DeepSeek R1之后，基础模型要如何做商业化？

颠覆性的技术面前，站在浪潮的最前沿才是最佳策略。

原标题：DeepSeek R1之后，基础模型要如何做商业化？
文章来源：Founder Park
内容字数：4641字

GenAI基础模型的商业化探索：五种路径及策略

本文探讨了GenAI基础模型的五种商业化路径，并分析了其优劣及适用场景，最终指出在GenAI发展早期，模型能力演进才是核心目标，商业化策略应服务于此。

1. 面向大众应用，收取产品订阅费

   此模式构建面向大众的通用型接口，解决简单通用任务，模型到用户价值路径短。但定制化程度低，用户粘性差，盈利依赖推理成本降低。代表厂商为OpenAI，未来收入主要来自ChatGPT。

2. MaaS (Model as a Service)，通过API收费

   此模式回报上限高，通过API平台服务广谱用户，不受限于应用领域。但面临价格战和同质化竞争，开发者转换成本高。代表厂商为Anthropic，预计2027年API收入占比近60%。

3. 开源模型，通过商用license收费

   此模式通过向商用部署开源模型的第三方收取license费用盈利。开源模型license的宽松程度差异较大，例如MIT、Apache 2.0较为宽松，而Meta Llama和Mistral则对商用有限制。DeepSeek等采用宽松license，目前无法从商用部署中获利，未来可能收紧license条款。

4. 模型与ToB服务结合，提供增值服务

   此模式通过提供增值服务创收，例如咨询服务、原厂服务、私有化部署等。但人力服务缺乏可扩展性，并非领先基础模型公司的主要商业模式。咨询公司如Accenture已从GenAI中获得大量收入，Palantir也验证了模型+服务的有效性，但Cohere的私有化业务则面临开源模型的挑战。

5. 最佳商业化策略

   在GenAI早期，商业化并非首要目标，但却是获取关键资源的必经之路。最佳策略应在资源限制下，选择能够加速模型能力演进、构建丰富技术生态、扩大用户群的路径。OpenAI选择应用方向，Anthropic选择MaaS，Gemini、xAI、豆包选择应用+MaaS，Llama、Mistral、DeepSeek、Qwen则选择基础设施方向，并存在不同程度的开源。Hybrid策略也始终是可行的选择。最终，站在技术浪潮前沿才是最佳策略。

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作者简介：来自极客公园，专注与科技创业者聊「真问题」。