“十五五”规划明确提出，要全面实施“人工智能+”行动，充分发挥人工智能在引领科研范式变革方面的关键作用，推动人工智能与产业发展、文化建设、民生保障以及社会治理深度融合，抢占人工智能产业应用的制高点，为千行百业全方位赋能。

2025年8月，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》正式印发，标志着我国进入全面推进“人工智能+”发展的新阶段。作为一项通用目的技术，人工智能正在深刻重塑全球商业格局，催生多种创新商业模式。这些模式不仅加速了企业数字化转型进程，也为各行各业开辟了新的增长路径与盈利空间。本文将围绕七种主要的“人工智能+”商业模式展开分析，探讨其商业应用实践，并对未来发展趋势进行展望。

智能硬件与软件开启盈利新篇章

中国的智能硬件市场正迎来新的增长周期。在人工智能技术加持下，传统硬件产品销量回暖，市场规模持续扩大。不仅在消费领域，面向行业的智能硬件同样蓬勃发展。从智能汽车到智能制造设备，AI芯片与物联网技术的结合催生大量新产品。2024年被业内视为“AI+硬件”爆发元年，众多互联网巨头和电子厂商加速入场，掀起万物智能化热潮。

软硬一体化的商业模式正在逐渐成熟。过去硬件厂商往往通过一次性销售设备获利，如今越来越多的中国企业尝试通过“硬件+软件服务”的组合，实现持续盈利。一方面，硬件作为入口获取用户，后续的软件订阅、增值服务成为源源不断的收入。

当然，“AI+硬件”要真正成为新的业绩增长点也面临挑战。有业内人士指出，这将是一个融合应用场景、技术和用户体验的复杂体系，要想找到高频且付费意愿强的应用场景绝非易事。目前来看，一些AI硬件产品仍属于概念验证性质，离大规模盈利尚有距离。例如某些搭载大模型的智能设备价格不菲，但功能相对初级，消费者是否买单还有待市场检验。此外，硬件研发投入高、周期长，对于互联网公司而言是全新考验，供应链和制造也是短板。“硬件吃肉、软件喝汤”的现象在一些企业有所体现：2023年上半年A股AI硬件相关企业净利大增，而纯软件AI公司整体盈利却同比下降超过60%。这说明在当前阶段，硬件创新对AI产业发展至关重要，但软件服务的商业价值释放可能需要更长时间。

展望未来，中国的智能硬件有望走出一条差异化的盈利之路。随着5G、新型芯片等基础设施的日渐完善，硬件将成为A服务的重要载体。企业可以通过硬件实现AI功能的落地，并持续通过OTA（空中激活）技术升级、内容订阅变现。例如智能汽车领域，自动驾驶功能可以通过软件订阅解锁，带来源源不断的收入；智能家居设备则可以按月提供家庭安防AI分析服务。

政策层面也支持硬件与AI融合创新，各地纷纷出台措施鼓励机器人、可穿戴设备等的研发。可以预见，“软硬结合”将成为中国科技公司的标配战略：既掌握硬件入口，又经营软件生态，两手发力开启盈利新篇章。

算法技术服务助力企业降本增效

人工智能发展至今，算法技术服务已成为连接AI科技与商业应用的关键桥梁。在“人工智能即服务”的浪潮下，中国企业正纷纷加速拥抱算法技术，以降低成本、提高效率。

在这种趋势下，中国AI技术服务市场保持高速增长。权威机构IDC的报告指出，2023年中国人工智能软件市场规模已达377.4亿元，同比增长26.2%。智能算法作为企业数字化转型的重要引擎，近年在金融、制造、零售等领域落地生根。另据IDC预测，未来几年AI服务将成为支出热点，预计2027年中国AI服务市场规模将超50亿美元，年均增速约30%。实际上，从基础的图像识别、语音识别，到高级的机器学习平台和大模型接口，各类算法服务供应商在中国蓬勃发展：既有阿里云、百度智能云这类通用AI平台提供商，也有商汤科技、第四范式等垂直AI方案公司。它们为企业输出算法能力，按调用次数或项目向企业收取费用，形成稳定的服务收入。2024年上半年，中国“智算”（智能算力）服务整体市场规模同比增长79.6%，达146.1亿元，其中生成式AI基础设施即服务增长最快。一系列数字表明，向企业提供算法技术服务，正成为AI产业的重要商业模式。

