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DeepSeek 的爆火引發了人們對 AI 商業化路徑的廣泛討論。本文從運營和管理的角度，深入探討了 AI 技術的商業化本質，分析了商業化行為背后的需求與權力因素，以及如何通過滿足需求和嵌入社會生產力來實現商業化的閉環。

作為一個運營管理者，對于當下的AI我始終保持著理性的觀望，并不是說對AI所代表的未來持否定態度，而是運營本身的觀察視角和風險偏好，讓我對未能清晰描述其具象化呈現，并嵌入社會生產力中的新觀點、新技術和新事物始終保持著相對理性和客觀的距離，所以，對于DeepSeek的“爆火”以及“國運”之說，其實并沒有很大的興趣，直到它越來越無孔不入地出現在我的周圍，甚至已經成為杭州PK深圳來彰顯地位的符號時，我按捺不住自己的手指頭了，也想分享一下不同視角的看法和觀察。

【本文不是考古帖，也不是科普帖~個人觀點，僅供參考~】

一、任何商業化行為背后要么是源于需求，要么是源于權力

商業化的本質，簡單點說，就是企業可以加入社會交易體系，并且獲得由此帶來的社會價值的分享。

從最初的以物易物，到一般等價物，再到今天“消費過?！焙汀跋M不足”并存的商業化社會，一家企業完成商業化行為背后的源頭，有且只有兩個：

一個是找到了市場未能滿足或未能完全滿足的客戶需求，另一個則是權力衍生的壟斷交易機制。

AI，我認為它所代表的是全新的技術革命，是能夠從根本改變整個人類社會運轉機制的技術革命，至于它是否可以滿足、提升、改善社會當下的各種問題，進而提升整個社會的生產力創造更大的效率，滿足更多的新需求，這是毋庸置疑。

現階段它面臨的最大卡點，其實是概念化技術的具象化呈現還不足夠清晰，可在概念化這個過程中，美國為了其技術壟斷和領先優勢的保持，試圖構建一套相對固化的AI大模型方案，建立以“算力”為核心的模型機制，用話語權、金融權和硬件壟斷權利為其打造了一層“鐵幕”，利用這層鐵幕，一方面可以形成技術標準的壟斷，另一方面也可以在AI自身尚未形成商業化時，利用其關聯產業謀取更高的商業化利益，比如芯片和金融。

也正是因為這種權利介入，才導致DeepSeek的橫空出世顯得如此與眾不同，如此出類拔萃，甚至被國人和社會冠以“國運”的褒揚，因為它在面對同樣的需求時，顛覆了現有的權利結構。

我認為，DeepSeek本身是對于AI底層能力的一個新的創新和解讀，如同電動車對燃油車，是在同一個需求領域中的迭代，而并非顛覆，只是因為美國基于自身技術壟斷和金融資本的操作引起了鐵幕效應，進而放大了其技術創新的影響力。因此，就其商業化路徑本身，仍舊與AI的商業化路徑相同，需要經過概念、具象和嵌入的過程。

【強烈建議可以通過DeepSeek檢索一下：DeepSeek與OpenAI在算力、算法和數據層面的差異，以及各自的優勢，你會得到極為清晰、完整的信息】

二、商業化的重點是滿足需求還是嵌入社會經濟？

1. 滿足需求并不等于商業化

正如我們前面描述的商業化本質，如果客戶有需求并且滿足需求，但是并未由此獲得社會價值的分享，我們就不能認為企業完成了商業化閉環，比如在互聯網風口時期，大量的創業公司依靠“免費+風險投資”的方式，成功地完成了客戶或用戶的價值滿足，并且在初期運營階段取得了正向的運營結果，但是他們并沒有完成商業化的閉環，因此，當出現資本緊縮或者新的風口，甚至同賽道競爭者中出現了首先商業化閉環的公司，都會引發行業中一連串的倒閉。

滿足需求并不等于商業化，只有加入了社會交易體系并從中獲得了社會價值的分享，才是一個完整的商業化閉環，針對用戶免費的第三方付費，以及網傳的DeepSeek背后幻方量化通過研發其所獲得了更多的基金收入，這些本質上也屬于寬泛意義上商業化的范圍。

2. 嵌入社會經濟的核心是解決社會生產力的提升問題

能夠加入社會交易體系并從中獲取社會價值的分享，其核心是需要有助于社會生產力的提升，其次是滿足由于生產力而決定的生產關系所產生的衍生需求。如果一個商業化商品不能解決社會生產力的提升，也無法匹配當時的生產關系，其存在必然只能是曇花一現。

