你好，我是郑工长。
最近AI圈的资本故事，堪称冰火两重天。
冰，是国内。 以智谱AI为代表的国产大模型厂商，顶着数十亿的年亏损，也要“流血”奔赴港交所。它们在招股书里反复强调一个词：商业化落地。
火，是美国。 OpenAI被曝出年化收入（ARR）已突破200亿美元，折合每天“日进斗金”超4亿人民币。山姆·奥特曼构建的AI帝国，似乎已经找到了永不枯竭的印钞机。
同样是做大模型，为什么中美头部玩家的“赚钱”路线，看起来如此不同？
从一个工程师和战略分析师的视角看，这背后，是两种截然不同的商业模式在对撞。
OpenAI的路线：“模型即平台”，做AI时代的“电力公司”
OpenAI从一开始就没打算“亲自下场”去解决某个特定行业的具体问题。它的战略，是把自己变成AI时代的基础设施，像一家“电力公司”。
- 提供标准化“电力”： 通过开放API，它向全世界的开发者提供最底层的、标准化的AI能力（GPT-4、Sora等）。开发者不需要关心“电是怎么发的”，只需要付费，然后把“电”（AI能力）接入到自己的应用里。
- 构建“电网”生态： 它通过GPT Store、投资等方式，鼓励成千上万的开发者，在它的“电网”上，开发出各种各样的“电器”（AI应用）。这些“电器”越丰富，对“电力”的需求就越大。
- 按“用电量”收费： 它的核心收入来源，是API的token消耗和ChatGPT Plus的订阅费。这是一种边际成本极低、可规模化扩张的收费模式。
这种“模型即平台”的模式，本质上是在捕获整个生态的价值。它不追求解决“最后一公里”的问题，而是让自己成为所有“最后一公里”都离不开的那个“第一公里”。
国产大模型的路线：“AI即解决方案”，做“AI项目总包商”
相比之下，国产大模型由于起步稍晚、国内市场环境竞争激烈，以及企业客户对“交钥匙工程”的偏好，往往被迫走上了一条更“接地气”但也更“辛苦”的路线。
- 深度绑定行业： 它们不再是提供通用“电力”，而是直接为某个大客户（如银行、政府、车企）提供一个包含了模型、数据、部署、运维的“整体解决方案”。
- 项目制收费： 这种模式的收入，主要来自项目合同。每个项目都需要投入大量工程师去做定制化开发、部署和对接。这本质上，是一种“AI外包服务”。
- 利润被摊薄： 虽然客单价高，但人力成本、定制化成本同样高昂，导致利润率远不如平台模式。这也是为什么很多国产大模型厂商，在招股书上都明确提到自己有沦为“AI外包商”的风险。
郑工长总结：平台战略 VS 项目思维
这就引出了一个经典的商业战略定律：
在技术浪潮的早期，做“项目”的公司看似离钱更近，但最终定义整个时代的，往往是做“平台”的公司。
做项目，是线性增长。你做的项目越多，需要的人也越多，收入和成本同步增加。
做平台，是指数增长。一旦生态形成，平台的价值会随着用户的增多而爆炸式增长，而维护成本的增速则远低于收入增速。
当然，这不代表国产大模型的路线是错的。在AI落地初期，通过做项目来深入理解行业、打磨技术、获取数据，是一条必经之路。
但真正的决胜点在于，能否在“做项目”的过程中，提炼出可以“平台化”的核心产品与能力，最终从一个辛苦的“项目总包商”，进化成一个轻松的“技术服务商”。
这场AI的马拉松，比拼的早已不只是模型参数。谁能更快地跑通商业模式的闭环，谁能建立更繁荣的开发者生态，谁才能笑到最后。
