本文运用商业模式画布，深入剖析了AI行业的商业模式，涵盖价值主张、运营模式、界面模式和盈利模式。从应用层到基础层，从客户关系到核心资源，全面解读AI企业的成功之道。

本文套用商业模式画布的分析框架，对AI行业商业模式的全景进行初步分析，包括价值主张、运营模式、界面模式、盈利模式四大模块。

一、价值主张：AI 行业的价值创造逻辑

在AI行业中，价值主张的本质是“以智能为核心的生产力升级与再分配”。按照产业链位置不同，可分为应用层、中间层、基础层三类核心价值类型。

（一）价值类型

应用层：直接面向人/公司的供给侧创新

应用层是 AI 产业最先验证商业化的前线，其价值主张体现出五类典型路径：

1、生产效率提升（Copilot）

以智能工具增强现有流程效率，例如智能编码助手、智能客服、医疗影像辅助诊断等。

价值关键点：功能渗透率、效率提升率、用户留存等。

2、生产力替代（Agent）

在特定任务上替代人力，如AI教师、工业具身机器人、复杂流程自动化。

价值关键点：任务成功率、单位任务成本降低、单位任务收入增加。

3、智能创造（Generative Output）

自动生成文本/图像/视频/代码等数字内容，满足高质量、规模化、个性化不可能三角的内容生产需求。

价值关键点：内容质量的稳定性、创新性，内容生产线的效率能力。

4、智能决策（Intelligence Decision）

以学科知识、数据分析、机器预测推荐等方式支持公司决策、学术研究等。

价值关键点：方案采纳率、决策ROI、可解释性与合规性等。

5、体验创新（Experience Innovation）

AI 产品或服务带来的原生体验，例如陪伴型智能体、虚拟IP、二次元沉浸式交互体验等。

价值关键点：品牌知名度、用户留存、用户付费等。

中间层：AI 公司的工程化基础设施

中间层的价值主张，是将复杂的模型训练、推理、数据治理等技术体系标准化、可规模化、可复用化。

典型的价值主张包括：

1、数据治理与标注（DataOps/Dataset Engine）

把“脏、散、异构”的原始数据转成生产可用的、安全合规的高质量数据集，缩短从数据到模型的周期并提高模型效果，推动AI模型的能力边界不断扩展、人类专家认知与机器理解不断拉齐。

