AI 到底能不能真正撑起企业的利润率？

📌 一句话摘要

本文通过非凡大赏圆桌会议的多位 AI 行业从业者分享，深入分析 AI 应用商业化面临的核心问题：订阅制模式的不可持续性、token 成本与获客成本的双重压力，以及 ToB 落地的工程与组织挑战，指出行业正在从流量红利转向垂直场景深化与商业模式创新。

📝 详细摘要

文章记录了非凡大赏上 AI 行业多位创始人与从业者的圆桌对话，聚焦 AI 应用商业化的三大核心议题：收费模式、成本结构、行业趋势。吴显昆（Kuse AI）指出订阅制在 AI 领域难以持续，因边际成本不趋于零；许乐洋（Seekee）分享出海 AI 浏览器通过广告与订阅混合模式探索；顾学斌（WeMeet）以低价同传服务为例，展示 AI 原生服务的定价逻辑。成本方面，李忆（Google）强调获客成本比 token 成本更关键，需精准定位需求；吴显昆提到 ToB 实施成本高且需企业流程数字化。行业趋势上，商汤预测私有化部署与行业专用 Agent 模板将兴起，李忆期待综合型平台整合多 Agent 功能，吴显昆质疑 AI 对企业利润提升的实际效果仍待验证。全文通过多视角揭示 AI 商业化从流量驱动向垂直深化与商业模式创新转型的行业现状与未来方向。

💡 主要观点

- 订阅制模式在 AI 应用中难以持续，因边际成本不趋于零。 吴显昆指出，AI 作为开放式解决方案，部署成本高且 token 成本随规模线性上升，导致毛利低甚至亏损，需寻求收入分成、按结果收费或直接买公司等新模式。

获客成本是 AI 企业更关键的成本压力源头。 李忆指出，token 成本虽高，但获客成本才是生存关键，需精准定位需求（如 B2B 企业级 workflow），避免流量浪费，甚至采用 50 美金咨询费筛选有效用户。

ToB 落地面临工程与组织流程的双重挑战。 商汤 Cameron Wang 指出，ToB 落地需企业有标准化 API 与文档化流程，否则需 1-2 周工程配置，且需业务负责人亲自参与，否则易成'僵尸项目'。

AI 商业化正从流量红利转向垂直场景与商业模式创新。 李忆与商汤预测，未来将更多聚焦垂直行业（如医疗、教育）、私有化部署及行业专用 Agent 模板，甚至出现综合型平台整合多 Agent 功能。

AI 对企业利润提升的实际效果仍待验证。 吴显昆坦言，行业尚未真正回答 AI 能否显著提升企业利润率，需解决结果与付费挂钩、避免技术炒作等问题。

💬 文章金句

- 跑得越快，亏得越狠。AI 应用公司在国内的融资环境里，基本处在鄙视链底端。

• 订阅制假设的是边际成本为零，但 AI 这门生意从第一天起就不是。
• 真正杀死 AI 公司的，不是 token，是获客成本。
• AI 到底对公司业务有没有巨大提升，到现在也还没回答这个问题。
• agent 运行的前提是企业有清晰、文档化的业务流程，但很多企业的经验都是'老员工口口相传'，根本没有文档。

📊 文章信息

AI 初评：89

来源：非凡产研

作者：非凡产研

分类：人工智能

语言：中文

阅读时间：46 分钟

字数：11391

标签： AI 商业化, Agent 模型, ToB 落地, 成本结构, 获客策略

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