文 ｜崔牛會

編輯｜燕子

技術可行，商業(yè)為何不可持續(xù)？

當前，中國企業(yè)級AI的商業(yè)化落地正處于一個加速窗口期，由三重力量共同驅(qū)動。

首先是國家政策的強力引導，如國務院《深入實施“人工智能+”行動的意見》明確了“2027年重點領域融合普及、2030年智能經(jīng)濟成增長極”的階段性目標，通過政策紅利激活了全行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型動力。

其次是全球競爭的倒逼，中美AI競賽已從單點技術比拼轉(zhuǎn)向“算力-模型-應用”的全生態(tài)博弈，這促使國內(nèi)企業(yè)在自主可控領域持續(xù)突破，構(gòu)建了安全可靠的技術底座。

最后是企業(yè)實踐的加速，頭部科技企業(yè)與垂直領域龍頭協(xié)同發(fā)力，形成了多元發(fā)展生態(tài)。

這些合力將AI應用帶入企業(yè)的視野。崔牛會調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，中國企業(yè)級AI的滲透已越過臨界點，已有超過70%的企業(yè)在內(nèi)部試點或規(guī)?；渴鹆薃I產(chǎn)品。AI成為了主流議題，應用滲透已超越初步試點期，進入快速成長期。

盡管AI在企業(yè)內(nèi)部的滲透率已顯著提升，但行業(yè)整體仍處于“部署廣、價值淺”的發(fā)展態(tài)勢 。

當前，企業(yè)級AI商業(yè)化進程已進入“規(guī)模探索期”，約七成調(diào)研企業(yè)具備可用AI能力，但僅有少數(shù)企業(yè)實現(xiàn)了跨場景復用與可持續(xù)的投資回報率（ROI），價值兌現(xiàn)存在顯著分化。

這種高部署率與低成熟度的并存現(xiàn)象，表明AI正經(jīng)歷“技術導入的甜蜜期”和“價值轉(zhuǎn)化的陣痛期”。技術突破的速度不再是商業(yè)化的主要瓶頸，真正決定AI價值釋放的，是需求結(jié)構(gòu)、組織能力與生態(tài)協(xié)同。

因此，企業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn)已不再是如何獲得AI技術，而是如何讓AI真正創(chuàng)造可持續(xù)的商業(yè)價值，完成從“技術可行”到“商業(yè)可持續(xù)”的驚險一躍。

商業(yè)價值釋放之“兩大結(jié)構(gòu)性矛盾”

《2025企業(yè)級AI商業(yè)化進程報告》深度解構(gòu)了當前市場面臨的結(jié)構(gòu)性矛盾，這些矛盾直接限制了AI從技術優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定收入的能力。

??矛盾一：商業(yè)化瓶頸轉(zhuǎn)向需求側(cè)，技術優(yōu)勢失靈

報告的核心發(fā)現(xiàn)之一是：技術成熟度已領先需求成熟度，商業(yè)化阻力正從供給側(cè)轉(zhuǎn)向需求側(cè) 。通用AI模型能力的快速普惠，使得技術門檻普遍降低，但企業(yè)在采用和支付方面卻面臨認知與組織準備不足的問題。

企業(yè)普遍遭遇三大需求端約束：一是場景碎片化，企業(yè)的具體運營流程千差萬別；

二是價值難量化，很難清晰計算AI帶來的直接業(yè)務增量；

三是付費意愿不足，客戶尚未將AI視為不可或缺的核心投資。

這些約束共同導致了“技術可行≠商業(yè)可行”的局面。

這種碎片化是企業(yè)級AI商業(yè)化進程中最大的共性瓶頸。無論是SaaS企業(yè)還是AI原生企業(yè)，均將“需求太零散，難以做大規(guī)?！币暈樽畲蟮奶魬?zhàn)，兩類企業(yè)選擇此項的占比分別高達29.7%和30%。

這種高度碎片化的需求直接導致AI解決方案需要大量的定制化開發(fā)、數(shù)據(jù)清洗與系統(tǒng)集成，迫使服務商陷入高成本、低效率的項目制泥潭，難以將標準化產(chǎn)品快速復制到大量客戶身上，從而嚴重制約了規(guī)?；陀芰?。

??矛盾二：市場結(jié)構(gòu)的殘酷分層：基本盤與利潤區(qū)的割裂

企業(yè)級AI市場正在經(jīng)歷一場殘酷的結(jié)構(gòu)性分化，形成了普惠型“基本盤”與深場景“利潤區(qū)”的割裂。

客單價結(jié)構(gòu)分化，市場呈現(xiàn)出明顯的“雙結(jié)構(gòu)”特征。

普惠型產(chǎn)品構(gòu)成了基本盤。主流市場客單價集中在10萬元以下的中低區(qū)間（占比約60%），這些產(chǎn)品多為“SaaS+AI”的增強功能或API調(diào)用包，它們支撐了市場的普及度與用戶廣度。

