随着人工智能在各行各业加速发展，下一代成功的AI原生公司不会仅仅因为拥有前沿模型而脱颖而出。相反，它们将由其商业模式与AI在实际应用中的工作方式的契合程度来定义。在2025年，仅仅是AI驱动已经不够了——公司必须是AI原生的。这意味着围绕AI系统的核心原则来构建运营、客户互动和价值创造：适应性、反馈循环和结果导向的工作流程。
在本文中，我们将剖析四种新兴的AI商业模式，以及它们对在人工智能不断发展的领域中导航的企业家、投资者和企业领导者的意义。无论您是领导一家科技初创公司还是转型传统企业，这些模式都为以可持续差异化、规模化运营和可衡量结果的方式构建AI提供了蓝图。
在与Zetta Ventures Partners的Apoorva Pandhi的对话中，目前有4种AI商业模式正在占据主导地位：
**纯产品模式——通过工作流程而非仅仅模型取胜**
在纯产品模式中，成功的关键不在于专有模型的性能，而在于产品如何深度嵌入用户工作流程。采用这种模式的公司坚信"分发的复合增长速度超过模型衰减速度"，正如Pandhi所说。
为什么？因为AI模型会由于数据漂移、用户行为变化和竞争压力而随时间衰减。但具有粘性的产品体验可以持续存在。像Perplexity和MotherDuck这样的公司之所以成功，是因为它们的用户体验镜像了真实的用户行为。战略优势在于这些企业依赖于低运营复杂性和高产品速度。它们的防御性来自习惯养成和信任——而非模型优越性。
**产品+嵌入式工程——实地协作创造**
在这种模式中，AI公司不发布通用工具。它们将工程师嵌入客户中，共同开发反映现实世界工作流程和边缘案例的系统。像Harvey这样的公司就是典型例子，因为它们与律师事务所并肩工作，构建法律AI副驾驶——定制调优用于法律推理、监管细节和高风险法律的心理风险概况。战略优势在于这些业务虽然需要高接触度但具有高留存率。虽然运营更加密集，但客户深度绑定推动了长期防御性和对专业领域的深刻洞察。
**全栈AI服务——从工具到结果**
这种模式将对话从软件交付转向结果所有权。客户不仅获得工具——他们获得结果。例如，LILT不销售翻译软件；它提供完整的本地化服务，将AI与人类语言学家结合，确保上下文、语调和意图得到保留。这些公司的战略优势在于它们受益于持续的数据循环和对执行的完全控制。它们迭代更快，随时间改善性能，使其产品几乎不可能被拆分。
**整合+AI——收购运营，叠加智能**
这种混合模式将传统运营业务与嵌入式AI相结合，以释放新的效率和能力。这些公司不是从零开始构建，而是收购现有业务——如药房、仓库或物流公司——并通过AI驱动的劳动力编排、预测和自动化来升级它们。尽管通常较为隐秘，但这些AI融合的整合企业在医疗保健、供应链和机器人技术领域正在获得动力。这里的战略优势是这些公司实现了快速的市场进入、通过物理资产的防御性，以及通过在运营专业知识之上叠加AI来实现复合效率。
**战略思维转变**
在所有四种模式中，出现了一个统一的原则：AI不是产品——它是基底。最持久的AI原生公司不销售"AI驱动的工具"。它们构建为吞吐量而设计、在生产中测试、并基于客户现实的系统，同时考虑以下几点：
少考虑模型架构，多考虑组织架构。
不要追逐性能基准——追逐分发、绑定和结果。
在一切中构建反馈循环。AI的真正优势在于持续改进。
**构建AI原生始于系统思维，而非工具思维**
对于创始人、高管和投资者而言，问题不是"我们应该构建什么模型？"而是"我们正在成为什么样的AI原生公司？"无论您的优势来自粘性产品、共同开发的系统、全栈服务还是升级运营，成功都取决于将商业结构与AI动态保持一致。这意味着拥抱迭代反馈、用户接近度和结果所有权——而不仅仅是更好的算法。AI原生不是一个功能。它是一种哲学。在下一波技术创新中，它将区分转瞬即逝的和基础性的。
随着AI原生公司的成熟，我们可能会看到更多混合模式、生态系统游戏和挑战当前标签的类别创造者。但目前，这四种模式为在快速发展的环境中清晰构建提供了指南针。
问问自己：您的公司仅仅是在使用AI——还是为AI而设计的？
