本文来自微信公众号： 拾盐士 ，作者：张博

大模型行业发展到现在，市场格局已初步清晰，三类“玩家”各统领一方江湖。谁在赚钱、谁在亏钱？在这个行业想要盈利，必须跨过哪些核心关口？

过去三年，国内大模型行业经历了一场激烈的“百模大战”，大批公司振荡出局，留下的公司里，三类玩家逐渐定型。这三类玩家分别是互联网巨头、AI原生模型厂商和垂直场景厂商。

基于基因和资源的差异，三类玩家对大模型的定位不同，这也决定了它们的“生存路径”不同。

五条商业化路径：从卖算力到卖结果

按落地成熟度从高到低，目前行业主要有五种商业化路径。

第一条路径是私有化定制部署。这是目前行业的最大收入盘，主要面向政府、央企、大型企业等注重数据隐私的客户，把模型部署至客户自有服务器，按项目收费。

这个模式做的比较好的是科大讯飞和智谱。据智能超参数《中国大模型中标项目监测与洞察报告（2026年Q3）》，科大讯飞是行业内唯一中标项目数达三位数的厂商，业务覆盖政务、教育科研、金融、医疗、通信等领域。智谱去年营收的14.86亿元中，本地化部署贡献10.95亿元、占比73.7%。

不过，这个模式也有“弊端”。项目制的收入是一次性的，而且每个项目都需要单独微调、部署、调试，还得投入后续服务，成本较高。头部玩家已经在调整姿势，例如科大讯飞要从项目型向平台型转型，把交付经验沉淀为标准化行业解决方案；智谱则在战略上向API调用倾斜。

这条路径未来的探索，在于怎么把“一次性项目”变成“复用资产”，比如订阅制、按使用量计费、效果分成，让收入变得可持续。

这条路径比较适合有政企资源、交付团队完善、有能力做定制化的原生AI公司和垂直厂商。

第二条路径是MaaS/API调用。这个模式是当前行业的增量收入主力，主要面向开发者、中小企业。用户不用自己训练和部署大模型，通过云端API直接调用厂商已经训练好的基座模型，按实际消耗的Token数量付费。对厂商来说，一套模型服务无数客户，边际成本趋近于零，这是大模型时代最接近“Maas软件即服务”的商业模式。

海外标杆是Anthropic。它的企业级API贡献了绝大部分收入，编程工具Claude Code成为增长最快的单一产品线。

在国内，字节跳动旗下的火山引擎跑在前面，豆包大模型日均Token调用量2026年3月破120万亿、6月破180万亿。2026年上半年，智谱开放平台及API收入8.25亿元，同比增长2735.7%，MiniMax开放平台收入7392.9万美元，同比增长703.1%，月之暗面Kimi API收入同比大涨400%。四家头部厂商的API收入增速都很高，这个模式开始成为大力投入的“主航道”。

“卖Token”这条路径适合有技术研发能力、能持续迭代模型的原生AI公司，以及有生态底盘、算力储备充足的互联网巨头。

第三条路径是C端/B端付费订阅。这个模式是向个人用户或中小企业推出付费订阅服务，以高级功能包、增值权限等形式按月/年收费。与上一种MaaS/API模式的区别在于交付形态，API卖的是模型能力的调用权，订阅卖的是封装好的产品使用权。

海外标杆是OpenAI、Cursor、Perplexity，国内是Kimi、MiniMax、豆包，但国外的订阅收入和用户体量都比国内高很多。

为什么同一种模式国内外差的这么多？这是因为国内外C端用户的付费习惯不一样。海外用户从Windows/Office时代就建立了“为软件付费”的习惯，而国内互联网二十年的“免费+广告”模式使得用户的“免费”认知根深蒂固。

豆包的教训更能证明这一点。5月初豆包在App Store挂上付费订阅价格表，专业版年费9488元的定价被曝光后立刻触发舆论风暴，当月流失约600万月活。

其实这个定价是按海外Pro版$200/月对标的结果，但远超国内用户心理预期。后来豆包正式上线订阅时把包年价格降到5088元（几乎腰斩），还先后推送了两轮“全员免费送30天订阅”及学生免费3个月权益，用补贴重新挽回用户。

值得注意的是，厂商们正在为这个模式开辟新的销售渠道——电商。9月2日智谱率先在天猫开设官方旗舰店，把原本只在官网销售的GLM Coding Plan分为个人版三档（Lite/Pro/Max）及团队版席位共四档。紧接着9月3日天猫上线“AI空间站”（Token充值中心），阿里云、Kimi、MiniMax、DeepSeek等多家厂商上架，提供C端额度包与开发者API充值两种产品。这个新渠道降低了中小客户的采购门槛，大模型订阅第一次像“商品”一样被摆上了货架。

