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從2022年末的ChatGPT橫空出世，AIGC的熱潮已經持續了近兩年，在熱潮之下，AI項目的商業化該如何從中找到真正的機會？從技術驅動到應用落地，AI商業化與互聯網的商業模式有哪些不同？垂直行業的企業如果要進行AI試水，有哪些成功的經驗和失敗的教訓值得借鑒？本文將一一道來。

從2022年底Chatgpt引發全球范圍的技術熱潮開始，AI的商業化潛力就在被不斷挖掘。2022年全年，AIGC的融資僅約人民幣97億元，而到了2023年上半年，AIGC賽道的融資金額就已超過去年全年的十倍。而到了2024年，前三季度全球AIGC融資總額達到了2710億元人民幣，同比增長108%。

那么，在過去的兩年內，AI創業者們主要的發力點有哪些？

一、四大AI商業模式：如何占領價值鏈高地

德國慕尼黑工業大學的Michael Weber調研了100家美國、歐洲、新加坡、以色列等地的AI初創公司，總結了四類AI創業的方向：

1. 技術驅動型（模型即服務 Model-as-a-service）

這一類是我們最熟悉的模式：即大模型的開發，Chatgpt、Qwen等產品均屬其列。

這類商業模式通常專注于開發和提供先進的AI模型，這些模型可以被其他企業用于各種應用場景。它們通常提供復雜的底層技術，而不是標準化或易于定制的解決方案。這些模型可以由商業客戶實施和定制，以滿足特定的業務需求。

根據市場研究公司Allied Market Research的報告，全球模型即服務（Model-as-a-Service）市場規模預計從2023年的43億美元增長到2030年的126億美元，年復合增長率（CAGR）達到16.4%。技術驅動型創業需要高額的研發投入和領先的科學家團隊，競爭壁壘主要在于技術先進性和創新能力。

2. 平臺生態型

這一模式通過提供AI開發工具和基礎設施，支持其他公司進行創新。

例如，AWS和Azure提供的AI開發工具已經成為許多初創公司的技術后盾。比如Google Cloud AI Platform提供一系列機器學習服務，包括預訓練的模型和自定義模型訓練工具，允許開發者在其平臺上構建、部署和擴展AI解決方案。Amazon Web Services (AWS) SageMaker提供完全托管的服務，包括預訓練的機器學習模型和構建、訓練、部署自定義模型的工具，支持多種機器學習框架。

3. AI+垂直應用

這一模式聚焦于特定行業需求，利用AI技術解決行業痛點，也就是將AI技術應用于特定垂直行業的實踐，以解決該行業內的具體問題和挑戰。

這種應用模式結合了AI的強大數據處理能力和行業專業知識。比如在2023年獲得Fast Company世界改變創意獎（World Changing Ideas Awards）的醫療AI公司Overjet，就是通過病理圖像分析優化牙科診斷流程，為牙醫提供精準的輔助工具。

行業垂直應用強調深度理解行業需求，將AI轉化為實際產品和服務。成功的關鍵在于技術與行業知識的深度結合。

4. 數據提供商

數據是AI的燃料，而數據提供商則專注于整合和分析獨特的數據資源，為客戶提供洞察力或預測支持。

這類公司專注于利用AI技術進行整合和分析行業/市場/企業的海量數據，為企業提供決策支持（比如持續監控運營、發現模式和預測未來趨勢）。這些解決方案通常需要針對客戶的具體需求進行定制，并與現有的信息系統良好集成。

這一模式通常采用訂閱或交易收費的方式。其核心競爭力在于數據的稀缺性和質量。擁有獨家數據資源的公司往往能在競爭中占據上風。

二、AI商業化的獨特之處

由于AI技術與互聯網技術看似“同氣連枝”，所以很多人對“AI如何成功地商業化”，第一反應也是“和互聯網差不多”。然而，AI的商業模式中恰恰有“反直覺”的部分。至少有三點有所不同：全新的價值主張、數據在價值創造中的新角色、在使用中變得更“聰明”。

