人工智能行业专题：AI应用大航海4种变现路径及定价对比

发布日期： 2025-04-18 阅读量： 作者： 小编

　　MaaS，即 Model as a Service，提供方多为大型科技或互联网厂商，降低中小或细分场景类 AI 应用的开发门槛。计费模式主要依据 tokens 的消耗量，少部分按文本、图像或音频等不同形式的内容量收费。

　　MaaS 降低中小企业应用门槛，预计 2027 年前成主流商业模式。长期来看， MaaS 为“人工智能+”时代特有的模式，通过为开发者提供集模型聚合、模型开发、模型维护为一体的一站式模型服务，解决传统 AI 应用开发成本高、部署难等问题，降低 AI 技术应用到千行百业的门槛。由于模型开发的高成本，且追求一定的规模效应，MaaS 主要提供方为资金及技术实力较强的科技或互联网大厂。据量子位，至 2027 年，MaaS 模式市场规模占比预计从 23 年的 5%提升到 47%，成为 AIGC 产业的主流商业模式。

　　各厂商对 token 定义存在差异。token 是厂商用来计量大模型输入、输出的基本单位，也可以直观的理解为“字”或“词”。但各大模型厂商对 token 的定义存在一定差异，例如通义千问及千帆对一个 token 的定义为一个汉字，腾讯混元则定义一个 token 等于 1.8 个汉字，国内主流大模型对 token 定义差异在 50%-80%。

　　由于 Scaling Law，训练成本随参数量扩大非线性上升，高模型初始投入筑起壁垒。根据斯坦福《2023 人工智能指数》估算，OpenAI 的 GPT-4 训练成本约 7800 万美元，谷歌的 Gemini Ultra 训练成本达 1.91 亿美元。当前阶段，提升模型智能程度的最主要因素仍为提升参数数量，训练成本也将持续增长。据马斯克猜测，GPT-5 可能需要 30000-50000 个英伟达 H100 芯片进行训练。

　　OpenAI2024 年成本支出预计达 85 亿美元，其中服务器租赁成本约 40 亿美元。 OpenAI2024 年亏损预计约为 50 亿美元，收入中，面向普通用户的 ChatGPT Plus 订阅收入约 19 亿美元（收入占比 55%）；面向大型企业客户的 ChatGPT Enterprise 约 7 亿美元收入（占比 21%）；API 接口服务约 5 亿美元收入（占比 15%）；面向中小企业和团队用户的 ChatGPT Team 约 3 亿美元收入（占比 8%）。 OpenAI 仍处于高投入期，后续订阅收入增长潜力大。

　　AI 上半场为智算基础设施的比拼，下半场关键在规模效应释放及用户使用粘性。由于上述测算并未考虑人kaiyun官方开云力成本，因此实际需要售出的 tokens 或订阅用户的数量将更高。据红杉资本估计，2023 年 AI 行业在模型训练芯片的花费约为 500 亿美元，但仅获得了 30 亿美元的收入，模型能力变现为 AI 革命下半场的重要方面。与互联网类似，当用户数量突破一定阈值后，收益与成本的比值将呈指数增长。因此，AI 应用行业天花板相较其他领域更高，会诞生新的巨头公司，但需要等待突破阈值。

　　行业专有模型将与通用大模型并存。两类模型的选择的差异主要在数据、行业理解、多样场景、及对创新和灵活性的要求。专业领域的数据由于隐私、安全及商业竞争的原则，不能进行流通，需要在域内进行存储及训练，特别是在医疗、金融、能源等领域，因此，拥有专有数据资源及行业理解的专有模型厂商预计不会受到通用大模型的挤压。同时，通用模型更大程度允许开发者在此基础上进行创新，快速适应新任务或领域，而专有模型则提供了在特定领域深入挖掘和优化的机会。头部通用模型厂商在企业级 AI 服务方面，致力于提供便捷、拆装即用的功能，通用到行业专有模型仍需要大量专有数据训练和调参。