图源：天猫智谱官方旗舰店

付费订阅的这条路径比较适合手握基座模型、成熟产品矩阵和用户运营能力的头部原生AI公司和互联网巨头。

第四条路径是生态捆绑。这种模式是将模型作为增值能力，嵌入公司原本的办公、搜索、云、电商、行业解决方案等主营业务，拉动整体销售。这种模式比较适合已有成熟生态的巨头。

海外标杆是微软，它把AI办公系统Microsoft M365 Copilot作为$30/人/月的附加SKU卖给已有的M365企业客户，边际获客成本几乎为零。据微软2026财年Q4财报显示，Microsoft 365 Copilot付费席位已超过3000万。

国内这头，腾讯用大模型“武装”旗下各产品。微信端把元宝（接入DeepSeek-R1与混元双模型）嵌入聊天入口，企业微信则嵌入混元和DeepSeek，AI办公智能体WorkBuddy更是横空出世，据AI产品榜2026年8月桌面（PC）榜单，WorkBuddy月活1187.91万，环比增长6.52%，居AI办公智能体总榜第一。

另一边，阿里整合了QoderWork、MuleRun、悟空三款产品，推出了一站式企业级通用Agent平台千问办公（QwenWork）。上线满一个月，注册用户就突破3000万。随后在9月的云栖大会上，钉钉完成商业版本换新，在保留免费标准版的基础上，新增AI基础版、AI高级版、AI尊享版、AI旗舰版四个付费版本，全部接入千问办公能力。

无论是腾讯WorkBuddy还是钉钉，都说明在各大巨头的定位里，AI能力除了是“捆绑赠品”，还将进一步成为“单独定价的SKU”。

第五条路径是按效果付费/智能体按量计费。这两个都是正在探索的新模式，处于早期实验阶段。“按效果付费”模式跳出了原有的Token计费框架，变成按AI完成任务的结果收费。客户付钱不是看“消耗了多少算力”，而是“解决了什么问题”。

这个模式在海外客服赛道已经初步跑通。Sierra AI（Bret Taylor创立）按照“成功解决”（如完成退换货、关闭工单）向客户收费，成立三年ARR达2亿美元。

国内尝试者目前也集中在客服Agent赛道，如容联云（营销/客服Agent）、百融智能（金融客服Agent）、豆包（对话内完成本地生活订单的交易闭环探索）。但“纯按效果付费”尚未跑通，主流是“订阅+交易抽佣/效果分成”的混合形态。

客户愿意为“效果”付溢价，但这个模式还有一些问题没有解决，如效果如何标准化衡量，效果该归功于AI还是人的配合，不同客户的考核指标不一样等。这些都还需要探索。

“智能体按量计费”的代表是通用Agent Manus，但其积分制争议较大。有用户表示每天免费300积分连一次正式任务都不够，任务失败也照样扣分，“扣分规则像黑盒，永远不知道哪一步烧掉了大头”。这条道路连海外也还在摸索。

综上，三类玩家的商业模式偏好已经基本定型。科技巨头主打生态绑定和API调用，依托存量云与流量生态“做大做强”。原生AI厂商以API调用和政企私有化部署为核心，依靠模型技术构筑壁垒。垂直场景厂商则布局行业订阅与软硬一体方案，扎根场景兑现产业价值。

大模型行业盈利现状：谁在赚钱，谁在亏钱？

大模型发展至今，整个行业走出了截然不同的盈亏图景。

真正盈利的前沿AI公司目前只有Anthropic。据媒体报道，Anthropic 2026年Q2已实现调整后营业利润5.59亿美元。

部分把AI嵌入原业务的巨头也实现了板块盈利。如阿里AI云与算力服务板块2026年二季度EBITA（息税摊销前利润）达56.28亿元，腾讯的AI推荐和广告工具也进入盈利链条，2026年Q2营销服务收入436亿元、同比增长22%。

有些公司毛利率水平已经跑通，但离整体盈利还有距离。DeepSeek通过V3.2的稀疏注意力架构把单位推理成本压到极低水平。据The Information报道，其2026年前七个月营收约4.75亿元（为2025年全年的约10倍），API业务毛利率高达82.9%、综合毛利率44.6%，但同期净亏损仍有约7.15亿元。亏损主要来自算力和研发投入，API毛利率82.9%意味着公司在赚钱，若能维持，亏损会随收入增长逐渐收窄。

巨额亏损的海外典型是OpenAI，2026年Q2营收67亿美元、经营亏损123亿美元（亏损含大额股权激励等非现金项）。汇丰测算其2026年全年现金消耗达170亿美元、日均约4600万美元。其亏损是典型的“成本跑赢收入”，用户规模全球第一，但免费用户占比极高，收入增长追不上算力开支。

