标题：美国版“人工智能+”面临的主要矛盾与破局之道

中国近期发布了《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确了未来5年人工智能产业的目标与路线。这意味着，算力问题已逐步得到解决，AI将全面进入应用创新周期，商业模式创新的重要性逐渐凸显，与算力基础设施共同构成“软硬一体”的技术创新生态。

反观美国，作为AI领域的先行者，其AI应用产业的经验和教训值得借鉴。过去三年，AI垂直应用领域涌现了大量融资和高增长案例，但尚未出现定义时代的全球现象级产品。这一现象背后的核心矛盾是：成本与增长难以兼顾。

以AI编程赛道为例，Replit、Lovable和Cursor等明星企业收入飙升，估值分别达到30亿美元、18亿美元和200亿美元。然而，这些企业的毛利率普遍偏低（30%-40%），主要原因在于高昂且难以压缩的大模型Token成本。Token消耗随用户增长而增加，导致成本膨胀甚至侵蚀利润。

此外，AI垂直应用企业的护城河较浅，技术差异有限，竞争激烈。例如，AI编程工具在架构上高度相似，仅在UI风格或目标用户群体上略有区别。这使得它们难以形成核心竞争力，只能通过不断迭代底层模型满足用户需求，进一步推高成本。

要破解这一困境，需从成本结构和定价模式入手。首先，单一订阅模式难以持续，混合订阅和按算力计费的模式更具潜力。例如，Replit已从固定任务收费转向基于算力定价，缓解了利润压力。其次，增值服务如私有化部署、数据安全保护及行业洞察报告，可为企业创造额外收入来源。

大胆设想，未来AI垂直应用的定价模式可参考水电或移动流量，采用“基础订阅费+流量包/算力包”的方式，既灵活又贴近用户需求。

尽管AI垂直应用面临诸多挑战，但AI已深刻融入我们的生活，成为不可或缺的一部分。随着技术和商业模式的不断创新，这些难题终将被攻克，AI的普惠时代正加速到来。