美国版“人工智能+”，如何破解“跷跷板”困局？

中国正在推进“人工智能＋”战略，试图把AI技术深度嵌入各行各业。与此同时，美国AI垂直应用的经验或许能为我们提供参照：在过去三年里，美国资本市场给了AI应用公司极高的估值，但真正走出全球现象级产品还没有。背后的主要矛盾只有一句话——成本与增长难以兼得。

一、核心问题：高速增长下的结构性困境

美国的AI垂直应用赛道一度热火朝天，融资、估值、用户增长都呈现指数级扩张。然而仔细看财务数据，问题很快暴露：收入增长并没有带来利润改善，甚至出现越跑越亏的局面。根本原因在于AI应用企业承受的token成本（最小计费单位×使用量）高企，这是一种随着调用量线性上升的变动成本，几乎无法靠规模化摊薄。

因此，即便用户数量增长，企业却难以通过“规模效应”提高毛利率。资本市场的估值神话背后，是一种可持续性不足的商业模式。

二、矛盾剖析：成本、竞争与护城河

1.成本压力无法忽视

大模型调用成本就像企业头顶的“税”。随着模型推理需求爆炸式增长，成本往往比收入上升得更快。很多创业公司只能依靠融资“烧钱”，但难以在财务上跑通闭环。

2.竞争激烈，差异化不足

在编程助手、办公协同、AI创作等领域，美国已经涌现出大量公司，但技术同质化严重。用户体验和界面设计的差异，很难支撑长期护城河，市场竞争呈现“低价抢用户”的局面。

3.盈利模式单一

多数公司仍停留在“订阅制”模式，缺少对成本的精准匹配。这样一来，只要使用量激增，利润率就会急速下降，商业模式脆弱。

三、破局路径：商业模式的再造

1.定价模式创新

部分企业开始尝试“订阅+算力计费”的混合模式。比如Replit已从按任务收费，转为按算力计费。这样的做法让营收和成本更贴近，避免出现“用得越多、亏得越多”的悖论。

2.增值服务拓展

提供私有化部署、数据安全、行业洞察等增值功能，成为提升客户黏性和提升单客价值的重要方向。这种模式更接近传统企业服务（SaaS）的逻辑，能够构筑护城河。

3.定价逻辑重构

未来AI服务可能走向“像水电一样的公共服务”，采用阶梯定价、套餐流量包等方式。只有这样，AI的消费习惯才能真正普及到更大范围的用户群体。

四、结语：AI应用已成基础设施

美国的AI垂直应用企业正在经历从“讲故事”到“算账本”的转折期。融资光环正在退去，成本与盈利的硬约束浮出水面。矛盾不可回避，但趋势也很明确——AI已经成为基础设施，无法回头。真正能走出来的企业，必然是在商业模式上找到新平衡点的公司。

对中国的“人工智能＋”而言，美国的阵痛是前车之鉴：应用的价值不止在“做出新奇的工具”，而在能否形成可持续的商业模式。产业化、普惠化的路径，才是AI真正走向日常生活的关键。