从蒸汽机到AI：技术革命为何总需商业模式破局？

摘要：随着AI技术的快速爆发，AI的发展被很多人认为是继蒸汽机以来最具颠覆性的技术革命，推动着人类进入一个全新的纪元。在国际产业领袖的言论中，AI革命呼之欲出：比尔·盖茨曾表示，生成式智能是自1980年现代图形用户界面（GUI）诞生以来，最具革命性的技术进步。Ope

刘海丰清华大学新雅书院本科生

随着AI技术的快速爆发，AI的发展被很多人认为是继蒸汽机以来最具颠覆性的技术革命，推动着人类进入一个全新的纪元。在国际产业领袖的言论中，AI革命呼之欲出：比尔·盖茨曾表示，生成式智能是自1980年现代图形用户界面（GUI）诞生以来，最具革命性的技术进步。OpenAI联合创始人埃隆·马斯克曾言“生成式人工智能是迄今为止最强大的创意工具。它有潜力开启人类创新的新时代。”

但实际上，目前大模型技术的商业化程度并不及人们最初的预期。很多人认为AI技术目前尚未像移动互联网般对人们生活产生颠覆性的影响。例如，携程创始人梁建章曾在一次访谈中指出，AI对社会的冲击主要体现在哲学层面，而不是对生产力层面。具体到消费者端（to C）应用，生成式人工智能应用的场景渗透率呈现显著分化：根据相关应用的流量数据，以腾讯元宝、字节豆包、DeepSeek为代表的头部产品均聚焦于AI问答等基础场景，其余类型应用的热度则明显不足。在商业应用端（to B），微软的调研显示，当下AI应用集中在辅助性任务上，如会议总结、邮件优化、日常报告的自动化等。但这种提升仍然局限于较为基础的任务，而未能触及企业的核心业务或复杂的决策流程。那么，这次AI技术的热潮到底是一个技术泡沫，还是第四次工业革命，带来全社会生产力的全面变革？通过本文对以往几次技术革命过程的深度研究，从目前来看，人工智能距离成为改变人类命运的生产力革命还缺少一个重要条件：全社会围绕人工智能带来的商业模式创新进行充分的探索。在追求硬科技创新的整体国策下，国内市场很容易错误的理解国家政策将探索人工智能带来的商业模式创新看作是一种分散精力或是不务正业的行为。这种误区导致大量AI独角兽企业都曾把实现AGI作为终极愿景，对创新商业模式的设计及探索有所忽略。然而，随着市场竞争日益激烈，这些公司不得不转向AI在垂直领域的应用。此时，就对这些公司的商业模式创新能力提出了很大的挑战。在舆论和媒体层面，大众对于AI技术的关注点主要集中于大模型的技术性能和各项技术指标的横向对比。类似的思维模式在高校创业赛事中也得到了体现，像高校的各大创业大赛中，人工智能赛道中优胜的项目大多聚焦于攻克算力、端侧模型等底层技术上的相关问题，而非AI如何在产业中落地。当人们的视野过于聚焦于技术本身，会容易忽略技术发展的一个重要规律：技术创新转化为生产力，不仅依赖技术本身的进步，而且与其背后相伴而生的商业模式创新密切相关。人类发展史上大量的实践证明，没有任何一项技术能够一步到位地解决所有问题，也没有哪项技术能够仅仅依靠在实验室内的研发就实现完美。技术的进步与商业模式的创新是两个相辅相成、相互交织的力量，正是这两者的不断互动和反馈，推动了社会的发展。为了解释技术突破与模式创新之间的复杂关系，本文提出了技术和商业模式的双螺旋模型。商业模式创新是技术扩散的关键推动力。在技术创新初期，虽然新技术可能已在某些特定市场有所应用，但如果没有创新的商业模式去引导，新技术将很难有效扩散，其潜力无法得到充分发挥。反之，当技术不断向外扩散，会进一步带来产业级商业模式（生产关系）的全面变革。商业模式创新除了会出现在技术直接覆盖的行业，也会扩散到那些与新技术间接关联的行业。

从蒸汽机到电气革命，再到信息革命，我们可以清晰地看到，每一次技术突破，背后都有商业模式创新的支持。因此，要真正理解人工智能如何成为推动人类进化的技术革命，我们需要从前几次技术革命入手，探究技术突破与商业模式创新共同推动人类进化的深层机制。

