大模型不靠模型赚钱？中国AI收入藏在云里
海外AI靠订阅与API收费，中国厂商则更多靠云平台、项目制与算力消耗变现，两套商业体系正加速分化
头豹研究院
在全球AI大模型商业化加速背景下，海内外市场在调用结构、竞争格局与价值分配方式上，已形成系统性分化。海外市场以成熟订阅制与API直接付费为主线，中国市场则以企业调用、平台承接与免费低价获客为主要形态。这一差异来自开源与闭源路径选择，并受政策、供给集中度与付费文化共同影响，短期内难以逆转。
海外市场以ChatGPT约7亿周活跃用户为基础，向企业API及开发者订阅延伸，形成从个人到企业的完整付费梯度，模型原厂对调用规模的货币化覆盖率较高。中国市场则呈现两极化：豆包、腾讯元宝等消费端产品多采免费模式，个人用户直接商业价值有限；可计费Token消耗主要集中于企业侧，并多经由云厂商平台承接，部分实际消耗未必直接回流模型原厂。
场景价值密度差异，是订阅制在中国市场难以成形的重要原因。海外主流场景集中于代码生成、专业分析等高Token消耗知识工作，单次调用可创造较高商业价值，足以支撑标准化计费。中国大规模落地场景则多为客服问答、营销文案、文档处理等效率型应用，单次任务上下文较短、输出结构固定，Token消耗密度与客单价均偏低，令订阅制缺乏足够的单次调用价值支撑。
开源与闭源路径进一步改变了付费结构。闭源模式下，模型权重不可取得，所有调用都须经授权计费节点，Token消耗可回流原厂，原厂也能直接累积客户数据与续约谈判能力。开源模式则使企业可下载权重、自行部署，私有化部署产生的算力消耗由云厂商或企业承接，原厂可计费节点主要限于云端托管推理，客户关系沉淀于平台层及集成商层，项目制交付成为主要付费形态。
在中国市场，政策、供给集中度、采购逻辑与付费文化四重因素，共同固化了项目制。金融、政务、医疗等高价值客户因数据安全要求更偏好私有化部署；多个高质量开源模型并存，能力差距收窄，定价权向采购方转移；移动互联网时代形成的免费预期，加上厂商低价竞争，压低用户付费意愿；企业预算又多按项目立项审批，订阅制持续支出适配性较差，定制化项目反而更容易落地。
海外市场则因算力、云与模型三重壁垒上升，形成战略联盟模式。数据中心建设周期长，英伟达GPU使算力成为稀缺资源，AWS、Azure、GCP合计占据全球超过60%云市场份额，前沿模型训练成本亦持续攀升。单一厂商难以完成垂直整合，因此OpenAI、微软、英伟达等结盟，分别掌握模型能力、云基础设施、企业渠道与GPU生态，形成全链条协同。
这类联盟也在资源、渠道与定价上挤压平台层空间。联盟内部优先分配算力，外部平台面临成本及时间劣势；模型能力嵌入云平台、办公软件及企业服务，成为企业客户的默认入口；算力、模型与云服务捆绑定价，也使独立平台难以复制其成本优势。平台层生存空间因而逐步从模型接入，转向治理、编排、安全合规等高附加值能力。
云端才是收费口
对中国主流厂商而言，模型收入本质上更多是基础设施消耗的变现。开放权重降低接入门槛，带动更多开发者和企业进入调用、微调及部署链条；用户规模扩大后，推理、训练、存储和网络消耗集中于云平台资源池，收入主要由基础设施层承接。阿里云百炼平台即是典型例子，其集成通义千问、GLM、MiniMax、DeepSeek等模型，按输入及输出Token计费，收入涵盖模型能力、推理算力、数据存储、网络访问与平台调度，并非单一模型能力收入。
开源大模型可以产生收入，但在当前结构下，难以单靠模型能力本身维持可持续正毛利。API、私有化部署、商业授权和微调是主要商业路径，但托管推理API定价权被低价供给及云厂商补贴压缩；商业授权并非中国开源模型主流收入来源；私有化部署毛利相对较好，但窗口期正在收窄；微调与训练服务毛利较差，且客户自建能力上升。因此，权重开放更像获客与生态扩散工具，付费点正外移至稳定调用、专属部署与行业项目交付。
未来竞争将转向“模型能力×基础设施承载力”的系统竞争。模型能力仍决定复杂推理、代码、多模态等任务上限，也影响开发者试用意愿及产品溢价；但开源生态会压缩通用任务上的能力差距，企业完成初始选型后，续约与扩容更看重服务稳定性、单位调用成本、响应延迟、系统接入能力、合规与长期供给保障。模型能力是入场券，但未必是长期护城河。
相较之下，基础设施承载力在推理成本、高并发、网络调度、算力供给、低延迟与稳定性等方面形成的壁垒，需要数年时间与数百亿资本投入，难以被快速追赶。中国Token价格战已提前显示这一趋势：当单价持续下压，竞争焦点将从模型能力转向推理成本与规模效率，具备自研芯片及大规模算力储备的厂商，将更容易形成结构性成本优势。
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