2026年开年至今，国产AI大模型赛道迎来资本化超级周期。一级市场大额融资密集落地，头部企业估值接连冲高，资金虹吸效应愈发显著。

但近一段时间以来，市场风向悄然转变，资本叙事从技术崇拜转向商业化拷问。商业化落地难题成为悬在行业头顶的利剑。截至目前，鲜少国产大模型企业实现稳定盈利，客户黏性不足、付费意愿偏低成为普遍痛点。

当前大模型赛道头部效应显著，估值泡沫隐现，新玩家面临高资金与技术壁垒，短期盈利仍难兑现，商业化能力正成为决胜核心。近日，毕马威中国华东及华西区工业制造及汽车行业主管合伙人、模速空间主管合伙人苗桢在接受《每日经济新闻》记者专访时如是说。

商业化能力决定企业上限

NBD:从产业投融资与资本市场视角，你怎么看当前国产大模型赛道？

苗桢:我们能看到，近年来，越来越多的资本涌入国产大模型赛道，包括VC/PE基金、产业资本、政府引导基金等。

随着竞争进入下一个阶段，商业化能力将成为这类企业的核心竞争优势。目前我们看到，企业积极探索多种收入模式，如SaaS服务、API接口(应用程序编程接口)收费、定制化解决方案等。

NBD:近期多家AI企业接连完成大额融资，估值持续走高，同时部分头部大模型企业密集冲刺港股上市，AI行业内开始形成多模型上市梯队格局，你认为接下来国产大模型行业会加速出清，还是会维持多强并存的竞争态势？

苗桢:在行业发展初期，由于技术门槛相对较低，市场上可能会出现大量的参与者，形成百花齐放的局面。随着技术成熟度提高，市场逐渐向少数几家头部企业集中，形成多强并存的竞争格局。

技术突破和资本整合可能导致市场进一步集中，甚至形成寡头垄断的局面。在这种情况下，不同的应用场景对大模型的需求各不相同，企业可以根据自身优势选择特定的应用场景深耕，从而形成差异化竞争。

NBD:结合当前投融资热度，你怎样看国产大模型行业规模化盈利的拐点？

苗桢:当前，资本市场的热度非常高，大量资金涌入AI大模型领域。这种资本支持不仅为企业提供了充足的资金保障，还加速了技术的研发和产品的迭代。企业可以利用这些资金快速扩大规模，提高市场占有率，从而更快地实现盈利。我认为这个拐点的到来，速度上可能会比互联网时代更快。

互联网时代，付费模式的普及经历了从免费到付费的转变过程。这种模式的成功在于用户基数的迅速增长和用户习惯的培养。随着用户对高质量内容和服务的需求增加，付费模式逐渐被接受并普及。

AI大模型的应用场景非常广泛，从智能客服、智能写作、机器翻译，到医疗诊断、自动驾驶、金融科技等，每个领域都有不同的需求。这种多样化的市场需求为不同企业提供了差异化的竞争机会，也使得付费模式更容易被不同类型的用户接受。

AI大模型行业将在未来几年内迎来规模化盈利的拐点，头部企业将占据主导地位，而中小企业也有机会通过差异化竞争和生态合作找到自己的生存空间。

订阅制模式将成主流

NBD:当前不少优质青年科创项目具备技术优势，却在融资对接、成果落地、产业融合环节受阻，你认为该如何高效消除科创项目、资本方与产业端之间的对接壁垒？

苗桢:结合毕马威在支持创新创业方面的丰富经验，我认为可以通过以下几个方面高效消除科创项目、资本方与产业端之间的对接壁垒。

第一是构建高效的对接平台，定期举办路演、论坛、展览等活动，促进各方面对面交流，增强互动性。

第二是利用大数据和AI技术进行智能匹配，将合适的项目推荐给潜在的投资方和产业伙伴。

第三是寻找合适的专业机构，协助项目团队编写高质量的商业计划书，明确商业模式、市场定位和发展战略。提供财务模型构建和预测服务，帮助项目团队制定合理的融资方案和资金使用计划。

第四是建立产业孵化基地，为项目提供办公空间、技术支持和市场推广等服务，加速项目落地。

NBD:青年科创企业普遍有着对接资本市场的长远规划，但前沿科创业态与传统资本市场规则存在适配差异，从专业服务视角来看，这类企业提前布局资本市场，最需要优先补齐哪些核心能力？

苗桢:公司应当建立健全财务管理能力。互联网时代有一句话，叫财务总监要超配，到了AI时代，这句话依然适用。企业应当及时和具有资本市场经验的会计师对接，帮助企业规范财务管理并对财务报告提出审计意见。

我们以往见过有一些创业者可能未及时与专业机构接触，反而通过道听途说得到一些错误意见，导致企业资本市场决策的失误。在这方面，企业一定要投入资源，招聘人才，补齐团队，千万不要让这些成为企业快速发展过程中的短板。

