告別算力狂歡：垂直AI如何破解商業(yè)化難題

【潮汐商業(yè)評論/文】

進(jìn)入2026年，AI行業(yè)依然是關(guān)注的焦點(diǎn)，但這份火熱與方興未艾時(shí)已經(jīng)不同：2023-2024年，行業(yè)一度陷入集體狂熱，“All in AI”成為了眾多企業(yè)的口號(hào)。一夜之間，模型大小與算力規(guī)模就是核心競爭力，通用大模型迎來前所未有的軍備競賽。但僅僅過去了兩年，大模型就已步入“諸神黃昏”，商業(yè)化焦慮籠罩整個(gè)行業(yè)：模型幻覺難以解決、落地場景模糊不清、高昂成本難以覆蓋、用戶留存與付費(fèi)持續(xù)疲軟，“有技術(shù)無生意、有流量無利潤”成為了企業(yè)的普遍困境。

潮水退去時(shí)，有道卻交出了一份有些“另類”的答卷：在2026年Q1財(cái)報(bào)中，其AI訂閱規(guī)模破億，同比增速超70%，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)7個(gè)季度經(jīng)營利潤為正。在全行業(yè)都在尋找商業(yè)化解藥的當(dāng)下，有道憑什么打破大模型有概念、沒閉環(huán)的魔咒？

答案恰恰貫穿在有道的AI戰(zhàn)略布局中。在行業(yè)卷技術(shù)投入、比拼參數(shù)時(shí)，有道的所有AI產(chǎn)品都遵循著三條邏輯：一是貼近真實(shí)需求，聚焦高頻剛需，拒絕脫離實(shí)際使用場景的偽創(chuàng)新；二是商業(yè)化邏輯前置，確保每一個(gè)項(xiàng)目都具備可驗(yàn)證的收入模型，從源頭降低無效投入；三是圍繞場景構(gòu)筑長期壁壘，避免單純依賴底層模型能力而陷入同質(zhì)化泥潭。

純粹的技術(shù)與代碼無法構(gòu)成真正的護(hù)城河。在喧囂過后，唯有扎根真實(shí)場景、貼合用戶剛需、跑通商業(yè)閉環(huán)的務(wù)實(shí)路線，才能真正穿越周期，沉淀出持續(xù)的商業(yè)價(jià)值。

01 回歸用戶與結(jié)果：有道AI的底層戰(zhàn)略定力

在使用AI產(chǎn)品時(shí)，不少消費(fèi)者的痛點(diǎn)可能并不是產(chǎn)品功能還不夠炫酷，而是這個(gè)“看起來很美好”的功能，對我的工作學(xué)習(xí)到底有什么用？比如曾幾何時(shí)，市場上充斥著各種AI陪聊、AI算命的APP，它們靠著新奇感能輕易獲取千萬級的下載量，卻在商業(yè)化的懸崖前集體失聲。企業(yè)們始終在探求一個(gè)問題：在這個(gè)AI概念滿天飛的時(shí)代，到底什么樣的功能，才能讓用戶心甘情愿地付費(fèi)？

越來越多企業(yè)意識(shí)到，AI產(chǎn)品能否立足，并不取決于模型有多強(qiáng)大，而在于能否嵌入用戶的真實(shí)工作流、能否持續(xù)降低成本、能否帶來可感知的效率提升。

“用戶是開始為結(jié)果付費(fèi)了，而不為功能付費(fèi)。”正如網(wǎng)易有道智能應(yīng)用事業(yè)部負(fù)責(zé)人張藝表示：用戶逐漸不再為那些僅僅是漂亮的回答買單，而是更愿意為能夠交付高價(jià)值結(jié)果的完整流程付費(fèi)。這也意味著，AI行業(yè)正式告別概念驅(qū)動(dòng)，進(jìn)入場景落地、價(jià)值交付、商業(yè)閉環(huán)的深度競爭階段。

