AI应用层：谁在真正赚钱？
在AI应用层的商业化进程中，2025至2026年被视为“融资驱动”阶段，而2027至2028年将转向“利润驱动”。届时，推理成本下降与用户付费习惯的养成，将使真正的赢家脱颖而出。然而，当前仍在持续烧钱的大多数AI应用公司，能否顺利存活到那一天，依然是一个巨大的疑问。
在2025年到2026年期间，AI应用层出现了一个颇具戏剧性的现象：一方面，融资新闻层出不穷，Anthropic的估值飙升至3800亿美元，OpenAI的年化收入突破200亿美元；另一方面，大量AI应用企业却在悄悄裁员、收缩业务，甚至关门大吉。
在同样的浪潮中，有的公司在赚钱，有的在烧钱，还有的则在讲述故事。本文将通过三种商业模型，深入剖析AI应用层中哪些企业真正实现了盈利，并解释其背后的原因。
一本书的序言：Midjourney的奇迹
首先，我们来单独探讨一个最为神奇的公司：Midjourney。这家专注于AI绘画的企业，在2025年的年化收入达到了5亿美元。
这一数字本身可能并不惊人，毕竟OpenAI的收入是它的20倍。然而，Midjourney的非凡之处在于：它仅由107名员工运营，没有投入任何营销预算，完全依靠纯订阅制模式。
它没有采用免费增值模式，也不涉及广告或API业务。用户只需每月支付10美元、30美元、60美元、90美元或120美元五档中的一档，即可自主选择使用。
自2022年上线以来，Midjourney的收入稳步增长：当年达到5000万美元；2023年跃升至2亿美元；2024年增至3亿美元；2025年则进一步攀升至5亿美元。这是一条完美的上升曲线，背后没有一轮融资，也没有一块营销广告牌，所有增长都来自产品本身的口碑和吸引力。
创始人David Holz曾创办Leap Motion（以失败告终），而Midjourney是他的第二次创业尝试。他的理念非常朴素：打造全球最优秀的AI绘画工具，让用户心甘情愿地付费。这听起来像是一句废话，但在整个AI行业中，真正践行这一理念的公司，寥寥无几。
Midjourney的奇迹在于，它证明了AI应用可以成为一门正常的生意——拥有收入、利润和增长，无需依靠“改变世界”的故事来融资，也不必依赖“用户规模”来提升估值。序言至此结束，接下来我们将进入正题：探讨AI应用层的三类商业模式，并分析各模式下的盈利情况。
第一类：订阅制，最古老的SaaS逻辑
订阅制是AI应用最自然的商业化路径：用户每月付费，产品持续提供服务。然而，“自然”并不意味着“容易”。AI应用在推行订阅制时，面临着一个传统SaaS所没有的问题：用户的“好奇期”通常很长，但“付费期”却很短。
一个用户可能因为好奇而试用ChatGPT Plus，但如果在三个月内未能养成高频使用习惯，就会取消订阅。AI应用的留存率普遍比传统SaaS低30%至50%。尽管如此，仍有几家公司成功跑通了这一模式。
OpenAI在2025年的实际营收达到131亿美元，年化收入超过200亿美元，预计2026年将突破300亿美元。但拆解其收入结构后，会发现一个有趣的事实：订阅收入（包括ChatGPT Plus、Pro、Team和Enterprise）约占70%，API收入约占20%，其余来自企业授权和其他业务。这意味着，ChatGPT最著名的“每月20美元订阅”并非其最大的收入来源。真正的大头是向企业客户出售API，这些客户将GPT-4的能力嵌入自己的产品中，并按调用量付费。
这一收入结构揭示了一个关键点：面向消费者的订阅制天花板，远低于面向企业的API业务天花板。也正因如此，OpenAI在2026年1月推出了ChatGPT Go，每月仅需8美元，比Plus便宜12美元，但包含一个新元素：情境广告。
这是OpenAI首次在ChatGPT中引入广告。Sam Altman此前曾表示“广告不是我们的方向”，但面对每年数十亿美元的亏损，他改变了主意。ChatGPT Go的推出，标志着AI应用商业化进入第二阶段：仅靠订阅制已不足够，需要加入广告作为补充。
另一家更有趣的公司是Cursor。它开发的是“AI代码编辑器”，本质上是在VS Code基础上增加了一个强大的AI层，帮助开发者编写代码、修复bug和解释逻辑。Cursor于2023年上线，2025年估值飙升至293亿美元，2026年有传闻称新一轮融资估值将直奔600亿美元。