算法服务对企业最大的价值在于降本增效，这在各行业案例中得到验证。以金融业为例，大型银行近年纷纷上线智能客服、智能风控等系统。

中国众多科技公司也在积极扮演“算法供应商”的角色，将核心AI能力商品化输出。据IDC数据，2024年上半年中国生成式AI算力基础设施即服务市场规模达52亿元，同比增长203.6%，这表明如商汤科技等提供大模型算力与算法服务的厂商正快速崛起。甚至传统企业也参与其中：平安集团不仅应用AI提升自身保险业务风控水平，还孵化出壹账通等科技子公司，对外输出金融AI解决方案作为新的利润增长点。

尽管前景向好，但是算法技术服务在推广中也存在痛点。

首先是定制化难题：不同行业、企业的需求千差万别，通用AI服务需进行大量“最后一公里”的调优和集成，这增加了服务提供商的交付成本。

其次是数据和人才瓶颈：AI算法发挥效益离不开高质量数据和专业人才。对于许多中小企业来说，数据孤岛和缺乏AI工程师阻碍了算法服务的有效对接，一定程度上减缓了AI规模化落地的速度。

此外，ROI（投资收益率）的不确定性也让部分企业持观望态度。投入购买AI服务后能省下多少成本、创造多少价值，有时短期内不易量化，需要服务提供商与客户共同探索。

总体来看，算法技术服务作为“人工智能 +”领域最具通用性商业模式，已在中国站稳脚跟。未来，随着基础算力设施的完善和大模型能力通过API开放，“人工智能即服务”将更容易获取，成本也可能下降，这会吸引更多传统行业加入智能化转型的行列。可以预见，算法服务将成为企业数字化运营的标配——就像过去上云计算一样，如今企业正越来越多地上“AI云”。那些掌握领先算法并能以服务形式交付的公司，将持续受益于企业端旺盛的智能化需求。在助力千行百业降本增效的同时，这些公司也获得了稳定的服务收入，实现商业价值与社会价值的双丰收。

高质量数据交易凸显市场价值

数据被誉为新时代的“石油”，在人工智能时代更是核心要素。中国高度重视数据要素的市场化，近年来积极搭建数据交易平台以释放数据价值。

随着政策的推动和基础设施的完善，数据要素市场化进程不断加速。有研究机构预测，到2025年中国数据交易市场规模有望增长至2046亿元（约合288亿美元），较2022年翻一番以上；到2030年这一市场规模可能攀升至5155亿元。这些数字凸显出高质量数据作为商品所蕴含的巨大市场价值。

高质量数据之所以备受重视，在于其对AI应用和商业决策的支撑作用。对于训练AI模型而言，大规模且标注精良的数据集是不可或缺的“燃料”。因而，一些拥有独特数据资源的机构开始尝试通过交易获取收益。据上海数据交易所发布的报告，目前我国数据交易行业出现了一批“服务型数据商”促进数据流通。它们扮演数据供需中介角色，为数据找买家、为用户找数据，提供定价、合规等增值服务。这种专业分工让数据要素更易流通，提升了数据资源的市场价值。

尽管前景广阔，但数据交易要实现大规模、成熟化运营，尚需克服多重挑战。首先，是确权和合规问题。数据不同于有形资产，如何界定其归属和使用边界，是亟待解决的关键问题。其次，数据定价仍是业界一道难题。数据价值往往因用途而异，目前缺乏统一的评估标准，交易双方议价成本高，很多平台上挂牌的数据产品之所以成交量寥寥，就是因为定价分歧大。再次，需建立交易互信。数据作为数字商品，交易时买家难以完全验证质量，卖家也担心数据拷贝后权益受损。最后，平台生存压力值得关注。由于场内公开交易刚起步，许多数据交易所面临成交量不足的问题。据研判，短期内数据交易场所之间竞争将加剧，如果缺乏差异化优势，部分机构可能难以为继。这些痛点说明，数据交易作为新生事物，还处在探索完善阶段。

精准广告投放拓展盈利渠道

得益于人工智能驱动的个性化推荐，数字广告正成为“人工智能+”变现最直接也最成熟的领域之一。中国的数字广告市场规模已位居世界前列，并在逆势中保持增长。据统计，2023年中国互联网广告营业收入达7190.6亿元，同比增长 33.4%。这一惊人的增速反映出企业对线上精准营销的投入力度空前，提高了广告行业的景气度。同年，广告市场结构中，互联网广告占据了发布业务总量的 82.4%——也就是说，在中国广告业，每10元广告预算中约有8元投向了线上。这背后正是因为AI算法的赋能，使线上广告相比传统广告实现了更高的效率和回报。通过大数据分析和机器学习模型，广告主可以将广告精准地投放给最有可能转化的受众群体，从而以较少的预算撬动更高的转化率，实现“花钱更少，赚钱更多”的营销效果。