比如古羅馬時代在神廟以及戲劇院產生了大量圍繞奴隸主、商人和軍事市民階層的行當，甚至出現了最早的蒸汽動力產生的戲劇場景，講道理，如果這些發明和創新用于社會生產環節，甚至在公元前就可以在古羅馬帶來蒸汽革命，但是他們的商業化并沒有解決社會生產力的提升，只是用于滿足當時生產關系下權貴階層的娛樂需求，隨著羅馬奴隸制度以及軍事市民階層的崩潰，這些商品及其背后的商人階層快速消失在歷史長河中。往近了說，共享單車、共享汽車在當時也是成熟的商業產品并且產生了龐大的經濟關聯體系，甚至救活了奄奄一息的自行車行業，但是他們還是快速消亡了，其本身，一方面是并沒有在社會生產力的角度產生任何的有效提升，另一方面則對于當時生產關系下的各階層需求研判失靈，甚至沒有真正滿足任何一個社會階層的實際需求，只是進行了一次短暫的資本游戲。

反之，毀譽參半的電商、外賣以及流量平臺，盡管因為資本的逐利性、房地產導致的線下經營成本高企、大數據對一線員工的“壓榨”而被詬病，但是其一方面增加了新的工作崗位、一方面提升了店面的覆蓋半徑，同時極大地釋放了消費者的時間，讓他們有更多的時間可以選擇自己偏好的生活方式，包括宅以及躺平，這些優勢完全地契合了生產力提升的要求，通過消費帶來的新財富的產生。因此，未來很長一段時間里，電商、外賣以及流量平臺盡管可能改變外在的形態，或者產生更多的細分賽道，但是其所在領域的商業化價值，必定還會有很長的續存期。

3. 我們如何判斷一個商業化是否解決了社會生產力的提升呢？

社會生產力包括了生產者（勞動者）、生產工具（勞動工具）和生產資料（勞動對象）三個主要構成部分，我們來判斷一個的商業化商品是否提升了生產力，就看這個商品在這三個構成要素上的作用和正向的驅動力表現如何。

首先，對生產者的正向驅動力，源自兩方面，一個是生產者自身的能力成長性，一個生產者的精神正面性。從能力成長性上來看，源自教育的普及性、知識的開放性、多元化的產業結構，他們共同作用讓生產者“有機會學到知識和技能的同時還具有將這些知識和技能使用并產生價值的機會”，在這個領域內，學校、職業教育、培訓機構、拓展訓練、咨詢服務機構、人力資源機構以及各位招聘網站和獵頭業務等等，都在或主動或被動地不斷提升著生產者自身的能力成長性，其背后的商業化價值不言而喻。至于生產者的精神正面性，則受到生活環境的穩定、公平、自由以及消費的多樣性和滿意度共同決定，至于前者往往受制于國家宏觀環境以及生產關系的階層制約，而后者，則更多地依賴于服務業的發達及完善程度，它影響了享受服務的成本以及需求的滿足程度。服務業越發達、服務門類和生態越完整、服務業的內部競爭越激烈，在成本相對可控的前提下，消費者越容易被滿足更多的個性化需求，同時獲得更好的體驗，來不斷地增強生產者的精神正面性，提升其生活幸福度，并讓他們擁有更多的意愿投入生產活動中去。

當然，最極致的生產者能力提升，我們可以暢想一下，在未來所有的人腦進入“元宇宙”，通過完全自由的、開放的虛擬世界，天馬行空地進行想象、創造，而在現實世界，則通過AI輔助進行管理，以全自動機械化的方式完成第一，第二產業的作業，最大化的完成生產者能力的提升。在不考慮倫理和生產關系的狀態下，這個狀況才是生產者能力提升的極致。

其次，在生產工具的革新方面，是依靠技術創新帶來的增長，以及通過經驗曲線的分享帶來的增長。技術創新自不必說，從人力到畜力，到水力，再到蒸汽機、內燃機、電氣化，以及今天的信息化時代，一切技術進步都會在第一時間對生產工具產生迭代性提升，并且讓生產者作為一個單一個體的平均生產效率幾何數級的提升，從只能用鋤頭耕地，到借助牛犁地，再到開著拖拉機，最后到通過操控無人農機系統，遠在千里之外完成作業，其中的生產效率提升令人咋舌，同時，他們也會給突破技術創新并且首先完成商業化的先行者帶來巨大的經濟回報。至于經驗曲線的分享，則是通過生產服務業來實現的，包括了理論研究、實務培訓以及通過軟件工具帶來的最有效、直接的先進經驗分享，比如SaaS，這也是為什么不管如何業界如何唱衰這個領域，我始終認為SaaS以及其背后的商業模式絕對會擁有持續的商業價值最大的底氣。

經驗曲線往往都是在公司內部進行傳承，通過熟練員工、知識庫完成沉淀，并以老帶新、培訓和人員流失的途徑緩慢地向外釋放，而SaaS以軟件工具為基礎，通過“互聯網+賬戶+租賃”的方式，讓不同發展程度，不同經營狀態的企業在同一個平臺上進行同一類工具的操作，并通過對他們操作行為與企業經營結果之間的比對，找到最佳企業的最佳實踐，并且將其以工具的形式進行具象化呈現，通過客戶成功的途徑完成“行為模仿”，讓成功的經驗更快速地完成不同企業之間的“無損”覆蓋和傳播。

