炒股配资王大模型商业化进入淘汰赛，赢家正在变少

文 | AI 大模型工场炒股配资王，作者 | 西梅汁，编辑 | 星奈

在今年百度 Create 开发者大会上，李彦宏直言："没有应用，芯片和模型都无法发挥价值。"

这句话背后，是产业正在迅速达成的一个共识：AI 价值必须通过商业化实现闭环。从两年前 OpenAI 掀起技术热潮以来，大模型行业快速跃升成为全球科技焦点，但伴随而来的，也是一场从理想到现实的快速降温。

模型训练所需的高昂成本、C 端应用的不确定性、ToB 市场的复杂交付，以及持续烧钱的高压运营，让"钱难赚、屎难吃"这类行业黑话，成为现实困局的凝练表达。

此刻的 AI 产业，正经历一轮深度的分化。一方面，百度、阿里、腾讯、字节等平台型巨头以饱和式投入对抗技术拐点，通过自研、收购、云平台能力将 AI 全面纳入主营生态；而另一面，哪些没有树大根深的母系家族依赖的初创公司在技术与商业之间徘徊，一旦无法建立营收模型或稳定现金流，就会迅速从风口中滑落。

大厂承压，多元化变现，生态协同为王

从"跑模型"到"跑营收"，这条路并不好走。

在大模型的商业化赛道上，巨头拥有更强的抗压能力，根系足够发达，可以承接多元的商业化探索。从百度到阿里，再到腾讯，这些大厂拥有庞大的生态体系，它们的 AI 业务并非单纯地依赖某一块应用或场景，而是通过将 AI 能力嵌入到现有的产品、服务和云平台中，来实现跨界赋能和收入协同。

比如，百度通过文心大模型，把 AI 能力嵌入到搜索、地图、网盘等核心产品中，不仅提升了这些产品的智能化，还通过"千帆平台"对外提供 AI 服务，打入政务、金融等垂直行业，构建起了一个全方位的 AI 商业化闭环。

而其 AI 驱动的自动驾驶平台"萝卜快跑"也已经积累了千万级别的订单量，智能云业务也逐步盈利。这样，百度不仅实现了技术与产品的协同，还为自身在 AI 领域的生态扩展打下了坚实的基础。

阿里在通过将通义千问融入到钉钉、天猫精灵等高频应用中，借助阿里云"百炼平台"加速向 B 端市场输出模型和技术能力，构建了云服务 +AI 能力的双引擎。

腾讯则在自身强大的社交和办公生态内植入混元大模型，并通过腾讯云为各行业提供定制化的 AI 解决方案，进一步扩展其商业化边界。

这些大厂的共同特点在于，AI 已不再是单一的技术项目，而是被作为基础设施嵌入到现有业务中，推动着营收的多元化发展。它们的 AI 战略更像是一种"平台化"的思维，借助现有流量和用户基础，快速实现从技术到商业的落地。因此，大厂的 AI 商业化，往往具备更高的市场抗压能力和更多的成长空间。

而字节跳动和快手在 AI 大模型的商业化上，虽然采用了不同的策略，AI 主要用于提效主业或打造爆款应用，但都在各自的赛道上找到了突破口。

字节通过剪映、飞书、番茄小说等产品矩阵渗透不同场景，形成"流量 + 工具 + 服务"的协同效应。进入 AI 时代，字节以豆包大模型为核心，布局 C 端 AI 应用和 B 端工具链，如 Coze 平台，结合抖音的庞大生态深入 Agent 商业化。

从营收情况来看，虽然字节目前未上市，没有具体财务数据，但其旗下应用矩阵已实现月活跃用户超 40 亿，企业服务业务主要由飞书、火山引擎等承担。火山引擎 2024 年营收就已突破 120 亿元，2025 年目标更是定为 250 亿元。

此外，据 The Information 报道，字节跳动正低调研发一款"护目镜"形态的轻量级混合现实设备，更是体现字节跳动在 AI 硬件方面的诸多布局。

相比之下，快手通过视频生成大模型可灵 AI 等技术创新，成功提升了内容生态与商业化效率。截至 2025 年 4 月已累计收入 1.8 亿元，企业 API 调用量超 4000 万次，估值达到 80 亿美元。

同时，其 AI 能力深度整合至电商与广告核心业务，C 端通过 AI 试衣、智能客服提升用户体验，B 端为商家提供 AI 工具，如直播切片生成，可见 AI 已成为快手电商增长的关键驱动力。

