顛覆性的技術面前，站在浪潮的最前沿才是最佳策略。

原標題：DeepSeek R1之后，基礎模型要如何做商業化？
文章來源：Founder Park
內容字數：4641字

GenAI基礎模型的商業化探索：五種路徑及策略

本文探討了GenAI基礎模型的五種商業化路徑，并分析了其優劣及適用場景，最終指出在GenAI發展早期，模型能力演進才是核心目標，商業化策略應服務于此。

1. 面向大眾應用，收取產品訂閱費

   此模式構建面向大眾的通用型接口，解決簡單通用任務，模型到用戶價值路徑短。但定制化程度低，用戶粘性差，盈利依賴推理成本降低。代表廠商為OpenAI，未來收入主要來自ChatGPT。

2. MaaS (Model as a Service)，通過API收費

   此模式回報上限高，通過API平臺服務廣譜用戶，不受限于應用領域。但面臨價格戰和同質化競爭，開發者轉換成本高。代表廠商為Anthropic，預計2027年API收入占比近60%。

3. 開源模型，通過商用license收費

   此模式通過向商用部署開源模型的第三方收取license費用盈利。開源模型license的寬松程度差異較大，例如MIT、Apache 2.0較為寬松，而Meta Llama和Mistral則對商用有限制。DeepSeek等采用寬松license，目前無法從商用部署中獲利，未來可能收緊license條款。

4. 模型與ToB服務結合，提供增值服務

   此模式通過提供增值服務創收，例如咨詢服務、原廠服務、私有化部署等。但人力服務缺乏可擴展性，并非領先基礎模型公司的主要商業模式。咨詢公司如Accenture已從GenAI中獲得大量收入，Palantir也驗證了模型+服務的有效性，但Cohere的私有化業務則面臨開源模型的挑戰。

5. 最佳商業化策略

   在GenAI早期，商業化并非首要目標，但卻是獲取關鍵資源的必經之路。最佳策略應在資源限制下，選擇能夠加速模型能力演進、構建豐富技術生態、擴大用戶群的路徑。OpenAI選擇應用方向，Anthropic選擇MaaS，Gemini、xAI、豆包選擇應用+MaaS，Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen則選擇基礎設施方向，并存在不同程度的開源。Hybrid策略也始終是可行的選擇。最終，站在技術浪潮前沿才是最佳策略。

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作者簡介：來自極客公園，專注與科技創業者聊「真問題」。