生產資料的革新包括創造出新的生產資料，以及對現有生產資料的再分配。創造新的生產資料嚴重依賴于科技的進步和提升，比如對于農業而言，種子的基因改良、土壤的肥力提升，以及創造性的“水培”農場，對于工業而言，傳統能源的開采以及新的能源供給方式。這些領域中，傳統的能源工業、基因工業等等，都是可以預見會長盛不衰的領域。在這些領域中能夠保持持續創新的企業，都能夠持續地分享其所創造的社會價值。在信息時代，數據成為新的生產資料，而對數據最高效的挖掘，則是來自注入DeepSeek之類的AI技術。而對于生產資料的再分配，比如農業的工廠化生產、礦業的集約化開采，同樣可以借助AI強大的管理和計算能力，最大限度地降低“人性”帶來的扭曲，實現最高效的分配和再生產。

三、AI的商業化路徑

AI的商業化路徑，分為概念、具象和嵌入三個步驟，并且最大化的商業價值獲取，是在嵌入生產力提升這個階段，在具象的階段，具有一定的商業化可能，但是仍需要大量的外部輸血，至于在概念階段，則完全是一個赤裸裸的吞金怪獸，他們吞金的渠道一般來自三個方面：

1. 來自行業領先企業為了自身的領先地位而進行的培育型輸血，包括阿里、騰訊、百度、華為、字節，以及幻方量化，國際上則包括谷歌、微軟等等，他們從自身的行業領先地位出發，為了能夠在可預見的未來，在AI領域占據一席之地，會通過自身其他業務的造血能力快速地給養AI，讓其AI業務搶占市場領先位置。
2. 來自產業關聯方的輸血，比如在美國的AI領域，英偉達作為算力上最核心的關聯方，結合美國政府以及金融資本的推動，與諸多AI巨頭在背后形成了合作，形成了巨大的利益聯盟，僅僅金融市場上帶來的收益，就足以完成對AI的持續性投入。
3. 至于國家引導基金以及其背后的主權基金等等，都在或多或少地為諸多AI企業提供者源源不斷的資金支持。

而在其進入具象化階段，則可能會從以下三個方面進行商業化的嘗試：

1. 通過與現有的生產工具相融合，或者創造出以AI為基礎的新的生產工具，提升生產工具的質量和效率，我們身邊最常見的，包括了智能駕駛技術以及量化基金的分析技術等等，這些領域在某些層面已經獲得了巨大的價值收益，只是尚未進入普適性的商業化。
2. 通過“助手”的角色作用于生產者，提升生產者的能力上限和效率，比如讓眾多美術創作者和文字創作者提心吊膽的AI繪畫和寫作能力，比如碼農通過AI為自己搭建的編程助手，比如知識工作者通過本地AI建立了完善、廣泛的知識庫等等。
3. 作用于數據分析，特別是在互聯網企業、平臺類、流量類企業，將以結果和預估為導向的數據驗證能力升級為以關聯和交叉為核心的數據分析能力，后者鑒于其復雜性，只有AI具備完成并產出有效結果的能力。

至于在嵌入階段，在任何一篇描述未來的科幻文學中，我們都可以管中窺豹，至于真實的情況最終為何，這只能交給時間來驗證，但是，不可否認，那也許是最好的時代，也可能是最壞的時代。

四、DeepSeek商業化的預測

這是來自于DeepSeek為自己擬定的商業化預測。

這就是AI的強大之處，但是換個思路，如果從我們之前聊到的概念、具象化和嵌入的角度來看，在概念階段，其實我們并不需要要求有什么成型的商業模式，或者說，這個階段就屬于投資及研發階段，不間斷的完成各類技術迭代，并通過幻方量化完成初期的輸血，特別是當DeepSeek具備極強的成本優勢時，同樣的一筆投資，我們所能做的事情是競對的數倍，或者我們做到與競對一樣的結果，但是只需要他們幾分之一的成本。

而在具象化階段，則是我們需要投入巨大精力的，特別是當它原本就已經在政務、醫療、金融領域有了較為成熟的解決方案時，完全可以通過前期戰略客戶的沉淀，完成標準化行業解決方案的生成，同時逐步嘗試對消費者客戶的產品開發，比如編程能力、文稿撰寫、個人知識管家等等，并進行商業化產品的試水。在嵌入階段，則需要與硬件供應商進行融合，退出場景化的解決方案。

2B亦或者2C，對于未來的AI來說，都是可以選擇的商業化路徑，以2B為始，以2C為終。