文 ｜崔牛會(huì)

編輯｜燕子

技術(shù)可行，商業(yè)為何不可持續(xù)？

當(dāng)前，中國(guó)企業(yè)級(jí)AI的商業(yè)化落地正處于一個(gè)加速窗口期，由三重力量共同驅(qū)動(dòng)。

首先是國(guó)家政策的強(qiáng)力引導(dǎo)，如國(guó)務(wù)院《深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)的意見(jiàn)》明確了“2027年重點(diǎn)領(lǐng)域融合普及、2030年智能經(jīng)濟(jì)成增長(zhǎng)極”的階段性目標(biāo)，通過(guò)政策紅利激活了全行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型動(dòng)力。

其次是全球競(jìng)爭(zhēng)的倒逼，中美AI競(jìng)賽已從單點(diǎn)技術(shù)比拼轉(zhuǎn)向“算力-模型-應(yīng)用”的全生態(tài)博弈，這促使國(guó)內(nèi)企業(yè)在自主可控領(lǐng)域持續(xù)突破，構(gòu)建了安全可靠的技術(shù)底座。

最后是企業(yè)實(shí)踐的加速，頭部科技企業(yè)與垂直領(lǐng)域龍頭協(xié)同發(fā)力，形成了多元發(fā)展生態(tài)。

這些合力將AI應(yīng)用帶入企業(yè)的視野。崔牛會(huì)調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)企業(yè)級(jí)AI的滲透已越過(guò)臨界點(diǎn)，已有超過(guò)70%的企業(yè)在內(nèi)部試點(diǎn)或規(guī)模化部署了AI產(chǎn)品。AI成為了主流議題，應(yīng)用滲透已超越初步試點(diǎn)期，進(jìn)入快速成長(zhǎng)期。

盡管AI在企業(yè)內(nèi)部的滲透率已顯著提升，但行業(yè)整體仍處于“部署廣、價(jià)值淺”的發(fā)展態(tài)勢(shì) 。

當(dāng)前，企業(yè)級(jí)AI商業(yè)化進(jìn)程已進(jìn)入“規(guī)模探索期”，約七成調(diào)研企業(yè)具備可用AI能力，但僅有少數(shù)企業(yè)實(shí)現(xiàn)了跨場(chǎng)景復(fù)用與可持續(xù)的投資回報(bào)率（ROI），價(jià)值兌現(xiàn)存在顯著分化。

這種高部署率與低成熟度的并存現(xiàn)象，表明AI正經(jīng)歷“技術(shù)導(dǎo)入的甜蜜期”和“價(jià)值轉(zhuǎn)化的陣痛期”。技術(shù)突破的速度不再是商業(yè)化的主要瓶頸，真正決定AI價(jià)值釋放的，是需求結(jié)構(gòu)、組織能力與生態(tài)協(xié)同。

因此，企業(yè)面臨的核心挑戰(zhàn)已不再是如何獲得AI技術(shù)，而是如何讓AI真正創(chuàng)造可持續(xù)的商業(yè)價(jià)值，完成從“技術(shù)可行”到“商業(yè)可持續(xù)”的驚險(xiǎn)一躍。

商業(yè)價(jià)值釋放之“兩大結(jié)構(gòu)性矛盾”

《2025企業(yè)級(jí)AI商業(yè)化進(jìn)程報(bào)告》深度解構(gòu)了當(dāng)前市場(chǎng)面臨的結(jié)構(gòu)性矛盾，這些矛盾直接限制了AI從技術(shù)優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定收入的能力。

??矛盾一：商業(yè)化瓶頸轉(zhuǎn)向需求側(cè)，技術(shù)優(yōu)勢(shì)失靈

報(bào)告的核心發(fā)現(xiàn)之一是：技術(shù)成熟度已領(lǐng)先需求成熟度，商業(yè)化阻力正從供給側(cè)轉(zhuǎn)向需求側(cè) 。通用AI模型能力的快速普惠，使得技術(shù)門檻普遍降低，但企業(yè)在采用和支付方面卻面臨認(rèn)知與組織準(zhǔn)備不足的問(wèn)題。