可以看到，字节一方面打造 AI 应用，另一方面用 AI 给自身业务提效，而快手则依赖于垂直场景的深耕，逐步形成了自己的盈利模式。虽然两者的路径不同，但都依托于技术与生态的协同，成功打破了各自行业的商业化困局。从市场趋势来看，谁能在技术创新和场景渗透中找到平衡，谁就能在这场 AI 商业化的赛道中占据先机。

小厂负重，变现难

那么，与这些拥有自有流量或平台优势的巨头不同，一批以技术起家的模型创业公司，必须以更具辨识度的策略寻找路径。

相比于资源充裕、业务多元的大厂，创业公司的流量和平台红利更加有限。在这种情况下，它们往往选择了在 ToB 或者 ToC 的垂直赛道上深耕，试图通过专业化和技术优势来赢得一席之地。

智谱、阶跃星辰和商汤等公司，主要集中在 ToB 市场，面向政府、金融、制造等领域提供定制化的 AI 解决方案。它们虽然在技术能力上积累了显著优势，但缺乏大厂的资金支持和生态体系，普遍依赖政府订单和企业客户。

ToB 市场本身回款周期长、项目转化门槛高，导致商业化进程缓慢。即便如商汤这样自建 SenseCore AI 大装置、承接大额项目，也仍要面对高额的前期投入和不确定的回报周期。

与之对应，Minimax 和月之暗面等公司则多选择 ToC 市场上的路径，多是直接面向消费者进行 AI 应用的落地。这些公司在产品上进行了创新，例如 Minimax 通过推理模型的开源和低价 API 吸引开发者，并凭借星野 AI、海螺 AI 等产品迅速吸引了大量 C 端用户。

月之暗面则在过去一年通过 Kimi 抢占了用户心智，持续推出面向写作、搜索、知识整理的轻量化工具，形成了一定的用户付费习惯。最近发布的 Kimi K2，更是在推理性能、上下文长度和生成速度上进一步强化了产品竞争力。

但在 ToC 市场，尽管用户基数庞大，留存和变现依旧艰难，如何将短期的规模化增长转化为长期、稳定的收入，依旧是这些小厂必须面对的挑战。

另外，除了大厂的多元布局和上面的创业公司垂直深耕之外，DeepSeek 的路径稍显不同。年初通过开源 DeepSeek-R1 模型快速积累了巨大的开发者社区，建立起独特的技术生态，也由此吸引了大批 C 端用户。在短短一年内，它已经成为国内 C 端用户最多的 AI 平台，月活用户接近 1.7 亿。

然而，据 Semianalysis 报告，用户使用率从年初峰值 7.5% 回落，官网流量降至 3%，近期其官网流量和用户活跃度出现明显下滑，面临着巨头追赶和用户留存的双重压力。

但与其他 AI 创业公司不同，DeepSeek 似乎并不急于盈利，而是将重点放在技术的深耕和生态的扩展上，未来的商业化路径可能会随着技术的不断进步和市场需求的变化而逐步清晰。

无论是大厂还是小厂，AI 商业化的核心挑战始终在于：如何从单纯的技术创新，转向能够持续盈利的闭环模式。大厂凭借强大的资源优势，在广泛布局和多元化收入中找到了自己的节奏，而小厂则必须通过专注细分市场和不断深耕技术，寻找自己的突围路径。

对创业公司而言，商业化过程中的变现难题仍然没有解决，如何有效连接技术、用户与商业，是它们能否生存下去的关键。而像 DeepSeek 这样的"特例"则表明，在大模型行业中，并非所有公司都必须迅速变现，有些公司可以通过建立技术生态、积累用户口碑，为未来的商业化奠定基础。最终，AI 赛道上的"赢家"不仅仅是那些技术最先进的公司，更是那些能够在"技术"与"商业"之间找到平衡的团队。

没有现金流的模型，终将死去

不过，无论是大厂还是初创公司，最终都要回答同一个问题：如何建立起健康的现金流闭环。

在 C 端市场，虽然潜在用户庞大，但要真正穿透流量、留住用户并实现营收，仍然面临巨大难度。AI 应用如写作、娱乐、社交、教育等场景虽然有潜力，但要实现闭环需要较高的产品体验、留存机制和成本结构的协同，这对团队的打磨能力要求极高。即使是拥有庞大用户基数的 DeepSeek，也面临用户活跃度下滑的挑战，凸显了 C 端留存与变现的普遍难题。