　　横向看，中外大模型均呈现性能追赶+价格降低趋势。目前国内主流大模型加速追赶国外领先模型性能，商汤 SenseChat-5 性能超越 GPT-4Turbo。同时，模型厂商产品矩阵中，中低端性价比模型不断推出，API 调用单价下探至 0.1 元/千 tokens 左右。阿里云 GPT-4 级模型 Qwen-Long 降价 97%至 0.0005 元/千 tokens，且支持千万 tokens 超长文本输入，腾讯混元大模型也展开了降价。 Open AI、谷歌、阿里云、百度云和腾讯云等国内外头部厂商相继跟进降价主要源于：1）算力硬件回归正常市场价格，用户使用云服务成本降低；2）模型基础能力已经具备，更看重生态以及应用的丰富程度；3）抢占市场，获取更大规模用户摊薄成本。

　　OpenAI O1 思维链为 MaaS 厂商提升模型性能天花板。OpenAI O1 发布前，部分产业专家担忧 Scaling 的有效，模型错误率可能有一个无法消除的下限，而不是可以接近于 0，即模型规模增加对模型能力带来的影响是有天花板的。思维链让 AI 模型懂得了分步骤思考，这部分能力的提升并不依赖模型的训练过程，而是依赖于推理过程（Inference）。思维链将传统的 Training-Time Scaling 模式转化成 Inference-Time Scaling，为 MaaS 厂商提升模型性能提供了新的思路。

　　需求多样，更灵活计费模式亦在不断探索。国内大模型厂商为提升客单价在按量计费的基础上持续创新，推出灵活计费模式。百度文心一言 4.0 推出了 Tokens 资源包收费形式，最高 10.2 万元可购买 10 亿 Tokens，优惠单价低至 0.102 元/千 Tokens，适合需求量大的 B kaiyun官方开云端开发者用户。还有的实施限速分级计费模式，如文心一言 4.0 中用户可根据所需 TPM 和 RPM 速率需求购买相应数量的 TPM 配额（按月付），且在突增峰值流量时购买额外的 TPM 配额包（按小时付），灵活满足用户的使用速率需求。Moonshot 则根据累计充值金额分级限速，满足不同用户需求的同时，预计提升客单价。

　　百度云采用调用量+促成交易规模双收费模式，客户留存较高。百度云创凭借独特的 MaaS+BaaS 模式，叠加 AI 技术赋能，实现端到端业务闭环，维持较高且稳定的毛利率水平。此外，得益于该模式在技术和业务能力上的双重高进入门槛，其客户粘性较高，2023 年 MaaS 核心客户留存率高达 99%。2023 年智能云营收达 84 亿，AI 云收入占比增长 8%，后续预计维持较好增长。百度云这种商业模式适用于综合云能力较强，同时下游企业资源丰富的厂商，例如华为、阿里等。

　　SaaS，即 Software as a Service，通常基于订阅制。目前主要有两种应用方式，一种是 AI 原生应用，如秘塔搜索、快手可灵、文心一言等，另一种则是在原应用基础上叠加大模型能力，对 AI 功能额外计费或提高总体订阅价格，如 Microsoft 365 Copilot、WPS AI 等。

　　寻找 AI 时代 TC-PMF。2023 年 9 月开始，零一万物聚焦生产力、社交赛道于海外应用展开探索，已有 4 款产品陆续上线。目前零一万物海外应用总用户接近千万，营收 2024 年预期过亿人民币。PMF（product market fit）即产品市场契合度,找到市场并且用户需求强劲，是移动互联网时代企业决定是否进入快速扩展阶段的基础。在 AI 快速发展的时代，由于更高的模型训练和推理成本，以及技术能力上限更高，企业需要同时考虑技术迭代、成本与 PMF 的关系。

　　有 71.05%的 AI SaaS 采用订阅制。选取国外福布斯 AI 50 榜单和红杉发布的创意生成式 AI 应用全景图中的头部 40 家 AI 应用，71%的 AI 应用采用订阅制收费模式，这可能与用户接受度、实施难度、价值量化和盈利目标有关。对于 AI 原生应用来说，订阅制可以归纳客户使用习惯及需求，从而针对性开发。对于 C 端多样化的需求，订阅制更加灵活，从核心的几项功能入手，逐步培养用户使用习惯。