企業(yè)普遍遭遇三大需求端約束：一是場(chǎng)景碎片化，企業(yè)的具體運(yùn)營(yíng)流程千差萬(wàn)別；

二是價(jià)值難量化，很難清晰計(jì)算AI帶來(lái)的直接業(yè)務(wù)增量；

三是付費(fèi)意愿不足，客戶尚未將AI視為不可或缺的核心投資。

這些約束共同導(dǎo)致了“技術(shù)可行≠商業(yè)可行”的局面。

這種碎片化是企業(yè)級(jí)AI商業(yè)化進(jìn)程中最大的共性瓶頸。無(wú)論是SaaS企業(yè)還是AI原生企業(yè)，均將“需求太零散，難以做大規(guī)?！币暈樽畲蟮奶魬?zhàn)，兩類企業(yè)選擇此項(xiàng)的占比分別高達(dá)29.7%和30%。

這種高度碎片化的需求直接導(dǎo)致AI解決方案需要大量的定制化開發(fā)、數(shù)據(jù)清洗與系統(tǒng)集成，迫使服務(wù)商陷入高成本、低效率的項(xiàng)目制泥潭，難以將標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品快速?gòu)?fù)制到大量客戶身上，從而嚴(yán)重制約了規(guī)?；陀芰Α?/strong>

??矛盾二：市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的殘酷分層：基本盤與利潤(rùn)區(qū)的割裂

企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)正在經(jīng)歷一場(chǎng)殘酷的結(jié)構(gòu)性分化，形成了普惠型“基本盤”與深場(chǎng)景“利潤(rùn)區(qū)”的割裂。

客單價(jià)結(jié)構(gòu)分化，市場(chǎng)呈現(xiàn)出明顯的“雙結(jié)構(gòu)”特征。

普惠型產(chǎn)品構(gòu)成了基本盤。主流市場(chǎng)客單價(jià)集中在10萬(wàn)元以下的中低區(qū)間（占比約60%），這些產(chǎn)品多為“SaaS+AI”的增強(qiáng)功能或API調(diào)用包，它們支撐了市場(chǎng)的普及度與用戶廣度。

這類產(chǎn)品易于部署、采購(gòu)決策流程簡(jiǎn)單，是市場(chǎng)普及的基石，但往往難以構(gòu)筑深厚壁壘。

深場(chǎng)景解決方案形成了利潤(rùn)板塊。真正貢獻(xiàn)深度價(jià)值和進(jìn)入壁壘的，是客單價(jià)在10萬(wàn)至100萬(wàn)以上的中高客單價(jià)解決方案。

這部分產(chǎn)品集中在深場(chǎng)景領(lǐng)域，如制造質(zhì)檢、金融風(fēng)控等“價(jià)值明確、數(shù)據(jù)可控”的場(chǎng)景，強(qiáng)調(diào)行業(yè)Know-how與數(shù)據(jù)閉環(huán)，是真正具備盈利能力的企業(yè)所在。

這表明價(jià)值創(chuàng)造的核心已從“AI 能做什么”遷移到“AI 能為某行業(yè)解決什么”，強(qiáng)調(diào)行業(yè)深度。

低端市場(chǎng)被標(biāo)準(zhǔn)化API和功能增強(qiáng)型SaaS占據(jù)，難以產(chǎn)生超額利潤(rùn)，導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)加劇，而真正的盈利能力集中在能解決行業(yè)核心痛點(diǎn)的垂直領(lǐng)域。

這種結(jié)構(gòu)性矛盾直接反映在企業(yè)級(jí)AI產(chǎn)品的營(yíng)收體量上。

調(diào)研數(shù)據(jù)顯示，AI產(chǎn)品年?duì)I收低于500萬(wàn)元的企業(yè)占比高達(dá) 56%，構(gòu)成了行業(yè)金字塔龐大而脆弱的基座。

