“人工智能+”新周期：如何破解AI应用的“成本悖论”？

【摘要】随着“人工智能+”顶层设计的出台，中国AI产业正式转向应用创新周期。然而，AI应用普遍面临增长与成本难以兼顾的“成本悖论”。本文深入剖析其成因，并探讨通过定价革命与商业模式创新实现破局的路径。

引言

2025年8月26日，一份名为《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的文件，为中国人工智能产业的未来五年画下了清晰的航标。这不仅仅是一份政策纲领，更是一个时代的宣言。它宣告了，在算力问题“轻舟已过万重山”之后，中国AI的重心，将从基础设施的夯实，全面转向千行百业的应用创新。

一个“软硬一体”的AI原生周期，已然开启。在这个新周期里，商业模式创新的价值，被提到了前所未有的高度，它将与算力设施并行，成为驱动产业发展的双引擎。

大模型技术改变世界的进程已进入第三年。作为先行者的美国，其AI应用产业所面临的挑战，以及众多创业公司踩过的坑，都为我们提供了宝贵的镜鉴。它山之石，可以攻玉。深入观察与剖析，我们发现一个核心矛盾日益凸显，那便是AI应用在狂飙突进的增长神话背后，普遍陷入了“成本与增长难以兼顾”的困局。

这，就是AI应用的“成本悖论”。如何破解这个悖论，不仅是企业生存的关键，更是整个产业能否走向健康、可持续发展的核心命题。

🚀 一、潮起东方，顶层设计的战略罗盘

1.1 新周期的号角《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》

这份由中国国务院正式发布的《意见》，为中国AI产业的未来发展，构建了一幅宏伟的战略蓝图。它标志着一个明确的转向，即国家战略重心从解决算力等基础设施的瓶颈，全面迁移至推动人工智能在社会经济各个领域的深度融合与应用创新。一个强调应用落地、商业闭环的全新时代，正式拉开序幕。

1.2 “一个目标，三步走”的战略雄心

《意见》为中国AI的发展设定了清晰的时间表与路线图，其战略雄心体现在“一个目标，三步走”的规划中。

• 第一步，到2027年

  • 人工智能与六大重点领域（科技、产业、消费、民生、治理、全球合作）实现深度融合。

  • 智能终端的普及率超过70%。

  • 形成一批具有国际竞争力的智能原生企业和产业集群。

• 第二步，到2030年

  • 人工智能全面赋能经济社会高质量发展。

  • 智能经济成为国民经济的重要增长极。

  • 智能终端的普及率超过90%。

• 第三步，到2035年

  • 中国迈入世界领先的智能经济和智能社会新阶段。

  • 为基本实现社会主义现代化提供强大支撑。

这个路线图不仅是技术的演进规划，更是社会形态的深刻变革蓝图。

1.3 六大行动与八大支撑，构建“软硬一体”生态

为了实现上述目标，《意见》部署了具体的行动方略，可以概括为“六大重点行动”和“八项基础支撑”，共同构成一个“软硬一体”的产业生态系统。

六大重点行动，是应用落地的主要战场

1. “人工智能+”科学技术 加快科学大模型建设，提升科研范式的智能化水平。

2. “人工智能+”产业发展 培育智能原生新业态，推动传统产业的智能化转型升级。

3. “人工智能+”消费提质 提升生活服务品质，拓展智能家居、自动驾驶等新消费场景。

4. “人工智能+”民生福祉 智能化提升医疗、教育、养老等公共服务水平。

5. “人工智能+”治理能力 推动社会治理的智能化，打造高效、精准的多元共治格局。

6. “人工智能+”全球合作 深化国际交流，积极参与并推动全球AI治理体系的建设。

八项基础支撑，是产业发展的坚实底座

这套组合拳，从顶层设计的高度，为中国AI应用产业的爆发式增长，铺平了道路，也指明了方向。

💡 二、繁荣背后的阴影，AI应用的“成本悖论”

