有些变化，先发生在账单上。

过去，企业为客服人员购买软件账号；现在，它也可以为 AI 完成的一次服务任务付费。过去，商家把视频预算交给制作团队；现在，其中一部分预算可以转向按额度购买的生成能力。过去，内容平台等待用户访问，再出售广告；现在，它还可以把内容访问权交给 AI 公司。

这些变化已经出现了真实收入。但把它们统称为“AI 商业化”，还不够。

真正值得追问的是：客户买的东西变了吗？收费依据变了吗？谁承担交付成本？谁掌握客户关系？

本文选择六个核心案例——Fin / Intercom、快手可灵、美图、Lovable、Reddit、Shopify，再加入 Klarna 与 MiniMax 两个经营对照。它们覆盖了软件、内容生产、社区平台、电商基础设施和基础模型，却没有站在同一条起跑线上。

研究它们的目的，不是排出一张“AI 公司赚钱榜”，而是辨认四种正在发生的变化：任务成为商品，专业能力成为服务，订阅叠加消耗，数据和交易入口重新议价。

观察框架｜四种变化是作者对案例的归纳，可以重叠，不代表盈利排名。 制图：下一种商业；原始值及计算口径见核验资料。

01｜从购买软件功能，到购买可计费的任务

案例一：Fin / Intercom，把“完成了什么”写进账单

传统客服软件主要帮助人工作：企业购买账号和功能，员工使用系统接待客户。软件是否被充分使用、某个问题是否真正解决，并不总与当月的软件费用直接对应。

Fin 在这层关系上增加了一个交易单位：AI 达成的计费成果（outcome）。

Intercom 2026 年 9 月 23 日更新的官方规则显示，聊天和邮件场景中，问题解决、符合规则的流程交接、不合格线索筛除等成果，通常按每项 0.99 美元收费；符合条件并完成路由的销售线索资格确认，则按每项 9.99 美元收费。每段对话最多计费一个成果。语音及特殊需求另行询价。^[1]

这不是“所有任务统一一美元”，也不是“只有最终成交才付费”。被出售的是合同和产品规则定义的成果。

谁在付钱？有客服和销售服务需求的企业。为什么愿意付？因为一项可由 AI 独立完成的任务，有机会减少人工处理时间，或者更快把合格线索交到销售人员手上。供应商则尝试把收入与执行量联系起来。

这会改变双方的经济关系。按账号收费时，增加人类使用者通常有利于软件收入；按成果收费时，即使企业不再增加客服人员，AI 完成更多任务，供应商仍可能获得更多收入。增长的单位，从“多少人使用”扩展为“多少工作被完成”。

但它并没有消灭坐席制。购买 Intercom Helpdesk 的企业仍可能支付坐席费用；把 Fin 接到已有客服系统的企业，则适用另一套购买安排及最低承诺。^[2] 现实中的新模式，往往是在旧模式上叠加新的一层。

还有一个决定性的细节：官方的“解决”包含两种情形——用户明确确认满意，以及 AI 回答后用户离开、没有继续求助的推定解决。同一对话之后再次求助，相关解决费用会被扣回。^[1]

这意味着，按成果收费并没有让价值衡量自动变得客观。客户沉默，可能因为问题解决，也可能因为放弃。流程顺利交接，也未必意味着后续服务已经完成。

Fin 的创新，是让交付表现进入收入公式；它的难点，是让计费成果持续接近客户真正认可的价值。 对采购方来说，解决率之外，还要看重复求助、转人工、客户满意度和总服务成本。对供应商来说，失败尝试也会消耗资源，模型调用、知识维护和服务运营都需要被收入覆盖。

这一案例能够证明收费机制发生了变化；单看公开售价，还不能推算每项服务的毛利，更不能证明整个业务已经盈利。

02｜把专业生产能力，变成随时可以购买的服务

案例二：快手可灵，从平台里的 AI 功能，到对外出售的生产能力

企业实景｜快手总部南门，2022年5月4日。历史照片，不是可灵产品界面。 摄影：N509FZ；Wikimedia Commons原图；CC BY-SA 4.0。等比缩放及JPEG压缩，无裁切。