NBD:生成式AI全面赋能实体产业已成一大趋势，你认为AI技术当前最大的落地阻碍是什么？未来一两年行业会迎来哪些实质性拐点？

苗桢:在我看来，当前生成式AI最大的落地阻碍在三个方面:技术层面、成本算力层面以及行业应用适配与商业模式层面。

首先，从技术角度来看，生成式AI模型本身非常复杂，需要大量的训练数据和计算资源。如何在保证模型精度的同时，减少计算资源的消耗，提高模型的实时性和响应速度，也是重要的技术难题。

其次，成本算力层面的问题不容忽视。生成式AI模型的训练和推理需要大量的计算资源，这导致高昂的成本。对于很多中小企业来说，构建高性能的计算基础设施是一项巨大的投资。

最后，行业应用适配与商业模式层面也存在不少挑战。不同行业的应用场景和需求差异很大，AI技术要与具体业务深度融合，这就需要深入了解行业知识。另外，如何设计合理的商业模式，使企业愿意为AI技术付费，也是一个重要的问题。

不过，未来一两年内，这个行业可能会迎来一些实质性的拐点。首先，技术方面可能会有一些突破，比如更高效的模型架构和算法，使得生成式AI模型更加轻量化，降低计算资源需求。预训练模型的进一步优化和开源，也将大幅降低企业自研模型的成本和难度。

其次，成本方面也会有所改善。随着云计算服务商提供的高性能计算资源变得更加经济实惠，企业的算力成本将会降低。同时，高性能计算硬件的价格也有望进一步下降，使得更多企业能够负担得起。

在行业应用适配方面，行业标准和规范的制定将促进AI技术在各行业的规范化应用，降低企业实施AI技术的门槛。不同行业之间的合作也将推动AI技术在多个领域的应用，形成协同效应。

商业模式方面，订阅制模式和增值服务将成为主流，企业可以通过提供高质量的服务获得稳定收入。构建开放的生态系统，通过合作伙伴关系实现共赢，也将成为一种趋势。

总的来说，虽然生成式AI在智能制造和汽车全产业链升级中面临诸多挑战，但随着技术的进步和成本的降低，未来一两年内将迎来实质性的拐点。企业应该抓住这些机遇，积极探索适合自身的AI应用路径，实现转型升级。

2026年开年至今，国产AI大模型赛道迎来资本化超级周期。一级市场大额融资密集落地，头部企业估值接连冲高，资金虹吸效应愈发显著。

但近一段时间以来，市场风向悄然转变，资本叙事从技术崇拜转向商业化拷问。商业化落地难题成为悬在行业头顶的利剑。截至目前，鲜少国产大模型企业实现稳定盈利，客户黏性不足、付费意愿偏低成为普遍痛点。

当前大模型赛道头部效应显著，估值泡沫隐现，新玩家面临高资金与技术壁垒，短期盈利仍难兑现，商业化能力正成为决胜核心。近日，毕马威中国华东及华西区工业制造及汽车行业主管合伙人、模速空间主管合伙人苗桢在接受《每日经济新闻》记者专访时如是说。

商业化能力决定企业上限

NBD:从产业投融资与资本市场视角，你怎么看当前国产大模型赛道？

苗桢:我们能看到，近年来，越来越多的资本涌入国产大模型赛道，包括VC/PE基金、产业资本、政府引导基金等。

随着竞争进入下一个阶段，商业化能力将成为这类企业的核心竞争优势。目前我们看到，企业积极探索多种收入模式，如SaaS服务、API接口(应用程序编程接口)收费、定制化解决方案等。

NBD:近期多家AI企业接连完成大额融资，估值持续走高，同时部分头部大模型企业密集冲刺港股上市，AI行业内开始形成多模型上市梯队格局，你认为接下来国产大模型行业会加速出清，还是会维持多强并存的竞争态势？

苗桢:在行业发展初期，由于技术门槛相对较低，市场上可能会出现大量的参与者，形成百花齐放的局面。随着技术成熟度提高，市场逐渐向少数几家头部企业集中，形成多强并存的竞争格局。

技术突破和资本整合可能导致市场进一步集中，甚至形成寡头垄断的局面。在这种情况下，不同的应用场景对大模型的需求各不相同，企业可以根据自身优势选择特定的应用场景深耕，从而形成差异化竞争。

NBD:结合当前投融资热度，你怎样看国产大模型行业规模化盈利的拐点？

苗桢:当前，资本市场的热度非常高，大量资金涌入AI大模型领域。这种资本支持不仅为企业提供了充足的资金保障，还加速了技术的研发和产品的迭代。企业可以利用这些资金快速扩大规模，提高市场占有率，从而更快地实现盈利。我认为这个拐点的到来，速度上可能会比互联网时代更快。