這印證了“超半數(shù)企業(yè)仍處于產(chǎn)品驗(yàn)證期”的判斷，表明大多數(shù)市場(chǎng)參與者仍在為生存而戰(zhàn)，尚未找到穩(wěn)定的市場(chǎng)契合點(diǎn)和規(guī)模化收入模式。

相比之下，AI產(chǎn)品營(yíng)收過(guò)億的頭部企業(yè)鳳毛麟角，僅占4%。這凸顯了從技術(shù)創(chuàng)新到持續(xù)盈利的轉(zhuǎn)型艱難，市場(chǎng)正在經(jīng)歷一場(chǎng)深度洗牌。

組織準(zhǔn)備度才是穿越“死亡谷”的門票

在技術(shù)快速普惠的背景下，模型能力已不再是決定商業(yè)化成敗的唯一因素。報(bào)告發(fā)現(xiàn)，組織準(zhǔn)備度已成為新的競(jìng)爭(zhēng)門檻。

??組織能力成為新的競(jìng)爭(zhēng)門檻

商業(yè)化表現(xiàn)領(lǐng)先的企業(yè)普遍具備更完善的組織治理體系。這些企業(yè)將AI視為可沉淀的持續(xù)創(chuàng)造價(jià)值的資產(chǎn)，而非一次性項(xiàng)目。

它們通常具備清晰的AI戰(zhàn)略與治理機(jī)制、完善的數(shù)據(jù)治理與MLOps能力、高效的跨部門協(xié)同機(jī)制（比如CAIO、AI PM），以及可衡量的AI價(jià)值體系（比如ROI等）。

由于大模型API的調(diào)用已成為主流（超過(guò)70%的企業(yè)選擇調(diào)用外部大模型），技術(shù)本身的稀缺性下降，企業(yè)間的競(jìng)爭(zhēng)已從單純的算法轉(zhuǎn)向整合能力和治理能力。

成功的企業(yè)開始從項(xiàng)目式落地轉(zhuǎn)向平臺(tái)化智能能力轉(zhuǎn)型，通過(guò)構(gòu)建AI中臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)與行業(yè)能力庫(kù)，提升模型、數(shù)據(jù)與流程的復(fù)用效率。這種平臺(tái)化能力是決定AI投資能否從成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)閮r(jià)值中心的關(guān)鍵杠桿。

從AI應(yīng)用落點(diǎn)看，企業(yè)資源集中于能快速創(chuàng)造業(yè)務(wù)價(jià)值的核心環(huán)節(jié)。

AI應(yīng)用高度集中于產(chǎn)品與研發(fā)（60.3%）、營(yíng)銷、銷售與客服等創(chuàng)收與創(chuàng)新核心環(huán)節(jié) 。職能支持類崗位（27.1%）這部分占比相對(duì)較低，恰恰預(yù)示著下一波效率紅利將向這些中后臺(tái)職能部門蔓延，通過(guò)流程自動(dòng)化釋放更大的運(yùn)營(yíng)效率紅利 。

??兩大陣營(yíng)的生存挑戰(zhàn)與商業(yè)模式對(duì)比

AI商業(yè)化的兩大核心主體——SaaS廠商和AI原生廠商，因其基因不同，面臨的挑戰(zhàn)和采取的商業(yè)策略也大相徑庭。

1.SaaS老兵（創(chuàng)新之困）

SaaS廠商的策略核心是防守與深耕，利用AI強(qiáng)化現(xiàn)有護(hù)城河。他們擁有成熟的客戶基礎(chǔ)，但困境在于產(chǎn)品同質(zhì)化和創(chuàng)新不足，部分SaaS企業(yè)選擇“技術(shù)沒(méi)特色”的占比高于AI原生企業(yè)近兩倍。