一家靠内容生态、广告和直播建立业务的公司，能否把自己的 AI 能力变成新的商品？可灵提供了一个已产生收入的答案。

快手 2026 年第二季度业绩公告披露，可灵 AI 当季收入超过 8.5 亿元人民币，同比增长超过 200%。这属于具体产品的季度收入披露，不能写成快手全部 AI 相关收入，也不是可灵的利润。^[3]

它面对两类付费者。一类是直接创作的个人和团队，购买生成额度与产品服务；另一类是开发者和企业，通过开放平台购买 API 能力，再把图像、视频生成嵌入自己的应用。官方开发文档列出了视频生成 API 购买入口。^[4]

前者购买创作工具和生成资源，后者购买可被再次组织、包装和销售的生产能力。同一套模型能力，既可以成为终端产品，也可以成为别人的生产要素。

这与传统视频外包并不相同。外包团队通常围绕一个项目组织人力、沟通和交付；生成平台则把部分能力标准化，让客户持续调用，并自行决定生成什么、如何修改、怎样上线。

因此，客户的账本也在变化。一部分原本用于拍摄、素材和后期的预算，可能转向生成服务；另一些原本因成本过高而不会被制作的视频，则可能成为新增需求。二者可以同时存在。只凭可灵收入增长，无法分清各占多少。

这也解释了为什么“单条视频生成更便宜”不是完整的商业结论。对商家真正重要的是：得到一条可上线素材，需要多少次尝试？人物和商品是否一致？修改是否可控？生成后的审核、剪辑和投放表现如何？

如果一次满意的交付需要多轮重做，便宜的一次生成，可能并不等于便宜的一次生产。模型提供方也要同时面对算力成本、竞争降价和客户更高的质量要求。

可灵的研究价值，在于专业能力已经可以被规模化出售；它是否成为好生意，还要继续看可用交付、复购和利润。 快手集团的整体毛利率，不能直接移植为可灵业务的毛利率。

案例三：Lovable，客户购买的开始是一套“把软件做出来并跑起来”的能力

可灵降低了部分视觉生产的门槛，Lovable 则试图降低软件生产的门槛。

它服务的客户包括创业者、业务人员和企业团队。客户通过自然语言描述需求，再迭代生成应用。与只提供一段代码相比，数据库、登录、部署和持续运行能否衔接，决定了产品离真实业务还有多远。

2025 年 7 月 23 日，Lovable 官方宣布 ARR 超过 1 亿美元。^[5] 这里的 ARR 是按经常性收入年化的经营指标，不等于 2025 年已经确认的全年收入，也不等于现金回款或利润。

到 2026 年 6 月，公司公布新的计费安排：把原来分别用于开发和用于 Cloud、AI 运行的余额，逐步统一为一个积分余额，覆盖创建与运行；公告同时说明，这次调整本身不改变套餐价格和服务成本。^[6]

这个细节，比单纯的收入里程碑更能解释商业模式。

如果客户用它做出了一个长期运行的应用，付费关系就有机会从一次性创建，延伸到持续运行。 平台既承接开发活动，也承接数据库、存储、服务函数及 AI 调用等后续需求。软件从“做出来”到“用起来”的连接，成为持续收入的基础。

供给者也因此发生变化。原本需要先招聘开发团队才能尝试的内部工具或小众产品，现在有机会由最了解问题的人先做出来。Lovable 在 2026 年 8 月的官方公告中，就把企业内部工作流、业务工具与新产品列为应用场景。^[7]

