在人工智能（AI）領域，無論是海外還是國內，商業化之路都顯得尤為坎坷。盡管在海外企業級產品市場上，AI似乎看到了一絲曙光，但國內的市場環境仍然充滿挑戰。
AI商業化之所以困難重重，原因并非在于其背后的商業模式有多么新穎，如互聯網或數字貨幣，相反，其核心問題在于AI技術的傳統性。盡管技術本身是新的，但其商業模式卻往往沿襲傳統，這種新舊結合反而讓AI商業化變得難以駕馭。
當剝去AI領域諸多新概念如Scaling Law的神秘面紗，將其置于實際的價值結構中，我們會發現AI技術更像是電、蒸汽機這樣的賦能技術。這類技術的商業化過程更像是一場硬仗，需要扎實的努力和不懈的探索。
基于AI技術的硬件產品可能與電腦類似，軟件產品則可能與傳統軟件無異，而基于AI的系統則可能與Windows系統相提并論。如果單純依賴技術授權，那么AI的商業模式又與過去的算法授權相差無幾。因此，AI商業化需要尋找新的價值通路，基于新技術的特質來打造獨特的競爭優勢。
在AI項目的選擇上，往往會出現截然不同的觀點。一些人看重團隊、技術和愿景，而不太關注短期的商業變現能力。然而，在另一些更偏向業務的人眼中，這些項目可能顯得不切實際，難以產生直接的收益。這種分歧在長價值鏈的背景下可能更加顯著，因為長價值鏈上的每個環節都至關重要，任何一個環節的阻塞都可能導致項目的失敗。
AI產品目前似乎仍處于一個無形的屏障之下，如果無法突破這個屏障，那么無論是哪個公司，都可能面臨失敗的命運。只有極少數能夠完成整體性進化的公司，才能突破這層屏障，獲得更大的發展空間。
AI產品的創新并非簡單的技術升級或應用復制。真正有價值的創新需要基于新技術的特征，創造出全新的產品或服務。例如，AI技術可以替代過去很多工具型應用的功能，就像一個捆綁了無數應用的Windows系統。未來的應用將更加注重數據的處理和分析能力，而不是單純的功能實現。
在當前的技術基礎上構建穩定的營收體系并非易事。無論是B端還是C端市場，無論是海外還是國內環境，都面臨著諸多挑戰。簡單的技術授權或增加銷售人員并不能解決根本問題。在AI領域，企業需要在限定的資源條件下進行戰略思考，尋找突破點。
AI的商業化不僅需要技術的突破，更需要商業模式的創新。簡單的AI產品很難在市場上立足，無論是技術導向還是商業導向的產品都需要向完整性進化。AI商業化的啟動門檻已經提高，過去一般App的啟動難度與現在一般AI應用的啟動難度相比，后者顯然更加艱難。
在這個復雜多變的市場環境中，AI企業需要不斷探索和嘗試新的商業模式和產品形態。只有那些能夠迅速適應市場變化、不斷創新和進化的企業，才能在AI商業化的道路上走得更遠。
然而，AI商業化的道路并非一帆風順。企業需要面對諸多挑戰和風險，包括技術瓶頸、市場競爭、法律法規等。因此，AI企業在追求商業化的過程中，需要保持謹慎和理性的態度，不斷優化和調整自己的戰略和計劃。
盡管AI商業化面臨著諸多困難和挑戰，但不可否認的是，AI技術已經為各行各業帶來了巨大的變革和機遇。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，AI商業化將會迎來更加廣闊的發展前景。