在商業(yè)模式上，SaaS廠商的策略非常穩(wěn)健，高達(dá) 35.3% 的企業(yè)選擇 “作為新功能打包進(jìn)原產(chǎn)品售賣”，通過(guò)版本升級(jí)提升客單價(jià)，并向現(xiàn)有客戶群平滑推廣，以鞏固現(xiàn)有生態(tài)價(jià)值。

2.AI原生者（市場(chǎng)之困）

AI原生廠商則作為“顛覆者”，其挑戰(zhàn)集中在市場(chǎng)端與資金端。他們的產(chǎn)品往往基于前沿技術(shù)，但需要巨大的資源進(jìn)行市場(chǎng)教育。核心挑戰(zhàn)是“客戶不認(rèn)可AI的價(jià)值”（21.7%）和“缺錢”（16.7%）。

AI原生廠商的商業(yè)模式更具彈性，強(qiáng)調(diào)技術(shù)價(jià)值的“立命式”變現(xiàn)。一個(gè)值得注意的數(shù)據(jù)是，高達(dá) 21.2% 的AI原生廠商嘗試 “按效果收費(fèi)”。

這是一種基于技術(shù)自信的豪賭，旨在與客戶實(shí)現(xiàn)最深度的價(jià)值綁定，從而挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的軟件定價(jià)邏輯。然而，這種模式要求極強(qiáng)的價(jià)值量化體系支撐，風(fēng)險(xiǎn)也極高。

無(wú)論哪類企業(yè)，定價(jià)策略仍高度不透明，產(chǎn)品價(jià)值難以簡(jiǎn)單標(biāo)準(zhǔn)化。調(diào)研顯示，超六成（64.4%）的企業(yè)依賴“所有價(jià)格僅通過(guò)銷售或商務(wù)洽談提供”的“幕后洽談”方式 。

這種非透明定價(jià)雖然有助于廠商規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和最大化定制收入，但也提高了客戶的采購(gòu)門檻和決策成本，抑制了產(chǎn)品的普適性擴(kuò)張。這預(yù)示著AI定價(jià)策略亟需從傳統(tǒng)的“成本邏輯”轉(zhuǎn)向更科學(xué)的“價(jià)值邏輯”定價(jià)體系 。

趨勢(shì)預(yù)判：未來(lái)1~3年，市場(chǎng)將“全面加速”

企業(yè)級(jí)AI行業(yè)已進(jìn)入一個(gè)高強(qiáng)度投入與白熱化競(jìng)爭(zhēng)的階段，未來(lái)1~3年的市場(chǎng)演進(jìn)速度將大幅提升。

??迭代加速與研發(fā)的高強(qiáng)度投入期

AI產(chǎn)品的迭代節(jié)奏正從“靈活探索”向“全面加速”演進(jìn) 。調(diào)研顯示，超過(guò)一半（57.0%）的團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在未來(lái)一年“比過(guò)去更頻繁”地迭代產(chǎn)品 。這種普遍的加速意愿，反映了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的白熱化和技術(shù)快速演進(jìn)的現(xiàn)狀。

支撐這種加速的是持續(xù)狂飆的研發(fā)投入。絕大多數(shù)企業(yè)（84%以上）計(jì)劃在未來(lái)一年以超過(guò)10%的幅度增加研發(fā)投入 。

其中，近三分之一的企業(yè)計(jì)劃將研發(fā)投入增長(zhǎng)率提升至51%以上 。這種高強(qiáng)度投入期，預(yù)示著未來(lái)一年AI技術(shù)本身和產(chǎn)品應(yīng)用將迎來(lái)快速突破。

然而，這種創(chuàng)新速度也帶來(lái)了巨大的行業(yè)焦慮。技術(shù)迭代過(guò)快（36.8%）被視為企業(yè)級(jí)AI商業(yè)化中首要的風(fēng)險(xiǎn)和威脅，遠(yuǎn)超人才短缺和現(xiàn)金流斷裂 。

