哈嘍，大家好，小圓今天就跟大家聊聊AI圈最近的熱門話題，AI的商業(yè)化拐點(diǎn)到底是不是要來了，最近這段時(shí)間，AI行業(yè)的動(dòng)靜可真不?。好拦赡沁吤χoAI巨頭重新估值，算著大筆投入后的賬；國內(nèi)不少AI小龍也趕著年末沖刺IPO。

阿里在打通千問和高德搞體系化能力，豆包大模型的日均token使用量都突破50萬億了，這些現(xiàn)象堆在一起，難免讓人猜測(cè)，之前一直燒錢快跑的AI，是不是要迎來能賺錢的拐點(diǎn)了？

放在幾年前，AI行業(yè)還在比拼模型參數(shù)、糾結(jié)技術(shù)能不能落地，而現(xiàn)在，行業(yè)的風(fēng)向已經(jīng)徹底變了，各大企業(yè)不再滿足于讓AI僅僅能用，而是一門心思琢磨怎么讓AI能賺，燒了那么多錢，總得看到回頭錢吧，這可不是空穴來風(fēng)。

新京報(bào)和貝殼財(cái)經(jīng)發(fā)布的《中國企業(yè)家人工智能應(yīng)用調(diào)研報(bào)告(2025)》數(shù)據(jù)很能說明問題：只有10.16%的企業(yè)暫時(shí)沒打算用AI，剩下89.84%的企業(yè)都已經(jīng)把AI融進(jìn)了日常經(jīng)營里，這意味著，AI已經(jīng)從企業(yè)可選項(xiàng)變成了必選項(xiàng)，行業(yè)滲透率已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)高的水平。

有了這么高的滲透率，盈利路徑自然也清晰了起來，目前行業(yè)里主要有三條靠譜的賺錢路子。第一種是工具化收費(fèi)，說白了就是賣技術(shù)和服務(wù)，要么搞SaaS訂閱，要么按API調(diào)用量收費(fèi)，不管是面向個(gè)人用戶還是企業(yè)用戶都能用。

第二種是做平臺(tái)和生態(tài)，讓開發(fā)者和企業(yè)在上面搭建自己的AI應(yīng)用，平臺(tái)就靠收API調(diào)用費(fèi)、模型訓(xùn)練費(fèi)、云算力費(fèi)這些賺錢，第三種是場(chǎng)景化解決方案，針對(duì)不同行業(yè)的需求搞定制服務(wù)，比如智能制造里的流程優(yōu)化、金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制，靠幫客戶提高效率、降低風(fēng)險(xiǎn)來盈利。

雖然AI的應(yīng)用越來越廣，盈利路徑也很清晰，但整個(gè)行業(yè)其實(shí)還沒真正跨過商業(yè)化的臨界點(diǎn)，表面看是賺的錢蓋不上花的錢，往深了說，是投入產(chǎn)出失衡、產(chǎn)業(yè)適配不順暢，還有資源分配不均的問題，各大企業(yè)的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)一擺出來，這個(gè)問題就很直觀了。

先說說成本端，頭部企業(yè)的投入簡(jiǎn)直是燒錢式的，阿里2026財(cái)年第二季度財(cái)報(bào)顯示，過去四個(gè)季度在AI和云基礎(chǔ)設(shè)施上的資本開支累計(jì)達(dá)到1200億元，平均每天要花3.3億元在GPU采購、數(shù)據(jù)中心建設(shè)這些核心環(huán)節(jié)上，除了成本高，盈利模式也有結(jié)構(gòu)性缺陷。

就拿OpenAI的ChatGPT Plus來說，2025年預(yù)計(jì)營收120億美元里，訂閱服務(wù)占了84%，這種模式太依賴個(gè)人用戶的付費(fèi)習(xí)慣了，在國內(nèi)市場(chǎng)，大家對(duì)付費(fèi)使用這類工具的意愿本來就不強(qiáng)，想靠這個(gè)形成規(guī)模化盈利閉環(huán)難度很大。

更關(guān)鍵的是，全球70%以上的算力資源都集中在中美頭部企業(yè)手里，中小企業(yè)根本拿不到多少技術(shù)紅利，整個(gè)行業(yè)很難形成可復(fù)制的盈利模式，就算有企業(yè)在降本增效上搞出了突破，比如百度用數(shù)字人解決方案幫商家省錢，DeepSeek把模型訓(xùn)練成本降到GPT-4的五分之一。

為了打通商業(yè)化的鏈路，不管是互聯(lián)網(wǎng)大廠還是科技企業(yè)，都從算力、場(chǎng)景、生態(tài)這三個(gè)核心維度發(fā)力，搞出了不少能落地的實(shí)踐案例，這些嘗試正在慢慢推動(dòng)行業(yè)靠近商業(yè)化拐點(diǎn)，在算力降本上，企業(yè)們各有妙招。

這兩年各地也出臺(tái)了不少支持政策，比如杭州計(jì)劃每年設(shè)立2.5億元的算力券，給采購智能算力服務(wù)的企業(yè)補(bǔ)貼，幫中小企業(yè)減輕成本壓力，場(chǎng)景深耕方面，企業(yè)們不再搞空泛的技術(shù)展示，而是盯著具體行業(yè)的痛點(diǎn)發(fā)力。

京東用大模型和大數(shù)據(jù)搞了個(gè)智能調(diào)度系統(tǒng)，把商品倉儲(chǔ)、配送全鏈路的預(yù)測(cè)和優(yōu)化做得更精準(zhǔn)，大大提高了效率；美團(tuán)則在無人配送技術(shù)上發(fā)力，解決了末端配送人力成本高的問題，形成了技術(shù)落地和商業(yè)盈利的雙向閉環(huán)。

可以肯定的是，AI行業(yè)已經(jīng)告別了盲目燒錢的階段，進(jìn)入了理性落地的新階段，隨著技術(shù)不斷成熟、成本持續(xù)降低、場(chǎng)景不斷豐富，AI遲早會(huì)像互聯(lián)網(wǎng)一樣，融入各行各業(yè)的核心環(huán)節(jié)，成為驅(qū)動(dòng)發(fā)展的關(guān)鍵引擎。

對(duì)于企業(yè)來說，現(xiàn)在抓住AI落地的機(jī)會(huì)布局場(chǎng)景，大概率能在未來的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)；對(duì)于普通人來說，咱們也會(huì)慢慢享受到AI帶來的便利，比如更高效的服務(wù)、更智能的生活場(chǎng)景，AI商業(yè)化的拐點(diǎn)，已經(jīng)在路上了。