　　约 7 成应用仍处免费或试用以积累用户的阶段，约 3 成应用定价非公开。免费版本和试用是 AI 应用吸引用户并促进应用落地的有效手段。约 50%的 AI 应用提供免费版本，另有约 20%的应用提供免费试用。免费版本通常功能有限，但足以让用户体验产品核心价值。免费试用期则允许用户在一定时间内免费使用完整功能，以便做出购买决策。面向个人和专业用户的 AI 应用倾向于公开定价，而企业级应用当前较大比例仍为非标准化，一定程度的联合开发，并依据资源投入的不同来协商定价。但随着 AI 应用市场的成熟和产品规模化落地，企业级应用的定价信息可能会逐渐变得更加透明。

　　B 端变现模式清晰且更快盈利，C 端空间大、增长潜力强但模式待探索。B 端及 C 端 AI SaaS 应用有会员订阅制、按需付费和一次性付费三种收费模式。B 端产品看，根据量子位统计，有 50%的应用选择会员订阅制收费，30%应用为按需付费，以及 13%的应用采用会员订阅制，仅有约 7%的 B 端应用当前为免费使用。因为 B 端用户需求明确，产品满足企业降本增效需求就有望形成付费，与 C 端相比，指标更易量化。C 端产品的个性化需求相对更多，场景包括智能助手、情感陪伴、图像视频等。因此，相较于 B 端 AI SaaS 应用，C 端仍有 43%的应用处于免费使用的阶段，同时，29%为订阅制收费，12%为一次性付费，16%采用按需付费的模式。C 端更大程度上为供给激发需求，对产品本身体验要求较高，强调易用性。

　　Character.ai 等头部场景功能型应用凭借客群定位、用户积累、个性化需求满足，获得较好的流量及变现。AI 陪伴类应用 Character.AI 定位年轻用户的情感陪伴需求，有 57%用户年龄为 18-24 岁。除客群定位外，Character.ai 成功的原因可以总体归纳为 4 点：1）个性化反馈及深度交互：拥有领先的互动反馈机制，通过提供与 AI 角色的深度个性化交互，满足了用户对于新型互动体验的需求；2）社区属性提升粘性：建立社区，提供多人聊天模式，社交属性有利于提升用户粘性；3）通过技术优化控制成本：Pre-trained 模型拥有高效的 LLM 推理算法，推理成本远远低于 ChatGPT，并且使用了 8 位整型来做计算，比平时大家用 16 或 32 位浮点数，效率有 4 倍–2 倍的提升；4）端到端工程栈：模型能力和对长尾角色的覆盖决定用户的聊天体验，Character.ai 有对硬件、模型、infra、用户反馈等经行全栈优化，形成数据和技术壁垒。Character.ai 目前有订阅服务及广告两种变现方式，预计将在 2024 创收超过 1600 万美元。

　　KIMI 创新“打赏”订阅制，开辟探索订阅制新路径。2024 年以来，KIMI 以超长文本处理能力迅速走红，自 3 月 18 日宣布最长可处理 200 万字后，3 月访问量环比增长达 321.58%，4 月访问量持续增长突破 2000 万大关。AI 类的产品尤其是生成类 AI 的产品的成本构成大部分都是对于算力的消耗，用户使用的越多，公司需要付出的成本也就越多。因此目前较多生成类 AI 应用的付费方式为包月制加使用使用次数限制。随着 KIMI 访问量迅速飙升，其也开启了 C 端付费模式，但其创新地以“打赏”形式呈现，给予打赏用户高峰期优先使用权。从用户视角看，“打赏”订阅制使用户和产品之间不再是简单的交易关系，而是用户对产品高度的认可情感，无形中极大提升了用户粘性。其次，“打赏”订阅制更能激励研发设计团队的被认可感，持续优化产品性能和用户体验。另外， KIMI 的订阅制使用的是不规则的天数，很好地避免了与传统付费包月订阅制的类比，进一步增强用户付费意愿。

