本文将为你揭示互联网行业背后的故事，带你深入了解这些企业的战略布局和未来展望，以及它们如何在快速变化的市场中寻找新的增长点。

AI行业终于到了要能“养活”自己的时候。

最近，AI开始有点“不务正业”了。

比如Open AI在聊天框里内置购物功能之后，转头又做起了浏览器；又比如夸克做起了AI眼镜；还有隔壁的豆包AI，则忙着“上（电商）链接”……

显然，大洋两岸AI命运殊途同归，整体似乎都走到了要养活自己的时候。

此前，AI商业化的三板斧是：API调用、会员订阅、To定制解决方案。

三个方案里，To B都是大头儿。

这是一条已经被探明的变现之路。但可惜就是，现在B端市场比C端还要精打细算，模型版本要更新，训练费显卡、也费电，“老三样”们越来越不足以撑起庞大的算力开销了。

所以，真正有钱的，还得看消费级市场。

很有意思的是，现阶段，各家大厂们对AI商业化探索的动机是存在差异的。

大致分为三类：

典型的就是Open AI，以及国内二三线的AI模型初创企业们。

毕竟，当以DeepSeek为首的、越来越多的AI大模型厂商们都选择开源路线后，Chat GPT们的技术领先优势就会被不断缩小，外部声量也一下子小了很多。

这对于任何一个还需要投资人们大力输血的AI初创企业来说，无疑都是危险的。

所以，无论是对内还是对外，OpenAI都需要一个成熟的商业形态作为价值锚点，以证明ChatGPT独立生存的能力，以及长远想象力。

其中，离Chat GPT们最近的就是搜索了。

所以，现在OpenAI推出人工智能浏览器ChatGPT Atlas，表面上似乎是为了颠覆谷歌，然后在AI的基础上再造一个谷歌。

但内核却是生存逻辑，找到一条更有货币化确定性的路

不过Open AI选择浏览器也可能不是一时兴起，真正目的还在于做入口、回归中心化。

此前各家大模型APP的月活增长都很快，竞争异常激烈，以至于去中心化趋势也逐渐明显。反映到用户体验端，Chat GPT理想中的一统天下不仅没有出现，反倒是迎来了百花齐放的局面。

以我个人的AI使用习惯为例，如果是文字工作，就打开DeepSeek；配图就用豆包；复杂需求用纳米搜索……总之，不同场景使用不同模型，正成为越来越多用户的选择。

这种使用习惯使得大模型的流量被不断分散，Chat GPT们也就更不容易做成商业化了。

因此，现在Open AI需要用Chat GPT再打开一个流量入口，一个趋于中心化、且有商业变现路径的流量入口，用以巩固自身在AI生态中的中心地位。

那么在技术层面，AI与搜索有基因上的相似性，在商业层面，两者同样高度契合，再加上微软在AI浏览器方面的成功探索，这些可能都成了说服OpenAI下场进军搜索领域，构建可持续商业闭环的关键一根稻草……

典型代表就是阿里，以及其他以AI为长远战略的巨头们。

以智能眼镜为例，为什么这个“老概念产品”最近这么火？

不是因为产业技术进步了，也不是智能眼镜这个产品形态做的有多成熟，而是因为AI，因为自然语言模型。

本质上，现在阿里夸克们做智能眼镜，目的也是做入口。

只是，不同于做搜索引擎的入口变现逻辑，阿里做AI硬件，是为了抢占下个交互入口。

一直以来，阿里都是个强战略、强执行力的巨头。

从过去尝试做手机，到后来做智能音箱，再到现在发力AI硬件，阿里基本上只要确定了战略方向，KPI的氛围到那了，未来的商业化就得开花结果。

之所以如此，关键就在于AI对阿里的价值，从来都不只是技术本身，甚至做AI硬件商业化挣不挣钱都不重要，真正重要的是AI背后所代表的入口价值、资本市场的战略投资价值。