這類產(chǎn)品易于部署、采購決策流程簡單，是市場普及的基石，但往往難以構(gòu)筑深厚壁壘。

深場景解決方案形成了利潤板塊。真正貢獻深度價值和進入壁壘的，是客單價在10萬至100萬以上的中高客單價解決方案。

這部分產(chǎn)品集中在深場景領域，如制造質(zhì)檢、金融風控等“價值明確、數(shù)據(jù)可控”的場景，強調(diào)行業(yè)Know-how與數(shù)據(jù)閉環(huán)，是真正具備盈利能力的企業(yè)所在。

這表明價值創(chuàng)造的核心已從“AI 能做什么”遷移到“AI 能為某行業(yè)解決什么”，強調(diào)行業(yè)深度。

低端市場被標準化API和功能增強型SaaS占據(jù)，難以產(chǎn)生超額利潤，導致競爭加劇，而真正的盈利能力集中在能解決行業(yè)核心痛點的垂直領域。

這種結(jié)構(gòu)性矛盾直接反映在企業(yè)級AI產(chǎn)品的營收體量上。

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，AI產(chǎn)品年營收低于500萬元的企業(yè)占比高達 56%，構(gòu)成了行業(yè)金字塔龐大而脆弱的基座。

這印證了“超半數(shù)企業(yè)仍處于產(chǎn)品驗證期”的判斷，表明大多數(shù)市場參與者仍在為生存而戰(zhàn)，尚未找到穩(wěn)定的市場契合點和規(guī)?；杖肽Ｊ?。

相比之下，AI產(chǎn)品營收過億的頭部企業(yè)鳳毛麟角，僅占4%。這凸顯了從技術創(chuàng)新到持續(xù)盈利的轉(zhuǎn)型艱難，市場正在經(jīng)歷一場深度洗牌。

組織準備度才是穿越“死亡谷”的門票

在技術快速普惠的背景下，模型能力已不再是決定商業(yè)化成敗的唯一因素。報告發(fā)現(xiàn)，組織準備度已成為新的競爭門檻。

??組織能力成為新的競爭門檻

商業(yè)化表現(xiàn)領先的企業(yè)普遍具備更完善的組織治理體系。這些企業(yè)將AI視為可沉淀的持續(xù)創(chuàng)造價值的資產(chǎn)，而非一次性項目。

它們通常具備清晰的AI戰(zhàn)略與治理機制、完善的數(shù)據(jù)治理與MLOps能力、高效的跨部門協(xié)同機制（比如CAIO、AI PM），以及可衡量的AI價值體系（比如ROI等）。

由于大模型API的調(diào)用已成為主流（超過70%的企業(yè)選擇調(diào)用外部大模型），技術本身的稀缺性下降，企業(yè)間的競爭已從單純的算法轉(zhuǎn)向整合能力和治理能力。

成功的企業(yè)開始從項目式落地轉(zhuǎn)向平臺化智能能力轉(zhuǎn)型，通過構(gòu)建AI中臺、數(shù)據(jù)中臺與行業(yè)能力庫，提升模型、數(shù)據(jù)與流程的復用效率。這種平臺化能力是決定AI投資能否從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)閮r值中心的關鍵杠桿。

從AI應用落點看，企業(yè)資源集中于能快速創(chuàng)造業(yè)務價值的核心環(huán)節(jié)。

AI應用高度集中于產(chǎn)品與研發(fā)（60.3%）、營銷、銷售與客服等創(chuàng)收與創(chuàng)新核心環(huán)節(jié) 。職能支持類崗位（27.1%）這部分占比相對較低，恰恰預示著下一波效率紅利將向這些中后臺職能部門蔓延，通過流程自動化釋放更大的運營效率紅利 。

??兩大陣營的生存挑戰(zhàn)與商業(yè)模式對比

AI商業(yè)化的兩大核心主體——SaaS廠商和AI原生廠商，因其基因不同，面臨的挑戰(zhàn)和采取的商業(yè)策略也大相徑庭。

1.SaaS老兵（創(chuàng)新之困）

SaaS廠商的策略核心是防守與深耕，利用AI強化現(xiàn)有護城河。他們擁有成熟的客戶基礎，但困境在于產(chǎn)品同質(zhì)化和創(chuàng)新不足，部分SaaS企業(yè)選擇“技術沒特色”的占比高于AI原生企業(yè)近兩倍。

在商業(yè)模式上，SaaS廠商的策略非常穩(wěn)健，高達 35.3% 的企業(yè)選擇 “作為新功能打包進原產(chǎn)品售賣”，通過版本升級提升客單價，并向現(xiàn)有客戶群平滑推廣，以鞏固現(xiàn)有生態(tài)價值。

2.AI原生者（市場之困）

AI原生廠商則作為“顛覆者”，其挑戰(zhàn)集中在市場端與資金端。他們的產(chǎn)品往往基于前沿技術，但需要巨大的資源進行市場教育。核心挑戰(zhàn)是“客戶不認可AI的價值”（21.7%）和“缺錢”（16.7%）。

AI原生廠商的商業(yè)模式更具彈性，強調(diào)技術價值的“立命式”變現(xiàn)。一個值得注意的數(shù)據(jù)是，高達 21.2% 的AI原生廠商嘗試 “按效果收費”。

