（来源：牛透社）

01

技术可行，商业为何不可持续？

当前，中国企业级AI的商业化落地正处于一个加速窗口期，由三重力量共同驱动。

首先是国家政策的强力引导，如国务院《深入实施“人工智能+”行动的意见》明确了“2027年重点领域融合普及、2030年智能经济成增长极”的阶段性目标，通过政策红利激活了全行业的智能化转型动力。

其次是全球竞争的倒逼，中美AI竞赛已从单点技术比拼转向“算力-模型-应用”的全生态博弈，这促使国内企业在自主可控领域持续突破，构建了安全可靠的技术底座。

最后是企业实践的加速，头部科技企业与垂直领域龙头协同发力，形成了多元发展生态。

这些合力将AI应用带入企业的视野。崔牛会调研数据显示，中国企业级AI的渗透已越过临界点，已有超过70% 的企业在内部试点或规模化部署了AI产品。AI成为了主流议题，应用渗透已超越初步试点期，进入快速成长期。

尽管AI在企业内部的渗透率已显著提升，但行业整体仍处于“部署广、价值浅”的发展态势 。

当前，企业级AI商业化进程已进入“规模探索期”，约七成调研企业具备可用AI能力，但仅有少数企业实现了跨场景复用与可持续的投资回报率（ROI），价值兑现存在显著分化。

这种高部署率与低成熟度的并存现象，表明AI正经历“技术导入的甜蜜期”和“价值转化的阵痛期”。技术突破的速度不再是商业化的主要瓶颈，真正决定AI价值释放的，是需求结构、组织能力与生态协同。

因此，企业面临的核心挑战已不再是如何获得AI技术，而是如何让AI真正创造可持续的商业价值，完成从“技术可行”到“商业可持续”的惊险一跃。

02

商业价值释放之

“两大结构性矛盾”

《2025企业级AI商业化进程报告》深度解构了当前市场面临的结构性矛盾，这些矛盾直接限制了AI从技术优势转化为稳定收入的能力。

♦️矛盾一：商业化瓶颈转向需求侧，技术优势失灵

报告的核心发现之一是：技术成熟度已领先需求成熟度，商业化阻力正从供给侧转向需求侧 。通用AI模型能力的快速普惠，使得技术门槛普遍降低，但企业在采用和支付方面却面临认知与组织准备不足的问题。

企业普遍遭遇三大需求端约束：一是场景碎片化，企业的具体运营流程千差万别；

二是价值难量化，很难清晰计算AI带来的直接业务增量；

三是付费意愿不足，客户尚未将AI视为不可或缺的核心投资。

这些约束共同导致了“技术可行≠商业可行”的局面。

这种碎片化是企业级AI商业化进程中最大的共性瓶颈。无论是SaaS企业还是AI原生企业，均将“需求太零散，难以做大规模”视为最大的挑战，两类企业选择此项的占比分别高达29.7%和30%。

这种高度碎片化的需求直接导致AI解决方案需要大量的定制化开发、数据清洗与系统集成，迫使服务商陷入高成本、低效率的项目制泥潭，难以将标准化产品快速复制到大量客户身上，从而严重制约了规模化和盈利能力。

♦️矛盾二：市场结构的残酷分层：基本盘与利润区的割裂

企业级AI市场正在经历一场残酷的结构性分化，形成了普惠型“基本盘”与深场景“利润区”的割裂。

客单价结构分化，市场呈现出明显的“双结构”特征。

普惠型产品构成了基本盘。主流市场客单价集中在10万元以下的中低区间（占比约60%），这些产品多为“SaaS+AI”的增强功能或API调用包，它们支撑了市场的普及度与用户广度。

这类产品易于部署、采购决策流程简单，是市场普及的基石，但往往难以构筑深厚壁垒。

深场景解决方案形成了利润板块。真正贡献深度价值和进入壁垒的，是客单价在 10万至100万以上 的中高客单价解决方案。

这部分产品集中在深场景领域，如制造质检、金融风控等“价值明确、数据可控”的场景，强调行业Know-how与数据闭环，是真正具备盈利能力的企业所在。

这表明价值创造的核心已从“AI 能做什么”迁移到“AI 能为某行业解决什么”，强调行业深度。

低端市场被标准化API和功能增强型SaaS占据，难以产生超额利润，导致竞争加剧，而真正的盈利能力集中在能解决行业核心痛点的垂直领域。

这种结构性矛盾直接反映在企业级AI产品的营收体量上。

调研数据显示，AI产品年营收低于500万元的企业占比高达 56%，构成了行业金字塔庞大而脆弱的基座。

这印证了“超半数企业仍处于产品验证期”的判断，表明大多数市场参与者仍在为生存而战，尚未找到稳定的市场契合点和规模化收入模式。

相比之下，AI产品营收过亿的头部企业凤毛麟角，仅占4%。这凸显了从技术创新到持续盈利的转型艰难，市场正在经历一场深度洗牌。

03

组织准备度才是

穿越“死亡谷”的门票

在技术快速普惠的背景下，模型能力已不再是决定商业化成败的唯一因素。报告发现，组织准备度已成为新的竞争门槛。

♦️组织能力成为新的竞争门槛

商业化表现领先的企业普遍具备更完善的组织治理体系。这些企业将AI视为可沉淀的持续创造价值的资产，而非一次性项目。

它们通常具备清晰的AI战略与治理机制、完善的数据治理与MLOps能力、高效的跨部门协同机制（比如CAIO、AI PM），以及可衡量的AI价值体系（比如ROI等）。