政策的东风已至，但市场的现实挑战依然严峻。通过观察过去三年美国AI应用产业的发展，一个显著的现象浮出水面，那就是增长的狂欢与盈利的困境并存。

2.1 增长的神话，估值的狂飙

如果只看增长速度和融资额，AI垂直应用领域无疑正处在一个前所未有的黄金时代。资本涌动，神话频出。

• 视频生成赛道 Heygen的年经常性收入（ARR）在短短一年多时间里，从100万美元跃升至超过3500万美元，估值冲破5亿美元。

• AI笔记与效率工具 Sierra的ARR达到2000万美元；Abridge更是以25亿美元的估值筹集了2.5亿美元。

• 专业服务领域 Harvey AI（法律）、DeepL（翻译）、EliseAI（房地产）等，都在各自的山头插上了高估值的旗帜。

而AI编程赛道，更是这场“淘金热”的缩影，其增长速度令人咋舌。

这些惊人的数字背后，是AI技术将代码、创意和算力迅速转化为收入的强大能力。AI垂直应用，凭借其精准的用户定位和产品设计，成功拦截了部分原本属于大模型厂商的用户流量，成为了大模型生态中最活跃的“token消费者”。

2.2 看不见的冰山，Token成本的枷锁

然而，在这片繁荣景象之下，一个致命的成本困境正日益显现。

根据The Information的报道，编程助手Replit的毛利润率在**14%到36%**之间剧烈波动。这个夸张的波动区间，揭开了AI应用光鲜外衣下的真实处境。事实上，国内外公开报道显示，AI编程助手类企业的普遍毛利率仅在30-40%左右。

这个数字，对于一个本应具有高科技附加值的软件行业来说，低得有些反常。

低毛利的核心原因，直指那个无法绕开的成本黑洞——大模型API调用的Token成本。

这与我们熟悉的传统SaaS（如Salesforce）或订阅业务（如Netflix）的财务模型，存在根本性的不同。

对于AI应用创业公司来说，Token成本是变动成本（Variable Cost），而非固定成本（Fixed Cost）。这意味着，它几乎不存在边际效应递减。

• 每多一个用户，就多一份Token消耗。

• 每多一次调用，就多一笔成本支出。

• 用户的任务越复杂，消耗的Token越多，成本越高。

我们可以构建一个极简的单位经济模型来说明这个问题。假设一款AI产品定价为每月10美元，其核心成本是API调用。

• 1个用户 token成本6美元，收入10美元，毛利润4美元，毛利率40%。

• 1万个用户 token成本6万美元，收入10万美元，毛利润4万美元，毛利率40%。

• 100万个用户 token成本600万美元，收入1000万美元，毛利润400万美元，毛利率仍然是40%。

这个模型揭示了一个残酷的现实，Token成本是无法被规模有效稀释的，它像一个影子一样，跟随着收入的增长而同步膨胀。收入增长越快，成本膨胀也越快，毛利率甚至可能因为用户使用强度的增加而不增反降。

2.3 可怕的“成本循环”

Anthropic的联合创始人Dario Amodei曾描述过一个大模型厂商面临的可怕循环，这个逻辑同样适用于AI应用。

1. 2023年 你投入1亿美元训练模型。

2. 2024年 模型创造了2亿美元收入。但为了保持竞争力，你必须投入10亿美元训练下一代模型，当年亏损8亿美元。

3. 2025年 模型带来了20亿美元收入。但训练成本可能已飙升至100亿美元，当年亏损80亿美元。

对于AI应用而言，这个循环体现为，为了留住对模型性能极为敏感的用户，它们必须不断跟进底层大模型的更新迭代。新模型虽然效果更好，能提升用户粘性，但也可能带来更高的API调用成本。

更棘手的是，大模型厂商的降价，并不一定能带来利润的改善。单个Token价格下降1倍，很可能因为模型效果提升，带动用户实际使用量上涨数倍甚至10倍。这中间的“桥梁”，也就是AI应用企业，其利润空间反而可能被进一步压缩。

这就是AI应用的“成本悖论”，一个增长与盈利难以兼顾的结构性困境。

⚔️ 三、个体的挣扎，在同质化竞争中突围

除了宏观的成本结构困境，AI应用创业公司还面临着微观层面的个体挣扎，主要体现在技术护城河过浅和市场竞争过于激烈。

3.1 护城河太浅，技术壁垒难筑

目前市场上的众多AI应用，尤其是在AI编程等工具类赛道，技术上的本质差异并不大。

以Cursor为例，其基础架构是Electron对VS Code的封装，再加上一个类似Copilot的代理来负责Token调用和任务处理。其他同类工具，如Replit、Windsurf等，其核心架构也大同小异。