不过，创建项目的人数、应用访问量，都不等于盈利企业的数量。原型能运行，也不意味着安全、可靠、易维护。客户最终仍要承担业务定义、数据管理、上线验收和服务承诺。

这里最值得关注的变化，是一些过去不值得开发的小需求，开始具备被供给的经济条件。但软件生产成本下降，并不会自动降低获客成本，更不会替产品创造支付意愿。

因此，本文用官方披露说明其付费需求和服务结构，不把外部转述的更高年化运行率当作已审计年收入，也不把平台的增长当作每一位使用者都能赚钱的证明。

03｜订阅没有退场，账单开始同时反映使用深度

案例四：美图，专业工作流让“小用户群”产生更深的付费

AI 会不会终结软件订阅？美图展示了另一条路径：在订阅关系之上，让持续生产带来持续消耗。

公司 2026 年中期官方披露显示，上半年影像与设计产品收入为 17.7 亿元人民币，同比增长 30.9%；截至 6 月，生活场景应用付费订阅用户为 1609 万，生产力应用为 235 万。公司同时表示，生产力应用的每付费用户平均收入（ARPPU）比生活场景应用约高 50%。^[8]

图1｜生产力应用用户规模较小，但公司披露ARPPU约高50%。相对指数由作者换算，不代表绝对收入。来源：^[8]。 制图：下一种商业；原始值及计算口径见核验资料。

这组数据说明，用户规模和商业价值并不按同一比例分布。生活场景应用满足个人表达和影像体验，生产力应用则更接近电商设计、营销视频等反复发生的工作。

对后一类客户，一张图的价值不只在于“好看”，还在于能否批量输出、是否满足渠道要求、是否减少返工，以及能否更快支持一场上新或营销活动。工具一旦进入持续的工作流程，付费依据就更容易与业务预算连接。

从消费体验走向生产环节，改变的是客户比较价格时所参照的对象。 他可能不只比较另一个修图软件的会员价，也会比较人工处理、外包制作和反复修改的总成本。

美图还披露，生产力应用的 AI 算力点消耗在 2026 年第一、第二季度均环比增长超过 46%；截至 6 月底，AI 驱动生产力应用的 ARR 约为 6.2 亿元人民币。^[8]

这两项指标各有边界：算力点消耗描述使用活动，不能直接当作确认收入；ARR 描述年化的经常性收入规模，不能当成上半年已经实现的收入。17.7 亿元则是更大的影像与设计产品收入口径，包含多个产品，不能统称为“AI 新业务收入”。

这里的商业逻辑，是把相对稳定的订阅关系，与更深的实际使用连接起来。基础订阅降低开始使用的门槛，持续的资源消费让重度用户承担更多成本，也可能贡献更多收入。

但混合收费并非天然优越。若用户无法预测一次任务要消耗多少积分，或者反复试错导致账单难以控制，付费意愿和信任也会受损。平台必须把额度、速度、质量和预算管理设计成同一套产品体验。

真正有价值的，并不是把一个功能拆成更多收费按钮，而是让客户愿意持续完成工作，也让平台能够覆盖持续发生的成本。 公开数据支持专业场景付费较深这一判断，尚不足以单独核算每一款 AI 产品的利润。

04｜数据与交易入口，开始重新分配收益

案例五：Reddit，内容既能吸引人，也能授权给机器

过去，社区内容的商业链条通常是：用户贡献内容，吸引更多人访问，平台再把广告展示机会出售给广告主。

AI 增加了一条路径：合作方购买合约约定的内容访问与使用权，再把内容用于自己的产品。

Reddit 与 Google、OpenAI 的官方合作公告说明了这种数据访问关系。合作起点在 2024 年，本文用它解释机制，再用 2025—2026 年的财务披露观察收入规模。^[9][10]

Reddit 2025 年 10-K 披露，内容授权可按固定费用或使用量计价，通常随授权期内合作方消费并受益而确认收入。当年“其他收入”为 1.40026 亿美元，但这个分类还包含直接向用户销售产品的收入，不能全部写成 AI 训练数据收入。年报还指出，授权合同价值几乎全部来自两个合作伙伴。^[11]

到 2026 年第三季度，公司披露总收入约 8.95 亿美元，其中广告约 8.47 亿美元、其他收入约 4800 万美元。用公告的四舍五入值计算，其他收入约占总收入的 5.4%。^[12]

