2025年3月1日，國內(nèi)AI公司DeepSeek首次公開其推理系統(tǒng)的理論成本利潤(rùn)率——545%，這一數(shù)字不僅刷新行業(yè)認(rèn)知，更揭示了AI大模型從技術(shù)突破到商業(yè)閉環(huán)的可能性。

這一事件背后，不僅是技術(shù)能力的證明，更是大模型商業(yè)變現(xiàn)模式的一次系統(tǒng)性檢驗(yàn)。本文將結(jié)合DeepSeek的實(shí)踐，拆解大模型商業(yè)化路徑的底層邏輯與未來趨勢(shì)。

01. 賣API：規(guī)模效應(yīng)與成本控制的博弈

隨著認(rèn)知的不斷拓展和清晰，對(duì)于AI大模型，市場(chǎng)和客戶變得越來越務(wù)實(shí)，越來越多初創(chuàng)企業(yè)將目光從基礎(chǔ)模型轉(zhuǎn)向應(yīng)用和工具鏈。而對(duì)于投資者和投資機(jī)構(gòu)來說，最關(guān)心的問題還是商業(yè)化。

目前，大模型第一條主流商業(yè)路徑是賣API，即按token收費(fèi)。

值得注意的是在上周，DeepSeek連續(xù)五天發(fā)布了五項(xiàng)核心技術(shù)，涵蓋計(jì)算優(yōu)化、通信加速和存儲(chǔ)架構(gòu)等領(lǐng)域，幾乎將自己的核心AI Infra技術(shù)全部公布開來，大幅提升了大模型訓(xùn)推硬件效率。而在DeepSeek的這篇《DeepSeek-V3/R1 推理系統(tǒng)概覽》文章里，又進(jìn)一步揭示了這些技術(shù)和部分是如何組裝聯(lián)系在一起的，相當(dāng)于一個(gè)串聯(lián)式的總結(jié)內(nèi)容。據(jù)介紹，DeepSeek使用了大規(guī)�？绻�(jié)點(diǎn)專家并行(EP)的方法，并通過一系列技術(shù)策略，最大程度地優(yōu)化了大模型推理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了驚人的性能和效率。

在文章的末尾，DeepSeek以理論成本和利潤(rùn)計(jì)算作為句號(hào)，為這次以開源降本為核心目的的開源周，畫下了一個(gè)完美的句號(hào)：假定GPU租賃成本為2美元/小時(shí)，總成本為87072美元/天；如果所有tokens全部按照DeepSeek R1的定價(jià)計(jì)算，理論上一天的總收入為562027美元/天，成本利潤(rùn)率為545%。

這一模式的優(yōu)勢(shì)在于輕資產(chǎn)運(yùn)營，無需直接面向終端用戶，專注技術(shù)優(yōu)化。市場(chǎng)滲透快：低定價(jià)策略(如夜間API價(jià)格降至25%)加速中小企業(yè)采用，形成需求粘性。在弊端上，未來可能有價(jià)格戰(zhàn)風(fēng)險(xiǎn)。以及國內(nèi)云廠商低價(jià)競(jìng)爭(zhēng)可能導(dǎo)致利潤(rùn)率下滑。

因此這一模式的本質(zhì)是按調(diào)用量收費(fèi)，依賴高吞吐量與低成本實(shí)現(xiàn)規(guī)模盈利。從底層邏輯看API經(jīng)濟(jì)的核心是“算力效率革命”。DeepSeek通過EP策略與動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡，將每美元算力產(chǎn)出最大化。

02. 賣廣告：新的超級(jí)流量入口

第二大主流路徑是通過賣廣告盈利。由于AI大模型技術(shù)已經(jīng)成為科技行業(yè)的一大風(fēng)口，諸多下游企業(yè)都爭(zhēng)先恐后地布局相關(guān)技術(shù)，上游的芯片制造商、云服務(wù)廠商等“賣水人”提供的算力基礎(chǔ)設(shè)施備受追捧，因而可以通過向下游客戶提供算力創(chuàng)收，早早打通了商業(yè)化閉環(huán)。

下游諸多To C企業(yè)的核心產(chǎn)品雖然都接入了AI大模型，但由于未能同步拓寬營收渠道，并且還需要承擔(dān)巨額運(yùn)營成本，因而大多“賠本賺吆喝”。

在此背景下，在AI搜索中插入廣告成為了許多下游企業(yè)的商業(yè)化嘗試�；仡櫄v史，在PC互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，傳統(tǒng)搜索引擎會(huì)展示相關(guān)網(wǎng)站，引導(dǎo)用戶前往相關(guān)頁面進(jìn)行深入的信息檢索和整理。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來，微信、抖音、淘寶、高德等超級(jí)App將細(xì)分內(nèi)容整合和聚集起來，大大延長(zhǎng)了用戶的駐留時(shí)間。進(jìn)入智能互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，ChatGPT進(jìn)一步提升了超級(jí)App對(duì)用戶的吸引力。它不僅在聊天互動(dòng)中提供完整的答案，還通過開放插件功能，整合了上游應(yīng)用的內(nèi)容和功能場(chǎng)景。這使得用戶無須跳轉(zhuǎn)或下載其他應(yīng)用，便能完成更加復(fù)雜的任務(wù)，真正實(shí)現(xiàn)了All-in-one的概念。

