观了某个帖子，顿感绝大多数国内的 AI 爱好者（这里特别和使用者区分开，因为绝大多数使用者对模型是没有那么在意的，或者说绝大部分国产模型已经能覆盖大多数场景），还是在用一种过时的思维，去看待 AI 在商业层面的发展。
现在有两个非常主流的思想：
- 只要模型能力是足够强的，就可以落地够多的场景，需要智能的场景都会接入，进而会有超额利润。
- 只要模型智商尚可但是足够便宜，能够实现普惠，比如 DeepSeek，就可以收获可观的商业回报，模型普惠是第一位，产品怎么样不重要，模型足够普惠就会自然进入足够多的场景。
对于1，Anthropic 就是很明显的反例，上半年巨额亏损并且持续亏损，可以说商业模式上只要持续冲击 Frontier，就会有持续亏损，即使模型推理本身已经赚了高额溢价也并不能填平成本。1这种观点其实就是 OAI 和 A\ 希望大家都这么认为的一种思维方式，这样他们可以无止尽地拉投资并且再循环投入到 Frontier 研发里保持优势，实现资金循环，保持市梦率，并且试图把利润回报周期长转嫁到地缘政治等诸多因素里。
对于2，DeepSeek 赚的是一个 “有固定预期的钱”，每个卡赚多少、有多少利润是预期非常明确的，在资本市场上这种预期过于固定，且不管最终落地的场景有多少，渗透率有多高，模型公司赚到的钱都是相当固定的，更多的利润在各种中间环节被瓜分掉。
便宜、量大、聪明，不管模型怎么去做到极限的优化，这也是一个不可能三角，同时就中国的国情来说，一个模型想要真正在产品层面铺开，付费模式和用户量又是一个左右脑互搏的东西。
如果是一个纯粹的 AI 产品，不走预付费的模式注定用户量比较小，如果模型足够便宜、足够量大、足够聪明，可以赚到一些钱，但是不足以达到成气候、成效应的商业规模。
那么只能走另外一条路就是免费，免费可以打到很高的用户量，在产品得当运作的情况下，才有可能看到比较大的、成气候成效应的商业规模。这里难就难在产品到底该怎么做，比如像豆包这样的产品，用户规模上去了，但是模型智能受限于成本上不去，反而因为用户量过大拖垮了利润层面的回报甚至是产品发展，只能被迫剑走边锋现在去拓展譬如手机、车机之类的模式去尝试回一点血。
一个真正有希望达成商业化的、有规模效应的产品，从今天来看只有两种模式走得动：
- AI 完全免费，只作为流量入口，靠给其他所有场景带来更高转化、压缩链路、提升付费效率来获得营收，博得比 AI 成本更高的回报。这是阿里系普遍在走的路线，因为阿里核心业务在于实际的电商成交。微信有可能也会走这个路线，但是微信的定位更尴尬，它通过 AI 促成线下成效几乎只有小程序的路径，而小程序的路径上要抽点会增加对应行业的成本，风险巨大，大概率最终落地还是广告，Meta 大概率最终也是这个路线。
- AI 不免费，且不可能三角取两个，在一个大类的垂直领域里攻坚，通过模型和产品的融合，尽可能实现用户的低门槛、高产出，这样 ToB 可以靠收费填平成本的同时，可以用产出的内容放到 ToC 的消费端放大规模。这是字节的即梦系在走的路线，主要是 Seedance + 红果/抖音。
其他只有单一预付费模式（充点、订阅）得到的回报都是相当确定的，它可以形成一定的现金流或者长期上的稳定回报，但是不太具备规模放大，是一个可以做但不会爆的业务，这种就类似于 WorkBuddy，Qoder、Trae 等等。
现在有两个非常主流的思想：
- 只要模型能力是足够强的，就可以落地够多的场景，需要智能的场景都会接入，进而会有超额利润。
- 只要模型智商尚可但是足够便宜，能够实现普惠，比如 DeepSeek，就可以收获可观的商业回报，模型普惠是第一位，产品怎么样不重要，模型足够普惠就会自然进入足够多的场景。
对于1，Anthropic 就是很明显的反例，上半年巨额亏损并且持续亏损，可以说商业模式上只要持续冲击 Frontier，就会有持续亏损，即使模型推理本身已经赚了高额溢价也并不能填平成本。1这种观点其实就是 OAI 和 A\ 希望大家都这么认为的一种思维方式，这样他们可以无止尽地拉投资并且再循环投入到 Frontier 研发里保持优势，实现资金循环，保持市梦率，并且试图把利润回报周期长转嫁到地缘政治等诸多因素里。
对于2，DeepSeek 赚的是一个 “有固定预期的钱”，每个卡赚多少、有多少利润是预期非常明确的，在资本市场上这种预期过于固定，且不管最终落地的场景有多少，渗透率有多高，模型公司赚到的钱都是相当固定的，更多的利润在各种中间环节被瓜分掉。
便宜、量大、聪明，不管模型怎么去做到极限的优化，这也是一个不可能三角，同时就中国的国情来说，一个模型想要真正在产品层面铺开，付费模式和用户量又是一个左右脑互搏的东西。
如果是一个纯粹的 AI 产品，不走预付费的模式注定用户量比较小，如果模型足够便宜、足够量大、足够聪明，可以赚到一些钱，但是不足以达到成气候、成效应的商业规模。
那么只能走另外一条路就是免费，免费可以打到很高的用户量，在产品得当运作的情况下，才有可能看到比较大的、成气候成效应的商业规模。这里难就难在产品到底该怎么做，比如像豆包这样的产品，用户规模上去了，但是模型智能受限于成本上不去，反而因为用户量过大拖垮了利润层面的回报甚至是产品发展，只能被迫剑走边锋现在去拓展譬如手机、车机之类的模式去尝试回一点血。
一个真正有希望达成商业化的、有规模效应的产品，从今天来看只有两种模式走得动：
- AI 完全免费，只作为流量入口，靠给其他所有场景带来更高转化、压缩链路、提升付费效率来获得营收，博得比 AI 成本更高的回报。这是阿里系普遍在走的路线，因为阿里核心业务在于实际的电商成交。微信有可能也会走这个路线，但是微信的定位更尴尬，它通过 AI 促成线下成效几乎只有小程序的路径，而小程序的路径上要抽点会增加对应行业的成本，风险巨大，大概率最终落地还是广告，Meta 大概率最终也是这个路线。
- AI 不免费，且不可能三角取两个，在一个大类的垂直领域里攻坚，通过模型和产品的融合，尽可能实现用户的低门槛、高产出，这样 ToB 可以靠收费填平成本的同时，可以用产出的内容放到 ToC 的消费端放大规模。这是字节的即梦系在走的路线，主要是 Seedance + 红果/抖音。
其他只有单一预付费模式（充点、订阅）得到的回报都是相当确定的，它可以形成一定的现金流或者长期上的稳定回报，但是不太具备规模放大，是一个可以做但不会爆的业务，这种就类似于 WorkBuddy，Qoder、Trae 等等。