1. 全新的價值主張

AI技術提供了額外的能力，這些能力擴大了用數字化來滿足新客戶需求和緩解他們痛點的范圍。比如，在傳統商業模式中通常采用相對標準的產品和服務，盡量覆蓋大部分市場需求，針對不同客戶的差異化需求較少定制。而AI能夠根據大量用戶數據提供高度個性化的產品、服務或體驗；又比如，在運營時，傳統商業模式通常要依賴人工和固定流程，效率受限且可能出現人為錯誤，而AI通過自動化和智能化系統，能提升自動化客戶服務的水平，從而做到提高效率，減少錯誤，降低運營成本。

2. 數據在價值創造中的“雙重性”

“數據創造價值”的口號由來已久，但在人工智能的商業化中，數據有著“雙重角色”。一方面，AI項目通過數據分析來協助決策、產生洞察或檢測異常情況；另一方面，數據以一種不同且新的方式被使用：訓練模型。在AI商業化中，數據不一定都是被用來生成洞察力的，而是用于訓練模型，然后這些模型能夠被嵌入到產品和服務中。這樣，價值是通過一個訓練有素的模型來提供的，而不是提供新的數據分析手段。

3. 在使用中變得更“聰明”

有研究者發現AI產品和服務的持續學習，造成了一種新的有趣的機制：產品和服務在使用過程中，隨著客戶使用時間的增長，可以逐漸變得更加智能，因為會有更多的數據可用于產品的智能訓練。這種機制可能會影響整個商業邏輯，因為AI企業可以首先通過產品和服務把關鍵的客戶基礎建立起來，然后慢慢通過從客戶那里收集的數據獲得競爭優勢。

三、AI+垂直應用：從技術的浪漫到落地求生

在2024下半年起，探索垂直行業的AI+應用成了新的趨勢。從AI技術研發者的角度而言，這是從純粹的“技術浪漫”到“落地求生”。畢竟，再如何先進的算法，也要找到落地的業務場景。而對更多并不掌握核心AI技術的行業而言，也成為了可以入場的最佳時機。

那么對垂直行業而言，探索AI的商業化有哪些優勢呢？

1. 行業專長與客戶基礎

深耕行業多年的垂直企業往往擁有深厚的領域知識和成熟的客戶關系，這是AI公司難以比擬的先發優勢。例如，醫療行業的企業對患者行為和診療流程有深入了解，這使得它們能夠更好地定義AI解決方案的核心功能。汽車制造行業的供應鏈企業同樣能夠憑借多年經驗開發高效的預測性維護系統。

2. 豐富的歷史數據

豐富的歷史數據往往是訓練AI模型的寶貴資產。垂直企業可以直接利用已有的業務數據進行模型優化。例如，零售企業利用多年積累的銷售數據構建AI推薦系統，大幅提升了顧客轉化率。保險公司通過分析多年來的理賠數據，開發風險評估模型，既降低了拒賠率又優化了保費定價。

3. 現有品牌與市場信任

客戶對于傳統品牌的信任為推廣AI產品提供了天然優勢。例如，一家長期提供法律咨詢的企業在推出基于AI的合同審閱工具后，客戶更愿意接受這一技術，因為品牌的信任度擺在那里。

當然，新的商業機會有優勢，自然也有風險。垂直應用要進行AI商業化，也會存在以下潛在的雷區：

1）數據隱私與合規挑戰

目前不同國家和地區的法規都對數據和隱私保護有嚴格要求，需要企業對相關法律法規了解，才能避免數據隱私的挑戰。

2）技術依賴與核心競爭力缺失

垂直行業進行AI+應用，往往要借力于第三方的技術或平臺，而可能會導致企業的核心知識/技術/競爭力的外泄。

3）短期與長期利益之爭

AI項目的前期投入較大，而收益則要慢慢才能看見。而垂直領域的公司也往往有其他短期收益見好的“現金牛”業務，因此容易在公司內部造成短期與長期之爭。

四、結語

總結當下的AI商業化，雖然大部分的企業和項目猶在初步探索的階段，但是迥異于互聯網的商業模式、技術+數據+垂直行業的綜合較量，已經初現端倪。展望2025，相信這個領域的創新與探索會給我們帶來新的驚喜。