如今，在 App Store 和安卓市场持续占据下载前列的 AI 应用几乎都依托于大厂渠道或工具属性，这进一步说明独立跑通 C 端模型商业化的困难。

对于没有母公司支撑的初创公司，资金链的稳定性至关重要。尽管 AI 技术的开源给了许多公司展示技术能力的机会，但许多初创企业未能在市场上找到足够的盈利来源，导致它们的运营压力巨大，最终无法承受亏损而退出市场。尤其是对于没有强大资本背景的公司，如何在短期内找到稳定的现金流成为关键问题。

尽管 ToB 市场提供了较为稳定的客户群体和订单来源，但 B 端的客户教育成本高、转化门槛大，尤其是对于初创公司而言，如何与传统企业建立合作并进行深度定制，依然是一大挑战。此外，大厂在 ToB 市场中的布局愈加完善，形成了强有力的竞争，进一步加剧了初创公司在这一赛道中的压力。

AI 的技术能力固然强大，但它能否真正落地到应用中并解决实际问题，才是其商业化的关键所在。许多公司尚未能够将 AI 技术与具体行业需求结合，导致其技术虽然先进，但无法形成真正的应用场景，从而无法产生可观的收入。

训练和推理都需要算力支撑，GPU 成本仍居高不下。一些初创公司盲目堆参数，结果上线一个模型，光推理就烧光融资。DeepSeek 能跑出来，靠的是极致成本控制和标准化输出。

同时，大模型的商业化的过程中，最难的部分就是如何将技术转化为现实中的商业价值。技术本身的复杂性和应用场景的多样性，使得 AI 产品的落地应用变得尤为困难。尤其是在没有稳定现金流的情况下，很多初创公司无法承受运营压力，最终不得不退出市场。

像很多 AI App 虽然短期用户增长快，但真正能沉淀高复购的产品很少。内容生成、写作、娱乐等场景看似火爆，但要实现真正闭环，需要产品体验、留存机制和成本结构三者协同，这对团队产品打磨能力提出了极高要求。或许只有像可灵、星野这类深入细分场景的产品，才能把用户变成现金流。

而目前在 App Store 和安卓市场持续占据下载前列的 AI 应用，几乎都附着于大厂渠道或具有极强的工具属性，进一步说明独立跑通 C 端模型商业的难度不容小觑。

另一方面，To B 和 To G 市场虽然单价高，但交付周期常常超过半年，审批、招标、定制都耗时。没有稳定现金流撑着，很容易断粮。

此外，AI 技术的商业化需要巨大的投资和长期的技术积累，而这些初创公司往往缺乏这样的资源。这使得他们在竞争中处于不利地位。对于这些公司来说，如何找到可持续的盈利模式，将是决定它们生死存亡的关键。

穿越 AI 周期

要穿越这一周期，也许要回到一个起点：模型不是全部。

真正的产品，不在于参数有多强，而在于能否解决一个具体问题。高考志愿填报、医疗问诊、办公自动化等场景中，都已经出现高频、刚需的 AI 能力嵌入。用户并不在意底层模型有多少层 Attention 结构，而是关心能否节省时间、降低成本、减少错误。在这个逻辑下，AI 产品的核心将从模型通用性走向任务完成力，从泛智能向垂直刚需收敛。

与此同时，生态协同正在成为关键变量。一个模型即便能力强大，若无法接入业务流程，依然无法落地。百度的"文心 + 千帆"、腾讯的"混元 + 微信"、字节的"火山引擎 +API "策略，实质上都是在构建"平台 - 模型 - 产品"的联动闭环，提升模型在不同层级中的适配能力。初创公司若不能进入这种生态协作体系，势必面临更高的客户教育成本与转化门槛。

在全球视角下，中国 AI 公司也在探索开源与出海的组合路径。DeepSeek、月之暗面等公司在 GitHub 的开源项目持续积累开发者口碑，而 MiniMax、智谱等也在新加坡、中东等市场布局多语种版本与本地化部署。

技术竞速阶段已经过去，如今的大模型行业不是谁的参数最多，也不是谁的演示最惊艳，而是谁最能将模型能力嵌入到真实业务中，形成可持续的现金流，熬过资本降温后的淘汰期。

最终留下的玩家，不一定是最先锋的探索者，而是那个最早找到客户、最早形成收入、最能调整方向并活下来的团队。这场赛跑的终点，不属于浪漫主义者炒股配资王，而属于在冷静中构建价值闭环的现实主义者。

富通优配提示：文章来自网络，不代表本站观点。