摘要：从2022年末的ChatGPT横空出世，AIGC的热潮已经持续了近两年，在热潮之下，AI项目的商业化该如何从中找到真正的机会？从技术驱动到应用落地，AI商业化与互联网的商业模式有哪些不同？垂直行业的企业如果要进行AI试水，有哪些成功的经验和失败的教训值得借鉴？

从2022年末的ChatGPT横空出世，AIGC的热潮已经持续了近两年，在热潮之下，AI项目的商业化该如何从中找到真正的机会？从技术驱动到应用落地，AI商业化与互联网的商业模式有哪些不同？垂直行业的企业如果要进行AI试水，有哪些成功的经验和失败的教训值得借鉴？本文将一一道来。

从2022年底Chatgpt引发全球范围的技术热潮开始，AI的商业化潜力就在被不断挖掘。2022年全年，AIGC的融资仅约人民币97亿元，而到了2023年上半年，AIGC赛道的融资金额就已超过去年全年的十倍。而到了2024年，前三季度全球AIGC融资总额达到了2710亿元人民币，同比增长108%。

那么，在过去的两年内，AI创业者们主要的发力点有哪些？

德国慕尼黑工业大学的Michael Weber调研了100家美国、欧洲、新加坡、以色列等地的AI初创公司，总结了四类AI创业的方向：

1. 技术驱动型（模型即服务 Model-as-a-service）

这一类是我们最熟悉的模式：即大模型的开发，Chatgpt、Qwen等产品均属其列。

这类商业模式通常专注于开发和提供先进的AI模型，这些模型可以被其他企业用于各种应用场景。它们通常提供复杂的底层技术，而不是标准化或易于定制的解决方案。这些模型可以由商业客户实施和定制，以满足特定的业务需求。

根据市场研究公司Allied Market Research的报告，全球模型即服务（Model-as-a-Service）市场规模预计从2023年的43亿美元增长到2030年的126亿美元，年复合增长率（CAGR）达到16.4%。技术驱动型创业需要高额的研发投入和领先的科学家团队，竞争壁垒主要在于技术先进性和创新能力。

2. 平台生态型

这一模式通过提供AI开发工具和基础设施，支持其他公司进行创新。

例如，AWS和Azure提供的AI开发工具已经成为许多初创公司的技术后盾。比如Google Cloud AI Platform提供一系列机器学习服务，包括预训练的模型和自定义模型训练工具，允许开发者在其平台上构建、部署和扩展AI解决方案。Amazon Web Services (AWS) SageMaker提供完全托管的服务，包括预训练的机器学习模型和构建、训练、部署自定义模型的工具，支持多种机器学习框架。

3. AI+垂直应用

这一模式聚焦于特定行业需求，利用AI技术解决行业痛点，也就是将AI技术应用于特定垂直行业的实践，以解决该行业内的具体问题和挑战。

这种应用模式结合了AI的强大数据处理能力和行业专业知识。比如在2023年获得Fast Company世界改变创意奖（World Changing Ideas Awards）的医疗AI公司Overjet，就是通过病理图像分析优化牙科诊断流程，为牙医提供精准的辅助工具。

行业垂直应用强调深度理解行业需求，将AI转化为实际产品和服务。成功的关键在于技术与行业知识的深度结合。

4. 数据提供商

数据是AI的燃料，而数据提供商则专注于整合和分析独特的数据资源，为客户提供洞察力或预测支持。

这类公司专注于利用AI技术进行整合和分析行业/市场/企业的海量数据，为企业提供决策支持（比如持续监控运营、发现模式和预测未来趋势）。这些解决方案通常需要针对客户的具体需求进行定制，并与现有的信息系统良好集成。

这一模式通常采用订阅或交易收费的方式。其核心竞争力在于数据的稀缺性和质量。拥有独家数据资源的公司往往能在竞争中占据上风。

由于AI技术与互联网技术看似“同气连枝”，所以很多人对“AI如何成功地商业化”，第一反应也是“和互联网差不多”。然而，AI的商业模式中恰恰有“反直觉”的部分。至少有三点有所不同：全新的价值主张、数据在价值创造中的新角色、在使用中变得更“聪明”。

