大模型不靠模型賺錢？中國AI收入藏在雲裡
海外AI靠訂閱與API收費，中國廠商則更多靠雲平台、項目制與算力消耗變現，兩套商業體系正加速分化
頭豹研究院
在全球AI大模型商業化加速背景下，海內外市場在調用結構、競爭格局與價值分配方式上，已形成系統性分化。海外市場以成熟訂閱制與API直接付費為主線，中國市場則以企業調用、平台承接與免費低價獲客為主要形態。這一差異來自開源與閉源路徑選擇，並受政策、供給集中度與付費文化共同影響，短期內難以逆轉。
海外市場以ChatGPT約7億周活躍用戶為基礎，向企業API及開發者訂閱延伸，形成從個人到企業的完整付費梯度，模型原廠對調用規模的貨幣化覆蓋率較高。中國市場則呈現兩極化：豆包、騰訊元寶等消費端產品多採免費模式，個人用戶直接商業價值有限；可計費Token消耗主要集中於企業側，並多經由雲廠商平台承接，部分實際消耗未必直接回流模型原廠。
場景價值密度差異，是訂閱制在中國市場難以成形的重要原因。海外主流場景集中於代碼生成、專業分析等高Token消耗知識工作，單次調用可創造較高商業價值，足以支撐標準化計費。中國大規模落地場景則多為客服問答、營銷文案、文檔處理等效率型應用，單次任務上下文較短、輸出結構固定，Token消耗密度與客單價均偏低，令訂閱制缺乏足夠的單次調用價值支撐。
開源與閉源路徑進一步改變了付費結構。閉源模式下，模型權重不可取得，所有調用都須經授權計費節點，Token消耗可回流原廠，原廠也能直接累積客戶數據與續約談判能力。開源模式則使企業可下載權重、自行部署，私有化部署產生的算力消耗由雲廠商或企業承接，原廠可計費節點主要限於雲端托管推理，客戶關係沉澱於平台層及集成商層，項目制交付成為主要付費形態。
在中國市場，政策、供給集中度、採購邏輯與付費文化四重因素，共同固化了項目制。金融、政務、醫療等高價值客戶因數據安全要求更偏好私有化部署；多個高質量開源模型並存，能力差距收窄，定價權向採購方轉移；移動互聯網時代形成的免費預期，加上廠商低價競爭，壓低用戶付費意願；企業預算又多按項目立項審批，訂閱制持續支出適配性較差，定制化項目反而更容易落地。
海外市場則因算力、雲與模型三重壁壘上升，形成戰略聯盟模式。數據中心建設周期長，英偉達GPU使算力成為稀缺資源，AWS、Azure、GCP合計佔據全球超過60%雲市場份額，前沿模型訓練成本亦持續攀升。單一廠商難以完成垂直整合，因此OpenAI、微軟、英偉達等結盟，分別掌握模型能力、雲基礎設施、企業渠道與GPU生態，形成全鏈條協同。
這類聯盟也在資源、渠道與定價上擠壓平台層空間。聯盟內部優先分配算力，外部平台面臨成本及時間劣勢；模型能力嵌入雲平台、辦公軟件及企業服務，成為企業客戶的默認入口；算力、模型與雲服務捆綁定價，也使獨立平台難以複製其成本優勢。平台層生存空間因而逐步從模型接入，轉向治理、編排、安全合規等高附加值能力。
雲端才是收費口
對中國主流廠商而言，模型收入本質上更多是基礎設施消耗的變現。開放權重降低接入門檻，帶動更多開發者和企業進入調用、微調及部署鏈條；用戶規模擴大後，推理、訓練、存儲和網絡消耗集中於雲平台資源池，收入主要由基礎設施層承接。阿里雲百煉平台即是典型例子，其集成通義千問、GLM、MiniMax、DeepSeek等模型，按輸入及輸出Token計費，收入涵蓋模型能力、推理算力、數據存儲、網絡訪問與平台調度，並非單一模型能力收入。
開源大模型可以產生收入，但在當前結構下，難以單靠模型能力本身維持可持續正毛利。API、私有化部署、商業授權和微調是主要商業路徑，但托管推理API定價權被低價供給及雲廠商補貼壓縮；商業授權並非中國開源模型主流收入來源；私有化部署毛利相對較好，但窗口期正在收窄；微調與訓練服務毛利較差，且客戶自建能力上升。因此，權重開放更像獲客與生態擴散工具，付費點正外移至穩定調用、專屬部署與行業項目交付。
未來競爭將轉向「模型能力×基礎設施承載力」的系統競爭。模型能力仍決定複雜推理、代碼、多模態等任務上限，也影響開發者試用意願及產品溢價；但開源生態會壓縮通用任務上的能力差距，企業完成初始選型後，續約與擴容更看重服務穩定性、單位調用成本、響應延遲、系統接入能力、合規與長期供給保障。模型能力是入場券，但未必是長期護城河。
相較之下，基礎設施承載力在推理成本、高併發、網絡調度、算力供給、低延遲與穩定性等方面形成的壁壘，需要數年時間與數百億資本投入，難以被快速追趕。中國Token價格戰已提前顯示這一趨勢：當單價持續下壓，競爭焦點將從模型能力轉向推理成本與規模效率，具備自研芯片及大規模算力儲備的廠商，將更容易形成結構性成本優勢。
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