近期，人工智能（AI）领域再度掀起波澜，多家科技巨头在AI布局上显著加速，纷纷拥抱DeepSeek技术，并频繁发布重磅消息。然而，尽管表面上热闹非凡，AI商业化的困境却持续成为业内热议的焦点。
潞晨科技创始人尤洋直言不讳地指出，在中国市场，模型即服务（MaaS）可能是短期内最不具盈利性的商业模式。他解释说，用户数量的增长非但没有带来盈利，反而加剧了亏损。尤洋通过具体数据进一步阐释了这一现象：满血版DeepSeek R1每百万token的官方收费仅为16元，若每日输出量达到1000亿token，则每月的机器成本高达4.5亿元，亏损额则达到惊人的4亿元。
尤洋强调，这些数据是基于市面上机器的最低租赁价格——每月7.5万元/台的H800机型计算得出的。他还提到，如果使用AMD芯片，在同样每日输出1000亿DeepSeek R1 token的情况下，虽然月收入能达到4500万元，但机器成本仍高达2.7亿元，亏损超过2亿元。尤洋公开表示，当前该行业的毛利率低至-90%。
面对尤洋的论断，记者尝试联系多家大厂人士求证，但均未获得明确回应。灵犀光年联合创始人张亮分析认为，国内云厂商在商业模式上存在严重的同质化问题，未能形成核心差异。随着DeepSeek需求的激增，各厂商为了迅速吸引用户，纷纷采取低价或免费的策略，导致规模提升的同时，边际成本并未递减，无法覆盖算力成本。
尤洋在微博上进一步指出，即便是性价比最高的H20机型，也依然面临巨额亏损。张亮则提出了寻找低成本算力资源用于MaaS推理服务的解决方案，这一观点得到了部分从业者的认同。他们认为，针对DeepSeek开发定制化芯片进行硬件适配，也是降低成本的有效途径。
IDC中国高级分析师杨雯在接受采访时表示，尤洋关于中国MaaS市场商业化进程滞后的观点具有一定的合理性，但该模式的战略价值应从长周期视角来审视。她认为，MaaS的生态价值主要体现在降低中小企业AI应用门槛、构建开发者创新生态以及驱动行业技术标准化进程三个方面。在盈利模式创新方面，她建议基础层按模型调用收费，增值层拓展广告推荐与数据洞察服务，顶层则面向垂直领域提供行业级差异化解决方案。当前阶段，应遵循“效果验证先行，商业闭环后置”的实施路径，通过标杆案例建立市场信任。
从最新进展来看，华为云率先将DeepSeek上云，随后阿里云、腾讯云、火山引擎、百度智能云、京东云等也相继接入DeepSeek模型。不仅如此，大厂在C端的布局也明显加速。腾讯方面，自本月16日起，微信领衔的全产品线开始拥抱DeepSeek-R1；19日，QQ浏览器、搜狗输入法等产品线也汇入云与智慧产业事业群（CSIG），公司组织架构也进行了相应调整。腾讯方面表示，正以高效的组织变革推动AI时代的产品布局和升级。
与此同时，阿里巴巴在AI To C业务方面也动作频频。不仅通义并入阿里智能信息事业群，天猫精灵团队与夸克产品团队也进行了融合，探索AI眼镜等方向。上周，阿里巴巴创始人马云现身夸克办公区，进一步彰显了公司对AI To C业务的重视。杨雯认为，随着大模型技术竞赛进入收敛阶段，产业焦点正加速向应用层迁移，C端场景因其庞大的用户基数和快速迭代特性，成为技术落地的关键试验场。
张亮也表示，大厂会在原有的成熟移动产品线中整合DeepSeek能力，对APP进行“重塑”。他认为，大厂的产品生态和场景非常适合进一步搭建AI智能体平台等AI应用的探索。然而，在接入DeepSeek后，大厂自研模型的未来发展路径也备受关注。杨雯指出，自主研发与开源调用的协同模式并不冲突，而是技术演进过程中的阶段性解决方案。她建议，短期战略应聚焦于用户体验的突破，通过“核心模块自研+长尾能力集成”的方式实现技术资源的优化配置。