1. 全新的价值主张

AI技术提供了额外的能力，这些能力扩大了用数字化来满足新客户需求和缓解他们痛点的范围。比如，在传统商业模式中通常采用相对标准的产品和服务，尽量覆盖大部分市场需求，针对不同客户的差异化需求较少定制。而AI能够根据大量用户数据提供高度个性化的产品、服务或体验；又比如，在运营时，传统商业模式通常要依赖人工和固定流程，效率受限且可能出现人为错误，而AI通过自动化和智能化系统，能提升自动化客户服务的水平，从而做到提高效率，减少错误，降低运营成本。

2. 数据在价值创造中的“双重性”

“数据创造价值”的口号由来已久，但在人工智能的商业化中，数据有着“双重角色”。一方面，AI项目通过数据分析来协助决策、产生洞察或检测异常情况；另一方面，数据以一种不同且新的方式被使用：训练模型。在AI商业化中，数据不一定都是被用来生成洞察力的，而是用于训练模型，然后这些模型能够被嵌入到产品和服务中。这样，价值是通过一个训练有素的模型来提供的，而不是提供新的数据分析手段。

3. 在使用中变得更“聪明”

有研究者发现AI产品和服务的持续学习，造成了一种新的有趣的机制：产品和服务在使用过程中，随着客户使用时间的增长，可以逐渐变得更加智能，因为会有更多的数据可用于产品的智能训练。这种机制可能会影响整个商业逻辑，因为AI企业可以首先通过产品和服务把关键的客户基础建立起来，然后慢慢通过从客户那里收集的数据获得竞争优势。

在2024下半年起，探索垂直行业的AI+应用成了新的趋势。从AI技术研发者的角度而言，这是从纯粹的“技术浪漫”到“落地求生”。毕竟，再如何先进的算法，也要找到落地的业务场景。而对更多并不掌握核心AI技术的行业而言，也成为了可以入场的最佳时机。

那么对垂直行业而言，探索AI的商业化有哪些优势呢？

1. 行业专长与客户基础

深耕行业多年的垂直企业往往拥有深厚的领域知识和成熟的客户关系，这是AI公司难以比拟的先发优势。例如，医疗行业的企业对患者行为和诊疗流程有深入了解，这使得它们能够更好地定义AI解决方案的核心功能。汽车制造行业的供应链企业同样能够凭借多年经验开发高效的预测性维护系统。

2. 丰富的历史数据

丰富的历史数据往往是训练AI模型的宝贵资产。垂直企业可以直接利用已有的业务数据进行模型优化。例如，零售企业利用多年积累的销售数据构建AI推荐系统，大幅提升了顾客转化率。保险公司通过分析多年来的理赔数据，开发风险评估模型，既降低了拒赔率又优化了保费定价。

3. 现有品牌与市场信任

客户对于传统品牌的信任为推广AI产品提供了天然优势。例如，一家长期提供法律咨询的企业在推出基于AI的合同审阅工具后，客户更愿意接受这一技术，因为品牌的信任度摆在那里。

当然，新的商业机会有优势，自然也有风险。垂直应用要进行AI商业化，也会存在以下潜在的雷区：

1）数据隐私与合规挑战

目前不同国家和地区的法规都对数据和隐私保护有严格要求，需要企业对相关法律法规了解，才能避免数据隐私的挑战。

2）技术依赖与核心竞争力缺失

垂直行业进行AI+应用，往往要借力于第三方的技术或平台，而可能会导致企业的核心知识/技术/竞争力的外泄。

3）短期与长期利益之争

AI项目的前期投入较大，而收益则要慢慢才能看见。而垂直领域的公司也往往有其他短期收益见好的“现金牛”业务，因此容易在公司内部造成短期与长期之争。

总结当下的AI商业化，虽然大部分的企业和项目犹在初步探索的阶段，但是迥异于互联网的商业模式、技术+数据+垂直行业的综合较量，已经初现端倪。展望2025，相信这个领域的创新与探索会给我们带来新的惊喜。

来源：人人都是产品经理