最近，国产大模型DeepSeek凭借其出色的模型性能在全球爆火。圣天诺也与这位AI界的“顶级顾问”展开讨论，话题直指数字化浪潮下的核心命题：

如何把技术力转化为商业力？

AI变革的下半场，创新价值如何真正“变现”？

Q：软件货币化对于软件厂商来说，有怎样的价值？未来趋势是怎样的？

DeepSeek：软件货币化对厂商而言至关重要，其未来市场潜力巨大，价值显著。以下从软件厂商角度分析其未来趋势与价值：

一、软件货币化的核心价值收入模式的持续性与可预测性：订阅制和消费量计费取代传统授权模式，形成稳定现金流，提升企业估值；客户生命周期价值的深度挖掘：通过分析工具、交叉销售和分层定价，延长用户留存周期；加速产品创新：稳定的收入流使厂商能更专注于产品研发，快速响应市场需求；拓展市场覆盖：灵活的定价和垂直行业解决方案有助于进入新市场，扩大用户群体；优化运营效率：数据分析和 API 经济能帮助厂商优化运营，提升效率。

二、全球化与新兴市场渗透东南亚、拉美等新兴市场的数字化需求激增，本地化部署、定价策略灵活化（如分区域阶梯定价）成为关键。

厂商机会：与本地合作伙伴共建生态，适配区域合规要求（如GDPR、数据主权），抢占增量市场。

三、未来市场趋势订阅模式持续增长：随着用户对灵活性和持续更新的需求增加，订阅模式将成为主流，为厂商带来稳定收入；基于使用量的定价兴起：按需付费模式将更受欢迎，用户只需为实际使用的功能或资源付费，厂商则能更精准地定价；数据货币化潜力释放：厂商可通过分析用户数据提供增值服务，如个性化推荐或市场洞察，开辟新的收入来源；API 经济蓬勃发展：开放 API 允许第三方开发者集成软件功能，厂商可通过 API 收费或合作分成获利；边缘计算与混合部署：针对制造业、零售业的边缘端需求，提供“云+边缘”混合许可模式，平衡数据延迟与成本。

四、厂商应对策略探索多元货币化模式：根据产品特点和市场需求，灵活组合订阅、按需付费、数据货币化等模式；加强数据资产管理与分析：通过数据分析提升产品和服务质量，开发新的盈利模式；构建开放生态系统：开放 API，吸引开发者，拓展软件功能和应用场景；深耕垂直行业：深入了解行业需求，提供定制化解决方案，建立竞争优势；关注安全与合规：确保数据安全和用户隐私，遵守相关法律法规。

Q：请你分析一下软件货币化对于人工智能、大模型发展的重要性。

DeepSeek：软件货币化对人工智能发展的战略重要性有以下几点：

一、技术研发的经济可持续性成本-收益平衡：

大模型训练成本呈指数级增长，仅依赖资本投入不可持续。通过API调用计费、企业级解决方案订阅实现正向现金流。  

二、技术落地的商业化验证场景价值量化：

以在医疗领域为例，一些软件厂商采用“按诊断病例数收费”模式，直接量化AI对医院收入增长的贡献，相比传统软件授权模式更易被市场接受。 技术路线修正：商业化反馈驱动技术优先级调整。例如某客户管理关系平台推出的产品因企业客户更愿意为“客户流失预测”功能付费，促使团队减少对话研发，聚焦工单分类准确率提升。  

三、生态协同效应放大分层能力开放：

某人工智能企业开放其研发的基础模型，吸引开发者构建应用生态，同时对高清修复、风格迁移等增值API收费，形成“基础层免费→增值服务盈利”的生态激励。 硬件-软件协同：某全球知名的新能源汽车制造商对外提供算力服务，既分摊自研成本，又推动自动驾驶算法迭代，实现硬件投入与软件收益的联动。  

四、驱动架构创新与效率革命稀疏化架构经济性：

某全球知名科技公司推出的大模型采用专家混合（MoE）架构，推理时仅激活部分参数，使单位请求成本降低至稠密模型的1/7，直接影响API定价竞争力。 多模态溢价捕获：某人工智能公司对其多模态大模型的图像输入收费为纯文本的3倍，激励开发者探索工业质检、广告创意生成等高价值场景。  

五、重构数据生产要素分配数据确权交易机制：

某数据处理公司开发的开源协议支持企业用脱敏数据换取大模型训练配额，解决数据采集合规性问题。 版权分成模式创新：某全球知名办公软件开发的大模型引入“贡献者基金”，按训练数据使用比例向素材创作者支付分成，构建合规数据供应链。  

本文重在探讨软件货币化的未来趋势，仅供读者参考。

不过，DeepSeek的确清晰地指出了软件货币化的未来趋势：从订阅模式的持续增长到基于使用量的定价兴起，从数据货币化潜力的释放到 API 经济的蓬勃发展。这些趋势不仅为软件厂商带来了巨大的市场机遇，也提出了更高的技术要求——如何在保护核心资产的同时，灵活应对市场需求，实现收入流的多元化拓展。