AI的商业化变现，低维度的是向应用端收取技术服务费，AI企业在AI落地的环节中，更倾向于做一个“技术服务商”的角色。高维度的商业化，则更多的是以技术为基础，建立起AI商业生态。
正所谓赠人玫瑰，手有余香。对于AI企业来说想要做大，不是只考虑自己赚钱，而是如何为企业赋能，为行业赋能，让AI价值得以释放，顺道实现自身商业化。
其中核心有两点，一：找到对的落地领域，二、构建起对的商业生态。
什么是对的落地领域？其实就是能够起到明显示范效应的领域，一方面要对B端以及G端客户产生深刻的印象，另外一方面，AI能够真正的去深入到这些领域，解决传统方式难以解决的痛点。
比如，在智慧医疗领域，将AI技术赋能诊疗愈环节，让AI辅助诊断覆盖胸部CT、胸部X线、心脏冠脉、肝脏、病理、骨科等多个科室；在运营端，通过AI数字人进行分诊、导诊促进医院运营效率的提升。
AI企业在这样垂类领域的商业影响力越强，越有利于AI多元化落地的发展。随着AI技术在各垂直行业落地，便能搭建起一个辐射多行业的商业生态。
那么，怎样构建起对的商业生态？
微软发力人工智能就曾经找错过赛道，比如，微软开始研发语音助手小娜时，一度认为亚马逊的技术很落后，在落地路径上，亚马逊选择用Alexa构建起商业生态，而微软的Cortana则随着微软移动战略的失败而逐渐被超越。
对中国的AI企业而言，一方面要对AI基础研究和基础研究持续深入，使得在技术上能够始终保持在行业前沿构成技术上的竞争力，另一方面在于通过AI技术的不断落地，建立起自己的生态，从而形成商业上的竞争力。
要做到这一点，首先要建立技术壁垒。技术壁垒永远是第一壁垒，围绕核心的技术壁垒，才能逐渐展开第二层的商业壁垒。AI大装置就无疑被商汤看作其在技术上的核心竞争力。
商汤把强大的算力、平台、算法体系都放入其中，更像是打造了一个现代化流水线AI工厂，去激发行业跃迁式创新，加速AI落地各个产业。
当大装置真的行有所成时，技术壁垒也就成了商业壁垒。
对于AI大厂来说，核心在于AI能力的产品化、标准化以及可复制化。技术能力的输出成为一种高效落地的范式。对于行业而言，这可能意味着AI的规模化落地会变得有迹可循，AI规模化的生产成本越低，商业化也就有更大的空间。
AI技术要想发展，技术越强大就越需要更大的商业网络去满足AI自身演化的需要。因为AI的特性是越用越灵活，商业化稳健落地，意味着未来会有大量的落地场景反馈，从落地行业到赋能行业效果也就更好。
反过来看，AI落地的效果越好，也就更有助于商业化进一步落地，进而形成AI商业化的正向循环。
另外，从成本控制的角度来看，技术的演化能力决定了技术成本究竟有多少被压缩的空间。AI落地行业越多，越顺畅，前期技术研发的成本就有压缩的空间。
换句话来说，AI商业生态参与的企业越多，前期研发、投入成本就能被分摊得更低，从而不断地将企业的护城河，加宽、未来商业空间也就更大。而这样的商业空间，也会反映到AI企业自身在一级市场和二级市场上，构成AI企业的价值基本面。
“AI企业的价值不是一成不变的。”分析师刘轩表示：“目前国内有规模化AI生产能力的企业并不多，随着各行各业数字化的推进，市场对于规模化AI生产能力的需求也将进一步显现，届时，这些AI厂商的价值，也能迎来重构的机遇”。
文章TAG：AI