蒸汽革命背后的商业模式创新人类近代文明的第一次生产力革命是蒸汽机革命（即机械革命）。这场革命标志着人类社会从以农业为主的经济模式向以工业化为主的经济模式转型，深刻改变了生产力、组织形式以及社会结构。然而，蒸汽机的最早原型可以追溯到公元1世纪，早在瓦特之前，改良蒸汽机的科学家也有诸多。为什么直到瓦特的出现，蒸汽机才得以普及，使得人类近代文明进化，这背后和商业模式有什么关系？蒸汽机的实际产业应用，源自17世纪英国煤炭产业的蓬勃发展。随着矿洞的不断深入，传统的排水方式（如使用马拉抽水机）已经无法满足需求，矿井积水问题严重阻碍了煤炭的开采。尽管当时蒸汽机的能源转化效率并不高，但在煤炭价格低廉的煤矿附近使用仍然具有较高的效益。后续随着瓦特对蒸汽机的改良，蒸汽机的煤炭消耗量减少了60%以上。但由于其体积庞大、成本高昂，对于使用者而言投资风险大，蒸汽机仍旧很难扩散到其他领域。为此，瓦特与其合作伙伴博尔顿共同采用了在当时而言非常先进的商业模式——蒸汽机租赁模式。这一模式引入了新的利益相关者——金融机构，通过让金融机构购买设备再租给工厂，大幅降低了工厂使用蒸汽机的门槛，使得蒸汽机有效扩散到其他行业。到1800年，博尔顿-瓦特公司已生产并销售近500台蒸汽机，租赁模式的创新真正推动了蒸汽机的应用推广。当蒸汽机技术不断扩散，生产关系也开始随之变革，社会层面广泛出现商业模式创新：在蒸汽机普及之前，整个社会的工业生产是以小作坊为主。随着蒸汽机解决了工厂动力的来源问题，提供了高效、稳定、可控的动力，工厂不再依赖于地理位置（如靠近河流）。另一方面，由于蒸汽机及相关生产设备的投入需要大量资本，工业生产的核心资源开始从土地转向机器设备，这推动了资本家这一社会角色的快速崛起。“钢铁大王”卡内基撰写的《瓦特传》中粗略计算了瓦特的经济影响力，1905年全世界的蒸汽机实现了36亿人(当时世界上成年男性人口的10倍)的工作效率。在技术扩散的过程中，与技术间接关联的产业也出现了意想不到的商业模式创新：例如，19世纪的嘉吉公司将蒸汽船技术应用于跨大洋粮食贸易，彻底改变了全球粮食贸易格局。在蒸汽船普及之前，粮食贸易主要依赖风帆船，不仅速度慢，而且运输过程难以预测。而蒸汽船的出现，彻底打破了对风力的依赖，使船只能够更加快速和稳定地穿越大洋。嘉吉公司敏锐地意识到蒸汽船技术的商机，一方面垄断阿根廷的粮食庄园形成规模供给，另一方面将阿根廷的大宗农产品出口到欧洲及其他国际市场。蒸汽机的出现打破了粮食贸易的时空约束，改变了粮食贸易的决定性生产要素，也使得嘉吉一跃成为世界粮食贸易的巨头公司。

直流电和交流电之争本质是商业模式之争19世纪80年代，电力工业从照明开始，逐步渗透到工业、交通等领域，标志着人类社会进入了“电气时代”。在电力革命爆发之前，存在着直流电和交流电两大技术阵营。托马斯·爱迪生创办的爱迪生电灯公司（通用电气的前身）代表了直流电阵营，而乔治·威斯汀豪斯创办的西屋电气则站在了交流电阵营的一方。最初，直流电技术相对成熟且得到了金融大亨摩根的支持，但最终却是交流电阵营走到了最后，成为时代的选择。为什么比起威斯汀豪斯，拥有更好的技术团队、更雄厚的资本支持、更广博名声的爱迪生，却没有成为推动电力革命最核心的人？1882年，爱迪生在纽约珍珠街建立了世界上第一个电站，为周围居民提供电力，采用110伏直流电供电。爱迪生坚定选择直流电阵营的背后，源于爱迪生对电力应用场景的理解。他认为电力的主要应用是照明，替代的是煤油灯的市场。基于这个出发点，通过“小容量分布式直流电站发电而后低压直流输送到各个用户”的模式是成本收益合适的方案。与此相反，威斯汀豪斯对电力应用场景的判断从一开始便没有局限于照明，于是他提出了“大容量集中式交流电站”的技术方案。即大规模的交流发电站，配合高压交流输电，将电力覆盖到更大范围的城市和工厂。尽管这种模式的初期建设成本较高，但每个电站能够覆盖的范围远远大于直流电站，甚至能够将电力传输到几十、几百公里外的地区，分摊后每个用电场景的成本大幅降低。正是由于对电气商业模式的不同理解，爱迪生和威斯汀豪斯选择了不同的技术路线，最终导致了各自不同的命运。1893年，在芝加哥世界博览会上，交流电系统获得了巨大成功，而尼亚加拉大瀑布水力发电站的建成更是标志着交流电的胜利，电气时代由此开始进入新的篇章。电气技术扩散同样带来了社会层面生产关系的变革：在蒸汽机时代，工厂通常采用集中式动力系统，即一个大型的蒸汽机为整个工厂提供动力。因此，所有的机械设备都必须靠近蒸汽机，通过复杂的传动装置连接，这使得工厂布局和生产线的设计受到很大限制。最初，电力的引入只是简单地替代了蒸汽机：电动机直接驱动机器，仍然采用蒸汽机时代的配套措施和生产流程。然而，随着电力技术的不断成熟，人们发现，电气化不仅仅是替代传统动力系统，更是生产方式的根本变革。通过电力驱动的电动机可以安装在工厂的每一台设备上，只需一根电线即可将动力传输到工厂的任何角落。这种分布式的新动力系统让工厂不再依赖于单一的动力源，减少了对复杂传动系统的依赖。更重要的是，这种灵活的动力分配方式使得工厂布局更加自由，能够根据实际需求调整生产线的设置，从而显著提升了生产效率。这样新的生产模式大幅降低了工厂的投入门槛和场地需求，又进一步带来了生产力的飞跃。