這種“創(chuàng)新焦慮”倒逼企業(yè)必須保持極高的研發(fā)節(jié)奏和技術(shù)敏銳度，一旦戰(zhàn)略失誤或押錯(cuò)技術(shù)路線，沉沒(méi)成本將極高。

??向垂直領(lǐng)域縱深發(fā)展成戰(zhàn)略共識(shí)

面對(duì)通用型AI的低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)和需求碎片化的共同困境，行業(yè)已形成清晰的戰(zhàn)略共識(shí)：逃離紅海，向垂直領(lǐng)域縱深發(fā)展。

核心戰(zhàn)略是垂直化。聚焦垂直行業(yè)以絕對(duì)優(yōu)勢(shì)（37.6%）成為未來(lái)一年的首選戰(zhàn)略 。

企業(yè)普遍認(rèn)識(shí)到，未來(lái)競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵在于對(duì)特定行業(yè)的深度理解與滲透，通過(guò)打造針對(duì)金融、醫(yī)療、制造等具體場(chǎng)景的專業(yè)化解決方案，是構(gòu)建核心壁壘、實(shí)現(xiàn)規(guī)?；杖氲淖钪饕窂?。

高確定性場(chǎng)景指明了方向。市場(chǎng)預(yù)測(cè)未來(lái)最具商業(yè)潛力的場(chǎng)景呈現(xiàn)清晰的梯隊(duì)：

以廣泛的效率工具（營(yíng)銷內(nèi)容自動(dòng)化、智能客服）作為基本盤，以解決產(chǎn)業(yè)核心痛點(diǎn)的垂直應(yīng)用（制造業(yè)AI質(zhì)檢、金融智能風(fēng)控）作為高價(jià)值區(qū)，并以代表技術(shù)前沿的多模態(tài)交互作為未來(lái)的增長(zhǎng)引擎 。

這進(jìn)一步明確了競(jìng)爭(zhēng)焦點(diǎn)，誰(shuí)能把AI能力沉淀為可復(fù)用的行業(yè)Know-how與數(shù)據(jù)閉環(huán)，誰(shuí)就能構(gòu)建起真正的競(jìng)爭(zhēng)壁壘。

此外，競(jìng)爭(zhēng)格局正從單點(diǎn)競(jìng)賽升級(jí)為生態(tài)協(xié)同，擴(kuò)大生態(tài)合作（26.9%）成為第二大戰(zhàn)略重點(diǎn) 。

未來(lái)的勝負(fù)手在于生態(tài)位與系統(tǒng)整合能力。領(lǐng)先者將依靠多模型兼容能力、行業(yè)插件生態(tài)以及與上下游系統(tǒng)的深度連接，形成可持續(xù)的生態(tài)優(yōu)勢(shì) 。

結(jié)語(yǔ)

企業(yè)級(jí)AI的競(jìng)爭(zhēng)已經(jīng)從“能做什么”轉(zhuǎn)向“能賺多少”。行業(yè)已進(jìn)入深水區(qū)，多數(shù)企業(yè)仍在為突破規(guī)?；款i而苦戰(zhàn)。

未來(lái)的贏家，將是那些不僅擁有先進(jìn)技術(shù)，更能建立科學(xué)的組織治理體系、實(shí)現(xiàn)AI能力資產(chǎn)化、并聚焦高價(jià)值垂直場(chǎng)景的企業(yè)。

這份《2025企業(yè)級(jí)AI商業(yè)化進(jìn)程報(bào)告》匯集了大量的樣本調(diào)研數(shù)據(jù)和八大核心洞察，是您在AI時(shí)代制定商業(yè)戰(zhàn)略、優(yōu)化資源配置、鎖定投資機(jī)遇的必備指南。

現(xiàn)在，我們邀請(qǐng)您深入閱讀報(bào)告，洞悉中國(guó)企業(yè)級(jí)AI商業(yè)化進(jìn)程的真實(shí)面貌和下一階段的戰(zhàn)略機(jī)遇。

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