摘要：在美国，专攻法律文书的AI新贵Harvey，估值已冲向50亿美元。另一边，中国的AI领军企业商汤科技，却在六年里累积亏损高达546亿元，平均每天就要烧掉近2000万人民币。

在美国，专攻法律文书的AI新贵Harvey，估值已冲向50亿美元。另一边，中国的AI领军企业商汤科技，却在六年里累积亏损高达546亿元，平均每天就要烧掉近2000万人民币。

这种冰火两重天的景象，让人不禁要问：明明中国拥有世界上最大的用户市场，为什么在AI这场竞赛中，却似乎只擅长“烧钱”，而不擅长“赚钱”？

美国AI的成功，根植于一个成熟的“接口经济”模式。这里的AI更像是一种即插即用的水电煤，通过API（应用程序编程接口）赋能给千行百业。

OpenAI的崛起，靠的不仅仅是ChatGPT的惊艳，更是它那条能催生万千应用的API。它创造了一个庞大的“结果经济”，开发者们不必再造轮子，只需调用接口，就能创造出解决实际问题的产品。

于是，我们看到了Glean这样估值72亿美元、服务企业内部搜索的公司，也看到了Cursor这样年收入5亿美元、赋能程序员的工具。它们都寄生于强大的底层模型之上，通过解决专业场景的痛点实现了商业闭环。

这种模式之所以能跑通，与美国的经济结构密不可分。高达70%的服务业占比，以及平均6.2万美元的年收入，意味着企业有强烈的意愿为任何能提高效率、节约高昂人力成本的工具付费。

反观中国，许多巨头依然沉浸在上一个时代的“入口思维”里。他们习惯于打造一个个封闭的“围墙花园”，试图将AI这个新生事物也圈养在自己的超级App生态内。

比如，阿里巴巴的编程助手“通义灵码”就被限制在其生态系统里，难以发挥跨平台的颠覆性潜力。行业内部甚至还在激烈争论，是否应该把大模型“嵌入微信”，这恰恰反映了移动互联网时代的成功路径，如今正成为AI时代的思想包袱。

AI的本质是基础性赋能技术，它应该像电力一样无处不在。而“围着花园”的模式，无疑是在人为地给电流设下壁垒，限制了它颠覆性的想象空间。

中国市场最大的优势，常被归结为庞大的人口基数和丰富的应用场景。超过2.7亿的月活跃用户，这个数字足以让任何一个市场垂涎。

然而，热闹的用户数据背后，是惨淡的商业现实。用户的付费转化率竟然不到1%。今年，整个中国AI应用领域的总收入预计只有768亿人民币，而净利润更是薄如蝉翼，不足3000万。

这形成了一个巨大的悖论：我们拥有最多的“练兵场”，却造不出能赚钱的“武器”。就像一句业内流传的自嘲，“我们造出了原子弹，却卖不出茶叶蛋。”

这种商业化的困境，甚至逼得国内最顶尖的产品也不得不出海求生。比如备受瞩目的视频生成模型Kling，其收入竟然有高达70%来自海外市场。这无疑暴露了国内变现渠道的脆弱。

当一条路走不通时，内卷便成了唯一的选择。国内市场盛行的“快速迭代”，在缺乏付费习惯的土壤上，迅速演变成了惨烈的“价格战”。

在汽车AI领域，供应商为了抢占一席之地，甚至不惜报出低于成本价的“自杀式”价格。这种以亏损换市场的做法，不仅让技术变得廉价，更让需要长期投入的研发难以为继。

当企业自身无法造血，就只能依赖外部输血。科大讯飞的净利润中，有高达75%来源于政府补贴，这正是行业普遍困境的一个缩影。

商业模式和盈利能力的巨大差异，正在形成强大的虹吸效应，悄然改变着全球资本和人才的流向。

但另一方面，一股“创业出海”的暗流也在涌动。像Heygen和Manus这样的明星创业公司，正把总部或核心团队迁往新加坡和美国。他们追逐的，是更成熟的付费市场、更广阔的全球机遇，以及更稳定的发展环境。

这种外流的背后，是创业者们最朴素的追求：让自己的创新能够被市场认可，并转化为实实在在的商业价值。

中国每年能培养出约140万名STEM（科学、技术、工程和数学）毕业生，这个数字是美国的六倍，为产业提供了源源不断的人才基础。但一个无法回避的现实是，最顶尖、最富创新精神的那批人，终究会用脚投票，流向那个最能回报他们创造力的地方。

AI竞赛的终局，比的不是谁烧钱更多，也不是谁的模型参数更大，而是谁能率先实现“利润自主”。从目前的轨迹看，美国正在构建一个能自我造血、持续迭代的商业引擎。而我们，虽然在技术上紧追不舍，却面临着一个先进但经济上可能难以持续的生态。

要打破这个困局，挑战已经不再纯粹是技术层面的。它更关乎商业模式的根本性变革，关乎一种思维方式的跃迁。当务之急，或许不是如何突破计算力的封锁，而是如何打破那道隔绝在技术和利润之间的“思想铁幕”。要学会从过去互联网时代的“入口”之争，转向拥抱AI时代的“接口”范式。这才是真正的胜负手。

来源：采风百晓生