AI软件产品的毛利率低于传统软件，是当前行业的普遍现状。传统软件的盈利逻辑，建立在“边际成本趋近于零”的基础上。一旦完成核心代码开发，后续的复制、分发成本极低。
而AI软件的成本结构完全不同，每一次服务调用都需要消耗算力，这就决定了它的边际成本无法忽略。
因此，在AI产业热潮中，一个争议始终挥之不去：AI软件产品的毛利率注定低于传统软件，它到底算不算一门好生意？
一、实际数据
从实际数据来看，海外头部AI企业如OpenAI、Anthropic的毛利率约在50%-60%区间。
国内的智谱作为MaaS模式的代表，2022-2024年毛利率分别为54.6%、64.6%、56.3%，2025年上半年回落至50%，均显著低于传统SaaS的平均水平。
传统软件的毛利率常被视为“印钞机”。以Adobe为例，其订阅服务毛利率从2012年的50%一路攀升至近五年的90%，营业净利率从10%增至35%。
这种“躺赚”模式源于软件的边际成本极低——开发完成后，每多卖一份的复制成本几乎为零。
硅谷顶级风投A16Z的调研显示，AI公司毛利率普遍在50%-60%，远低于传统软件60%-80%的水平。
但“低于传统软件”不等于“低毛利陷阱”，更不是永恒的宿命。
A16Z的合伙人David George就曾明确表示，如果一家AI公司长期维持80%以上的高毛利率，反而值得警惕——这往往意味着产品使用频率不足，未能充分释放价值。
在他看来，50%左右的毛利率，是AI企业的正常且健康的区间。
二、AI公司的成本结构
AI毛利率偏低的核心，是其成本结构的特殊性。传统软件的核心成本是前期研发，后续主要成本集中在销售和运维。而AI软件的成本，除了研发，还多了两大刚性支出：算力与数据。
1.算力成本是AI最直观的“门槛”。
例如智谱2022年至2025年上半年的累计亏损超62亿元，核心原因就是占研发支出70%的巨额算力成本。
但这种成本并非无效消耗，而是构建技术壁垒的必要投入——强大的模型能力，必须靠海量算力训练才能实现。
不过，算力成本正在逐步下降。2024年年初以来，市场上常见算力卡的年租金普遍降低了10%-20%，国产开源大模型的出现也进一步降低了推理训练成本。
随着算力租赁模式的普及，小微企业接入AI的成本大幅降低，这反过来又扩大了AI的市场需求，形成规模效应后将进一步摊薄成本。
2.数据成本则是AI的“隐形护城河”。
传统软件的核心资产是代码，而AI的核心资产是数据。
高质量的数据能让模型持续优化，形成“数据越多-模型越优-用户越多-数据更多”的正向循环。
这种资产的积累难度，远比代码开发更高，也让后来者难以复制。
三、好生意的核心：增长、壁垒、价值
判断一门生意好不好，不能只看毛利率，更要看增长质量、壁垒厚度和价值空间。用这个标尺衡量，AI的优势反而十分突出。
1.首先是增长的爆发力。
传统软件的增长依赖线性的客户拓展，而AI产品能借助网络效应实现指数级增长。
智谱的MaaS ARR年化收入从2000万增至超5亿，仅用了10个月时间，实现25倍增幅，这种增长速度是传统SaaS难以企及的。
截至2025年6月，智谱的日均token调用量从2022年的5亿飙升至4.6万亿，开源模型下载量超4500万次，这种规模效应正在快速对冲成本压力。
2.其次是更强的用户粘性。
传统软件的粘性来自功能依赖，而AI的粘性来自“能力进化”。
用户使用AI产品的过程，也是模型不断适配其需求的过程，这种个性化的价值绑定，让用户替换成本变得更高。
智谱的付费用户年复购率约70%，在To B和开发者工具领域属于较高水平，这背后正是这种进化式价值带来的粘性。
3.最核心的是，AI重构了“价值创造”的方式。
英伟达创始人黄仁勋曾说，AI早不是小众技术，而是像水电网一样的基础设施，以后每个行业、公司甚至国家都得用。
传统软件是“调用存量信息”，而AI是“生成增量价值”——它能帮企业提升20%的匹配效率，帮医生节省大量看片时间，帮开发者快速完成代码编写，这些价值创造能力，是传统软件无法比拟的。
马斯克从第一性原理出发，对AI的价值有更深远的判断。他认为，AI干脑力活、机器人干体力活的组合，能让生产效率暴涨，让商品变得超级便宜，甚至变相消除贫困。
这种对整个社会生产力的提升，决定了AI的市场空间远超传统软件。
四、如何发挥AI产品的优势，使其成为一门好生意？
对企业和创业者来说，与其纠结AI毛利率低于传统软件，不如聚焦于如何发挥AI的独特优势，这才是做好AI生意的关键。