　　国内应用在海外已较大程度推进由授权向订阅制的转型。软件 AI 能力的叠加有利于推动收费模式由授权制向订阅制的转化，主要由于 AI 能力需要不断升级迭代，对于算力需求较高的推理任务更倾向于在云端进行。万兴科技、福昕软件等海外业务较扎实的企业，基于海外基础模型叠加自主精调，对产品进行明显的升级。AI 功能推动订阅收入占比提升，福昕软件 2023 年订阅制收入占比由 22 年 21.2%提升至 35.4%。

　　万兴多种收费模式并举，匹配产品阶段、性质、用户接受度。万兴科技产品矩阵可分为视频创意、绘图创意、文档创意和实用工具四类。近两年公司主要推进视频创意类产品，2023 其收入占比达到 65%。AI 对产品的加持下，2023 年，视频创意板块订阅续约率提升 5pct，绘图创意板块月活用户同增 30%，文档创意板块付费用户同增 20%，实用工具板块稳定增长。核心产品中，万兴 PDF 免费每月 5 千个 tokens，或 80 美元年会员为每月 5 万个 tokens，之后或支持按照 tokens 用量收费；万兴喵影则采用会员制收费，价格为 69 美元/年。

　　AI 功能嵌入推动福昕订阅增长，携手戴尔开拓 AIPC 应用。2022 年 7 月起，福昕软件确立了订阅优先和渠道优先的双转型增长战略，重点加强订阅模式下的全球业务开拓及渠道体系建设。2024Q1 公司订阅收入达 0.74 亿元，同比增长 73.30%，占总收入 44.07%。2024Q1 公司年度经常收入（ARR）净增长 0.31 亿元，同比增长 41%，总 ARR 达 2.81 亿元，较 2023 年末增长 13.09%。2024Q1 公司渠道收入达 0.63 亿元，同比增长 49.01%，占总收入 37.44%，双转型持续深化推进。另外，公司于 2024 年 1 月与 Dell 签署软件代理协议，为其用户提供集成 AI 能力的 Foxit PDF Editor，AIPC 端侧应用预计用户粘性更高。

　　大模型降本增效提速，数据、客户、生态优势更加明显。通过把大模型能力和应用需求结合，结合场景或业务数据，可加速生成式人工智能向行业领域的渗透。知识管理、对话式应用、销售和营销、代码生成等是企业应用生成式人工智能的主要领域。从业务职能场景来说，基于一个模型（或多个模型），结合企业数据微调，有效提升特定业务部门或职能部门（营销、销售、采购等）的业务能力；从生产力场景来说，通过具体工作任务设计，如生成文案、图片、视频等内容，有助于提高人效。从行业应用看，金融、交通、制造、电信、医疗等均具有丰富的应用场景，AI 技术赋能路径清晰。

　　AI+金融：龙头优势将更加明显，AI 提升用户体验及降低人工成本。恒生电子产品布局完整，目前已经在交易、运营、账户等核心业务领域做到了领先。在 AI 浪潮下，公司提高数据服务的质量和范围，应用 AI 技术把数据服务导入更多应用场景，让更多业务能够以 SaaS 模式提供服务。截至 2023 年底，公司 O45 产品成熟度进一步提高，落地头部基金和资管公司项目；UF3.0 新签 2 家战略客户，并完成在 2 家头部券商项目竣工，内存交易版本完成客户上线，所有主产品已经完成信创适配，助力 70 多家金融机构实现核心业务系统自主创新升级。公司持续加大研发投入，优化技术研发体系。公司 2023 年的研发费用投入总计 26.61 亿元人民币，占营业收入的 36.55%。2023 年公司产品技术人员为 9535 人，占公司总人数比为 72.3%。2024 年 4 月 11 日，国家互联网信息办公室发布第五批境内深度合成服务算法备案信息，恒生 LightGPT 金融领域文本生成类算法以及子公司恒生聚源应用于金融资讯信息对话生成场景的 Gil-GPT 大模型算法通过备案。

