昨日，中国AI产业的顶层规划文件《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》正式面世，为接下来五年中国人工智能产业的发展指明了方向。这份指导性纲领不仅为AI应用层的发展提供了蓝图，更传递出一个强烈信号：长期困扰业界的算力难题即将成为过去，人工智能应用创新的新周期即将全面开启。
随着这份文件的出台，人工智能商业模式的创新价值也将逐渐凸显，与算力基础设施一同，共同塑造一个典型的“软硬一体式”人工智能技术创新与创业周期。在此背景下，回顾并借鉴全球AI应用产业的发展经验显得尤为重要。
美国作为在算力与商业模式上均领先的国家，其AI应用产业的发展历程为我们提供了宝贵的参考。近年来，尽管AI垂直应用领域融资新闻不断，收入增长迅速，但真正意义上的全球现象级产品却迟迟未能出现。AI应用领域每年热点频换，从AI陪聊、视频生成、AI教育到通用AI代理，再到最近的AI编程，市场观察者们愈发关注到一个核心问题：在科技巨头和大模型厂商主导的行业格局下，AI创新公司正面临成本与增长难以兼顾的困境。
从增长速度来看，AI垂直应用领域正处于黄金时期。无论是哪个细分赛道，都有企业以惊人的速度将代码、创意和算力转化为收入。然而，在这些高估值背后，是否存在泡沫？尤其是在面临成本难题时，高估值能否持续支撑？
以AI编程赛道为例，Replit、Lovable和Cursor等公司的年化收入迅速增长，估值飙升。然而，这些公司的毛利率普遍偏低，大多在30-40%左右。低毛利率的核心原因在于难以压缩的大模型token成本，这是AI编程助手的“灵魂”所在。随着用户需求激增，编程助手的毛利润率波动剧烈，揭开了AI编程赛道繁荣背后的隐患。
AI垂直应用本质上是大模型厂商最忠实的“token消费者”。它们拥有精准的用户群体，借助模型的超能力和精准的产品设计，直接服务于终端用户。然而，这也带来了成本上的压力。为了保持用户对产品的粘性，AI编程产品不得不紧跟大模型厂商的步伐，迭代底层模型。这导致模型使用成本高昂，且随着模型效果的提升，用户实际使用量飙升，进一步压缩了利润空间。
AI垂直应用领域的创业公司还面临着护城河太低、竞争过于激烈的困境。以AI编程工具为例，技术上并无本质差异，仅在UI风格、开发环境便利性等方面略有不同。这些差异显然无法形成坚固的护城河，使得市场竞争异常激烈。
为了破局，AI垂直应用创业公司需要在定价模式和商业模式上进行创新。从定价模式来看，单一订阅模式已经难以适应市场需求。一些公司已经开始尝试混合订阅和按算力计费的模式，以更精准地反映后台成本，保证毛利率。例如，Replit已经将其定价模式从单一任务收费改为基于算力收费，以缓解利润困境。
在商业模式上，AI垂直应用创业公司可以通过提供增值服务来拓展市场空间。例如，面向微小企业端的应用服务，可以通过私有化部署、数据安全和隐私保护等服务作为增值模块，增加收入的同时扩大服务范围。AI垂直应用在服务用户的过程中会积累大量行为数据和行业数据，这些数据可以为企业客户提供有价值的行业报告、趋势预测或用户行为洞察。
尽管AI垂直应用领域面临着诸多挑战，但人工智能已经成为这个时代不可或缺的一部分。我们已经享受到了大模型带来的便利，无论是工作中的助手还是学习中的导师，AI都在发挥着重要作用。随着大模型的升级迭代，我们将更加离不开AI。因此，跳出科技技术的束缚，从更日常的角度去考虑定价和商业模式创新，或许能为AI垂直应用的发展带来新的突破。