它们之间的差异，更多体现在一些相对表层的方面。

• Lovable 面向非技术创始人，主打简化应用创建过程，降低入门门槛。

• Replit 适合个人和小型团队，提供“护栏”功能帮助新手快速上手。

• Cursor 面向经验丰富的开发者，尤其是VS Code重度用户，强调更深度的技术交互。

• Windsurf 定位一站式智能开发环境，UI设计更贴近现代IDE。

这些差异，更多是产品定位和用户体验上的微调，而非能够形成坚固壁垒的核心技术。当底层大模型的能力趋同时，上层应用的差异化就变得异常困难。任何一家推出的创新功能，很快就会被竞争对手模仿和复制。

3.2 市场太卷，红海中的厮杀

这些AI编程工具，共同争夺的是全球的开发者群体。根据SlashData今年5月的报告，全球开发者数量约为4700万。这个数字虽然庞大，但对于支撑如此多高估值的AI编程产品来说，依然显得拥挤。

4700万用户，分散在不同的技术栈、不同的开发习惯、不同的付费意愿中。要从中筛选出足够多的付费用户，来覆盖高昂的运营成本和Token消耗，绝非易事。

最终的结局，很可能是这些赛道明星们在相互渗透和残酷厮杀后，只剩下一两家头部企业能够存活下来，服务这片市场。对于后来的进入者，机会窗口正在迅速关闭。

此外，单一的订阅模式在拓展全球市场时也遇到了阻力。在欧美市场，高订阅渗透率或许可以跑通商业模型。但在许多其他市场，用户对订阅付费的接受度较低，更习惯一次性买断或免费+广告的模式。这使得AI应用的商业化路径，变得更加复杂和不确定。

🗺️ 四、破局之路，重塑价值的商业创新

面对成本的枷锁与竞争的红海，AI应用产业的出路，必然指向一场从成本结构到定价模式的颠覆性突破。坐等大模型厂商降价，无异于将命运交到他人手中。主动求变，才是生存之道。

4.1 定价模式革命，从“一口价”到“精细化”

单一的订阅模式，是互联网商业模式中比较“硬核”的一种，它要求企业提供的服务价值，能够持续匹配其提价和驱动用户增长的需求。对于护城河尚浅、议价权偏弱的AI应用来说，这条路显然走得异常艰难。

因此，一场定价模式的革命，势在必行。

4.1.1 按算力计费，让成本与价值挂钩

按任务收费，无法反映不同任务的复杂度和模型消耗。而按算力或实际Token消耗计费，能更精准地与后台成本挂钩，从而保证一个相对稳定的毛利率。

我们已经看到了先行者的动作。

以Replit为例，其早期收费模式是每个“checkpoint”（类似agent执行一次编程任务）收取25美分的固定费用。但当公司更新了更强大的底层模型后，任务运行成本大增，导致毛利率直接跌为负值。

为此，Replit不得不在7月份宣布调整收费模式，从单一任务收费，改为**“基于算力”收费**。这意味着，任务执行所需的计算资源越多，价格就越高。在这项调整下，部分复杂任务的价格，从25美分直接上涨到了2美元。

这无疑是一次大胆的尝试。短期内，它可能会因为涨价而影响用户订阅量。但从长期看，这是回归商业本质的必然选择。当其他AI agent同样面临成本压力时，或早或晚也会跟进调整。Replit只不过是早走了一步。

4.1.2 混合订阅，参考“移动流量包”模式

未来的定价模式，很可能会朝着更加灵活和多元化的方向发展。一个极具参考价值的模型，就是我们身边早已习以为常的**“移动流量包”**。

不妨大胆畅想，AI应用的定价可以设计为 “基础订阅费 + 流量包/算力包” 的混合模式。

• 基础订阅 用户支付一笔较低的月费，获得产品的基本使用权和一定额度的免费Token或算力。

• 流量/算力包 用户可以根据自己的实际使用量，购买不同价位的套餐包。

• 超量计费 在超出套餐额度后，可以按量支付额外的费用，或者购买新的“加油包”。

• 余量结转 当月的剩余Token或算力，还可以转移到次月使用，增加用户体验的灵活性。

这种模式，既能保证企业的保底收入，又能让高用量用户承担其对应的成本，实现了成本与收入的动态匹配，是一种远比单一订阅制更健康、更可持续的商业模型。

4.2 商业模式创新，开拓增值服务蓝海

除了在定价上做文章，AI应用还可以通过拓展增值服务，开辟新的收入来源，构筑更深的护城河。

4.2.1 面向企业的私有化部署与安全服务

许多企业的IT部门，已经开始自建内部的AI平台供员工使用。但这些自建平台，往往技术水平参差不齐，尤其在数据安全和隐私保护方面存在短板。

这就为AI垂直应用产品提供了巨大的增值服务空间。

企业可以通过提供私有化部署方案，将应用部署在客户的服务器内，确保数据不出企业。同时，将数据安全、隐私计算、权限管理等功能作为增值的企业级模块，打包成更高级的服务方案。这不仅能带来更高的客单价，还能深入绑定大客户，增强服务的稳定性和客户粘性。