　　AI+网安：注重生态联合，基于数智化新场景，综合解决方案厂商优势明显。网安龙头启明星辰与中国移动战略协同，2023 年，双方开启联合安全运营模式，探索共建一体化安全运营中心，将启明星辰的安全服务能力与中国移动公有云、行业云、边缘云、IDC、专线等业务相结合，将千行百业客户所需要的各类复杂安全能力，以基础设施化、服务化和运营化的模式输出，实现安全能力的 “一点接入、即取即用、按需计费”。同时，公司产品矩阵齐全，场景化解决方案丰富，19 类产品连续多年保持市场占有率第一，16 类产品处于市场领导者 /市场第一阵营。启明星辰加强核心技术产品化快速落地，扩展了供给侧技术能力，新产品营收取得快速增长：身份信任类产品、5G+工业互联网安全检测产品收入增速均超过 200%；数据安全管理平台、网络安全靶场、全流量检测、信创防火墙、EDR（终端威胁检测与响应）均实现 50%以上的增速。立足于长期深耕的政企行业客户，公司积极开拓个人/家庭新客户群体，其中移动云电脑用户数 300 万，青松守护用户数 5 万，用户数量初具规模。

　　AI+教育：科大讯飞凭 AI 开放平台，“平台+赛道”推动行业及端侧落地。科大讯飞基于讯飞开放平台开放 647 项 AI 能力与大模型技术能力，截至 2023 年底，讯飞开放平台新增 167.6 万开发者团队，同比增长 229%，其中大模型开发者超 35 万；并吸引 2.7 万助手开发者、开发 4.9 万助手应用；面向企业，公司正与 10 万余家企业客户用星火创新应用体验，加速行业赋能步伐。教育方面， G 端有“因材施教”已累计在超过 55个市、区（县）级应用，有效辅助师生减负增效，已产生可以用统计数据证明的应用成效；B 端讯飞课后服务业务已覆盖超 300 区县、12,000 余所学校；C 端科大讯飞 AI 学习机自上市以来获得用户及行业的高度认可，用户净推荐值 NPS 持续保持行业第一。医疗方面，截止 2024 年 1 月 19 日，智医助理累计覆盖全国 30 多个省份 400 多个区县并常态化应用，已提供人工智能辅助诊断建议超过 7.4 亿条、电子病历标准化建议超过 2.8 亿条，并纠正超过 130 万例诊断案例。办公方面，讯飞听见 SaaS 服务生态用户破亿，覆盖用户破 6500 万，付费用户数同比增长 28.5%，讯飞同传 SaaS 版实现全球同传链接分享，会议场次同比增长 502%。在海外业务拓展上，Deepting 双端正式上线欧盟及英国，开启海外 SaaS 产品运营推广；讯飞同传多语种系统累计服务海外会务服务 100 余场，并参加日本 AI EXPO 等多项国际展会，智慧简报系统在十四届全国人大一次会议正式使用，期间共覆盖 34 个代表团，实现机器记录 837 小时,语音转写 1554 万字发言，准确率高达 96.28%。除此之外，科大讯飞在运营商、智慧汽车与智慧金融等赛道均有落地。

　　AI+搜索：找准特色，AI 创造差异化。秘塔 AI 搜索以新颖的脑图生成+学术搜索走红，被称为中国版 Perplexity。目前秘塔 AI 账户显示“免费版”，但秘塔另一款应用秘塔写作猫采用订阅制+提供 API 接口按量计费，月订阅价格 24/48 元分别对应 AI 写作每月 1/3 万字，预计秘塔 AI 后续也会通过订阅 + API 接口模式计费，或通过装载 AIPC 等方式开辟 AI 应用商业化落地新路径。据 Gartner，生成式人工智能技术（GenAI）已经对传统搜索引擎构成严重威胁，传统搜索引擎的市场份额将被 GenAI 等技术夺走，预测到 2026 年传统搜索引擎搜索量可能减少 25%。