由于大模型API的调用已成为主流（超过70%的企业选择调用外部大模型），技术本身的稀缺性下降，企业间的竞争已从单纯的算法转向整合能力和治理能力。

成功的企业开始从项目式落地转向平台化智能能力转型，通过构建AI中台、数据中台与行业能力库，提升模型、数据与流程的复用效率。这种平台化能力是决定AI投资能否从成本中心转变为价值中心的关键杠杆。

从AI应用落点看，企业资源集中于能快速创造业务价值的核心环节。

AI应用高度集中于产品与研发（60.3%）、营销、销售与客服等创收与创新核心环节 。职能支持类岗位（27.1%）这部分占比相对较低，恰恰预示着下一波效率红利将向这些中后台职能部门蔓延，通过流程自动化释放更大的运营效率红利 。

♦️两大阵营的生存挑战与商业模式对比

AI商业化的两大核心主体——SaaS厂商和AI原生厂商，因其基因不同，面临的挑战和采取的商业策略也大相径庭。

1.SaaS老兵（创新之困）

SaaS厂商的策略核心是防守与深耕，利用AI强化现有护城河。他们拥有成熟的客户基础，但困境在于产品同质化和创新不足，部分SaaS企业选择“技术没特色”的占比高于AI原生企业近两倍。

在商业模式上，SaaS厂商的策略非常稳健，高达 35.3% 的企业选择 “作为新功能打包进原产品售卖”，通过版本升级提升客单价，并向现有客户群平滑推广，以巩固现有生态价值。

2.AI原生者（市场之困）

AI原生厂商则作为“颠覆者”，其挑战集中在市场端与资金端。他们的产品往往基于前沿技术，但需要巨大的资源进行市场教育。核心挑战是“客户不认可AI的价值”（21.7%）和“缺钱”（16.7%）。

AI原生厂商的商业模式更具弹性，强调技术价值的“立命式”变现。一个值得注意的数据是，高达 21.2% 的AI原生厂商尝试 “按效果收费”。

这是一种基于技术自信的豪赌，旨在与客户实现最深度的价值绑定，从而挑战传统的软件定价逻辑。然而，这种模式要求极强的价值量化体系支撑，风险也极高。

无论哪类企业，定价策略仍高度不透明，产品价值难以简单标准化。调研显示，超六成（64.4%）的企业依赖“所有价格仅通过销售或商务洽谈提供”的“幕后洽谈”方式 。

这种非透明定价虽然有助于厂商规避风险和最大化定制收入，但也提高了客户的采购门槛和决策成本，抑制了产品的普适性扩张。这预示着AI定价策略亟需从传统的“成本逻辑”转向更科学的“价值逻辑”定价体系 。

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趋势预判：未来1~3年，

市场将“全面加速”

企业级AI行业已进入一个高强度投入与白热化竞争的阶段，未来1~3年的市场演进速度将大幅提升。

♦️迭代加速与研发的高强度投入期

AI产品的迭代节奏正从“灵活探索”向“全面加速”演进 。调研显示，超过一半（57.0%）的团队计划在未来一年“比过去更频繁”地迭代产品 。这种普遍的加速意愿，反映了市场竞争的白热化和技术快速演进的现状。

支撑这种加速的是持续狂飙的研发投入。绝大多数企业（84%以上）计划在未来一年以超过10%的幅度增加研发投入 。

其中，近三分之一的企业计划将研发投入增长率提升至51%以上 。这种高强度投入期，预示着未来一年AI技术本身和产品应用将迎来快速突破。

然而，这种创新速度也带来了巨大的行业焦虑。技术迭代过快（36.8%）被视为企业级AI商业化中首要的风险和威胁，远超人才短缺和现金流断裂 。

这种“创新焦虑”倒逼企业必须保持极高的研发节奏和技术敏锐度，一旦战略失误或押错技术路线，沉没成本将极高。

♦️向垂直领域纵深发展成战略共识

面对通用型AI的低价竞争和需求碎片化的共同困境，行业已形成清晰的战略共识：逃离红海，向垂直领域纵深发展。

核心战略是垂直化。聚焦垂直行业以绝对优势（37.6%）成为未来一年的首选战略 。

企业普遍认识到，未来竞争的关键在于对特定行业的深度理解与渗透，通过打造针对金融、医疗、制造等具体场景的专业化解决方案，是构建核心壁垒、实现规模化收入的最主要路径 。

高确定性场景指明了方向。市场预测未来最具商业潜力的场景呈现清晰的梯队：

以广泛的效率工具（营销内容自动化、智能客服）作为基本盘，以解决产业核心痛点的垂直应用（制造业AI质检、金融智能风控）作为高价值区，并以代表技术前沿的多模态交互作为未来的增长引擎 。

这进一步明确了竞争焦点，谁能把AI能力沉淀为可复用的行业Know-how与数据闭环，谁就能构建起真正的竞争壁垒。

此外，竞争格局正从单点竞赛升级为生态协同，扩大生态合作（26.9%）成为第二大战略重点 。

未来的胜负手在于生态位与系统整合能力。领先者将依靠多模型兼容能力、行业插件生态以及与上下游系统的深度连接，形成可持续的生态优势 。

05

结语

企业级AI的竞争已经从“能做什么”转向“能赚多少”。行业已进入深水区，多数企业仍在为突破规模化瓶颈而苦战。

未来的赢家，将是那些不仅拥有先进技术，更能建立科学的组织治理体系、实现AI能力资产化、并聚焦高价值垂直场景的企业。

这份《2025企业级AI商业化进程报告》汇集了大量的样本调研数据和八大核心洞察，是您在AI时代制定商业战略、优化资源配置、锁定投资机遇的必备指南。

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