信息革命背后的三阶段商业模式创新互联网技术其实源自军事领域，前身ARPANET（阿帕网）由美国国防部高级研究计划局（ARPA，后更名为DARPA）于1969年创建，最初目的是为军事通信提供去中心化的网络架构，以应对核攻击下的通信中断风险。从1969年到现在，为何这一起源于国防需求的技术，演化成了全球信息交互、社会生产生活的基础设施？互联网最初的应用主要局限在学术界和科研机构中，是学术交流和数据共享的工具。由于昂贵的网络建设成本和尚未成熟的应用场景，互联网的普及步履维艰。在找到可行的商业模式前，这个问题一直无法解决。直到互联网从业者通过三个阶段的商业模式创新，通过增加用户在互联网上的停留时间和消费场景。进而反向促进基础设施的升级与扩展，提升互联网整体服务能力。如此互动，形成良性循环，打破了互联网普及的难题。互联网早期吸纳用户的商业模式，是以雅虎为代表的企业创新的使用了广告盈利的模式：免费为用户提供优质内容并通过广告盈利，吸引大量用户卷入互联网。这一模式的兴起同时反过来促进了互联网内容提供生态的繁荣，形成了供需双方的正向循环。互联网中期吸纳用户的商业模式，是以Meta（原名Facebook）为代表的企业将商业模式重心转向了社交网络驱动，通过社交关系吸引更多的用户进入互联网。在这一阶段，用户不再是被动的信息接收者，而是内容创造者与传播者。此阶段商业模式设计的关键在于如何将用户的行为和需求转化为商业价值。如Netflix利用大数据进行精准推荐，不仅提升了用户的观影体验，还显著降低了用户流失率。互联网后期吸纳用户的商业模式，则是以美团、字节、滴滴为代表的平台企业通过创新的商业模式和移动互联网技术，重塑了传统产业的运作方式，彻底将之前互联网技术没覆盖的人群卷入。这些平台此时可以赚取的不再是信息的价值，而是通过从其重塑的传统产业中获取交易佣金收入实现盈利。互联网技术的不断扩散也带来了社会关系和生产模式的颠覆式变革，主要体现在以下三个方面。一是，新的组织生产模式出现，企业边界日益模糊。随着平台型互联网企业的发展，企业的边界日益模糊，新的组织生产模式应运而生。传统生产模式主要是在企业内部组织生产，企业和用户之间的交易关系相对明确。然而，像滴滴和美团这样的平台公司重新定义了企业与用户及第三方之间的关系，构建了新型的生产关系。以滴滴为例，平台上的出租车司机并不是滴滴的正式员工，却在滴滴的系统框架下工作，司机在服务用户的同时，受到滴滴平台的管理和引导。美团的骑手同样不属于美团的员工，但他们的工作受到美团系统的影响与调度。传统市场中的商户通常拥有自主定价权和经营策略，而美团平台中的商户则更多地依赖于平台的订单分配和市场引导；美团不仅提供交易机会，还通过数据分析和市场策略影响商户的定价、促销和产品组合。新的组织生产方式使得企业不再仅仅是独立运营的实体，而是作为一个复杂生态系统中的核心，全面参与和引导社会生产，推动了生产关系的深刻变革。二是，企业和用户的链接关系产生了改变。随着互联网技术深入各类行业，企业与用户之间的链接关系发生了显著变化。传统模式中，企业依赖明星代言和电视广告等传播影响用户，并通过线下渠道进行销售。这种形式的影响力虽大，但其成本也相对较高，不仅营销成本高昂，还需要花费大量人力物力去铺设渠道。然而，互联网的普及使得企业能够直接与用户建立紧密联系，通过线上渠道以低成本覆盖广泛的区域。直播电商的兴起是这一转变的典型例证。借助抖音、快手等直播平台，各种网络红人、主播等能够迅速吸引观众，实现实时互动和销售，极大提升了销售效率和用户参与感。这种模式不仅改变了销售方式，也重塑了产品开发的流程。企业可以根据用户的即时反馈和需求，灵活调整生产策略。以服装行业为例，许多品牌采取先发布样衣、再根据用户的预订情况进行生产的策略，降低了库存风险，提高了市场响应速度。互联网技术的应用使得企业与用户之间的关系更加紧密，销售模式更加灵活，企业不再是单向传播的“大喇叭”，而是能够进行双向互动的参与者。这种转变为提高了企业的市场竞争力和用户体验。三是，数据要素成为了新的生产要素，边际收益递增的现象出现。大数据、人工智能、云计算等技术的发展显著提升了人类对数据的收集、处理和应用能力。数据通过分析和挖掘能够转化为信息和洞察，帮助企业优化决策、提升效率和创新产品。与资本边际收益递减的特性不同，数据要素带来了边际收益递增的现象。在机器学习和人工智能领域，更多的数据意味着算法能够更好地训练，从而提高预测准确率和模型性能；随着数据的积累，模型的表现不断提升，产生边际收益递增，甚至当规模达到一定程度时，模型还会涌现出之前所不具备的能力。在企业决策上，如字节等平台，通过积累和分析海量用户行为数据，能够更精准地推送个性化内容和广告，提高用户参与度和广告效果，进而提高收益。此外，数据还具有网络效应，越多的用户参与，数据价值越大，从而吸引更多用户加入；例如打车平台滴滴，通过大量的用户反馈和行程数据，不断优化调度算法，提高出行效率，进而增加市场份额。有意思的是，互联网不仅带来了人类文明的一次进化，同时也为人类文明的下一次进化提供了养料：互联网积累的数据使得大模型技术成为可能，算力和算法的发展为其提供了强有力的技术支撑，同时，互联网为大模型的发展提供了丰富的应用场景和市场需求。这些因素的结合推动了人工智能生产力革命的奇点不断接近。