這是一種基于技術自信的豪賭，旨在與客戶實現(xiàn)最深度的價值綁定，從而挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的軟件定價邏輯。然而，這種模式要求極強的價值量化體系支撐，風險也極高。

無論哪類企業(yè)，定價策略仍高度不透明，產(chǎn)品價值難以簡單標準化。調(diào)研顯示，超六成（64.4%）的企業(yè)依賴“所有價格僅通過銷售或商務洽談提供”的“幕后洽談”方式 。

這種非透明定價雖然有助于廠商規(guī)避風險和最大化定制收入，但也提高了客戶的采購門檻和決策成本，抑制了產(chǎn)品的普適性擴張。這預示著AI定價策略亟需從傳統(tǒng)的“成本邏輯”轉(zhuǎn)向更科學的“價值邏輯”定價體系 。

趨勢預判：未來1~3年，市場將“全面加速”

企業(yè)級AI行業(yè)已進入一個高強度投入與白熱化競爭的階段，未來1~3年的市場演進速度將大幅提升。

??迭代加速與研發(fā)的高強度投入期

AI產(chǎn)品的迭代節(jié)奏正從“靈活探索”向“全面加速”演進 。調(diào)研顯示，超過一半（57.0%）的團隊計劃在未來一年“比過去更頻繁”地迭代產(chǎn)品 。這種普遍的加速意愿，反映了市場競爭的白熱化和技術快速演進的現(xiàn)狀。

支撐這種加速的是持續(xù)狂飆的研發(fā)投入。絕大多數(shù)企業(yè)（84%以上）計劃在未來一年以超過10%的幅度增加研發(fā)投入 。

其中，近三分之一的企業(yè)計劃將研發(fā)投入增長率提升至51%以上 。這種高強度投入期，預示著未來一年AI技術本身和產(chǎn)品應用將迎來快速突破。

然而，這種創(chuàng)新速度也帶來了巨大的行業(yè)焦慮。技術迭代過快（36.8%）被視為企業(yè)級AI商業(yè)化中首要的風險和威脅，遠超人才短缺和現(xiàn)金流斷裂 。

這種“創(chuàng)新焦慮”倒逼企業(yè)必須保持極高的研發(fā)節(jié)奏和技術敏銳度，一旦戰(zhàn)略失誤或押錯技術路線，沉沒成本將極高。

??向垂直領域縱深發(fā)展成戰(zhàn)略共識

面對通用型AI的低價競爭和需求碎片化的共同困境，行業(yè)已形成清晰的戰(zhàn)略共識：逃離紅海，向垂直領域縱深發(fā)展。

核心戰(zhàn)略是垂直化。聚焦垂直行業(yè)以絕對優(yōu)勢（37.6%）成為未來一年的首選戰(zhàn)略 。

企業(yè)普遍認識到，未來競爭的關鍵在于對特定行業(yè)的深度理解與滲透，通過打造針對金融、醫(yī)療、制造等具體場景的專業(yè)化解決方案，是構(gòu)建核心壁壘、實現(xiàn)規(guī)模化收入的最主要路徑 。

高確定性場景指明了方向。市場預測未來最具商業(yè)潛力的場景呈現(xiàn)清晰的梯隊：

以廣泛的效率工具（營銷內(nèi)容自動化、智能客服）作為基本盤，以解決產(chǎn)業(yè)核心痛點的垂直應用（制造業(yè)AI質(zhì)檢、金融智能風控）作為高價值區(qū)，并以代表技術前沿的多模態(tài)交互作為未來的增長引擎 。

這進一步明確了競爭焦點，誰能把AI能力沉淀為可復用的行業(yè)Know-how與數(shù)據(jù)閉環(huán)，誰就能構(gòu)建起真正的競爭壁壘。

此外，競爭格局正從單點競賽升級為生態(tài)協(xié)同，擴大生態(tài)合作（26.9%）成為第二大戰(zhàn)略重點 。

未來的勝負手在于生態(tài)位與系統(tǒng)整合能力。領先者將依靠多模型兼容能力、行業(yè)插件生態(tài)以及與上下游系統(tǒng)的深度連接，形成可持續(xù)的生態(tài)優(yōu)勢 。

結(jié)語

企業(yè)級AI的競爭已經(jīng)從“能做什么”轉(zhuǎn)向“能賺多少”。行業(yè)已進入深水區(qū)，多數(shù)企業(yè)仍在為突破規(guī)?；款i而苦戰(zhàn)。

未來的贏家，將是那些不僅擁有先進技術，更能建立科學的組織治理體系、實現(xiàn)AI能力資產(chǎn)化、并聚焦高價值垂直場景的企業(yè)。

這份《2025企業(yè)級AI商業(yè)化進程報告》匯集了大量的樣本調(diào)研數(shù)據(jù)和八大核心洞察，是您在AI時代制定商業(yè)戰(zhàn)略、優(yōu)化資源配置、鎖定投資機遇的必備指南。

現(xiàn)在，我們邀請您深入閱讀報告，洞悉中國企業(yè)級AI商業(yè)化進程的真實面貌和下一階段的戰(zhàn)略機遇。

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