來源：中歐商業評論（ID：ceibs-cbr）

撰文：王子陽 清華大學經濟管理學院商業模式創新中心研究主管、西安交通大學物流融合創新發展研究中心副研究員

劉海豐 清華大學新雅書院本科生

鄭波珅 清華大學電機系博士生

AI距離成為改變人類命運的生產力革命還缺少一個重要條件：全社會圍繞人工智能帶來的商業模式創新進行充分的探索。

隨著AI技術的快速爆發，AI的發展被很多人認為是繼蒸汽機以來最具顛覆性的技術革命，推動著人類進入一個全新的紀元。在國際產業領袖的言論中，AI革命呼之欲出：比爾·蓋茨曾表示，生成式智能是自1980年現代圖形用戶界面（GUI）誕生以來，最具革命性的技術進步。OpenAI聯合創始人埃隆·馬斯克曾言“生成式人工智能是迄今為止最強大的創意工具。它有潛力開啟人類創新的新時代。”

但實際上，目前大模型技術的商業化程度并不及人們最初的預期。很多人認為AI技術目前尚未像移動互聯網般對人們生活產生顛覆性的影響。例如，攜程創始人梁建章曾在一次訪談中指出，AI對社會的沖擊主要體現在哲學層面，而不是對生產力層面。

具體到消費者端（to C）應用，生成式人工智能應用的場景滲透率呈現顯著分化：根據相關應用的流量數據，以騰訊元寶、字節豆包、DeepSeek為代表的頭部產品均聚焦于AI問答等基礎場景，其余類型應用的熱度則明顯不足。

在商業應用端（to B），微軟的調研顯示，當下AI應用集中在輔助性任務上，如會議總結、郵件優化、日常報告的自動化等。但這種提升仍然局限于較為基礎的任務，而未能觸及企業的核心業務或復雜的決策流程。

那么，這次AI技術的熱潮到底是一個技術泡沫，還是第四次工業革命，帶來全社會生產力的全面變革？

通過本文對以往幾次技術革命過程的深度研究，從目前來看，人工智能距離成為改變人類命運的生產力革命還缺少一個重要條件：全社會圍繞人工智能帶來的商業模式創新進行充分的探索。

在追求硬科技創新的整體國策下，國內市場很容易錯誤的理解國家政策將探索人工智能帶來的商業模式創新看作是一種分散精力或是不務正業的行為。這種誤區導致大量AI獨角獸企業都曾把實現AGI作為終極愿景，對創新商業模式的設計及探索有所忽略。然而，隨著市場競爭日益激烈，這些公司不得不轉向AI在垂直領域的應用。此時，就對這些公司的商業模式創新能力提出了很大的挑戰。

在輿論和媒體層面，大眾對于AI技術的關注點主要集中于大模型的技術性能和各項技術指標的橫向對比。類似的思維模式在高校創業賽事中也得到了體現，像高校的各大創業大賽中，人工智能賽道中優勝的項目大多聚焦于攻克算力、端側模型等底層技術上的相關問題，而非AI如何在產業中落地。

當人們的視野過于聚焦于技術本身，會容易忽略技術發展的一個重要規律：技術創新轉化為生產力，不僅依賴技術本身的進步，而且與其背后相伴而生的商業模式創新密切相關。人類發展史上大量的實踐證明，沒有任何一項技術能夠一步到位地解決所有問題，也沒有哪項技術能夠僅僅依靠在實驗室內的研發就實現完美。

技術的進步與商業模式的創新是兩個相輔相成、相互交織的力量，正是這兩者的不斷互動和反饋，推動了社會的發展。為了解釋技術突破與模式創新之間的復雜關系，本文提出了技術和商業模式的雙螺旋模型。

商業模式創新是技術擴散的關鍵推動力。在技術創新初期，雖然新技術可能已在某些特定市場有所應用，但如果沒有創新的商業模式去引導，新技術將很難有效擴散，其潛力無法得到充分發揮。反之，當技術不斷向外擴散，會進一步帶來產業級商業模式（生產關系）的全面變革。

