当百度的全网月活高达7.30亿，字节约3.72亿，深度求索约2.05亿时，OpenAI一家公司的年化收入却超过了中国AI收入榜的总和。流量与收入的巨大剪刀差，成为中国AI行业最刺眼的注脚。
全球AI竞技场上，一幅看似矛盾的图景正在上演。数据显示，中国公司拿下了约46.0%的全球AI产品月活用户，略高于美国的43.2%。如果只看用户规模和流量，中国AI产业似乎一片繁荣。
然而，一旦将目光转向收入维度，画面骤然变色。在“全球AI公司收入Top100”中，美国公司拿走了约91.9%的全球ARR（年度经常性收入），中国公司仅占3.5%。
这种差距具象到公司层面更为触目惊心：OpenAI一家ARR约174.75亿美元，Anthropic约72.68亿美元，而整个中国AI收入榜的总和仅约12.87亿美元。
甚至一家成功实现规模变现的中国公司可灵AI，其70%以上营收也来自海外市场。
表面繁荣与实际盈利能力的严重脱节，揭示了中国AI产业面临的核心挑战：我们积累了海量用户，却未能将其转化为相应的商业价值。
01
B端与C端市场的双重困境
为什么中国企业不愿为软件付费？
与美国企业形成鲜明对比的是，中国企业的付费意愿存在明显差距。北美市场B端用户的年平均采购预算比国内市场高出近10倍。
这种差异源于完全不同的ROI（投资回报率）计算逻辑。在北美市场，高昂的人力成本使得软件工具的订阅费用显得非常廉价。即使一款应用只能带来微小的效率提升，也被视为一笔回报率极高的投资。
而中国相对较低的人力成本，使得这种ROI计算不那么具有说服力。用户更倾向于选择免费模式的产品，即便这意味着需要忍受广告、功能限制或效率上的妥协。
另一方面，虽然中国在企业数字化上已经追赶了数十年，但现状仍有巨大差距。这也使得企业服务类工具的应用场景远不如北美成熟，很多数字化基础薄弱的行业和企业想要通过软件来提升效率的执行成本远高于预期收益。
“大厂主导，小厂陪跑”的生态格局进一步抑制了创新。
国内AI大厂更倾向于把核心资源和技术投入到内部项目孵化，而非真正开放给外部开发者和合作伙伴。
这种模式下，即使是在美国能够快速成长的AI应用，如法律领域的Harvey（估值50亿美元）、医疗领域的Abridge（估值27.5亿美元），在中国也难以找到生存土壤。
在C端市场，差距更为明显。北美市场的C端付费率比国内市场高出了3-4倍。 一款海外AI情感陪伴应用Tolan上线仅几个月，年经常性收入就能达到1200万美元；AI视频编辑工具OpusClip的ARR也能达到2000万美元。
而国内一款同类Agent产品，可能上线一个月积累数万用户，但付费用户不到10人。 这种差距背后是中美互联网用户截然不同的使用习惯和付费预期。
在北美市场，互联网用户在PC端和移动端的使用率相差无几，而亚洲地区的移动端使用率（60%+）远高于PC端（32%）。
以PC作为主要互联网浏览工具的习惯，使得北美用户更加偏好功能多样、界面复杂的独立软件或应用，也形成了愿意学习并单独付费的使用习惯。
成长于移动互联网时代的中国用户，则更习惯在“超级App”的生态闭环中，享受高度整合、操作简便的“一站式”免费服务。
从微信到抖音，中国用户早已习惯了“羊毛出在猪身上”的互联网商业模式，对于独立软件的付费意愿自然被压缩到了极低的水平。
02
入口思维与接口世界的碰撞
中美AI商业化路径的分野，本质上反映了两种底层范式的分歧：中国讲“入口”，美国讲“接口”。
中国的互联网叙事是流量驱动的一切，延续的是“入口”思维。从字节跳到拼多多，每一个成功案例背后，都是超级App的崛起与流量入口的掌控。
这种模式下，企业软件大都存在大厂的“闭环”生态里，作为云计算销售的敲门砖，仍未走出消费互联网的影子：靠烧钱换规模、用免费产品堆用户，再靠“流量变现”补血。
而AI的本质是一种“打散路径、压缩流程”的基础能力。在AI的世界里，用户不再从一个App出发，而是从问题出发、从意图出发——直接奔向结果。 带来的结果是，入口的价值被不断压缩：从“路径经济”转向“结果经济”。
这就解释了为什么美国的AI商业化跑得更快：SaaS公司原本就以“接口”思维运作，AI只不过是新的能力插件；而在中国，过度依赖“流量闭环”的打法，使得AI很难快速嵌入已有的产品与组织流程。
03
中国AI的差异化道路
面对如此严峻的挑战，中国AI产业是否注定无法翻身？答案并非绝对悲观。
技术浪潮的落地方式，从来不只有一种标准答案。 硬件出海或许是中国AI的一条特色路径。在大疆、小米、影石等全球领先的科技硬件企业多年的发展基础上，中国已积累下超强的供应链和丰富的人才储备。
数据显示，截至2025年6月，国内处于存续/运营状态的AI智能硬件企业约1,180家，2025年H1新注册312家，同比2024 H1增长73%。
这些企业覆盖了机器人、AR/VR、智能车载、可穿戴设备等多个前沿领域。
行业深度定制是中国AI的另一条务实之路。不同于OpenAI提供通用能力，中国AI企业正在垂直领域做深做透：华为盘古大模型在水泥行业实现熟料强度预测准确率超85%；腾讯混元与迈瑞医疗合作的“启元”医疗大模型，治疗建议准确率达95%。
这种“AI+行业Know How”的组合，正在重塑传统行业的价值链条。
中医养生门店通过AI智能体完成客户分型和周期性回访；美业门店借助AI生成护理套餐话术，转化率提高30%。
效果付费的创新模式也在探索中。迈瑞医疗与腾讯合作的“启元”医疗大模型，按病历生成量收费（35-45美元/患者）；美的集团通过AI优化生产流程，按节能效益分成，年节省成本超亿元。 这种按效果付费的模式，更贴近B端客户的真实需求，可能是打破付费瓶颈的关键。
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在AI硬件展区，工程师正在调试一款搭载了AI芯片的智能眼镜。它不依赖云端大模型，却能实时进行多语言翻译和图像识别。
“美国团队在纠结如何优化Prompt时，我们已经把Transformer部署到了智能眼镜上。”工程师的话语中带着自信。
这或许就是中国AI产业最真实的写照：在软件生态上暂时落后，但在硬件集成与场景落地方面，我们正走出一条与众不同的道路。