这样的价值逻辑一以贯之。

以前，阿里做新零售是为了线下入口；做直播是为了电商流量入口；做闪购是为了即时零售流量入口。在当年错过社交之后，阿里的核心商业模式就注定了他必须要抢占底层流量入口，并时刻确保自己处于线上“城市购物中心”的位置，整体既用于卡位，也用于防守。

所以，今天的AI之于阿里，一如当年错过的社交……

以抖音电商，以及其他内容电商玩家们为典型代表。

从目前来看，豆包AI上链接的目的，可能不仅仅是商业化，同时也是为了寻找业务增量。

据市场调研公司QuestMobile发布的数据，今年8月，豆包MAU（月活跃用户）已经达到1.57亿，环比增长6.6%，不仅反超DeepSeek跃升第一，更把其余对手远远甩在身后。

这么大的流量规模优势，空闲本身就是一种浪费。更不用说今年上半年，字节还错过了即时零售和本地生活大战，现在需要重新找回战场，需要更多的流量追赶上来，所以豆包所代表的AI电商就成了最直接的破局点。

因此，豆包“上链接”这个行为逻辑是说得通的，但就是才刚刚开始，所以字节的步子也没有迈得很大：用户仍需要跳转至抖音商城完成购物。

不过好在，从过去的贴吧、知乎，到现在的短视频、小红书，再到AI大模型等等，不同内容形态所代表的用户信任度关系，也在不断递进。

在未来，当用户真到了遇事不决问AI的时刻，AI也一定会成为用户交易信任度的下个level。

这对于现在领跑一大截的字节和豆包们来说，无疑又是一次弯道超车的好机会。

总之，现阶段的AI商业化呈现出三张截然不同的战略图谱，它们分别对应着企业在当前产业周期中所处的不同位置与诉求：

生存逻辑是“求存”，关乎企业在资本与市场竞争双重压力下的生死线，其商业化路径往往直接、迫切，旨在快速验证货币化能力，构筑价值防线。

价值逻辑是“卡位”，着眼于下一代人机交互的入口与生态控制权，其商业化布局更具长期性和战略性，目的在于构建难以逾越的护城河，确保在未来的价值链中占据核心节点。

增量逻辑是“拓疆”，立足于将已有的庞大流量优势与AI进行催化反应，在核心业务增长曲线之外，开辟新的增长战场，其商业化探索更具场景渗透性和效率导向。

这三种逻辑并非彼此割裂，它们共同勾勒出了AI从技术奇点走向产业融合的复杂图景。如今，AI的商业化征程也逐渐从技术竞赛，升维成了一场关乎生存哲学、生态视野和增长智慧的全面较量……

至此，现阶段的AI商业化大致形成了这么几条路径：

一是硬件载体路线：比如夸克AI眼镜、AI学习机和萝卜快跑们，整体面向的是极度挑剔的消费市场，考验的是颠覆性体验，所以对应的市场竞争较为纯粹。

只要有足够硬核的AI技术体验，就能收获消费者们的认可，就能成为强大的品牌护城河。

比如华为智驾对问界的带动，又比如在武汉实现盈亏平衡的萝卜快跑们，都是最直接的例子。

在什么都值得用AI重做一遍的背景下，这条路线上的商业化想象力是近乎无限的，但同时也是不确定性最多的。毕竟，技术上的颠覆与被颠覆往往就在刹那间……

二是软件路线，AI商业化分为两方面：

一方面是能力侧，主要包括API调用、会员订阅、给企业做定制化解决方案等方面，整体更偏向于为AI能力付费。

就像快手的可灵、字节的即梦们都是在C端以低门槛AI视频创作工具为核心定位，B端则聚焦广告、短剧和游戏三大场景，以批量生成素材、提升资产制作效率等方式赋能企业客户。

这条路线考验前瞻性布局，也考验产业基础设施规模，所以部分市场格局已经初步稳定。

比如在AI云市场，天眼查APP显示：现在阿里云的营收占比就达到了35.8%，超过第2-4名总和；在模型调用服务方面，字节的火山引擎在今年上半年中国公有云大模型（Tokens）调用量排第一，市场份额高达49.2%。