在這一輪行業(yè)結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變中，網(wǎng)易有道的業(yè)務(wù)重心也隨之進(jìn)行了錨定。在通用大模型狂飆突進(jìn)的這兩年，有道并未卷入無止境的參數(shù)軍備競賽，而是選擇將資源集中到自身具備長期積累的教育與工具場景中。

目前，其核心業(yè)務(wù)已聚焦教育、生產(chǎn)力、營銷這三大高價(jià)值垂直領(lǐng)域。正如張藝表示：“我們做的AI是離真實(shí)的用戶需求很近的，我們沒有去做一些虛無縹緲的，或者看起來非常絢麗，但是好像離用戶需求很遠(yuǎn)的一些事情。”有道無意成為一家做通用場景的公司，而是選擇深耕特定的垂直賽道；并以貼近用戶需求、商業(yè)化邏輯前置、圍繞場景構(gòu)筑長期壁壘的標(biāo)準(zhǔn)打磨每個(gè)產(chǎn)品。

以面向留學(xué)生的AI同傳為例，它能精準(zhǔn)處理帶有大量專業(yè)術(shù)語的各類場景，上課、開會(huì)等這些場景的所用內(nèi)容，都可以由AI同傳一站式完成。而在出海營銷場景中，其音視頻翻譯平臺(tái)則能一鍵生成帶聲音克隆與字幕的完整視頻。

這些產(chǎn)品徹底打破了原有的交互模式，從信息輸入、內(nèi)容處理到最終輸出均圍繞AI重新搭建，不僅讓全流程更智能、連貫、可信，也構(gòu)筑起區(qū)別于普通工具的體驗(yàn)壁壘。

這樣的戰(zhàn)略選擇，最終轉(zhuǎn)化為可量化的穩(wěn)健成果：網(wǎng)易有道已實(shí)現(xiàn)連續(xù)7個(gè)季度經(jīng)營利潤為正，2025年AI相關(guān)銷售額近4億元，2026年一季度銷售額破1億元，AI訂閱用戶規(guī)模突破1億，AI同傳業(yè)務(wù)收入實(shí)現(xiàn)翻倍增長。這也意味著，在技術(shù)趨同、泡沫出清的AI行業(yè)，垂直深耕、用戶為先、結(jié)果導(dǎo)向，正在成為其可靠的增長依據(jù)。

02 早一步入局：AI時(shí)代的先發(fā)與厚積

明確以用戶需求、落地結(jié)果為核心的發(fā)展框架后，高效的執(zhí)行配套布局，同樣是戰(zhàn)略能夠穩(wěn)步推進(jìn)的關(guān)鍵。但這一點(diǎn)題恰恰是困擾很多成熟企業(yè)的問題：怎樣破除“大廠魔咒”，掙脫存量業(yè)務(wù)的束縛，從而快速跟進(jìn)全新技術(shù)賽道的市場機(jī)會(huì)呢？

要打破這種組織慣性，僅靠決心是不夠的，還需要底層資產(chǎn)的支撐。2023年，當(dāng)國內(nèi)多數(shù)廠商仍在測算通用大模型的投入成本與商業(yè)回報(bào)時(shí)，網(wǎng)易有道就已經(jīng)同步搭建了智能應(yīng)用事業(yè)部團(tuán)隊(duì)，并確定了垂直場景下AI產(chǎn)品的商業(yè)化落地方案。這份推進(jìn)速度的背后，是其多年積攢的技術(shù)資產(chǎn)在發(fā)揮作用。

