近日，中国人工智能产业的顶层规划《关于深入推进“人工智能+”行动的意见》正式发布，为接下来五年中国AI产业的发展指明了方向。这份面向应用层面的指导性文件，传递出一个重要信号：长期困扰业界的算力难题即将成为过去，中国AI产业即将迈入全面赋能千行百业的应用创新阶段。
随着算力瓶颈的突破，人工智能商业模式的创新价值将逐渐凸显，与算力基础设施共同形成“软硬一体”的创新生态，开启AI创业的新周期。回顾过去三年，全球AI领域尤其是美国，在算力与商业模式上领先一步，其AI应用产业的发展经验及所遇挑战，对中国AI产业具有重要的借鉴意义。
当前，美国AI应用产业面临的主要矛盾在于成本与增长的平衡。一方面，AI垂直应用领域融资消息频传，收入增长迅速；另一方面，却迟迟未能诞生具有划时代意义的全球级产品。从AI陪聊、视频生成、AI教育到通用AI代理，再到近期的AI编程，AI应用的热点不断切换，但真正能站稳脚跟的产品并不多。
尤其是在AI编程领域，这一赛道成为了新的投资热点。Replit、Lovable、Cursor等AI编程工具，在短时间内实现了收入的快速增长。例如，Replit的年收入从2024年8月的200万美元飙升至2025年7月的1.44亿美元，估值达到30亿美元。然而，这背后隐藏着巨大的成本压力。由于AI编程工具高度依赖大模型，token成本成为其难以压缩的主要开支，导致毛利率普遍偏低。
据The Information报道，随着用户需求激增，Replit的毛利润率在36%至14%之间大幅波动。这种低毛利率的现象，在AI编程赛道中普遍存在。高昂的token成本，加上用户对新模型的敏感和挑剔，使得AI编程产品在保持用户粘性的同时，不得不频繁迭代底层模型，进一步推高了成本。
AI应用领域的创业公司还面临着激烈的市场竞争。以AI编程工具为例，虽然市场上涌现了多款产品，但它们在技术上并无本质差异，仅在UI风格、开发环境便利性等方面略有不同。这种同质化竞争，使得创业公司难以形成有效的护城河，只能通过价格战来争夺市场份额。
在AI大模型逐渐成为基础设施的背景下，AI垂直应用的定价模式也有望迎来颠覆性创新。未来，或许可以借鉴水电、燃气和移动流量的付费方式，按使用量计费或阶梯定价，为用户提供更多样化的选择。
尽管AI应用领域的创业公司面临着诸多挑战，但AI技术的快速发展和广泛应用已经成为不可逆转的趋势。随着大模型的迭代升级和算力瓶颈的突破，AI将更加深入地渗透到人们的日常生活中，成为不可或缺的一部分。因此，对于AI应用领域的创业公司来说，抓住机遇、应对挑战、不断创新将是未来发展的关键。