价值关键点：标注成本/标注质量、数据覆盖业务占比、数据集迭代周期、数据授权/合约、数据血缘追溯能力等。

2、模型开发生命周期管理（Model Development Pipeline）

支撑模型从训练、验证、部署、监控、回滚的全生命周期管理的工具平台和执行引擎，把训练成本、时间和失败率降到可控范围。

价值关键点：单位训练成本、平均训练时间、训练失败率、资源利用率、部署策略、流程自动化等。

3、模型推理服务（InferenceService）

把模型在生产环境中低延迟、高吞吐地运行起来，影响下游的付费成本和用户体验。

价值关键点：请求响应延时、QPS、单位推理成本、服务等级达成等。

4、可观测性（Observability）

通过数据监控，发现模型或者工具的异常，在训练阶段避免训练跑偏或资源浪费，在推理阶段监控模型服务表现，保障业务稳定运行。

价值关键点：算力消耗监测、服务性能监控、服务结果质量监控等。

基础层：AI 公司的长期竞争壁垒

基础层是用极高的资本投入换取上游核心技术的突破和掌控，目前会极大影响下游的调用成本、性能天花板和创新边界。

1、算力基础设施（Computing Infrastructure）

通过硬件采购、集群研发、运维迭代，搭建高性价比、可扩展、可靠性的算力设施。

价值关键点：算力适配模型训练需求、算力适配云边端场景需求。

2、基座模型能力（Foundation Models）

基座模型是用海量数据、长期算力、不断算法优化堆出的通用知识底座，影响中间层的数据及模型管理工程化方案，以及应用层的能力边界定义。

价值关键点：算法架构创新、训练策略等。

3、底层工程能力（Engineering Capabilities）

针对模型训练推理场景的软硬件协同优化技术，实现算力与基座模型的深度绑定研发，提升算力的利用效率、降低算力依赖等。

价值关键点：提升模型训练效率、降低推理成本、适配多种硬件等。

（二）客户关系

AI 行业中的客户关系可分为五型：

1、工具型关系

聚焦细分场景，用户的替换成本低，但是如果是高频工具使用需求、可形成粘性。 典型：文案工具、编程工具。

2、嵌入型关系

产品深度嵌入专业用户或者公司的核心业务流程，迁移成本极高。 典型：智能客服-客户意图识别及话术建议、智能CRM-线索商机信息智能整理和归档。

3、生态型关系

通过开发者生态、插件市场等形成广泛网络效应。 典型：开源模型社区、插件市场。

4、合同销售型关系

强调合同关系，指定时间完成交付。 典型：TOB/TOG智能化项目招投标。

5、体验驱动型关系

以新奇体验引导用户接触，在某些情绪层面打动用户产生付费。 典型：AI陪伴、AI玩具。

二、运营模式：AI 公司的业务流程与运营效率

运营模式反映了 AI 公司如何通过一系列业务流程，把模型能力转化为产品或服务的交付，同时衡量运营效率。

（一）关键业务

应用层关键活动

• 需求挖掘、产品落地与快速迭代的产品生命周期建设。
• 内容供给与消费的社区体系建设。
• 用户增长与服务的客户关系体系建设。

中间层关键活动

• 数据管线建设（采集→治理→标注→评估→更新）。
• 模型训练与微调。
• 能力集成服务（API/MCP/定制化工程支持）。

基础层关键活动

• 训练架构设计、性能优化。
• 算力资源调度与集群管理。
• 供应链与硬件合作。
• 算法研究与专利积累。

（二）核心资源

在 AI 行业中，真正构成护城河的资源一定要具有稀缺性，可分为八类：

1、人才。算法、产品、业务专家，职业经理人，企业家。

2、数据。专有数据资产、结构化知识库、高质量标注流水线。

3、技术体系。核心算法、训练推理工程能力。

4、算力与基础设施。自有 GPU 集群、优化调度体系、硬件合作能力。

5、资本与资源整合能力。长期融资能力、大客户项目资源。

6、政策与合规体系。行业准入资质、数据安全治理能力。

7、渠道与生态体系。供应商/经销商/政府等合作关系。

8、品牌。权威背书、最佳实践、内容营销。

三、界面模式：AI 公司如何与外部建立关系、传递价值

（一）渠道通路

在AI行业中，根据服务对象（To C / To B / To D / To G）不同，渠道体系有显著差异。

To C：用户产品渠道模式

1. 内容分发型渠道：适用于资讯类、兴趣类内容生成、AI陪伴等，实现算法推荐 → 内容拉新 → 产品闭环。常见渠道：

• 抖音、小红书、B站
• KOL/社区生态（AI工具评测等）
• AppStore/安卓应用市场

2. 工具分发型渠道：类似移动互联网时期，工具登录和使用的DAU/WAU 是反映增长的核心KPI。常见渠道：

• 浏览器插件商店
• 微信小程序
• 桌面客户端分发
• 移动端工具网站

3.插件能力集成渠道：AI应用在起步阶段，可考虑依托大平台生态进行插件建设。常见渠道：

• 集成至 IDE（VSCode， JetBrains）
• 集成至办公系统（钉钉， 飞书）
• 内嵌到电商平台/内容平台/视频平台等

To B/To G：企业与政府产品渠道体系

AI行业的渠道比传统软件定制/SaaS更复杂，原因是AI产品的强交付性和强集成性。

1. 直销：构建售前+售中+售后全链路，关注商机转化率、交付周期长度等。

2. 渠道代理/行业集成商：依托软件行业现有渠道进行售卖，只完成模块级的集成和运维。常见渠道：

• 政企IT集成商
• 行业ISV（教育、医疗、金融等）
• 云服务商渠道（阿里云、火山引擎、腾讯云）

（二）关键合作

1.技术与基础设施合作：这是 AI 企业最核心的底座合作。包括：

• 大模型供应商（阿里云、字节、智谱等）
• 云算力（阿里云、AWS、火山引擎等）
• 芯片厂商（Nvidia、昇腾等）

这些合作影响了：

• 模型能力
• 成本结构（每百万tokens成本， 每小时GPU成本等）
• 研发速度
• 合规要求（信创国产化等）

2.数据与内容合作：AI企业要考虑拥有独家的数据域，形成不可替代的模型/产品效果，如果需要补充其他领域的数据，可以寻找数据合作，包括：

• 政府等公共事业数据
• 医疗机构
• 媒体版权库

3.行业合作：行业合作帮助AI企业获得行业know-how、真实业务场景、专家资源等，是AI产品真正提升业务效果的关键。

4.生态合作：由于AI行业处于快速发展时期，寻找生态合作关系，建立在某些领域下的话语权、默认选项地位、标准制定权等，包括：

• 加入大模型生态/插件生态
• 加入行业标准组织
• 与开源社区深度绑定
• 与上下游企业形成价值网络

四、盈利模式：AI公司的商业化逻辑与可持续性判断

（一）收入模式

AI公司典型收入模型包括：

1、标准化产品+ Subscription（订阅制）——ToC的用户产品、ToB的SaaS。

2、Project + Delivery（项目制）——ToB/ToG的定制化项目。

3、Usage-based（按任务/效果）——ToB/ToC的Agent产品。

4、API/调用量计费 —— 中间层平台。

5、GMV/抽佣 —— 中间层平台。

（二）成本结构

AI 公司的成本结构由三部分决定：

1、前置研发投入：服务器、大模型预训练/微调、数据采集/标注/治理、产品研发用工成本等。

2、算力成本：一方面是训练成本，包括算力成本、数据清洗/预处理成本、失败重训成本，另一方面是推理成本，包括Tokens推理消耗、不同版本模型的参数量。

3、市场/服务成本：营销费用、交付团队成本等。

对于AI公司的盈利模式判断，有很多研究机构会重点关注推理成本能否下降。这里笔者认为，由于下游的AI产品或服务很可能不具备显著的规模效应，所以应该关注单位经济模型是否成本，比如一次AI执行任务中的收入与成本之差是否大于0，同时用户付费渗透率是否足够高。

此外，笔者认为AI 行业的增长动力从长期看并非来自技术突破，而是来自下游应用通过不断占领或者升级用户的需求，提升用户的付费渗透率，进而拉动上游的模型和算力投资，从而不断反哺基础设施和工程技术的优化升级。