商業模式創新除了會出現在技術直接覆蓋的行業，也會擴散到那些與新技術間接關聯的行業。

從蒸汽機到電氣革命，再到信息革命，我們可以清晰地看到，每一次技術突破，背后都有商業模式創新的支持。因此，要真正理解人工智能如何成為推動人類進化的技術革命，我們需要從前幾次技術革命入手，探究技術突破與商業模式創新共同推動人類進化的深層機制。

1

蒸汽革命背后的商業模式創新

人類近代文明的第一次生產力革命是蒸汽機革命（即機械革命）。這場革命標志著人類社會從以農業為主的經濟模式向以工業化為主的經濟模式轉型，深刻改變了生產力、組織形式以及社會結構。然而，蒸汽機的最早原型可以追溯到公元1世紀，早在瓦特之前，改良蒸汽機的科學家也有諸多。為什么直到瓦特的出現，蒸汽機才得以普及，使得人類近代文明進化，這背后和商業模式有什么關系？

蒸汽機的實際產業應用，源自17世紀英國煤炭產業的蓬勃發展。隨著礦洞的不斷深入，傳統的排水方式（如使用馬拉抽水機）已經無法滿足需求，礦井積水問題嚴重阻礙了煤炭的開采。盡管當時蒸汽機的能源轉化效率并不高，但在煤炭價格低廉的煤礦附近使用仍然具有較高的效益。后續隨著瓦特對蒸汽機的改良，蒸汽機的煤炭消耗量減少了60%以上。但由于其體積龐大、成本高昂，對于使用者而言投資風險大，蒸汽機仍舊很難擴散到其他領域。為此，瓦特與其合作伙伴博爾頓共同采用了在當時而言非常先進的商業模式——蒸汽機租賃模式。這一模式引入了新的利益相關者——金融機構，通過讓金融機構購買設備再租給工廠，大幅降低了工廠使用蒸汽機的門檻，使得蒸汽機有效擴散到其他行業。到1800年，博爾頓-瓦特公司已生產并銷售近500臺蒸汽機，租賃模式的創新真正推動了蒸汽機的應用推廣。

當蒸汽機技術不斷擴散，生產關系也開始隨之變革，社會層面廣泛出現商業模式創新：在蒸汽機普及之前，整個社會的工業生產是以小作坊為主。隨著蒸汽機解決了工廠動力的來源問題，提供了高效、穩定、可控的動力，工廠不再依賴于地理位置（如靠近河流）。另一方面，由于蒸汽機及相關生產設備的投入需要大量資本，工業生產的核心資源開始從土地轉向機器設備，這推動了資本家這一社會角色的快速崛起。“鋼鐵大王”卡內基撰寫的《瓦特傳》中粗略計算了瓦特的經濟影響力，1905年全世界的蒸汽機實現了36億人(當時世界上成年男性人口的10倍)的工作效率。

在技術擴散的過程中，與技術間接關聯的產業也出現了意想不到的商業模式創新：例如，19世紀的嘉吉公司將蒸汽船技術應用于跨大洋糧食貿易，徹底改變了全球糧食貿易格局。在蒸汽船普及之前，糧食貿易主要依賴風帆船，不僅速度慢，而且運輸過程難以預測。而蒸汽船的出現，徹底打破了對風力的依賴，使船只能夠更加快速和穩定地穿越大洋。嘉吉公司敏銳地意識到蒸汽船技術的商機，一方面壟斷阿根廷的糧食莊園形成規模供給，另一方面將阿根廷的大宗農產品出口到歐洲及其他國際市場。蒸汽機的出現打破了糧食貿易的時空約束，改變了糧食貿易的決定性生產要素，也使得嘉吉一躍成為世界糧食貿易的巨頭公司。