事實(shí)上，在通用大模型全面普及前，網(wǎng)易就已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代打造了有道詞典、有道翻譯筆、有道精品課等爆款產(chǎn)品。同時(shí)，基于在語音交互、口語測評、多模態(tài)圖像識(shí)別等技術(shù)賽道的多年深耕，團(tuán)隊(duì)也積累了海量教育、辦公場景數(shù)據(jù)，打磨出適配大眾用戶的成熟算法方案。這些跨周期積累的技術(shù)儲(chǔ)備與用戶認(rèn)知，構(gòu)成了深厚的“家底”，在大模型時(shí)代大幅壓縮了有道全新產(chǎn)品的研發(fā)周期，也為后續(xù)構(gòu)建專屬的底層智力引擎提供了絕佳的養(yǎng)料。

依托自研子曰教育大模型的技術(shù)支撐，有道的落地規(guī)劃快速推進(jìn)。以全球首個(gè)虛擬人口語教練Hi Echo為例，這款產(chǎn)品從立項(xiàng)到推向市場僅用了數(shù)月時(shí)間，于2023年10月便迅速上線。這種極快的落地速度，正是基于對過往語言學(xué)習(xí)痛點(diǎn)的精準(zhǔn)洞察與底層資產(chǎn)的復(fù)用。

網(wǎng)易有道智能應(yīng)用事業(yè)部負(fù)責(zé)人張藝介紹：“在研發(fā)初期，我們發(fā)現(xiàn)大模型在持續(xù)對話上表現(xiàn)出天然優(yōu)勢。于是針對中國學(xué)生練口語時(shí)普遍存在的‘社恐’心理，為其融入了‘不把天聊死’的交互巧思，通過個(gè)性化的實(shí)際語境引導(dǎo)，讓零基礎(chǔ)小白也能大膽開口；同時(shí)輔以游戲化設(shè)計(jì)，大幅提升了低齡用戶的喜愛度。”在集團(tuán)整體嚴(yán)控算力投入、保持穩(wěn)健研發(fā)節(jié)奏的前提下，前沿技術(shù)探索板塊承擔(dān)起快速試錯(cuò)、驗(yàn)證商業(yè)轉(zhuǎn)化路徑的角色，將底層大模型能力迅速重塑為面向用戶的商用產(chǎn)品。

對行業(yè)而言，這套模式也提供了一個(gè)務(wù)實(shí)的參考樣本：企業(yè)并非只能在重倉通用大模型與固守原有業(yè)務(wù)之間做單選題，而是可以憑借自身的數(shù)據(jù)與場景積累，用舊資產(chǎn)撬動(dòng)新杠桿，走出另一條產(chǎn)業(yè)化的路徑。

03 不做加法做重構(gòu)：產(chǎn)品的原生進(jìn)化之路

無論是學(xué)生完成文獻(xiàn)翻譯和論文寫作，還是職場人進(jìn)行跨國會(huì)議和多語種溝通，AI能力都是必不可少的生產(chǎn)力。但“能用”和“好用”之間還存在著巨大的差距，比如一個(gè)流暢的句子翻譯用在學(xué)術(shù)論文中可能會(huì)顯得驢唇不對馬嘴，或者密密麻麻的引用文獻(xiàn)中可能并沒有幾個(gè)是真正需要的。

但過去幾年，這樣的用戶需求一直難以得到滿足。行業(yè)內(nèi)最常見的做法是在原有工具上疊加一個(gè)AI對話框或一鍵潤色按鈕，但這種“舊瓶裝新酒”的改良模式往往難以觸及業(yè)務(wù)本質(zhì)。與之不同的是，網(wǎng)易有道的AI原生重構(gòu)邏輯是以用戶的真實(shí)場景為根基、結(jié)果交付為核心，深度嵌入用戶核心工作鏈路，以此來構(gòu)建差異化的產(chǎn)品價(jià)值。正如張藝所強(qiáng)調(diào)的：“我們不是在舊的工作流上去加一些AI的插件，我們是用AI把用戶的整個(gè)工作流程去重做了一遍。”

