AI浪潮汹涌，巨头搏浪，谁已手握金沙？

过去几年，“AI”无疑是科技圈最热门的词汇，大厂们更是挥金如土，在AI的研发和应用上投入了天文数字。一时间，发布大模型、推出AI助手成为标配，仿佛慢一步就会掉队。然而，在这场声势浩大的AI竞赛中，一个现实的问题也浮出水面：烧了这么多钱，到底谁真正赚到钱了？这不仅是投资者关心的焦点，也是衡量大厂AI战略是否有效的重要标准。从“军备竞赛”到“真金白银”，大厂的AI之路正走到一个关键节点，开始显现出分化的态势。

从投入到变现：财报中的微妙信号

曾几何时，谈论大厂的AI更多是聚焦于技术突破、模型参数量以及研发投入。AI部门往往是成本中心，是面向未来的战略布局，而非眼前的利润来源。然而，风向正在悄然转变。近年来，包括百度、阿里、腾讯在内的多家国内科技巨头，开始在财报中更频繁、更突出地强调AI的重要性，并透露出AI相关业务对营收增长的带动作用。尤其在最近的财报季，集体释放出“AI驱动增长”的信号，让不少观察者认为，大厂的AI投入正逐步迈向“兑现期”。但这是否意味着所有大厂都在AI上赚得盆满钵满？事实可能更为复杂。

赚钱的“姿势”：大厂的四条路径

36氪的文章深入分析了大厂在AI变现上的几种主要模式，可以概括为四类，它们并非孤立存在，而是相互交叉、补充：

• 模型即产品： 这是指大厂围绕自研大模型直接面向用户推出的具体应用产品。想象一下我们日常使用的各种AI助手、写作工具、图片生成器，甚至视频生成工具，很多都属于这一范畴。这类产品既有面向普通消费者的（To C），也有少量针对企业用户的定制化工具（To B）。在To C领域，常见的商业模式是订阅制，用户付费成为会员以获得更高级的功能或更好的体验。产品的赚钱能力直接取决于用户规模和他们的付费意愿。例如，文章中提到的字节的“豆包”、腾讯的“元宝”、百度的“文心一言”等，都属于通用AI助手的尝试。不过，值得注意的是，大部分此类应用目前仍处于用户积累和产品迭代阶段，盈利能力还在探索中。
• 模型即服务： 这种模式更偏向于技术输出，大厂将自己训练好的基础大模型或特定能力的模型通过云服务等形式开放给开发者或企业，供他们调用，在其基础上开发自己的应用或服务。这类似于云计算时代的IaaS或PaaS服务。企业无需从零开始训练模型，可以借助大厂成熟的模型能力，降低开发门槛和成本。这部分收入通常体现在云服务营收中，虽然财报不一定会单独列出“模型服务”的细项，但模型的调用量和相关的技术支持、平台服务费构成了其变现来源。
• AI即功能： 在这种模式下，AI不再是独立的产品，而是作为一项增强或优化现有产品核心功能的技术。例如，电商平台利用AI进行个性化推荐，短视频平台使用AI进行内容审核和智能剪辑，办公软件集成AI提供智能写作或数据分析辅助。用户为核心产品付费，而AI能力的提升则间接提高了用户体验和平台效率，从而巩固或提升了产品的市场竞争力，最终反映在整体营收的增长上。这种变现方式更为隐性，但也可能是AI价值最广泛的应用之一。
• “卖铲人”： 这个形象的比喻指的是那些提供AI基础设施、工具或算力服务的公司。在AI淘金热中，并非只有挖到金子的人赚钱，卖铲子、提供工具和服务的人同样能获利。对于大厂而言，这可能包括提供高性能计算芯片、AI开发平台、数据标注服务、算力租赁等。这些服务是整个AI生态运行的基础，随着AI研发和应用的深入，对这些“铲子”的需求也会水涨船高。华为在AI领域的布局，很大一部分就属于这一类别，专注于为B端提供解决方案和算力支持。

谁在闷声发大财？To B与出海的曙光

尽管通用AI助手等To C应用吸引了大量眼球，但从目前的盈利情况来看，面向企业端（To B）的AI应用和解决方案，以及面向海外市场的AI产品，正显示出更强的变现潜力。有观点认为，B端市场由于场景相对聚焦、需求更为明确，AI更容易结合客户的具体业务流程进行深度定制，从而产生实际的商业价值和付费意愿。例如，AI智能客服、基于大模型的数据分析平台等，都能直接帮助企业提高效率、降低成本，因此更容易获得商业回报。

同时，一些中国团队开发的AI应用，在海外市场取得了亮眼的成绩。通过“出口转内销”或直接面向全球用户的策略，一些创业公司甚至实现了小团队获取高收入的案例。这表明，在全球AI竞争中，找准特定的应用场景和目标市场，即使不是顶级大厂，也有可能凭借优质的产品和服务实现盈利。大厂们也注意到了这一点，开始在海外市场推出AI产品，探索新的增长空间。

盈利之路漫漫：挑战与未来

尽管我们看到了一些积极的信号和变现的路径，但需要清醒地认识到，大厂的AI全面盈利仍然面临诸多挑战。首先，巨大的研发投入需要漫长的时间才能摊薄并转化为持续的利润。基础模型的训练成本高昂，且需要不断迭代优化。其次，不同公司在财报中对AI业务的披露程度差异很大，很难获得精确的盈利数据，对其变现能力的评估更多是基于公开信息和行业观察进行的综合判断。此外，AI技术的快速发展也意味着市场竞争异常激烈，产品和服务的生命周期可能缩短，持续创新成为盈利的关键。

然而，趋势是明确的：AI不再仅仅是实验室里的技术，它正加速融入各种应用场景，并开始创造商业价值。大厂们在AI领域的深厚积累和资源优势，使得它们在模型、平台和算力等方面具备先发优势。未来，那些能够将技术优势转化为实际应用，找准用户痛点和商业需求的玩家，将更有可能在这场AI浪潮中真正赚到钱，把“技术红利”变成“商业利润”。这场关于AI变现的探索仍在继续，而手握真金白银的玩家名单，也将在实践中不断更新。