AI不仅优化投放对象，也改变了广告内容本身。随着生成式AI的发展，广告创意生产正在部分自动化。一些广告公司开始使用AI生成广告文案、页旗图片，甚至短视频初稿，随后由创意人员润色、把关。这大大缩短了广告制作周期，使广告内容可以更快速地围绕实时热点或个体用户喜好来定制。例如，电商平台在大促期间，可以即时生成成千上万条针对不同用户偏好的商品推荐语和图片，进行A/B测试，看哪种创意转化率高再实时调整。这种“人机协同”的广告制作新模式，不仅降低了运营成本，还进一步提升了广告投放的相关性和时效性。试想，当AI能够根据用户当前所处的地理位置、天气甚至心情（从最近浏览内容推测）来动态生成广告内容时，每个人看到的广告都独一无二且高度相关，其效果相比千篇一律的广告将成倍提高。这种前景正在逐步变为现实，拓展了广告盈利的新渠道。

未来，AI赋能的广告还将继续演化，成为更加多元的盈利渠道。物联网的普及可能带来线下精准广告的新场景。例如，户外数字屏幕根据路过人群属性实时切换广告内容，汽车中控屏根据驾驶者偏好推送附近商家优惠信息。在虚拟现实和增强现实环境中，广告也可以通过AI生成与情境融合的沉浸式体验，让用户“愿意看，记得住”。这些都离不开AI对用户的深刻理解和对内容的智能创作。因此可以说，精准广告是AI商业化最成功的领域之一，国内企业已经积累了丰富经验和全球领先的数据优势。随着技术和监管的成熟，精准广告投放将在拓展盈利渠道的同时，朝着个性化与用户尊重并重的方向发展，继续为数字经济贡献源源不断的动能。

订阅收费模式满足个性化需求

AI技术的快速发展催生出多样化的商业模式，订阅收费作为一种成熟的盈利方式，本质上是一种“按需付费”的商业模式，用户通过定期支付费用获取高级功能或优质服务。随着通用大模型和垂直领域AI应用的普及，订阅模式提供差异化服务和个性化体验，实现了企业持续盈利与用户需求的完美结合。

随着AI技术的迅猛发展，许多企业开始为其大模型提供高级功能的订阅服务。例如，OpenAI于2023年2月推出了ChatGPT的付费订阅计划ChatGPT Plus，月费定为19.99美元，订阅用户可在高峰时段享受优先访问、响应速度更快以及优先获得新功能等权益。此举不仅为用户提供了更优质的服务体验，也为OpenAI 带来了稳定的收入来源。

订阅模式之所以能在AI领域取得成功，核心在于它能精准契合不同用户的差异化需求。在实际应用中，API订阅服务通过以下几种方式满足个性化需求。首先，分层订阅策略满足不同预算用户的需求。从免费基础版到高级专业版，用户可根据自身支付能力和使用频率选择合适方案。其次，场景化订阅包为特定领域用户提供专业工具。例如，商汤科技面向不同行业推出的AI工具包，针对医疗、金融、教育等领域提供定制化AI功能。再次，API订阅为开发者和企业提供了灵活调用的可能，实现了真正的“按需使用”。最后，个性化AI助手通过持续学习用户偏好，提供越发贴合用户个人需求的服务，形成良性循环。

订阅模式在带来收益的同时，也面临诸多挑战。一方面，合理价格区间的设定是关键问题，需兼顾开发成本覆盖与市场接受度；另一方面，持续提供差异化价值以维持订阅黏性也是一大考验。国内AI企业在订阅定价上普遍采取低于国际水平的策略，这虽然有利于快速获取用户，但也带来盈利压力。

未来，订阅模式将呈现几个明显趋势：一是“超个性化”服务的兴起，通过更精准的用户画像提供定制化AI体验；二是“混合订阅”模式普及，结合基础订阅与增值服务，满足不同层次需求；三是跨平台AI能力整合，用户通过单一订阅获取多平台AI服务；四是垂直领域专业订阅的细分，为特定行业提供深度优化的AI能力。