2

直流電和交流電之爭，本質是商業模式之爭

19世紀80年代，電力工業從照明開始，逐步滲透到工業、交通等領域，標志著人類社會進入了“電氣時代”。在電力革命爆發之前，存在著直流電和交流電兩大技術陣營。托馬斯·愛迪生創辦的愛迪生電燈公司（通用電氣的前身）代表了直流電陣營，而喬治·威斯汀豪斯創辦的西屋電氣則站在了交流電陣營的一方。最初，直流電技術相對成熟且得到了金融大亨摩根的支持，但最終卻是交流電陣營走到了最后，成為時代的選擇。

為什么比起威斯汀豪斯，擁有更好的技術團隊、更雄厚的資本支持、更廣博名聲的愛迪生，卻沒有成為推動電力革命最核心的人？

1882年，愛迪生在紐約珍珠街建立了世界上第一個電站，為周圍居民提供電力，采用110伏直流電供電。愛迪生堅定選擇直流電陣營的背后，源于愛迪生對電力應用場景的理解。他認為電力的主要應用是照明，替代的是煤油燈的市場。基于這個出發點，通過“小容量分布式直流電站發電而后低壓直流輸送到各個用戶”的模式是成本收益合適的方案。與此相反，威斯汀豪斯對電力應用場景的判斷從一開始便沒有局限于照明，于是他提出了“大容量集中式交流電站”的技術方案。即大規模的交流發電站，配合高壓交流輸電，將電力覆蓋到更大范圍的城市和工廠。盡管這種模式的初期建設成本較高，但每個電站能夠覆蓋的范圍遠遠大于直流電站，甚至能夠將電力傳輸到幾十、幾百公里外的地區，分攤后每個用電場景的成本大幅降低。

正是由于對電氣商業模式的不同理解，愛迪生和威斯汀豪斯選擇了不同的技術路線，最終導致了各自不同的命運。1893年，在芝加哥世界博覽會上，交流電系統獲得了巨大成功，而尼亞加拉大瀑布水力發電站的建成更是標志著交流電的勝利，電氣時代由此開始進入新的篇章。

電氣技術擴散同樣帶來了社會層面生產關系的變革：在蒸汽機時代，工廠通常采用集中式動力系統，即一個大型的蒸汽機為整個工廠提供動力。因此，所有的機械設備都必須靠近蒸汽機，通過復雜的傳動裝置連接，這使得工廠布局和生產線的設計受到很大限制。

最初，電力的引入只是簡單地替代了蒸汽機：電動機直接驅動機器，仍然采用蒸汽機時代的配套措施和生產流程。然而，隨著電力技術的不斷成熟，人們發現，電氣化不僅僅是替代傳統動力系統，更是生產方式的根本變革。通過電力驅動的電動機可以安裝在工廠的每一臺設備上，只需一根電線即可將動力傳輸到工廠的任何角落。這種分布式的新動力系統讓工廠不再依賴于單一的動力源，減少了對復雜傳動系統的依賴。更重要的是，這種靈活的動力分配方式使得工廠布局更加自由，能夠根據實際需求調整生產線的設置，從而顯著提升了生產效率。這樣新的生產模式大幅降低了工廠的投入門檻和場地需求，又進一步帶來了生產力的飛躍。

3

信息革命背后的，三階段商業模式創新

互聯網技術其實源自軍事領域，前身ARPANET（阿帕網）由美國國防部高級研究計劃局（ARPA，后更名為DARPA）于1969年創建，最初目的是為軍事通信提供去中心化的網絡架構，以應對核攻擊下的通信中斷風險。從1969年到現在，為何這一起源于國防需求的技術，演化成了全球信息交互、社會生產生活的基礎設施？

互聯網最初的應用主要局限在學術界和科研機構中，是學術交流和數據共享的工具。由于昂貴的網絡建設成本和尚未成熟的應用場景，互聯網的普及步履維艱。在找到可行的商業模式前，這個問題一直無法解決。直到互聯網從業者通過三個階段的商業模式創新，通過增加用戶在互聯網上的停留時間和消費場景。進而反向促進基礎設施的升級與擴展，提升互聯網整體服務能力。如此互動，形成良性循環，打破了互聯網普及的難題。