4.2.2 数据洞察，变废为宝的智慧服务

AI应用在服务海量用户的过程中，会积累大量的行为数据和行业数据。这些数据，本身就是一座待挖掘的金矿。

经过脱敏、清洗和分析，这些数据可以转化为极具价值的商业洞察。

例如，AI编程工具可以分析数百万开发者的编程习惯、代码风格、技术栈偏好、常见错误类型等，为企业客户提供关于技术趋势、团队效率瓶颈、开发者能力画像等方面的洞察报告。这种数据服务，可以将原本只是成本项的用户行为数据，转化为新的收入来源。

🏛️ 五、政策护航，构建可持续的创新生态

企业的自救与创新，离不开产业政策的引导与扶持。《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》的出台，恰逢其时。它不仅指明了方向，更提供了实实在在的支持，旨在从根本上优化AI应用的发展环境。

5.1 降低创新门槛，加速商业化落地

《意见》明确提出，要布局建设一批国家人工智能应用中试基地。

“中试”，即中间性试验，是技术从实验室走向大规模商业化应用的关键一环。中试基地的建设，可以为AI创业公司提供标准化的测试环境、高质量的行业数据和专业的验证服务，极大地降低了创新的门槛和成本，加速了AI应用从概念到产品的转化过程。

5.2 鼓励模式探索，催生智能原生业态

政策层面，明确鼓励企业探索**“智能原生”**的新业态和全新的商业模式。这意味着，国家支持企业跳出传统软件的思维定式，去大胆尝试我们前文探讨的按算力计费、混合订阅、增值服务等创新模式。

这种顶层设计上的鼓励，为AI应用的商业模式创新，提供了宽松的环境和强大的背书。

5.3 夯实产业基础，提升全球竞争力

《意见》强调的八大基础支撑能力，如强化开源生态、完善数据产权、统筹智能算力网络等，都是在为AI应用产业的长期发展，夯实地基。

一个繁荣的开源生态，可以降低技术开发的重复投入。一个清晰的数据产权制度，可以让数据服务的商业模式更加顺畅。一个普惠的算力网络，可以降低所有参与者的基础成本。

这些基础能力的完善，将系统性地提升中国AI产业的整体效率和全球竞争力。

5.4 完善治理体系，保障健康发展

AI的发展，离不开安全与伦理的缰绳。《意见》同样强调了要完善法律法规、伦理规则和风险防控体系。这为AI应用的开发者划定了清晰的红线，也为用户的数据安全和隐私权益提供了保障，有助于构建一个让用户敢用、愿用的市场环境，保障整个产业的健康、有序发展。

结语

AI大模型，无疑是这个时代最激动人心的技术变革。而AI垂直应用的蓬勃发展，则以前所未有的速度，将这项变革的力量，带到了我们每个人的工作与生活之中。

我们已经享受到了大模型带来的便利。那些繁琐、重复、耗费心力的工作，正越来越多地被AI接管。它既是我们的助手，也是我们的导师。可以预见，随着技术的不断升级迭代，我们将越来越离不开AI，也再也回不到那个没有AI的日子。

今天AI垂直应用所面临的成本困境与竞争压力，是任何一项颠覆性技术在商业化初期都必然经历的阵痛。挑战是真实的，但破局的路径也同样清晰。

在中国，这片拥有最完备产业体系、最庞大市场规模和最丰富应用场景的沃土上，破解“成本悖论”的智慧与方案，尤其值得期待。随着“人工智能+”顶层设计的全面落地，以及像DeepSeekV3.1这样以算法创新推动产业生态突破的案例不断涌现，我们有理由相信，中国的AI应用创新周期，必将走出一条独特而坚实的道路。

这不仅是一场技术的革命，更是一场商业的重塑。而我们，正身处这场伟大变革的中心。

📢💻 【省心锐评】

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