互联网时代，付费模式的普及经历了从免费到付费的转变过程。这种模式的成功在于用户基数的迅速增长和用户习惯的培养。随着用户对高质量内容和服务的需求增加，付费模式逐渐被接受并普及。

AI大模型的应用场景非常广泛，从智能客服、智能写作、机器翻译，到医疗诊断、自动驾驶、金融科技等，每个领域都有不同的需求。这种多样化的市场需求为不同企业提供了差异化的竞争机会，也使得付费模式更容易被不同类型的用户接受。

AI大模型行业将在未来几年内迎来规模化盈利的拐点，头部企业将占据主导地位，而中小企业也有机会通过差异化竞争和生态合作找到自己的生存空间。

订阅制模式将成主流

NBD:当前不少优质青年科创项目具备技术优势，却在融资对接、成果落地、产业融合环节受阻，你认为该如何高效消除科创项目、资本方与产业端之间的对接壁垒？

苗桢:结合毕马威在支持创新创业方面的丰富经验，我认为可以通过以下几个方面高效消除科创项目、资本方与产业端之间的对接壁垒。

第一是构建高效的对接平台，定期举办路演、论坛、展览等活动，促进各方面对面交流，增强互动性。

第二是利用大数据和AI技术进行智能匹配，将合适的项目推荐给潜在的投资方和产业伙伴。

第三是寻找合适的专业机构，协助项目团队编写高质量的商业计划书，明确商业模式、市场定位和发展战略。提供财务模型构建和预测服务，帮助项目团队制定合理的融资方案和资金使用计划。

第四是建立产业孵化基地，为项目提供办公空间、技术支持和市场推广等服务，加速项目落地。

NBD:青年科创企业普遍有着对接资本市场的长远规划，但前沿科创业态与传统资本市场规则存在适配差异，从专业服务视角来看，这类企业提前布局资本市场，最需要优先补齐哪些核心能力？

苗桢:公司应当建立健全财务管理能力。互联网时代有一句话，叫财务总监要超配，到了AI时代，这句话依然适用。企业应当及时和具有资本市场经验的会计师对接，帮助企业规范财务管理并对财务报告提出审计意见。

我们以往见过有一些创业者可能未及时与专业机构接触，反而通过道听途说得到一些错误意见，导致企业资本市场决策的失误。在这方面，企业一定要投入资源，招聘人才，补齐团队，千万不要让这些成为企业快速发展过程中的短板。

NBD:生成式AI全面赋能实体产业已成一大趋势，你认为AI技术当前最大的落地阻碍是什么？未来一两年行业会迎来哪些实质性拐点？

苗桢:在我看来，当前生成式AI最大的落地阻碍在三个方面:技术层面、成本算力层面以及行业应用适配与商业模式层面。

首先，从技术角度来看，生成式AI模型本身非常复杂，需要大量的训练数据和计算资源。如何在保证模型精度的同时，减少计算资源的消耗，提高模型的实时性和响应速度，也是重要的技术难题。

其次，成本算力层面的问题不容忽视。生成式AI模型的训练和推理需要大量的计算资源，这导致高昂的成本。对于很多中小企业来说，构建高性能的计算基础设施是一项巨大的投资。

最后，行业应用适配与商业模式层面也存在不少挑战。不同行业的应用场景和需求差异很大，AI技术要与具体业务深度融合，这就需要深入了解行业知识。另外，如何设计合理的商业模式，使企业愿意为AI技术付费，也是一个重要的问题。

不过，未来一两年内，这个行业可能会迎来一些实质性的拐点。首先，技术方面可能会有一些突破，比如更高效的模型架构和算法，使得生成式AI模型更加轻量化，降低计算资源需求。预训练模型的进一步优化和开源，也将大幅降低企业自研模型的成本和难度。

其次，成本方面也会有所改善。随着云计算服务商提供的高性能计算资源变得更加经济实惠，企业的算力成本将会降低。同时，高性能计算硬件的价格也有望进一步下降，使得更多企业能够负担得起。

在行业应用适配方面，行业标准和规范的制定将促进AI技术在各行业的规范化应用，降低企业实施AI技术的门槛。不同行业之间的合作也将推动AI技术在多个领域的应用，形成协同效应。

商业模式方面，订阅制模式和增值服务将成为主流，企业可以通过提供高质量的服务获得稳定收入。构建开放的生态系统，通过合作伙伴关系实现共赢，也将成为一种趋势。

总的来说，虽然生成式AI在智能制造和汽车全产业链升级中面临诸多挑战，但随着技术的进步和成本的降低，未来一两年内将迎来实质性的拐点。企业应该抓住这些机遇，积极探索适合自身的AI应用路径，实现转型升级。

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