互聯網早期吸納用戶的商業模式，是以雅虎為代表的企業創新的使用了廣告盈利的模式：免費為用戶提供優質內容并通過廣告盈利，吸引大量用戶卷入互聯網。這一模式的興起同時反過來促進了互聯網內容提供生態的繁榮，形成了供需雙方的正向循環。

互聯網中期吸納用戶的商業模式，是以Meta（原名Facebook）為代表的企業將商業模式重心轉向了社交網絡驅動，通過社交關系吸引更多的用戶進入互聯網。在這一階段，用戶不再是被動的信息接收者，而是內容創造者與傳播者。此階段商業模式設計的關鍵在于如何將用戶的行為和需求轉化為商業價值。如Netflix利用大數據進行精準推薦，不僅提升了用戶的觀影體驗，還顯著降低了用戶流失率。

互聯網后期吸納用戶的商業模式，則是以美團、字節、滴滴為代表的平臺企業通過創新的商業模式和移動互聯網技術，重塑了傳統產業的運作方式，徹底將之前互聯網技術沒覆蓋的人群卷入。這些平臺此時可以賺取的不再是信息的價值，而是通過從其重塑的傳統產業中獲取交易傭金收入實現盈利。

互聯網技術的不斷擴散也帶來了社會關系和生產模式的顛覆式變革，主要體現在以下三個方面。

一是，新的組織生產模式出現，企業邊界日益模糊。隨著平臺型互聯網企業的發展，企業的邊界日益模糊，新的組織生產模式應運而生。傳統生產模式主要是在企業內部組織生產，企業和用戶之間的交易關系相對明確。然而，像滴滴和美團這樣的平臺公司重新定義了企業與用戶及第三方之間的關系，構建了新型的生產關系。

以滴滴為例，平臺上的出租車司機并不是滴滴的正式員工，卻在滴滴的系統框架下工作，司機在服務用戶的同時，受到滴滴平臺的管理和引導。美團的騎手同樣不屬于美團的員工，但他們的工作受到美團系統的影響與調度。

傳統市場中的商戶通常擁有自主定價權和經營策略，而美團平臺中的商戶則更多地依賴于平臺的訂單分配和市場引導；美團不僅提供交易機會，還通過數據分析和市場策略影響商戶的定價、促銷和產品組合。新的組織生產方式使得企業不再僅僅是獨立運營的實體，而是作為一個復雜生態系統中的核心，全面參與和引導社會生產，推動了生產關系的深刻變革。

二是，企業和用戶的鏈接關系產生了改變。隨著互聯網技術深入各類行業，企業與用戶之間的鏈接關系發生了顯著變化。傳統模式中，企業依賴明星代言和電視廣告等傳播影響用戶，并通過線下渠道進行銷售。這種形式的影響力雖大，但其成本也相對較高，不僅營銷成本高昂，還需要花費大量人力物力去鋪設渠道。然而，互聯網的普及使得企業能夠直接與用戶建立緊密聯系，通過線上渠道以低成本覆蓋廣泛的區域。直播電商的興起是這一轉變的典型例證。借助抖音、快手等直播平臺，各種網絡紅人、主播等能夠迅速吸引觀眾，實現實時互動和銷售，極大提升了銷售效率和用戶參與感。這種模式不僅改變了銷售方式，也重塑了產品開發的流程。企業可以根據用戶的即時反饋和需求，靈活調整生產策略。以服裝行業為例，許多品牌采取先發布樣衣、再根據用戶的預訂情況進行生產的策略，降低了庫存風險，提高了市場響應速度。

互聯網技術的應用使得企業與用戶之間的關系更加緊密，銷售模式更加靈活，企業不再是單向傳播的“大喇叭”，而是能夠進行雙向互動的參與者。這種轉變為提高了企業的市場競爭力和用戶體驗。

