約30%。

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、百度智能云等通用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，按調用次數或項目收費，形成穩定服務收入。

2024年上半年，中國“智算”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。

2.降本增效價值凸顯

算法服務對企業最大的價值在于降本增效。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。

IDC數據顯示，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%，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。

3.推廣痛點與未來趨勢

盡管前景向好，算法技術服務在推廣中仍存在痛點：

① 定制化難題

不同行業、企業需求千差萬別，通用AI服務需進行大量“最后一公里”的調優和集成，增加了交付成本。

② 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。

③ ROI不確定性

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+”領域最具通用性的商業模式，已在中國站穩腳跟。

未來，隨著基礎算力設施完善和大模型能力通過API開放，“人工智能即服務”將更易獲取，成本也可能下降，吸引更多傳統行業加入智能化轉型。

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，實現商業價值與社會價值的雙豐收。

三、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。

1.市場規模快速增長

隨著政策推動和基礎設施完善，數據要素市場化進程不斷加速。

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，較2022年翻一番以上；

到2030年可能攀升至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。

2.數據成為AI訓練“燃料”

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。

上海數據交易所報告顯示，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。

3.發展挑戰與瓶頸

盡管前景廣闊，數據交易要實現大規模、成熟化運營，尚需克服多重挑戰：

① 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關鍵問題。

② 定價難題： 數據價值因用途而異，缺乏統一評估標準，交易雙方議價成本高。

③ 交易互信建立： 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。

④ 平臺生存壓力： 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問題。

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。

四、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。

1.市場規模持續擴大

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%。這一驚人增速反映出企業對線上精準營銷的投入力度空前。

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%，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，從而以較少預算撬動更高轉化率，實現“花錢更少，賺錢更多”的營銷效果。

2.AI改變廣告內容本身

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。

3.未來演化方向

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：

首先，物聯網普及可能帶來線下精準廣告新場景。如戶外數字屏幕根據路過人群屬性實時切換廣告內容。

其次，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。

這些都離不開AI對用戶的深刻理解和對內容的智能創作。精準廣告是AI商業化最成功的領域之一，國內企業已積累了豐富經驗和全球領先的數據優勢。

隨著技術和監管成熟，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。

五、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商業模式，訂閱收費作為一種成熟盈利方式，本質上是一種“按需付費”模式，用戶通過定期支付費用獲取高級功能或優質服務。

1.大模型推動訂閱模式普及

隨著AI技術迅猛發展，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ChatGPT付費訂閱計劃ChatGPT Plus，月費19.99美元，訂閱用戶享受優先訪問、更快響應及新功能優先體驗等權益。

此舉不僅為用戶提供更優質服務體驗，也為OpenAI帶來穩定收入來源。

2.滿足差異化需求的多維策略

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：

分層訂閱策略：從免費基礎版到高級專業版，滿足不同預算用戶需求。

場景化訂閱包：為特定領域用戶提供專業工具，如商湯科技面向醫療、金融、教育等領域的AI工具包。

API訂閱：為開發者和企業提供靈活調用可能，實現真正“按需使用”。

個性化AI助手：通過持續學習用戶偏好，提供越發貼合個人需求的服務。

訂閱模式在帶來收益的同時，也面臨諸多挑戰：

⑴ 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。

⑵ 持續提供差異化價值以維持訂閱黏性是一大考驗。

⑶ 國內AI企業在訂閱定價上普遍采取低于國際水平的策略，雖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：

“超個性化”服務興起：通過更精準用戶畫像提供定制化AI體驗。

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。

跨平臺AI能力整合：用戶通過單一訂閱獲取多平臺AI服務。

垂直領域專業訂閱細分：為特定行業提供深度優化的AI能力。

六、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盈利途徑之一。

1.資本涌入催生高估值企業

近年來，海量資本涌入AI領域，催生出一批高估值創新公司，也為產業各方帶來可觀賬面財富。

麥肯錫研究指出，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”成為創投圈的調侃。

2.融資成為“商業模式”

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回報。

3.資本市場追捧與理性回歸

資本增值途徑的另一面，是公眾資本市場對AI概念的追捧。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。

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。

七、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。

1.AI賦能教育本身

未來，“人工智能+教育培訓”將更加緊密結合。

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。

2.終身學習成為常態

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。

3.政策支持與人才紅利

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。

*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。

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