因此，這一模式的本質(zhì)是大模型將成為新的超級(jí)流量入口。其底層邏輯是“交互效率提升→場(chǎng)景整合→規(guī)模經(jīng)濟(jì)”的三級(jí)跳，最終形成不可逆的入口霸權(quán)。未來，擁有先進(jìn)模型與流量矩陣的企業(yè)，將主導(dǎo)下一代數(shù)字生態(tài)的分配權(quán)。不過需要注意的是，與傳統(tǒng)搜索引擎可以依次序反饋海量?jī)?nèi)容，將排名靠前的內(nèi)容進(jìn)行競(jìng)價(jià)排名，再讓用戶自行挑選不同，AI搜索具備信息整合的能力，展示的結(jié)果異常精準(zhǔn)，如果廠商過度追求商業(yè)化，那么很可能與用戶的利益相悖。

03. 賣訂閱服務(wù)：C端市場(chǎng)的價(jià)值深挖

第三條主流路徑是賣訂閱盈利。這一模式的代表是OpenAI的ChatGPT Plus服務(wù)。

這一模式的優(yōu)勢(shì)在于現(xiàn)金流穩(wěn)定：訂閱制提供可預(yù)測(cè)收入，緩解融資壓力。也可以享受一定的品牌溢價(jià)：高付費(fèi)用戶往往是技術(shù)發(fā)燒友或?qū)�業(yè)人士，可帶動(dòng)口碑傳播。

在挑戰(zhàn)方面，在用戶留存上需持續(xù)提供差異化價(jià)值。在合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)上，個(gè)人數(shù)據(jù)使用需符合各國隱私法規(guī)，增加運(yùn)營復(fù)雜度。

此外，歐美用戶有較強(qiáng)的付費(fèi)習(xí)慣，AI企業(yè)都難以靠訂閱模式扭虧，在中國市場(chǎng)，由于消費(fèi)者缺乏付費(fèi)習(xí)慣，AI大模型能否靠訂閱模式打通商業(yè)閉環(huán)還是一個(gè)未知數(shù)。

月之暗面創(chuàng)始人楊植麟也曾指出：“按照用戶數(shù)量收費(fèi)，是無法隨著產(chǎn)品創(chuàng)造出更大的商業(yè)化價(jià)值的，訂閱不會(huì)是最終的商業(yè)模式。”

因此這一模式本質(zhì)是向個(gè)人用戶收取月費(fèi)，提供高級(jí)功能(如無限制訪問、優(yōu)先響應(yīng))。從底層邏輯看C端訂閱制的核心是“用戶體驗(yàn)貨幣化”。從落地模式看，這一類模型往往是閉源模型。其商業(yè)模式本質(zhì)是“技術(shù)壟斷+付費(fèi)訂閱”。但DeepSeek的開源策略，真正打破了這一閉環(huán)。甚至在金沙江創(chuàng)投朱嘯虎看來，若開源模型性能接近閉源模型，后者將失去存在價(jià)值。

要知道的是，DeepSeek的API價(jià)格僅為行業(yè)平均的1/10，且支持私有化部署，企業(yè)無需依賴巨頭即可定制AI服務(wù)。更何況開源的DeepSeek，表現(xiàn)超過了一眾閉源模型。其就像一條鯰魚，既被業(yè)界認(rèn)為是開源模型的勝利，又?jǐn)噭?dòng)了全球AI大模型圈。

當(dāng)模型差距超過代際，高額的市場(chǎng)費(fèi)用就會(huì)從競(jìng)爭(zhēng)武器變?yōu)樨?cái)務(wù)累贅。導(dǎo)致的結(jié)果是，不少DeepSeek的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，不再于渠道方面進(jìn)行海量投入。有媒體報(bào)道稱，月之暗面近期決定大幅收縮產(chǎn)品投放預(yù)算，包括暫停多個(gè)安卓渠道的投放，以及第三方廣告平臺(tái)的合作。

對(duì)此，月之暗面此前公開表示，公司近期受到“外部因素和內(nèi)部戰(zhàn)略調(diào)整影響”。

而不論是賣API、賣廣告、還是賣訂閱服務(wù)，在Deepseek橫空出世后，AI大模型向更普惠的方向發(fā)展已經(jīng)是一個(gè)高確定趨勢(shì)。

04. 結(jié)語：DeepSeek化解了大模型商業(yè)化的“三體問題”

綜上，可以看到大模型的商業(yè)化在目前這個(gè)階段并不容易。而DeepSeek的案例揭示了大模型商業(yè)化的核心矛盾——技術(shù)、生態(tài)與資本的三角平衡。其成功源于三點(diǎn)：

技術(shù)極致主義：通過EP并行、動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡等創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)算力效率的質(zhì)變；生態(tài)開放戰(zhàn)略：以開源吸引長(zhǎng)尾創(chuàng)新，以分層服務(wù)篩選高價(jià)值客戶；資本耐心加持：幻方量化的資金支持使其避免短期盈利壓力，專注長(zhǎng)期技術(shù)投入。

未來，大模型競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)入“深水區(qū)”：通用模型追求極致效率，垂類模型深耕行業(yè)Know-How，而基礎(chǔ)設(shè)施層則演變?yōu)樗懔εc算法的協(xié)同戰(zhàn)場(chǎng)。唯有同時(shí)解決技術(shù)可用性、商業(yè)可持續(xù)性與生態(tài)豐富性的“三體問題”，才能在這場(chǎng)AI革命中持續(xù)領(lǐng)跑。

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       原文標(biāo)題 : AI大模型的三大商業(yè)化路徑