AI涉及知识面太广了，以点带面更新一下认知。
AIGC的商业化模式有三类。
第一类是以AIGC为基础能力的商业化模式，通常体现为XaaS订阅服务模式。
XaaS就是“一切即服务”的概念，有SaaS（Software as a Service，软件即服务），PaaS（Platform as a Service，平台即服务）和IaaS（Infrastructure as a Service，基础设施即服务）。
SaaS的例子如下：以前，每家每户都需要挖一口井解决吃水问题；后来改为集中供水，即由自来水公司供水，用户只要按时缴纳水费，打开水龙头就会有水。这省却了找水和打井的过程，也节省了工程成本。自来水公司的业务模式就变成了“供水即服务”。SaaS服务也类似，用户无须再把软件买回来，放在自己的服务器上，可以通过云端解决，本质上是卖算力。
面向C端（用户端）的XaaS订阅，可从两个角度来探讨其商业价值：第一是作为效率工具，诸如传统的笔记、日程管理等工具，AIGC应用能够在信息获取、格式整理和工作流等各个流程提高个人用户的效率，并且AI模型作为基础设施能够集成到现有的工作流程中；第二是作为创作工具，像剪辑、修图软件一样，AIGC能够在UGC内容流行的今天，大幅度降低大众用户的创作门槛，强化个人媒体的IP价值。用户付费的逻辑在于以下几个方面：更高效的信息获取方式；从辅助表达到替代表达；集成到已有的工作流；扩大用户创造力。
股票举例：美图秀秀、美颜相机等美图公司旗下应用推出VIP订阅业务。基于AI技术的影像处理能力，持续迭代产品功能，满足用户在图片美化、拍照摄影、视频美化等服务的需求。金山办公2022年全年OCR处理图片数量达146亿份，智能美化功能月活跃用户数量达237万。
第二类是利用AIGC已生成数据给现有产品赋能增值，比如AIGC图片库、影视库等。
虽然AIGC使C端用户以较低的门槛使用AI生成内容，但目前来看，toB(商业端）仍然是核心商业模式。对于C端用户来说，缺乏长期持久的需求，大多数只是一时兴起的好奇体验。而对于B端客户来说，他们的需求和付费意愿是较为稳定和长久的，这主要有以下两个核心原因：
1.降低成本。AIGC替代了部分原本应该由原创人员承担的工作，例如网站内容编辑、美工等，假设人工成本在100万，而AIGC能够降低50%以上，那么企业将有充足的动力进行机器替代，其实这一过程正在发生，尤其在一些垂直领域，例如体育、金融、汽车等。除了新闻稿件类，AIGC生成图片也被应用在新闻稿或自媒体的插图或封面上。相比原先在素材库找图的效果更贴合文章，也减少了找美工的费用并提升了效率。但在这一领域，文字的需求大于图片，一方面是由于工作的完成度另一方面是由于本身的市场空间。
股票举例：昆仑万维的AI作曲库
2.跨越B端需求鸿沟。部分toB应用具有项目制的特点而难以被满足，我们称之为需求鸿沟。例如，IP矩阵的构建，当需要对大IP构筑包括电影、电视、游戏、动漫、手办等周边产品时，需要大量各类原创作者对IP矩阵进行丰富，这是一个费钱且费力的漫长过程。内容供给方因工作量巨大而无法提供大量原创稿件，而需求方因看不到内容而无法买单。未来基于AIGC，原创内容方可以以少量手稿，借助模型的帮助，大量生成内容，由于扩散模型的存在，这种“白盒+黑盒”式的内容生成甚至带有“二创”的意味。若能在AIGC的帮助下跨越需求鸿沟，则大型B端项目更容易实现。
股票举例：视觉中国、天下秀的数字藏品产品。
第三类是提供AIGC需要的提词器服务，使得AIGC更好地理解工作意图，提供更准确的反馈，这主要和场景设定和数据标注有关。
股票举例：天娱数科，客户通过关键词与描述，即可实时生成符合直播与内容生成的虚拟形象。新华网、蓝色光标、拓尔思、捷成股份的虚拟人，通过数字人自身的人设背景等相关数据，对其进行训练，并基于 OpenAI来训练数字人专有大脑，形成个性化模型，未来拟应用于线下展厅的AI讲解介绍数字人、线上 AI主播、AIGC快速短视频系统、智能客服、电商等多个场景；海天瑞声已向下游客户提供了累计超4,500次/个定制或标准化训练数据集，可覆盖生活交流、 客服、家居、行车、办公、普通环境、噪声等多种特定场景中的语言现象和视觉呈现，构建成独具特色的训练数据资源及服务能力集群。
参考来源：
1.AIGC行业深度：应用场景、商业模式、市场规模、产业链及相关公司深度梳理【慧博出品】
2.《终于有人把SaaS讲明白了》作者：代珂来源：大数据DT（ID：hzdashuju）