图2｜按公告四舍五入值计算，其他收入约占5.4%；这一分类不能等同于AI授权收入。来源：^[11][12]。 制图：下一种商业；原始值及计算口径见核验资料。

所以，内容授权确实增加了一条收入通道，但广告仍是主要支柱。把 Reddit 描述为已经从广告公司转型为数据授权公司，会夸大变化的程度。

更深的商业问题是：内容被机器使用后，平台能拿回多少价值？

如果用户在其他产品里就得到答案，内容的使用与原平台访问之间可能出现分离。授权费、引荐访问、品牌曝光、社区增长和用户贡献意愿，因而必须放在同一本账里考虑。本文没有足够证据计算这种替代效应的净损益，也不据此声称授权已经侵蚀或补偿了多少广告收入。

平台卖的是受约定限制的访问和使用权，不是简单“把用户内容全部卖掉”。这一模式能否持续，也取决于内容更新、授权边界、隐私治理，以及社区是否愿意继续贡献真实经验。^[10][11]

AI 让内容多了一种变现方式，也让平台更需要证明：它得到的新收入，能够支持产生这些内容的生态。

案例六：Shopify，商品开始争取被 AI 推荐

企业实景｜Shopify多伦多办公室标识，2017年10月17日。历史照片。 摄影：Raysonho @ Open Grid Scheduler / Grid Engine；Wikimedia Commons原图；CC0。等比缩放及JPEG压缩，无裁切。

如果 Reddit 面对的是内容如何进入 AI，Shopify 面对的就是商品如何进入 AI。

消费者可能先向 AI 描述预算、用途和偏好，再点击少数候选商品。对商家来说，竞争不仅发生在搜索结果页和广告位，也开始发生在“能否被理解、筛选和推荐”的环节。

Shopify 根据其 2026 年第一季度商家数据披露，AI 聊天机器人引荐会话数为上年同期的 8 倍以上，相关订单达到上年同期的近 13 倍；在商品详情页会话的比较中，AI 引荐转化率比自然搜索约高 50%。^[13]

这些数字是一个值得研究的渠道信号，却不能被解读成“AI 贡献了大多数订单”。同一披露明确说明，自然搜索仍是更大的发现渠道；文中没有给出 AI 引荐订单占平台全部订单的比例。^[13]

转化率更高，也不等于让同一位顾客使用 AI 就会获得相同幅度的提升。主动用 AI 做比较的人，可能已经有更明确的购买意图。会话归因还无法覆盖所有 AI 影响路径，例如部分 AI 搜索摘要带来的访问会被计入自然搜索。

对 Shopify 自己而言，新入口与既有收入结构可以衔接。2025 年年报把收入分成订阅解决方案与商家解决方案；后者包括支付处理等服务，约占全年收入的 76%，并与商家的交易活动相关。^[14]

如果商家在更多入口卖出商品，交易仍由 Shopify 支撑的商品、支付或订单系统承接，平台就有机会继续参与价值分配。它不必等到消费者都主动打开某个特定购物页面，才能发挥作用。

对商家的启示则更具体：商品名称、属性、适用场景、库存与价格能否准确表达，开始关系到新的被发现机会。只追逐“让 AI 推荐我的品牌”的技巧，而忽略商品事实、履约和售后，并不能建立持续交易。

目前证据支持的是，AI 正在成为新的发现与引荐渠道；至于它将拿走多少佣金、谁拥有最终客户关系、结账与售后怎样分工，不能仅凭流量增速下结论。

05｜两张经营对照表：用 AI，与靠 AI 形成好生意，是两回事

案例七：Klarna，降本可以很重要，但不等于收入模式已经改变

企业实景｜Klarna总部入口，2020年4月16日。历史照片。 摄影：Klarna AB；Wikimedia Commons原图；CC BY-SA 4.0。等比缩放及JPEG压缩，无裁切。

Klarna 的 2025 年年报披露，AI 助手处理了当年约 80% 的客服聊天；公司估计，2025 年由此节约约 5900 万美元成本。^[15]

必须保留两个限定：80% 的分母是客服聊天，不是全部客户接触或所有工作；5900 万美元是公司估计的节约额，不是单独审计确认的一项 AI 收入，也不能直接等同于集团净利润增加额。满意度相关结论同样来自公司内部调查。

