前不久，字节跳动旗下AI助手“豆包”宣布调整酒店订单费率，对经其引导成交的订单执行约12%的综合费率。这一商业化尝试代表着大模型从技术探索迈向产业应用，成为行业从投入期走向收获期的关键一步。大模型商业化落地通道是否顺畅，不仅关系企业成长，更关系我国人工智能产业能否把技术领先转化为发展胜势，对于抢抓新一轮科技革命机遇、培育壮大新质生产力具有重要意义。
近年来，我国人工智能产业快速发展。2025年核心产业规模超1.2万亿元，企业数量超6200家；截至今年上半年，我国生成式人工智能用户规模突破7亿人。随着技术能力持续跃升，大模型加速走进千行百业，商业化探索也相继展开。
放眼全球，主要经济体普遍将商业化视为大模型未来竞争的焦点。美国ChatGPT已形成个人订阅、企业席位订阅、接口按量计费3种模式，公司年度经常性收入已超百亿美元。欧盟通过《人工智能法案》为商业化划定边界，试图通过规则话语权抢占商业化竞争先机。
与之相比，我国推进大模型商业化具有明显优势。一是消费场景与用户规模居全球前列，为各类付费模式筑牢市场基数。二是经营主体密度高，完备的产业体系催生出大量有真实付费意愿的企业客户。三是交易配套基础设施健全，移动支付、电商体系发达，大模型可直接嵌入交易链路，为按效果取酬等创新商业模式提供落地土壤。
也要看到，我国大模型商业化仍面临不少约束。比如，算力成本居高不下，盈利路径尚不清晰，面向个人的增值服务付费意愿不足，面向企业的模型调用虽增长较快，但单价持续走低，难以支撑高昂的研发投入；高端算力芯片、核心算法框架、高质量中文语料等受制于人，既懂技术又懂场景的复合型人才相对缺乏。因此，要以应用需求为导向，加快降低算力成本、打通商业闭环、规范市场秩序，构建技术、产业、市场、企业协同推进的良好生态。
夯实底座，强化算力与数据支撑。统筹布局全国一体化算力网，加快智算中心建设与绿色低碳改造，探索算力券、算力调度等方式，让中小企业和初创团队用得起、用得好。推进高质量中文语料库、行业数据集和公共数据资源开放共享，建立数据分类分级授权使用规则，在保障安全的前提下充分释放数据要素价值。
场景牵引，探索多元盈利模式。支持面向企业的模型能力输出，通过接口调用、行业解决方案和一体化服务，将技术能力转化为产业收益。鼓励面向个人的增值服务创新，在会员订阅、工具定制、内容生成等方向培养用户的付费习惯。加快在制造、医疗、教育、文旅等领域打造一批标杆应用，以场景示范促进商业推广。
创新机制，构建规范有序的市场环境。健全与新业态新模式相适应的管理办法，明确生成内容标识、算法备案等制度要求。强化平台推荐中立性，防止佣金左右推荐排序、损耗用户信任。建立投入增长与风险分担机制，发挥国家人工智能产业投资基金引导作用，带动社会资本特别是耐心资本投入。
培优主体，激发企业创新和竞争活力。健全企业梯度培育机制，支持龙头企业牵头组建创新联合体，围绕算力调度、模型训练、行业应用等核心环节开展协同攻关。面向专精特新中小企业，配套技术认证服务、场景对接和算力支持，帮助其跨越从样品到产品的转化关口。