其收入模式极为简单：每月20美元的Pro订阅，以及企业版。关键数据是，Cursor的付费转化率超过15%，而大多数AI应用的付费转化率仅在2%到5%之间。Cursor为何能做到这一点？答案很简单：它帮助开发者节省时间，而这些节省下来的时间非常有价值。一位中级开发者在美国的时薪为50至80美元，而Cursor每月只需20美元，只要能为她节省哪怕两个小时，就已经物超所值。
这就是订阅制成功的关键逻辑：你的产品为用户节省的金钱或时间，必须明显超过订阅费用。Midjourney帮助设计师节省了找素材和画草图的时间；Cursor帮助开发者节省了编写重复代码的时间。它们都在用户“节省下来的价值”中分得了一小杯羹。
还有一类订阅模式是“寄生”在现有产品上的。比如Notion AI、Slack AI和GitHub Copilot，这些产品都是在原有SaaS基础上增加一个AI层，然后每月额外收取10至30美元。这类产品的优势在于：用户已经在使用原有产品，增加AI功能是一个增量决策，而非全新决策。劣势也很明显：用户对“寄生式AI”的付费意愿，通常低于独立AI产品。据第三方估算，Notion AI的付费转化率不到3%。原因在于，用户心中有一本账：他们已经为原始的Notion付费，AI功能应该被视为“升级”而非“加价”。这个心理账本，正是寄生式AI订阅的最大限制因素。
第二类：API调用，谁在卖铲子
如果说订阅制是面向用户收费，那么API调用制就是面向企业收费。这种模式的逻辑是：企业无需自行训练大模型，只需调用API，并按使用量付费。从理论上讲，这是一个比订阅制更大的市场，因为企业客户的价格敏感度较低，使用量更大，续约率也更高。然而，在实际操作中，这个市场正经历一场惨烈的价格战。
Anthropic是API模式最典型的代表。2025年底，其年化收入约为90亿美元；到2026年5月，这一数字飙升至470亿美元（年化收入），在半年内翻了五倍多。收入暴涨的核心驱动力是，Claude API被大量AI应用和公司调用——从聊天机器人到客服系统，再到内容生成，Claude 3和Claude 4系列成了许多公司的首选。但Anthropic面临的问题与OpenAI一样：收入增长越快，亏损增长也越快。训练下一代模型需要数亿美元，而推理成本（为用户运行模型所需的电力和算力费用）随用户量同步增长。据估算，Anthropic每月在算力上的支出超过2亿美元。因此，尽管470亿美元的年化收入听起来很可观，但利润依然是负数。
OpenAI的API业务是AI应用层中最大的“卖铲子”生意。2025年，其API业务收入约为50至60亿美元，客户包括微软、Spotify、Expedia以及无数创业公司。但OpenAI API面临的压力也最大：降价压力。从2023年到2025年，GPT-4的API价格下降了超过80%。原因在于，Google、Anthropic和DeepSeek都在通过降价抢客户。当一个市场中的所有玩家都在降价时，长期利润率就会被压缩到很低的水平。这就像云计算市场——AWS定义了市场，但利润率从最初的50%以上，下降到了现在的20%以上。AI API市场，很可能也会走同样的路。
在国内的API市场，价格战比国外更加惨烈。通义千问、文心一言和讯飞星火的API价格，已经降到了OpenAI的十分之一甚至二十分之一。为何能如此便宜？主要有两个原因。第一，国内大厂在进行补贴。阿里、百度、讯飞都将AI API视为战略投入，不在乎短期亏损，先抢占市场份额再说。第二，国内客户的付费意愿较低。一家美国公司每年愿意花费100万美元购买OpenAI API，但大概率不愿意花同样多的钱购买国内大厂的API——并非因为质量差距太大，而是因为“国产API”在采购决策中的优先级较低。因此，国内API市场的现状是：大厂在补贴，创业公司在挣扎，利润薄得像一张纸。
第三类：广告，ChatGPT的妥协
2026年1月，ChatGPT Go上线，其中包含了“情境广告”。这是AI应用商业化进程中最重要的信号：就连OpenAI也开始涉足广告领域了。原因何在？因为订阅制无法覆盖成本，API价格战又压低了利润率，广告成了不得不选择的道路。
但AI应用的广告与传统的互联网广告存在本质区别。传统广告是“打断式”的：你看视频时，中间插入一条广告；你刷信息流时，突然出现一条推广。而AI对话中的广告是“情境式”的：当你向ChatGPT提问“推荐几款跑鞋”时，它会推荐耐克、阿迪达斯等品牌，然后在角落里标注一个小字的“赞助”。这两种广告的体验差异很大。用户已经习惯了前者，但对后者尚未适应——而且很可能永远不会适应。