三是，數據要素成為了新的生產要素，邊際收益遞增的現象出現。大數據、人工智能、云計算等技術的發展顯著提升了人類對數據的收集、處理和應用能力。數據通過分析和挖掘能夠轉化為信息和洞察，幫助企業優化決策、提升效率和創新產品。與資本邊際收益遞減的特性不同，數據要素帶來了邊際收益遞增的現象。在機器學習和人工智能領域，更多的數據意味著算法能夠更好地訓練，從而提高預測準確率和模型性能；隨著數據的積累，模型的表現不斷提升，產生邊際收益遞增，甚至當規模達到一定程度時，模型還會涌現出之前所不具備的能力。

在企業決策上，如字節等平臺，通過積累和分析海量用戶行為數據，能夠更精準地推送個性化內容和廣告，提高用戶參與度和廣告效果，進而提高收益。此外，數據還具有網絡效應，越多的用戶參與，數據價值越大，從而吸引更多用戶加入；例如打車平臺滴滴，通過大量的用戶反饋和行程數據，不斷優化調度算法，提高出行效率，進而增加市場份額。

有意思的是，互聯網不僅帶來了人類文明的一次進化，同時也為人類文明的下一次進化提供了養料：互聯網積累的數據使得大模型技術成為可能，算力和算法的發展為其提供了強有力的技術支撐，同時，互聯網為大模型的發展提供了豐富的應用場景和市場需求。這些因素的結合推動了人工智能生產力革命的奇點不斷接近。

回到目前的人工智能產業，盡管大模型技術本身已經逐漸趨于成熟，媒體對人工智能的宣傳鋪天蓋地。但我們必須正視一個事實：與前三次產業革命相比，人工智能目前尚未真正引發產業革命。正如微軟CEO薩蒂亞·納德拉所言只有當人工智能能夠推動經濟顯著速度增長，才能成為真正意義上的產業革命。但如今，我們正面臨一個令人尷尬的局面：盡管技術革命看似即將就要來臨，但卻一直少了一塊拼圖——商業模式創新的重要節點還沒有到來。

與前三次技術革命相比，當前人工智能產業無論在用戶普及度，還是在產業滲透深度上，都尚未觸及產生奇變的臨界點。盡管技術層面不斷突破，只有當商業模式的創新能夠按照雙螺旋模型匹配技術進步，并與行業需求高度契合時，人工智能產業才能真正迎來產業革命的曙光。

但本文認為，國家、社會、資本應該更加關注、并積極引導基于AI的商業模式創新的出現。而引導這類商業模式創新的出現的關鍵則在于構建一個多層次、協同互補的AI產業生態。

如下圖所示，在這個生態系統的底層，是一批基礎技術提供公司。這些公司提供底層的AI技術支持，包括算法、數據處理平臺以及其他核心技術組件。接下來，作為生態中的關鍵環節，社會需要出現像工業時代的邁克爾.波特、菲利普.科特勒這種高水平的學者或思想家為企業在AI時代的模式創新提供方法論。第三，這個生態中需要在不同行業中專業化進行AI+模式創新落地的服務公司。第四，在這個生態系統的頂層，是一批積極進行模式創新的產業公司，特別是產業的龍頭公司。這些產業公司的探索也將為學者提供研究素材，進而反哺AI時代商業模式創新方法論的不斷迭代。

本文希望通過這一多層次、多方協作的生態系統，全面推動中國在AI方面的商業模式創新出現。對于提供AI基礎技術的公司而言，這個生態系統能夠幫助其有效理解市場需求，更有方向性的進行技術研發以及算法的升級。對于商業模式研究的學者而言，研究不應停留在文獻或純理論層面，而應主動擁抱此生態，將理論的研究價值轉化為生產力的進步。對于幫助企業落地“AI+模式創新”的服務公司而言，應深度理解行業問題，選擇合適的方法論和基礎技術為行業公司賦能。最后，真正大規模實現模式創新的第一批公司必然是產業的龍頭公司，這些公司需要積極的擁抱此生態，才有可能規避其原有的發展慣性，探索出真正創新的商業模式。

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