回到目前的人工智能产业，尽管大模型技术本身已经逐渐趋于成熟，媒体对人工智能的宣传铺天盖地。但我们必须正视一个事实：与前三次产业革命相比，人工智能目前尚未真正引发产业革命。正如微软CEO萨蒂亚·纳德拉所言只有当人工智能能够推动经济显著速度增长，才能成为真正意义上的产业革命。但如今，我们正面临一个令人尴尬的局面：尽管技术革命看似即将就要来临，但却一直少了一块拼图——商业模式创新的重要节点还没有到来。与前三次技术革命相比，当前人工智能产业无论在用户普及度，还是在产业渗透深度上，都尚未触及产生奇变的临界点。尽管技术层面不断突破，只有当商业模式的创新能够按照双螺旋模型匹配技术进步，并与行业需求高度契合时，人工智能产业才能真正迎来产业革命的曙光。但本文认为，国家、社会、资本应该更加关注、并积极引导基于AI的商业模式创新的出现。而引导这类商业模式创新的出现的关键则在于构建一个多层次、协同互补的AI产业生态。如下图所示，在这个生态系统的底层，是一批基础技术提供公司。这些公司提供底层的AI技术支持，包括算法、数据处理平台以及其他核心技术组件。接下来，作为生态中的关键环节，社会需要出现像工业时代的迈克尔.波特、菲利普.科特勒这种高水平的学者或思想家为企业在AI时代的模式创新提供方法论。第三，这个生态中需要在不同行业中专业化进行AI+模式创新落地的服务公司。第四，在这个生态系统的顶层，是一批积极进行模式创新的产业公司，特别是产业的龙头公司。这些产业公司的探索也将为学者提供研究素材，进而反哺AI时代商业模式创新方法论的不断迭代。

本文希望通过这一多层次、多方协作的生态系统，全面推动中国在AI方面的商业模式创新出现。对于提供AI基础技术的公司而言，这个生态系统能够帮助其有效理解市场需求，更有方向性的进行技术研发以及算法的升级。对于商业模式研究的学者而言，研究不应停留在文献或纯理论层面，而应主动拥抱此生态，将理论的研究价值转化为生产力的进步。对于帮助企业落地“AI+模式创新”的服务公司而言，应深度理解行业问题，选择合适的方法论和基础技术为行业公司赋能。最后，真正大规模实现模式创新的第一批公司必然是产业的龙头公司，这些公司需要积极的拥抱此生态，才有可能规避其原有的发展惯性，探索出真正创新的商业模式。