这篇文章给大家聊聊关于ai有哪些行业可以赚钱，以及人工智能都有哪些盈利方式对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站哦。

一、人工智能都有哪些盈利方式

人工智能大热之后，关于商业模式和盈利问题被开始被大家关注了。这是一个很危险的阶段，因为前面是吹捧，如果现在解决不了盈利，后面就是各种找茬捅破泡沫。

人工智能确实是个极度烧钱的东西，导致只有具有大资本的公司才能玩得起，但是不得不说这些大公司必须投，没办法人工智能就是未来的趋势，投资人工智能就相当于在投资公司自己的未来。

简单来说，现在的的AI行业有三种模型：

1.人工智能创业公司(AI Specialized Startups)

这一类创业公司主打的是专精(Specialization)，即在某个小领域有了突破或者有核心技术。智能和其他创业方向不同，创业技术门槛是非常高的，这也保证了创业公司有机会在特定领域分一杯羹。

科技巨头一般布局都在基础平台服务上，比如说以前的云计算平台，专精(specialization)不再是核心诉求。现在越来越多的巨头也把资源投入到了AI领域，比如微软就有成熟的AI平台。

科技巨头的主要精力都花在了布局基础设施上。从成熟度上来说微软>=亚马逊>=谷歌，但其实使用起来的感受基本相似。从商业模型的角度来说，这几家巨头的人工智能平台主要都是靠API来赚钱，你调用的API次数越多，收费当然越高。而且在调用这些API的同时，我们往往还需要其他服务，比如服务器、虚拟机、数据库等，这一条龙的服务和收入就是这些科技巨头在AI方面的收入模型。

3.人工智能咨询与定制服务(AI Consulting and Customized Service)

简单来说，就是根据企业/客户的需求进行定制化的人工智能解决方案。在现阶段，人工智能方案对于大部分企业来说还是“奢侈品”，甚至有些超前。但在不久的未来随着技术进一步成熟以及概念得到普及，价格和门槛也会下降，越来越多的中小型企业也可以负担并愿意进行人工智能升级。

而作为人工智能的龙头，科大讯飞现在可谓是风口上的猪！

科大讯飞是国内较为领先的语音技术研发及解决方案公司，目前主要掌握着中文语音合成、语音识别、语音测评三项技术。

简单来讲：语音合成技术是指通过机器自动将文字信息转化为语音的技术。语音识别技术是指通过机器自动将语音信号转化为文本及相关信息的技术。语音评测技术是指通过机器自动对语音进行发音水平评价、检错，并给出纠正指导的技术。但在语义理解等层面还没有明显突破。下图为科大讯飞语音产业价值链解析示意图：

科大讯飞目前收入主要来自三块业务：

语音支撑软件、行业应用产品/系统、以及信息工程和运维服务。

1、语音支撑软件收入语音支撑软件收入采用授权许可的方式向各应用开发厂商提供的语音核心技术产品。主要分为电信级语音平台和嵌入式语音软件。电信级语音平台面向电信、银行、电力、政府等需要大规模并发服务和高稳定服务的行业应用领域，典型开发商有华为、中兴、贝尔－阿尔卡特等；嵌入式语音软件面向手机、导航终端、学习机、MP3/MP4/PMP等数码终端产品，典型开发商有联想、海尔、日立等，并逐步进入玩具、家电、互联网电视等新兴应用领域。同时，公司发布了移动互联网智能交互平台“讯飞语音云”以及该平台的第一个示范性应用“语音输入法”，为移动互联时代的各种终端应用使用语音服务提供支持（新培育业务，估计收入还很小，当然，想象空间也浓缩在此！）。除输入法和口讯外，讯飞语音技术对外开放的接口包括控件接口和底层API形式的接口，合作伙伴包括：新浪微博、搜狐微博、凯立德、高德地图、高德导航、导航犬、Mapbar地图、语音360、Airi中文语音助理、Ciriis中文语音助理、91熊猫看出、挖财……

2、行业应用产品/系统收入行业应用产品/系统是指以应用系统或应用产品的形式为行业应用提供以语音解决方案。主要包括语音电信增值业务收入和其他行业应用产品/系统收入。语音电信增值业务是指由公司提供软、硬件设备，电信运营商提供通信网络和客户资源的合作业务，双方按协议约定比例对取得的语音通话话费收入进行分成，如：面向电信增值业务领域的彩铃/炫铃语音搜索系统。还包括面向普通话等级考试应用的计算机辅助普通话口语评测系统；以及面向大型企业/政府，融合智能语音和语言技术，具有协作、通讯、互联等关键支撑服务的应用系统；“智能语音教具系统”实现山西、内蒙古等地规模采购并在北京、江苏等十多个省市成功试点。这部分业务2010年营收21,647万元，同比增速最快，为91.7%，占总营收49.6%，毛利率76.1%。

