AI大模型的商業化路徑：API、廣告、訂閱

2025年3月1日，國內AI公司DeepSeek首次公開其推理系統的理論成本利潤率——545%，這一數字不僅刷新行業認知，更揭示了AI大模型從技術突破到商業閉環的可能性。

這一事件背後，不僅是技術能力的證明，更是大模型商業變現模式的一次系統性檢驗。本文將結合DeepSeek的實踐，拆解大模型商業化路徑的底層邏輯與未來趨勢。

01賣API：規模效應與成本控制的博弈

隨着認知的不斷拓展和清晰，對於AI大模型，市場和客戶變得越來越務實，越來越多初創企業將目光從基礎模型轉向應用和工具鏈。而對於投資者和投資機構來說，最關心的問題還是商業化。

目前，大模型第一條主流商業路徑是賣API，即按token收費。

值得注意的是在上週，DeepSeek連續五天發佈了五項核心技術，涵蓋計算優化、通信加速和存儲架構等領域，幾乎將自己的核心AI Infra技術全部公佈開來，大幅提升了大模型訓推硬件效率。而在DeepSeek的這篇《DeepSeek-V3/R1 推理系統概覽》文章裡，又進一步揭示了這些技術和部分是如何組裝聯繫在一起的，相當於一個串聯式的總結內容。據介紹，DeepSeek使用了大規模跨節點專家並行(EP)的方法，並通過一系列技術策略，最大程度地優化了大模型推理系統，實現了驚人的性能和效率。

在文章的末尾，DeepSeek以理論成本和利潤計算作爲句號，爲這次以開源降本爲核心目的的開源周，畫下了一個完美的句號：假定GPU租賃成本爲2美元/小時，總成本爲87072美元/天；如果所有tokens全部按照DeepSeek R1的定價計算，理論上一天的總收入爲562027美元/天，成本利潤率爲545%。

這一模式的優勢在於輕資產運營，無需直接面向終端用戶，專注技術優化。市場滲透快：低定價策略(如夜間API價格降至25%)加速中小企業採用，形成需求粘性。在弊端上，未來可能有價格戰風險。以及國內雲廠商低價競爭可能導致利潤率下滑。

因此這一模式的本質是按調用量收費，依賴高吞吐量與低成本實現規模盈利。從底層邏輯看API經濟的核心是“算力效率革命”。DeepSeek通過EP策略與動態負載均衡，將每美元算力產出最大化。

02賣廣告：新的超級流量入口

第二大主流路徑是通過賣廣告盈利。由於AI大模型技術已經成爲科技行業的一大風口，諸多下游企業都爭先恐後地佈局相關技術，上游的芯片製造商、雲服務廠商等“賣水人”提供的算力基礎設施備受追捧，因而可以通過向下遊客戶提供算力創收，早早打通了商業化閉環。

下游諸多To C企業的核心產品雖然都接入了AI大模型，但由於未能同步拓寬營收渠道，並且還需要承擔鉅額運營成本，因而大多“賠本賺吆喝”。

在此背景下，在AI搜索中插入廣告成爲了許多下游企業的商業化嘗試。回顧歷史，在PC互聯網時代，傳統搜索引擎會展示相關網站，引導用戶前往相關頁面進行深入的信息檢索和整理。隨着移動互聯網時代的到來，微信、抖音、淘寶、高德等超級App將細分內容整合和聚集起來，大大延長了用戶的駐留時間。進入智能互聯網時代，ChatGPT進一步提升了超級App對用戶的吸引力。它不僅在聊天互動中提供完整的答案，還通過開放插件功能，整合了上游應用的內容和功能場景。這使得用戶無須跳轉或下載其他應用，便能完成更加複雜的任務，真正實現了All-in-one的概念。

因此，這一模式的本質是大模型將成爲新的超級流量入口。其底層邏輯是“交互效率提升→場景整合→規模經濟”的三級跳，最終形成不可逆的入口霸權。未來，擁有先進模型與流量矩陣的企業，將主導下一代數字生態的分配權。不過需要注意的是，與傳統搜索引擎可以依次序反饋海量內容，將排名靠前的內容進行競價排名，再讓用戶自行挑選不同，AI搜索具備信息整合的能力，展示的結果異常精準，如果廠商過度追求商業化，那麼很可能與用戶的利益相悖。

03賣訂閱服務：C端市場的價值深挖

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。

這一模式的優勢在於現金流穩定：訂閱制提供可預測收入，緩解融資壓力。也可以享受一定的品牌溢價：高付費用戶往往是技術發燒友或專業人士，可帶動口碑傳播。

在挑戰方面，在用戶留存上需持續提供差異化價值。在合規風險上，個人數據使用需符合各國隱私法規，增加運營複雜度。

此外，歐美用戶有較強的付費習慣，AI 企業都難以靠訂閱模式扭虧，在中國市場，由於消費者缺乏付費習慣，AI大模型能否靠訂閱模式打通商業閉環還是一個未知數。

月之暗面創始人楊植麟也曾指出：“按照用戶數量收費，是無法隨着產品創造出更大的商業化價值的，訂閱不會是最終的商業模式。”

因此這一模式本質是向個人用戶收取月費，提供高級功能(如無限制訪問、優先響應)。從底層邏輯看C端訂閱制的核心是“用戶體驗貨幣化”。從落地模式看，這一類模型往往是閉源模型。其商業模式本質是“技術壟斷+付費訂閱”。但DeepSeek的開源策略，真正打破了這一閉環。甚至在金沙江創投朱嘯虎看來，若開源模型性能接近閉源模型，後者將失去存在價值。

要知道的是，DeepSeek的API價格僅爲行業平均的1/10，且支持私有化部署，企業無需依賴巨頭即可定製AI服務。更何況開源的DeepSeek，表現超過了一衆閉源模型。其就像一條鮎魚，既被業界認爲是開源模型的勝利，又攪動了全球AI大模型圈。

當模型差距超過代際，高額的市場費用就會從競爭武器變爲財務累贅。導致的結果是，不少DeepSeek的競爭對手，不再於渠道方面進行海量投入。有媒體報道稱，月之暗面近期決定大幅收縮產品投放預算，包括暫停多個安卓渠道的投放，以及第三方廣告平臺的合作。

對此，月之暗面此前公開表示，公司近期受到“外部因素和內部戰略調整影響”。

而不論是賣API、賣廣告、還是賣訂閱服務，在Deepseek橫空出世後，AI大模型向更普惠的方向發展已經是一個高確定趨勢。

04結語：DeepSeek化解了大模型商業化的“三體問題”

綜上，可以看到大模型的商業化在目前這個階段並不容易。而DeepSeek的案例揭示了大模型商業化的核心矛盾——技術、生態與資本的三角平衡。其成功源於三點：

技術極致主義：通過EP並行、動態負載均衡等創新，實現算力效率的質變；生態開放戰略：以開源吸引長尾創新，以分層服務篩選高價值客戶；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，專注長期技術投入。

未來，大模型競爭將進入“深水區”：通用模型追求極致效率，垂類模型深耕行業Know-How，而基礎設施層則演變爲算力與算法的協同戰場。唯有同時解決技術可用性、商業可持續性與生態豐富性的“三體問題”，才能在這場AI革命中持續領跑。