以學(xué)習(xí)場景為例，互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的詞典工具比拼的是查詢速度與信息覆蓋率，但這并未解決學(xué)生聽海外課堂時(shí)的根本困境，因?yàn)樗麄円牟⒉恢皇歉觳榈揭粋€(gè)單詞或聽到一段語音。基于這一痛點(diǎn)，團(tuán)隊(duì)直接將產(chǎn)品切入留學(xué)生適應(yīng)全英文專業(yè)課堂的核心場景中。通過AI同傳，系統(tǒng)不僅能處理帶有大量專業(yè)術(shù)語的復(fù)雜語音，更能提供從信息接收到結(jié)構(gòu)化輸出的完整閉環(huán)。這種將AI作為底層引擎的重構(gòu)，讓產(chǎn)品直接轉(zhuǎn)化為剛需生產(chǎn)力，也推動(dòng)了該業(yè)務(wù)線實(shí)現(xiàn)翻倍增長，2025年AI同傳用戶規(guī)模突破3000萬。

而在知識(shí)處理與學(xué)術(shù)場景中，“陪聊式”的通順文本同樣無法交付真正的價(jià)值。面對學(xué)術(shù)研究、文獻(xiàn)整理等高嚴(yán)謹(jǐn)度需求，有道寶庫給出的解法是“可信結(jié)果”。它放棄了泛泛而談的通用問答，轉(zhuǎn)而聚焦學(xué)術(shù)研究、深度閱讀、文獻(xiàn)整理等高嚴(yán)謹(jǐn)需求，用AI重構(gòu)深度閱讀與專業(yè)創(chuàng)作的流程。這種克制與專注，成功在嚴(yán)苛的專業(yè)使用場景中建立起信任壁壘。

同樣的邏輯也延伸到了內(nèi)容出海領(lǐng)域。對于短劇、游戲等出海從業(yè)者而言，傳統(tǒng)的單點(diǎn)翻譯準(zhǔn)確率已經(jīng)不再是首要指標(biāo)，他們真正需要的是快速、低成本地將內(nèi)容推向全球。基于這一洞察，有道的音視頻翻譯沒有停留在字面轉(zhuǎn)換，而是依托一站式AI工作流，把過去高成本、碎片化的音視頻字幕制作，轉(zhuǎn)化為搭載聲音克隆、多語種適配的規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化的產(chǎn)出。

從課堂增效到學(xué)術(shù)創(chuàng)作，再到全球化內(nèi)容生產(chǎn)，這套產(chǎn)品迭代邏輯始終保持著高度一致：不以技術(shù)噱頭為導(dǎo)向，而是以場景價(jià)值的交付為核心。當(dāng)AI不再是被生硬附加的功能，而是成為重塑工作流的底座時(shí)，商業(yè)變現(xiàn)與用戶留存便成了水到渠成的結(jié)果。

浩浩湯湯的AI大潮依然涌動(dòng)，但其競爭邏輯已經(jīng)跳出參數(shù)比拼、底層模型內(nèi)卷的淺層階段。無論是靠單一技術(shù)優(yōu)勢、獨(dú)有代碼亦或是差異化的產(chǎn)品形態(tài)，都很難構(gòu)筑長效的護(hù)城河。新的行業(yè)較量，或許將落腳在對細(xì)分用戶真實(shí)訴求的精準(zhǔn)拆解、對垂直行業(yè)場景的精細(xì)化深耕與對可落地的高價(jià)值工作流交付實(shí)力上。

而有道的實(shí)踐，也揭示了沒有落地場景、沒有商業(yè)閉環(huán)的AI探索，注定只能停留在概念階段，無法形成可持續(xù)的行業(yè)競爭力。打通用戶需求、在優(yōu)勢場景深耕、實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)，才是垂直AI的長期演化方向。對于未來的競爭終局，張藝也認(rèn)同：“與其說去預(yù)測什么產(chǎn)品形態(tài)一定能成，用戶才是最寶貴的。”

未來，屬于能讀懂用戶真實(shí)價(jià)值的長期耕耘者。