　　AI+电商：AI 麦可聚焦 B 端混合制计费，渗透率持续增长彰显潜力。焦点科技打造 AI 麦可，依托中国制造网 20 余年的数字化外贸推广经验，结合 AI 技术在外贸营销领域的多场景运营模式，为出海企业提供智能化、自动化的解决方案，提升运营效率和数字竞争力。当前 AI 麦可的收费逻辑是向用户推出标准化套餐，收费为 1980 元/月；以及额外的加油包和体验包。服务期内每天可消耗 200 电量，另外，除图片合成、生成买家行为画像、智能拓客等功能外，其余功能均为使用 1 次消耗 1 个电量。2024H1，中国制造网收费会员数 2.57 万，同比+5.52%；ARPU 约 2.52 万元，同比+1.49%。上半年 AI 业务收入 0.11 亿元，较 23 年底提升 78.75%；会员数 6095 位，较 23 年底提升 52.38%；ARPU 约 1854.12 元，较 23 年底提升 17.31%。考虑到目前公司 AI 产品仅发布一年有余，新用户或更倾向于短周期付费，后续伴随期限结构优化，单客收入或将持续增长。叠加低渗透率（23.68%）下用户总量的预期提升，未来 AI 业务业绩有望进一步提速。

　　AI+办公：金山办公 WPS AI 推动订阅制、云化转型，提升用户粘性。金山办公拥有：1）高度模块化的产品定位，也就是面向企业的定制服务；2）C 端市场占有率，以及几十年来养成的用户习惯。2024H1，公司 WPS Office PC版月度活跃设备数 2.71 亿，同比+7.11%，累计年度付费个人用户数达到 3815 万，同比 +14.79%，测算 PC 端渗透率约 14.08%，同比+1.77%，渗透率仍呈提升趋势。公司 C 端订阅业务 ARPU 约为 76.82 元，同比+8.10%。金山办公于 2024 年 7 月正式发布 WPS AI 2.0，AI 会员和大会员累计年度付费用户数合计已超百万，考虑到目前公司已推出全新会员体系（包含超级会员、AI 会员、以及融合前二者权益的大会员整体业务），在低渗透率背景下（以年度付费个人用户数为基仅约 2.62%），未来客户数量仍有望提速增长，同时亦有望带动 C 端业务 ARPU 值持续向上。在 B 端，产品包含 WPS AI 企业版及 WPS AI 政务版两类，并已在金融、互联网服务、零售消费、高端制造等多个领域开展了企业版共创项目。公司政企客户资源丰富，后续企业 AI 用户付费需求预期乐观。

　　定制化服务是大模型厂商为具有强付费能力的大 B/G 端客户根据其对算力、数据的个性化需求提供服务，由通过标杆项目逐步形成可复制的行业解决方案。企业数智化项目招标市场明显扩容。据百炼智能数据显示，2023 年全年，招投标市场发起了 190 次大模型采购需求，采购规模达 5.95 亿元。7 月起，随着国内 130个大模型相继问世，平均项目预算在 23Q4 增至 617.71 万元，增速可观。从需求分布看，B 端的市场规模更大，用户付费意愿及预算更高，市场崛起速度也相应更快；服务于 G 端的大模型需求虽占比不高，但项目平均预算较高，核心需求主要为城市建设、公共服务、打击违法犯罪。

　　国内 DCS 龙头 AI 赋能降本显著，发布流程工业首款 AI 时序大模型 TPT。中控技术作为国产 DCS 产品龙头连续十三年蝉联国内 DCS 市场占有率第一，2023 年市占率高达 37.8%。公司紧跟 AI 时代浪潮，深入搭建内部流程型平台化组织结构，全面推进公司数字化变革，启动全域数据治理，打造 AI+数字化驱动的组织流程，实现销售费用率、管理费用率进一步下降，公司运营效率、治理水平显著提升。中控技术构建“AI+数据”核心竞争力，并以“AI+安全”“AI+质量”“AI+低碳”“AI+效益”的技术手段与创新成果，加速推动 AI 技术在流程工业领域的应用落地。中控技术发布流程工业首款 AI 时序大模型 TPT，可将模拟与预测能力融于一体，统一多场景的建模过程，以及可在不同装置和工况间复用。2024 年 6 月，推出首款通用控制系统（UCS）——Nyx，特点为软件定义、云原生、全数字化，深度融合工业 AI 技术。智能问答产品 InPlant ChatBA 可提供知识问答、办公助手、AI 工具、智能问数、智慧软件五大类产品功能。