这也是ChatGPT Go推出后，早期用户反馈呈现两极分化的原因：部分人觉得“8美元带广告挺划算”，而另一些人则认为“AI推荐中的广告，就是在出卖我的信任”。广告能否成为AI应用的主流商业模式？说实话，短期来看可以，长期则存疑。短期可行，是因为AI公司急需资金，广告是最快的变现手段。长期存疑，则是因为AI对话的本质是“信任”——用户信任AI的推荐，才会采纳。一旦广告介入，信任就会被稀释。当稀释到一定程度，用户就会转向其他没有广告的AI工具。这就是为什么Google搜索的广告模式运行了20年，但ChatGPT如果做广告，用户容忍度会低得多——因为对话式AI的“信任浓度”远高于搜索。
国内AI应用：免费的才是主流
聊完国外，再看看国内的情况。国内AI应用市场有一个奇怪的现象：用户规模很大，但付费意愿很低。豆包（字节）、通义（阿里）、文心一言（百度）、讯飞星火（讯飞）和Kimi（月之暗面）这几家的月活跃用户加起来超过6亿。但据估算，它们的付费用户比例都在3%以下。
为什么国内用户不愿意为AI付费？主要有三个原因。
- 习惯免费。 国内互联网发展了20年，培养出的用户习惯是“先免费试用，好用再考虑付费”。但AI应用的“好用”阈值很高，需要持续使用一个月以上才能感受到价值。许多用户在达到这个阈值之前就已经流失了。
- 替代品太多。 ChatGPT Plus每月20美元，国内用户会想：“我有豆包，何必买ChatGPT？”尽管豆包和ChatGPT在能力上存在差距，但对于轻度用户而言，这种差距不足以驱动他们付费。
- 企业采购流程长。 国内企业购买AI API需要经过招标、审批和试点等流程，周期长达6至12个月。这意味着国内AI公司的现金流压力远比国外同类公司大。
因此，国内AI应用的现状是：用免费换取规模，用规模换取融资，用融资换取时间，希望时间能换来商业化。这套逻辑能否跑通？取决于两件事：第一，规模能否转化为真正的壁垒，如用户数据、用户习惯和生态绑定？第二，融资窗口能否撑到商业化成功的那一天？关于第一点，豆包和通义正在尝试，通过将AI嵌入字节和阿里的生态系统，增加用户的迁移成本。关于第二点，2025至2026年的融资环境尚可，但2027年之后的情况，无人知晓。
一个核心问题：为什么大多数AI应用不赚钱？
综合前面几节的内容，你会发现一个奇怪的现象：AI应用层的公司估值很高，收入也在增长，但利润普遍为负数。为什么？答案就藏在成本结构之中。
传统SaaS公司的成本结构是：研发成本（一次性投入）加上服务器成本（边际递增但缓慢）再加上销售营销成本（可控）。而AI应用的成本结构则不同：研发成本（一次性投入，但比传统SaaS高出3至5倍，因为需要养AI研究团队）加上推理成本（每增加一个用户，就多一笔按使用量计算的成本）再加上销售营销成本（由于竞争激烈，获客成本比传统SaaS高2至3倍）。
这一成本结构的噩梦在于：传统SaaS的用户越多，边际成本增长非常缓慢；而AI应用的用户越多，推理成本却线性增长。Midjourney之所以能盈利，是因为它通过优化模型和使用自有算力集群，将推理成本控制在收入的30%以内。而大多数AI应用公司，推理成本占收入的比例在50%至80%之间——也就是说，每收入1美元，有50至80美分要支付给算力供应商。这就是为什么AI应用看起来很赚钱（收入增长迅速），但实际上并不赚钱（利润为负）的原因。
要解决这个成本结构问题，只有两种方法：第一，提升模型效率——通过使用更小的模型和更优的推理架构来降低推理成本。DeepSeek所做的事情，本质上就是为了解决这个问题。第二，提高客单价——让每位用户支付更多费用，以覆盖推理成本。但这意味着AI应用需要向高端市场发展，放弃大众市场。两条路都不容易走，但必须选择其中一条，否则AI应用的商业模式将永远无法成立。
综上所述，三类模式中，谁最有希望？回到最初的问题：AI应用层，谁在真正赚钱？答案是：极少数采用订阅制且推理成本可控的公司。Midjourney是典型代表——订阅制配合推理成本优化，再加上零营销成本，三者缺一不可。Cursor是另一个例子——订阅制，其节省用户时间的价值十分明显，且开发者付费意愿强烈。其他模式则各有各的问题：API模式市场虽大，但价格战压低了长期利润率，且推理成本随收入同步增长；广告模式能快速变现，但会稀释用户信任，长期前景存疑；国内免费模式规模很大，但付费转化率低，商业化路径不够清晰。我的判断是，AI应用层的商业化，2025至2026年是“融资驱动”，2027至2028年将进入“利润驱动”——那时，推理成本已经降低，用户付费习惯也已养成，真正的赢家将会浮现。而现在，那些仍在烧钱的大多数AI应用公司，能否活到那一天，仍然是一个巨大的问号。