投资资本增值多元化盈利途径

在“人工智能+”版图中，资本市场扮演了推波助澜的角色。国内的AI产业不仅靠销售产品和服务赚钱，通过投资和资本运作实现价值增值也是重要的盈利途径之一。近年来，海量资本涌入AI领域，催生出一批高估值的创新公司，也为产业各方带来了可观的账面财富。麦肯锡的研究指出，2021年中国吸引了全球近 1/5的AI私募投资资金，金额高达170亿美元。这一数字仅次于美国，反映出中国在AI创业投资上异常活跃。虽然2022年全球创投环境转冷，但进入2023年，生成式AI的爆发又引发新一轮投资热潮，中国创投圈竞相布局大模型相关项目。

据统计，2023年中国已有百余款自主大模型问世，其中不乏获得大额融资者。资本蜂拥而至，一时间“不谈大模型就没有融资”成为对创投圈的一种调侃。

对于许多AI创业公司来说，融资本身几乎成为主要“商业模式”。它们在短期内或许没有盈利，但通过不断讲述新技术、新故事获得更高估值，再从VC/PE（私募股权）处融来资金进行扩张。投资人则期待着公司未来上市或被并购时实现数倍乃至数十倍的回报。

资本增值途径的另一面，是公众资本市场对AI概念的追捧与反应。2022年底 ChatGPT横空出世，不仅引爆全球科技圈，也引燃了中国A股的“AI行情”。投资者疯狂涌入相关概念股，许多公司股价因搭上AI而飙升。比投资人“用脚投票”表达了对百度押注AI能够带来新利润增长点的信心。股价上涨不仅使公司市值提升、管理层持股增值，也方便后续发债融资或者增发股票募资，从而反哺 AI业务研发，形成良性循环。可以说，AI浪潮给许多公司带来了“估值红利”，成为一种隐形的盈利渠道。

然而，资本市场对AI的狂热也提示我们必须防范风险。历史上一波波科技投资热潮中不乏泡沫的破灭，AI领域亦难例外。一些公司“蹭概念”“炒作”却拿不出硬业绩，终会被市场冷落甚至抛弃。2024年就有若干曾经风生水起的AI独角兽在科创板IPO破发或估值缩水。当前，投资者也日趋理性，更加关注商业模式落地和实际营收。监管层面，中国证监会已多次警示防范“概念炒作”，并对利用AI题材哄抬股价的行为进行查处。这些举措都有助于引导资本“慢下来、看长远”，支持真正有价值的AI创新。可以预见，未来能够通过资本增值获利的，将是那些技术过硬、模式跑通的AI企业，而非单纯包装故事者。届时，资本红利将更多地向行业龙头和脚踏实地的公司集中，小玩家靠概念融资的空间将被压缩。国家也会通过产业基金、引导资金等方式继续扶持AI核心领域发展，如芯片、操作系统等“卡脖子”环节，投入真金白银追逐长期收益。

教育培训人才输送提升技能价值

人工智能产业的繁荣离不开大量高素质人才支撑，“人工智能+教育培训”由此成为一条重要的商业模式和价值链。近几年中国从顶层设计到民间实践，都在大力打造AI人才培养体系，以满足爆炸式增长的行业需求。

未来，“人工智能+教育培训”将更加紧密地结合。一方面，AI将用于提升教育本身的效率和个性化——智能导师、AI题库、自适应学习系统等使人才培养质量和规模双提升，中国的教育科技公司如好未来、猿辅导等都在研发相应产品，并作为新的盈利点。

另一方面，随着AI技术飞速发展，终身学习将成为常态，不仅学生，职场人士也需要不断接受培训以跟上时代步伐。由此催生的继续教育、在线课程、认证考试市场前景可观。

对于企业来说，建立内部AI培训机制、与高校联合培养定制化人才，将是保证竞争力的关键举措，也可能发展出内部“企业大学”等新业务单元。

在政策层面，“科教兴国”“人才强国”战略将持续深化，政府和社会资本会加大对AI教育的投入。可以说，人才红利是中国AI产业最大的红利，而教育培训就是把人口红利转化为人才红利的核心途径。

在这个过程中，培训机构不仅获得了经济效益，也承担了社会责任，提升了全社会的技能水平和创新能力。当更多掌握AI技能的人才走上岗位，整个行业的创造力和价值都会随之提升——这正是“提升技能价值”的深层意义。