二、使用ai赚钱哪个行业最好做呢

当前利用AI赚钱最容易切入且潜力较大的行业主要集中在内容创作、电商与零售、医疗健康、金融科技以及教育领域。这些行业因技术成熟度高、市场需求明确、商业化路径清晰而成为AI应用的“黄金赛道”。以下从行业特点、AI技术赋能点及盈利模式展开分析：

AI在内容生成领域的应用已进入爆发期，尤其适合个人或中小团队低成本启动。通过AI写作工具（如ChatGPT）、AI绘画（如MidJourney）、视频自动剪辑（如Runway）等技术，可快速生成图文、短视频、广告素材等内容，满足自媒体、营销机构、电商商家的需求。例如，批量生成社交媒体文案或商品详情页描述，单篇成本可降至传统人工的1/10。盈利模式包括内容代运营、AI工具订阅费分成（如与平台合作推广）、定制化内容服务等。该领域门槛低，但需注意版权风险与内容差异化竞争。

AI在电商领域的变现效率极高，核心应用包括：

-个性化推荐系统：通过用户行为数据分析，提升转化率与客单价，亚马逊等平台已证明其商业价值。

-智能客服与营销自动化：利用聊天机器人处理80%以上的售前咨询，结合促销活动推送，显著降低人力成本。

-虚拟试穿与3D商品展示：AR/AI技术帮助服装、美妆类目减少退货率，例如Wanna Kicks的虚拟鞋试穿功能。

创业者可通过开发SaaS工具（如智能选品插件）、为中小商家提供AI运营方案（如自动优化广告投放）实现盈利。

AI在医疗影像分析、药物研发、健康管理等场景的商业化加速。例如：

-辅助诊断系统：肺结节CT识别准确率超95%，医院采购单套系统费用可达数十万元。

-基因数据分析：AI加速癌症早筛模型开发，与检测机构合作分成检测服务费。

-慢性病管理App：结合可穿戴设备数据，提供个性化健康建议，通过订阅制或保险合作盈利。该领域需较高技术壁垒，但客单价与长期价值突出。

AI在风控、反欺诈、智能投顾等场景的应用已成刚需。例如：

-信贷评分模型：为银行或消费金融公司提供AI风控服务，按调用次数收费。

-量化投资策略：利用机器学习预测股市波动，私募基金采购策略的年费可达百万级别。

-区块链与AI结合：智能合约审计、DeFi协议优化等新兴领域。需注意合规性，适合有金融背景的团队。

AI自适应学习系统（如Knewton）和虚拟教师（如Duolingo的AI口语教练）正在颠覆传统教育模式。盈利点包括：

-企业内训SaaS：根据员工数据生成个性化课程，按账号收费。

-语言学习工具：实时发音纠正、情景对话模拟等功能溢价收费。

-教育内容生成：自动生成习题库、教案，卖给教培机构。

-技术适配性：优先选择数据标准化程度高的领域（如电商行为数据），避免需要复杂多模态处理的场景（如自动驾驶）。

-轻资产运营：依托现有平台（如抖音、Shopify）的API接口开发插件，比自建生态更易快速变现。

-合规与伦理：医疗、金融等领域需提前规划数据隐私与行业准入资质。

总体而言，内容创作与电商服务是当前AI创业的“低垂果实”，而医疗、金融等行业的长期价值更高但门槛陡峭。建议根据团队资源选择赛道：技术型团队可攻坚垂直领域算法（如医疗影像），运营驱动型团队更适合从营销自动化工具切入，快速验证商业模式。

三、ai图文带货真的赚钱吗

近年来，随着直播和短视频平台的兴起，带货已经成为了一种非常流行的营销方式。很多网红、明星、大V都通过带货直播或短视频来推广产品，并获得相应的佣金。这种方式不仅在中国非常火热，也在全球范围内逐渐受到关注。

与传统的带货方式相比，AI图文带货有着独特的技术优势。AI可以根据用户的浏览历史和兴趣偏好，为其推荐最有可能感兴趣的产品。同时，AI还可以分析用户的购买行为，预测其未来的购买意向，从而为商家提供更加精准的推广策略。

AI图文带货的盈利模式多种多样。其中最常见的是通过推广产品获得佣金。当AI为用户推荐并成功引导其购买某个产品时，商家会支付一定的佣金给带货者。除此之外，还有一些平台会与品牌商家合作，进行固定费用的广告投放。

以某知名短视频平台为例，该平台上有大量的AI图文带货内容。一些受欢迎的带货者甚至可以获得数十万的月收入。他们通过分享自己的使用体验、展示产品的特点、与观众互动等方式，成功地吸引了大量的购买者。而这些购买者很多都是被AI精准推荐所吸引的。

尽管AI图文带货有着巨大的盈利潜力，但也面临着一些挑战。例如，如何确保推荐的产品质量、如何避免过度推广造成的用户反感、如何与商家建立长期稳定的合作关系等。但随着技术的不断进步和市场的日益成熟，这些问题都有望得到解决。可以预见，未来AI图文带货将成为电商和内容创作者的重要收入来源之一。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的ai有哪些行业可以赚钱和人工智能都有哪些盈利方式问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！