它说明，AI 可以改变服务组织和成本结构。但在这个客服案例里，企业并未因此开始向外部客户出售 AI 客服成果；它仍通过支付、商户和金融服务等业务获得收入。^[15]

这一区别决定了我们怎样评价项目。对一家采用 AI 的公司，节约成本、改善服务速度可能已经是成功；对一家出售 AI 服务的公司，还必须证明客户愿意支付的价格，可以覆盖自己的交付与经营成本。

效率创新可能改善一门旧生意，商业模式创新则进一步改变企业如何创造、交付和获取价值。两者可以相互推动，却不能互相代替证明。

案例八：MiniMax，收入、毛利和最终利润之间，还有很长一段距离

MiniMax 同时经营 AI 原生产品，以及开放平台和企业服务。它适合用来观察，模型需求增长如何经过成本结构，最终传导到利润。

港交所披露的 2026 年中期业绩公告显示，上半年收入为 1.16573 亿美元，上年同期为 3042.9 万美元；毛利为 2081.3 万美元，毛利率从 12.1% 升至 17.9%。^[16]

但同一期经调整净亏损为 2.93031 亿美元，上年同期为 1.38735 亿美元；按财务报表口径，本期净亏损为 3.57997 亿美元。经调整净亏损排除了股份支付、金融负债公允价值亏损和上市开支，不能替代财务报表净亏损。^[16]

图4｜收入和毛利增长，同时经调整净亏损金额扩大。上下图刻度不同；经调整净亏损并非财务报表净亏损。来源：^[16]。 制图：下一种商业；原始值及计算口径见核验资料。

这组数字并不矛盾。客户付费，首先形成收入；收入扣除销售成本，才形成毛利；毛利还需要覆盖研发、销售、管理及其他项目，才能走到最终利润。基础模型公司的训练和研发投入，可能远大于当期毛利。

毛利率提高，说明收入与销售成本之间的关系改善了；经调整亏损扩大，则说明按照该调整口径，企业整体仍在承受更大的亏损金额。收入长得更快，可以与亏损金额增加同时发生。

我们也不能反过来说“每次 API 调用都在亏钱”。集团亏损包含训练和研发等投入，缺少产品和客户层面的成本数据，无法据此推算单次调用的贡献利润。

MiniMax 提醒我们，商业化至少有三个不同的进展：有人愿意付费，交付能够留下毛利，企业最终能够覆盖全部经营投入。 它们需要分别证明。

06｜AI 改变的，是一门生意里的四个连接

把八个案例放在一起，会发现 AI 没有发明所有新的收费方法。按量收费、结果付费、内容授权和平台分成都早已存在。

变化发生在这些机制能够覆盖的范围：更多认知和创作任务，可以被软件执行；更多专业能力，可以被拆解为服务；更多小规模需求，有机会获得供给；更多内容和商品，可以被 AI 重新组织，再呈现给用户。

第一个连接，是产品与结果。 Fin 让部分账单与任务成果相连，也把成果定义和验收争议带入经营。

第二个连接，是专业能力与生产者。 可灵与 Lovable 让客户购买生产能力，也让更多人能够尝试成为内容或软件的供给者。

第三个连接，是客户使用与收入成本。 美图以及 Lovable 的混合收费，让持续使用更直接地进入账单，但同时要求更清楚的预算和资源管理。

第四个连接，是信息资产、用户入口与收益。 Reddit 和 Shopify 分别面对内容被机器使用、商品被机器发现的新关系。谁被看见、谁拥有客户、谁能持续收费，都需要重新协商。

对于经营者，判断一个 AI 项目是否值得投入，可以从四个具体问题开始：客户究竟愿意为什么付费？一次可用交付的全部成本是多少？使用增加时，收入能否覆盖增加的成本？如果入口或底层模型变了，客户为什么还会留下？

这些问题，比“用了哪一个模型”更接近商业的核心。

AI 正在让许多事情更容易做出来。真正稀缺的，仍是有人愿意持续购买、能够可靠交付，并且最终留下利润的那一部分。

这也是「下一种商业」想继续追问的事：当能力越来越容易获得，价值究竟会留在谁手里？