AI创业机会市场 - 前沿模型或基础模型市场最终将仅由少数超大规模企业和大型实验室主导 因创建前沿模型消耗大量资金且模型价值快速贬值 初创公司缺乏可行商业模式[5] - 工具市场主要指数据平台 但面临大型基础设施提供商（如亚马逊 Azure）的竞争压力 该市场已接近尾声[5] - AI应用市场包括客户服务代理（如Sierra）和法律行业代理（如Harvey） 这些公司销售能带来商业成果的产品 利润率较高但需向模型提供商支付费用 产品重要性随时间推移超过技术[6] 下一代AI产品关键信号 - 推理能力突破：AI从调取答案转向构建思路 通过"思维链"能力完成多步骤推理 例如处理财务分析或科学论文等复杂任务[9] - 界面重塑：AI从被动工具转向主动智能伙伴 具备记忆（Memory）、视觉（Vision）和语音（Voice）能力 通过体验设计实现"共处感" 例如自动整理邮件或会议议题[10][11] - 产品闭环：用户关注点从AI能力转向任务完成度 AI需调用外部工具（如数据库 API接口）完成端到端工作 衡量标准包括工具调用稳定性 流程可追溯性和结果可写回系统[12][14] - 全球落地：AI普及能力成为分水岭 OpenAI目标让30亿人具备编程能力 通过自然语言交互降低使用门槛 竞争重点转向基础设施 客户支持和语言本地化等实用性因素[12][13][15] AI定价趋势 - 混合定价模式成为主流：结合订阅和使用量收费 原因包括对原有定价体系冲击小 提供自然追加销售路径以及控制成本并保障利润率[17][19] - 七种混合定价组合：包括现收现付 有上限的现收现付 基于使用量的套餐 平台费加使用量 平台费含使用量加额外使用费 自适应固定费率以及平台费加成功奖金 各有优缺点[17][18][20] - 基于结果定价短期不适用：因存在一致性 归因性 可衡量性和可预测性等问题 例如不同客户需定制化结果且成果难以准确衡量[21][23] - 价格透明化价值被高估：因复杂定价结构 差异化报价策略和竞争顾虑 许多企业未全面公开定价 尤其初创公司和AI企业尚未理清定价策略[21] - 企业定价准备不足：缺乏专业定价分析人才和实时数据驱动工具 陷入定价"无人区" 即初创期拍脑袋决策方式失效但正式机制未建立[24]