在人工智能（AI）领域，无论是海外还是国内，商业化之路都显得尤为坎坷。尽管在海外企业级产品市场上，AI似乎看到了一丝曙光，但国内的市场环境仍然充满挑战。

AI商业化之所以困难重重，原因并非在于其背后的商业模式有多么新颖，如互联网或数字货币，相反，其核心问题在于AI技术的传统性。尽管技术本身是新的，但其商业模式却往往沿袭传统，这种新旧结合反而让AI商业化变得难以驾驭。

当剥去AI领域诸多新概念如Scaling Law的神秘面纱，将其置于实际的价值结构中，我们会发现AI技术更像是电、蒸汽机这样的赋能技术。这类技术的商业化过程更像是一场硬仗，需要扎实的努力和不懈的探索。

基于AI技术的硬件产品可能与电脑类似，软件产品则可能与传统软件无异，而基于AI的系统则可能与Windows系统相提并论。如果单纯依赖技术授权，那么AI的商业模式又与过去的算法授权相差无几。因此，AI商业化需要寻找新的价值通路，基于新技术的特质来打造独特的竞争优势。

在AI项目的选择上，往往会出现截然不同的观点。一些人看重团队、技术和愿景，而不太关注短期的商业变现能力。然而，在另一些更偏向业务的人眼中，这些项目可能显得不切实际，难以产生直接的收益。这种分歧在长价值链的背景下可能更加显著，因为长价值链上的每个环节都至关重要，任何一个环节的阻塞都可能导致项目的失败。

AI产品目前似乎仍处于一个无形的屏障之下，如果无法突破这个屏障，那么无论是哪个公司，都可能面临失败的命运。只有极少数能够完成整体性进化的公司，才能突破这层屏障，获得更大的发展空间。

AI产品的创新并非简单的技术升级或应用复制。真正有价值的创新需要基于新技术的特征，创造出全新的产品或服务。例如，AI技术可以替代过去很多工具型应用的功能，就像一个了无数应用的Windows系统。未来的应用将更加注重数据的处理和分析能力，而不是单纯的功能实现。

在当前的技术基础上构建稳定的营收体系并非易事。无论是B端还是C端市场，无论是海外还是国内环境，都面临着诸多挑战。简单的技术授权或增加销售人员并不能解决根本问题。在AI领域，企业需要在限定的资源条件下进行战略思考，寻找突破点。

AI的商业化不仅需要技术的突破，更需要商业模式的创新。简单的AI产品很难在市场上立足，无论是技术导向还是商业导向的产品都需要向完整性进化。AI商业化的启动门槛已经提高，过去一般App的启动难度与现在一般AI应用的启动难度相比，后者显然更加艰难。

在这个复杂多变的市场环境中，AI企业需要不断探索和尝试新的商业模式和产品形态。只有那些能够迅速适应市场变化、不断创新和进化的企业，才能在AI商业化的道路上走得更远。

然而，AI商业化的道路并非一帆风顺。企业需要面对诸多挑战和风险，包括技术瓶颈、市场竞争、法律法规等。因此，AI企业在追求商业化的过程中，需要保持谨慎和理性的态度，不断优化和调整自己的战略和计划。

尽管AI商业化面临着诸多困难和挑战，但不可否认的是，AI技术已经为各行各业带来了巨大的变革和机遇。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI商业化将会迎来更加广阔的发展前景。