1.选择适合的商业模式。
AI的商业化路径并非只有一条，既可以像智谱那样做MaaS（模型即服务），通过“被集成”成为行业基础设施，靠稳定的B端客户和规模效应盈利；
也可以像MiniMax那样押注C端，通过全模态模型打造原生产品，靠海外市场和订阅制实现突破。两种路径没有优劣，核心是匹配自身的技术基因和资源禀赋。
2.控制算力成本但不吝啬研发投入。
算力成本的优化，核心靠技术创新和规模采购——如劲速云公司通过自研算力调度系统，将资源闲置率控制在5%以内，算力成本较传统云厂商降低20%-30%。
但研发投入不能省，智谱和MiniMax都计划将募资的70%以上投入模型研发，这种持续迭代形成的技术壁垒，比单一专利更具长期价值。
3.把数据当成核心资产来运营。
AI的竞争，最终是数据的竞争。企业需要建立完善的数据收集、治理和应用体系，让数据成为模型进化的燃料，形成独特的竞争壁垒。
五、如何才能更好地发挥AI产品的价值？
AI产品能否真正落地并创造商业价值，需要回答三个核心问题。
1.你的AI是“能力增强器”还是“伪需求陷阱”？
警惕“为AI而AI”的陷阱：许多SaaS厂商将AI视为“技术装饰品”，强行嵌入原有产品，结果适得其反。
例如，某客服AI因语义理解能力不足，频繁给出错误回答，导致用户不得不转接人工服务，企业非但未降低服务成本，反而因用户流失和口碑下滑陷入困境。
真正的价值在于“增强”而非“替代”：AI的使命是放大人类能力，而非取代人类。
以蓝色光标为例，其推出的AI营销工具BlueAI，通过自动化内容生成和智能优化，将内容制作成本降低70%，同时将优质内容产出效率提升3倍，直接带动相关业务收入增长300%。
这种“1+1>2”的协同效应，才是AI价值的正确打开方式。
2.你的客户是“价格敏感型”还是“效果导向型”？
B端客户：用ROI证明价值：
企业客户购买AI产品时，更关注“投入产出比”。
例如，面向制造业的AI质检系统，通过减少人工巡检和次品率，可为企业节省数百万成本；面向零售业的AI库存管理系统，通过精准预测需求，可降低库存积压风险。
这些场景中，AI的价值可通过具体数据量化，客户愿意为“效果”买单。
C端用户：为体验和效率付费：
个人用户对价格的敏感度较高，但更愿意为“极致体验”或“效率提升”支付溢价。
例如，AI修图工具通过“一键美颜”“智能抠图”等功能，将专业修图流程简化至几秒钟，吸引大量普通用户付费；
金山办公的C端业务毛利率（84.16%）显著高于B端（68.81%），正是因为个人用户对“文档处理效率提升”的需求更迫切。
关键启示：AI产品的定价策略需与客户需求匹配。
B端客户需要“数据化价值证明”，C端用户需要“直观体验感知”，盲目套用同一模式注定失败。
3.你的成本结构是“可优化项”还是“无底洞”？
算力成本：规模化是解药：
AI的“高成本”标签，主要源于算力投入。但通过规模化应用，成本可被分摊。
例如，亚马逊通过自建数据中心，将云服务成本降低至行业平均水平的60%；
国内某AI视频生成企业，通过优化算法和硬件采购策略，将单分钟视频生成成本从100元降至10元，迅速打开市场。
研发投入：短期阵痛与长期壁垒：
寒武纪等芯片企业虽持续亏损，但其研发投入正构建技术护城河。
未来，这些企业可通过芯片授权、IP核销售等模式实现盈利。
这种“先投入后回报”的模式，适用于技术壁垒高、迭代周期长的领域，但需企业具备充足的资金储备和战略定力。
平衡术：短期投入与长期收益的动态校准：
企业需避免两种极端：一是“烧钱换增长”，忽视商业化落地；二是“过度保守”，错失技术红利。
比较好的做法是：在核心场景中快速验证AI价值，通过“小步快跑”迭代产品，同时控制非核心领域的投入，确保现金流健康。
六、总结
回到最初的问题：AI软件毛利率低，是否意味着这不是一门好生意？若追求短期高利润，AI可能不是最佳选择；但若看重长期价值创造，AI则是必选项。
正如Adobe从传统软件向SaaS+AI转型初期，毛利率和净利率均下滑，但后期通过订阅模式和AI增强功能，实现了利润的大幅增长。
尽管当前AI产品的毛利率偏低，但AI转型已是软件产品的必选之路。
同时，AI也将重构软件产品的商业逻辑——从“卖产品”到“卖服务”，从“一次性交易”到“终身订阅”，从“辅助工具”到“核心引擎”。
未来，能抓住这一趋势的企业，终将在竞争中脱颖而出。
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