本文来自微信公众号： 运营官张沐 ，作者：张沐
Ai行业在百花绽放之后，很难跑出来商业化的产品，特别是百模大战之后，各家公司都开始做行业的Ai产品，目前Ai的公司要么是靠高融资吸血的或者，要么是靠着一连串的私有化部署和大客户的行业定制活着，很难有完全按照商业化的路径或者。
海外的产品相对通用，无论是Codex还是Claude，哪个Ai的开发者不订阅一下？这也导致国外的Ai市场的商业化路径比国内要好很多。
为啥，号称能和美国唯一扳手腕的国内Ai公司，始终跑不出来？无论是千问的大模型，还是已经上市的智谱和MiniMax，还是国内其他行业小模型，都没有跑出很好的商业模式？这是为什么？
以下从三点来分析这个事
1、产品能力
产品能力来自于两个方式，产品的基础技术能力，现在Ai算法的更新，以及训练的数据，国内的大模型越来越弱智，很多时候跟训练数据有关系。
如果你有时间可以翻一下国内和海外的博客，国内今天可以说没有博客，而海外的博客数据相对发达。当然，如果某个大模型确实有心，也可以把海外的博客数据翻译成中文再次训练。
即使是同样的用于训练Coding的数据，国内最多能做是爬取Github上面的数据用于训练，至于国外的数据来源就不清楚来。就像小孩学习一样，你给他一些垃圾的环境，那么最后他一定不会成才。
目前来看，大家根本没有做底层的成本能力，在数据上没有下苦功夫，在某些方面就是蒸馏海外的模型，所以导致国内的产品能力，确实不如海外的产品。
但是吧，国内的产品虽然能力不行，但是跑分一流，所以这是另外一个弊端。很多大模型公司，面向跑分训练产品，导致跑分的数据和真实使用体验是两码事。
当一个公司，不以用户体验为基准来做产品时，那么产品的体验会越来越糟，早晚有一天会被时代抛弃。
基础能力就应该拿出硬实力，不然的话卡脖子是早晚的事情。
2、商业模式
国内的商业模式多变，估计是没找到合适的应用场景，你看，海外的场景相对简单，要么是会员，要么是coding plan，要么是API的调用方式，无论哪一种，从目前公布的数据来看，整体营收还不错。
国内的生意呢？现在针对C端没有收费能力，毕竟一个产品收费，其他产品免费，各大厂为了用户也是拼了。说实话，如果国内的应用开始收费，我会毫不犹豫的选择海外的产品，毕竟产品的能力在哪里放着。
其次，国内一开始也效仿海外开了coding plan的订阅模式，目前我知道仅剩下minimax还有coding plan，而且价格还比较便宜。
但是这个就很尬，真正的coding的人，他们是一群高知，都去买了Codex、Claude这两个产品的套餐，当然对于一些组织，可能去买中转站的接口，当大家觉得太贵的时候，才会购买国内的token做补充。
最后：国内的大模型公司，更加偏向于做项目，做私有化来收取B端客户的钱。但是这些客户群体是固定的，而且国内还有开源的大模型供客户使用。
在大模型刚出来的时候，模型公司可能没有赚到钱，但是给别人部署模型的公司却赚到了钱，这也是商业史上不常见的一幕。
私有化的项目毕竟是有限的，企业对于增长和估值是无限的，导致国内的商业模式一直不好。
3、应用场景
不管国内的底层能力怎么样，除了因为强制要求，导致政府部门都部署了千问和DeepSeek产品之外，其他模型部署的少之又少，那咋办？
既然底层能力做不好，那就做应用场景吧。
无论是智能客服、个性化推荐、数据分析，从本质上讲，这一类成熟的需求，有大模型出现创建的需求吗？原来这一类需求就是红海的竞争，由于大模型拉低了技术门槛，导致这类产品出现更多，竞争更加加剧了。
包括，物体识别、缺陷识别、文字识别等CV类的应用，在没有大模型之前，也已经存在了10多年了，原来考机器学习和深度学习的算法，今天靠大模型，本质上场景上没有任何的创新。
今天大模型确实构建出来一套的商业模式，特别是内容生成类的产品，比如：文章生成、漫剧制作、代码生成，这些行业原来没有吗？有，只是用技术的方式替代了人工，降低了行业的技术壁垒，进一步加剧了行业的竞争，导致行业的人员大量的失业，内容产出也更多。
没有新场景的出现，上有沉淀很久的老牌公司，下有新的竞品公司出现，还有毫无创新的大厂盯上了你的一亩三分地，外加上最低价中标的市场环境，除了卷，你别无他法。
所以，你会发现，真正的AI是在绝对的红海中厮杀，对于普通人来说，如何利用AI的能力，实现个人的想法落地，缔造真正意义上的商业化产品，并且能够找到落地的场景和人群，才是未来的核心竞争力。
而大模型公司，我在想，如果真的有一天，国内出现了面向使用用户体验的产品，而不是为了跑分的产品，那么基座的能力才能做好，才真正的能实现寡头垄断的商业化。
但是，以我对国内公司的了解，这件事情基本上不可能。因为大家都在为了跑分、为了PR来做产品，本质还是蒸馏别人数据，真正踏实从数据来做产品的公司，少之又少。
Ai的商业经，脱离了客户需求和实际的业务场景，Ai的泡沫只能越来越大，未来的商业会更加的困难，估计会走向Ai四小龙的后路。