　　中软国际携手华为，打通 AI 落地应用最用一公里。中软国际与华为鸿蒙、云、昇腾、泛 ERP 深度合作，是华为软硬生态核心企业。中软国际 JointPilot 灵析平台依托昇腾 AI、云、算力等，以赋能大模型应用落地为目标，提供“全过程 AI 应用一体化平台”。在体系上，模型工厂基于多形态大模型底座，对接算力中心、模型提供商、政企客户三类客户，一方面，简化模型训练和智能应用开发过程，提高开发效率，另一方面，又以咨询选型、数据建设、模型微调、模型评测、AI 应用开发和集成部署帮助客户解决大模型落地的五大困难，端到端满足政企客户“上马大模型”的需求。2024 年 9 月，中软国际解放号中标华为云 AI 原生应用引擎合作项目，是目前与华为在大模型应用领域形成产品级合作的唯一厂商。此外，中软国际质量和流程 IT 管理体系研发 HR.ai 招聘大模型、 Fin.ai 财经问数大模型等应用，通过「AI 数字员工」实质提升公司生产力。

　　流量变现主要适用于 C 端用户群，是依靠针对 C 端需求推出单点工具，吸引流量积累，然后通过广告等方式将流量变现的商业模式。海外 Ask AI 收入一度反超 ChatGPT，广告为重要收入来源。2023 年 3 月初，一款名为 Ask AI 的竞品以免费版（广告植入）+付费版（无广告，月订阅价格 19.99 美元）的商业模式，每月实现数百万美元订阅+广告收入。据 Appfigures 的数据显示，Ask AI 在 2023 年 9 月收入为 551 万美元，高于 ChatGPT。另外，谷歌 2024 年 5 月宣布将为美国地区的 AI 搜索结果中加入购物广告，相关内容会拥有“广告”标识。因此，对于 C 端，免费爆款应用可凭借高量或使用量吸引广告商实现流量变现，广告收入将成为大模型厂商应用端重要收入来源。

　　更多广告投放将转向 AI 应用。据微播易预测，2030 年中国 AIGC 广告营销市场规模将达到 1500 亿元，相较于 2025 年有 10 倍增长。AIGC 广告营销市场增速远高于总体营销市场规模增速，表明预计更多广告资源投放将转向 AI 相关的应用平台。

　　革命性的技术/产品理念在一开始都会显得高不成低不就，关键在于察觉需求，长期投入。AI 技术为计算机软硬件带来重新定义的空间，进而带来用户价值的变化，技术带来超额收益的曲线增长与使用成本的下降曲线终会相交。尽管短期 AI 投入仍会一定程度导致计算机公司费用支出增长，保持布局和长期投入本身就带来未来增长的巨大弹性。

　　落地商业化路径多元结合，AI 成为经济新增长支撑点。目前来看，大模型层落地由于降本趋势显著，针对 B 端/C 端开发者采用 MaaS 按量计费，不断增强用户粘性，售出足量 tokens 打造规模效应可实现规模盈利。结合针对大 B/G 端通过提供定制化甚至一站式服务模式可获得额外收入。随着大模型架构创新推进，叠加算力降本趋势确定，大量推理需求将被撬动，大模型有望实现全行业商业场景落地。AI 应用厂商针对 B 端/高频率 C 端采用 SaaS 订阅制计费，聚焦垂直行业领域，提高 ARPU。另外，随着 AI 营销市场规模加速增长，流量变现亦为模型能力转化的途径。

　　（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅原文。）

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