AI的问题不是技术不行，是缺业务场景

这两天发生了两件事。字节在火山引擎大会上发布了Seedance 2.5，单段能直接输出30秒4K视频，支持50个参考素材同时输入。阿里几乎同一时间上线了HappyHorse 1.1，全球排名名列前茅。但值得关注的不是技术升级，是一组商业数据。 1.Seedance赚麻了据报道，Seedance 2.0的月收入超过10亿人民币，年化收入20亿美元，毛利率70%。火山引擎MaaS（模型即服务）业务去年全年才做了15亿。今年目标150亿，翻了10 倍，增量几乎全来自Seedance一个模型，并且目标几乎每个月都在上调。与此同时，豆包日活一个多亿，每天Token调用量超过120万亿，算力成本一天就是几千万，收入还不到百万。即使是这样，也没有人念豆包的好，之前说要做付费订阅，立马被骂上热搜。 2.通用模型为什么难赚钱豆包被骂当然有它自己的问题，但更关键的是，基本上所有同行，都面临这个困境。 OpenAI最新泄露的财报显示，2025年净亏损50.9亿美元。2026年预计亏损140亿。每赚1块钱要亏1.22块。毛利率只有33%。9亿周活用户是很人闹，但用用户越多亏损越多。为什么？因为通用模型的商业逻辑有个致命矛盾：大部分都用户觉得聊天应该免费，即使收费也只能收个成本价，但推理成本实在是太高了。用补贴换规模，再想办法变现在互联网时代没有问题，因为软件推广开以后，边际成本很。

但AI的成本结构跟互联网完全不一样，每一次推理都在烧算力，规模带来的收益实在太低。 3.toB路线或许才是对的 Anthropic预计今年Q2实现盈利，但OpenAI还在巨亏。为什么？因为两家收入规模虽然差不多，但Anthropic专注企业市场（占40%份额），OpenAI主打消费者市场（ChatGPT）。为什么toB更容易盈利？因为企业客户跟普通用户的购买逻辑完全不同。普通用户花钱更偏消费，给AI花钱的人有不少，但是绝大部分并没有意愿也没能力赚回成本。企业用户就不同，他们有明确的降本增效需求，算得清ROI，只要AI带来的营收或者削减的成本能覆盖AI费用，就愿意持续付费。 Seedance能赚钱的逻辑和Anthropic一模一样，我不伺候免费用户，我就赚企业的钱。 4.视频模型凭什么能收到钱说白了就四个字：场景明确。比如说应用最多的短剧行业，以前拍一部剧要一个剧组，有导演、一堆演员、还有很长的拍摄周期。现在Seedance生成，把剧本弄好，从第一集的第一个15s到第80集的最后15s，可以通过多线程同时出片，只要安排人抽卡就行，这给内容生产带来的效率提升实在太可怕。还有电商行业，以前要拍产品视频、请模特、租场地。现在用AI生成，成本砍掉90%。剩下的还有游戏CG、品牌营销、工业仿真、智能驾驶场景模拟，每个场景都有明确的买单方。 5.业务场景第一，后面才是技术

我们不是要讨论那些大公司的兴衰成败，那些离我们太远，我们也没那么本事去发模型。但我们可以从里面学到一点，哪怕是世界上最顶尖的科技公司，也要遵守一个商业规律：业务场景是第一位的，技术的重要性要放在后面。豆包日活很高，但带来的营收还不到成本的零头。但视频模型这块，因为有具体的业务场景，反倒是赚到钱了。回到我们自己身上也一样。很多人做AI，第一反应是研究模型、研究提示词、研究工具链。花了大量时间搞技术，最后发现不知道拿它干嘛。这跟OpenAI的困境是同一个逻辑：技术很强，但没有明确的付费场景。反过来看那些用AI赚到钱的人，大部分技术一般，但场景找得准。用AI批量生成短剧的，用AI替代人工洗稿和剪辑的，他们不关心模型架构，只关心有没有实际产出。不是技术不重要，是技术本身不值钱。能把技术塞进一个别人愿意付费的场景里才值钱。字节的Doubao系列模型一直在通用模型大战里陪跑，但是靠视频模型一个产品撑起了整个MaaS业务的增长，而通用模型更强的同行现在还在狠狠亏钱。所以有没有可能，不是通用模型不好，而是在当下这个阶段，找到场景比做强模型更重要？至少数据是这么说的。我是敦敦，多年获客操盘手，如果你对流量获客有任何想法或者困惑，欢迎和我聊聊。