国内的亏损典型，是刚完成B端切换的港股双雄智谱和MiniMax，收入增速虽快，但毛利仍需提升。智谱2026年上半年营收9.54亿元（同比增长399.7%），经调整净亏损19.64亿元，其中研发支出21.31亿元，API业务毛利率24.6%。MiniMax上半年营收1.17亿美元（同比增长283.1%），经调整净亏损2.93亿美元。

由此可见，Anthropic、阿里云、百度这类靠API调用、云、既有业务嵌入的玩家能更快盈利，OpenAI、智谱、MiniMax这类依靠C端订阅补贴或巨额研发投入的玩家还在“流血”。行业普遍预期，国内头部基座大模型厂商的盈亏平衡点大概率落在2028-2030年。

盈利要跨过哪些关口？

大模型行业有一个悖论：帮别人降本增效，自己却赚不到钱。无论是哪种类型的玩家，想要从烧钱走向盈利，市场普遍认为有三个核心关口需要跨过。

第一关就是成本关。

大模型行业API的账本是：“每百万Token毛利=API售价−推理成本（GPU算力+电费+机房）”。API毛利可以很厚，但高昂的研发和算力投入又把成本推得很高。

厂商们的应对分两条线。第一是自建算力，降低算力采购成本。如智谱采用国产AI芯片自建1GW级数据中心，DeepSeek规划采购16万颗华为昇腾950DT芯片建设乌兰察布智算中心。

第二是使用技术手段，用模型量化、蒸馏、剪枝、MoE稀疏激活等技术节省计算量本身，以及用PagedAttention（分页注意力）、连续批处理、大小模型路由、缓存复用、峰谷分时定价等方法提高算力利用率。

Anthropic每1美元营收的算力成本从2026年Q1的71美分降至Q2的预计56美分，靠的是硬件架构优化+定制芯片+缓存命中率提升。DeepSeek V4-Flash把输入价格压到了$0.14/百万Token（缓存命中仅$0.0028），在主流大模型里属于“地板价”，靠的是四个技术变量的叠加，如MoE稀疏激活、CSA+HCA压缩注意力、FP4量化和前缀缓存复用。

第二关是毛利关。

国内大模型企业一方面成本压力巨大，另一方面又为抢占开发者生态、陷入激烈的价格内卷。据中国信通院数据，国内公有云大模型API平均价格较2023年已累计下跌超90%。但“赔本赚吆喝”终究不是长久之计。

已经有厂商开始上调价格。截至2026年6月30日，智谱的API平均售价较年初提升约101%。然而其截至8月31日的MaaS平台Token调用量较年初增长超过40倍，即调用量不降反增。这说明当模型能力足够强时，客户愿意为“确定性生产力”支付溢价。

另外，‌“简单任务价格低，复杂任务价格高”这种分层定价方式正在成为AI大模型服务定价的主流方向。种种动作表明，大模型厂商开始努力寻求“收入兑现”。投资人也越来越看重厂商的盈利能力，近来大模型厂商开始普遍公布ARR、毛利率、付费用户数等商业化指标，行业的竞争逻辑从“技术演示”转向“商业造血”。

第三关是留存关。

毛利转正只是“活下来”，用户留存才决定企业能“活多久”。

当前市场上的情况是模型能力趋同、迁移成本极低，用户很容易今天用这家，明天换那家，若想留住用户，就得增加产品的“黏性”。

目前来看，行业里有几种方法：第一是生态锁定，即把模型嵌入服务商原有的主营业务，给主营业务增值。第二是工作流锁定，即把模型嵌入用户自己的核心工作流。第三是场景锁定，即把大模型放进具体的行业和场景让它发挥作用，改善原有的业务。

需要注意的是，很多客户试用模型之后，发现有诸如幻觉、稳定性、安全性、业务适配不足等问题，无法转化为长期付费，厂商若想赢得用户需切实解决这些问题。

据2025年7月世界人工智能大会公布的数据，在全球累计发布的3755个大模型中，中国贡献了1509个，数量居首。然而“百模大战”后，现在国内真正具备持续迭代能力的通用基座厂商已不足10家，行业预判未来会进一步收敛到3-5家，大量厂商将转型为垂直行业模型、模型微调、工具链及应用服务商。

未来几年，产业逻辑将从“比模型”转向“比应用”，从“比规模”转向比谁能把AI能力转化成实实在在的“生产力”。唯有靠硬实力跨过“成本关”、“毛利关”、“留存关”的公司，才能在竞争中存活下来，引领新一轮技术浪潮。