当 Salesforce 的标准化 SaaS 模式陷入增长瓶颈，Palantir 以 “深度嵌入决策系统” 的重模式实现市值重估，全球 AI 软件产业正迎来 “价值交付方式” 的根本转向。在中国市场，第四范式等企业并未简单复制硅谷路径，而是在信创浪潮、复杂 IT 环境与产业升级需求的多重约束下，探索出一条 “软硬协同筑基、平台化提效、生态化破局” 的本土范式。这条路径虽布满 “重交付” 的荆棘，却暗藏着中国 AI 软件从 “项目乙方” 跃升为 “产业基建” 的核心密码。
一、范式内核：重构 AI 软件的价值逻辑
中国 AI 软件的范式突破，首先源于对 “AI 价值” 的重新定义 —— 从 “功能插件” 到 “决策中枢”，从 “标准化输出” 到 “深度嵌入运作”，这种转变构成了本土路径的核心内核。
（一）价值锚点：从 “功能可用” 到 “决策必用”
云计算时代的 SaaS 逻辑基于 “业务共性”，通过标准化功能满足普适需求；而 AI 时代的核心价值在于介入 “非标准化决策”。Palantir 为美国陆军打造的 “运作中枢”，将数据整合与决策支持嵌入作战流程，形成百亿级长期合同；国内第四范式为某国有银行构建的风控系统，不仅实现坏账率下降 18%，更通过 “北极星指标” 方法论，将 AI 输出与信贷审批、客户分层等核心决策环节深度绑定。
这种 “决策级嵌入” 带来的不仅是短期效益，更是极高的替代成本。数据显示，第四范式服务超过 30 家头部银行，客户续约率连续三年超 90%，远超行业平均的 65%。其根本原因在于：当 AI 系统成为 “业务运转的一部分” 而非 “可选工具”，客户迁移需承担流程重构、数据适配与风险试错的三重成本，这种 “嵌入式粘性” 正是中国 AI 软件范式的价值基石。
（二）能力沉淀：从 “项目经验” 到 “平台化产品”
早期中国 AI 企业多以 “定制化项目” 切入市场，但 “一人一策” 的交付模式难以突破规模瓶颈。第四范式的转型提供了关键启示：在服务 100 余家能源、制造企业后，将 “数据接入 - 模型训练 - 效果评估” 的共性流程抽象为 “先知平台”，形成可复用的 “AI 工厂流水线”。这种转变使新场景交付周期从平均 6 个月缩短至 45 天，边际成本下降 40%。
与 Palantir 的 Gotham、Foundry 平台相比，中国 AI 平台更强调 “方法论内置”。第四范式的 “北极星指标” 体系，将 “降低设备停机时间”“提升库存周转” 等业务目标拆解为可量化的模型优化指标，解决了 “AI 与业务两张皮” 的行业痛点。某汽车零部件企业通过该平台，将生产线故障预测准确率从 72% 提升至 91%，直接带来年产能增加 3000 万元 —— 这种 “业务结果导向” 的平台设计，正是本土范式的差异化优势。
二、本土化适配：在约束中生长的独特路径
中国市场的特殊性 —— 信创要求、算力瓶颈、复杂 IT 环境 —— 并未成为 AI 软件发展的障碍，反而催生了 “软硬协同、政策借势、场景深耕” 的适配策略，构成范式的底层支撑。
（一）信创破局：“软硬一体” 的入场逻辑
与美国市场 “算力充足、生态成熟” 不同，中国企业在信创推进中面临 “硬件买得起、用不好” 的普遍困境：某央企采购千台国产 GPU 后，因缺乏适配模型与平台，设备利用率不足 30%。第四范式的 “软硬一体” 交付模式精准解决了这一痛点 —— 将 “先知平台 + 定制模型 + 算力适配” 打包交付，硬件仅作为 “入口载体”，利润核心来自软件与服务。
这种模式看似 “重资产”，实则是信创阶段的必然选择。2024 年数据显示，第四范式硬件收入占比约 35%，但毛利率不足 5%；而平台软件毛利率达 68%，且占比持续提升。通过硬件切入建立信任，再通过软件深度绑定客户，这种 “以硬带软” 的路径，既符合国内客户预算结构，又为后续平台渗透打开空间，成为信创背景下的独特突围方式。
（二）场景深耕：聚焦 “高决策密度” 领域
中国 AI 软件并未追求 “全行业覆盖”，而是聚焦金融、能源、制造等 “决策成本高、数据基础好” 的领域。这些行业的共性需求 —— 如银行的信贷风控、电网的负荷预测 —— 具有 “单笔决策价值大、容错率低” 的特点，对 “深度嵌入型 AI” 需求迫切。
第四范式在能源行业的实践颇具代表性：为某省级电网构建的 “负荷预测与调度系统”，不仅整合了气象、用户行为、电网设备等多源数据，更嵌入电网日常调度流程，使预测偏差率从 12% 降至 4.5%，年节约供电成本超 2 亿元。这种 “聚焦高价值场景” 的策略，避免了与金蝶、用友等通用软件企业的直接竞争，形成了 “小而深” 的护城河 —— 截至 2025 年 Q3，其在能源行业的 AI 解决方案市场份额达 19%，位居行业第一。
（三）政策借势：标准与需求的双重驱动
中国 AI 软件的发展始终与政策同频共振。2024 年四部门印发的《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》提出，到 2026 年新制定 50 项以上 AI 标准，涵盖 “赋能新型工业化”“行业应用” 等关键领域。这一政策既为 AI 软件划定了合规边界，也通过 “标准化” 降低了跨行业复制成本。
政策更直接催生了增量需求：“人工智能 + 制造”“AI + 能源” 等国家战略推动下，国企、央企的 AI 投入年均增速超 25%。第四范式参与制定的《工业 AI 模型部署规范》，使其平台成为多家央企的 “首选适配方案”；而在 “东数西算” 工程中，其算力调度模型被纳入国家算力枢纽建设标准 —— 这种 “政策 - 标准 - 市场” 的正向循环，是本土范式不可或缺的成长土壤。
三、生态构建：从 “单打独斗” 到 “协同共生”
破解 “重交付” 瓶颈、实现规模化扩张，关键在于构建 “平台 + 伙伴” 的生态体系。中国 AI 软件企业正通过 “能力开放、角色分工、利益共享”，将自身从 “项目实施方” 转变为 “生态组织者”，这是范式成熟的核心标志。
（一）能力开放：打造 “AI 基础设施”
第四范式的 “先知平台” 已向 200 余家合作伙伴开放模型训练、部署等核心能力，覆盖系统集成商、行业软件厂商等各类玩家。某物流软件公司通过接入平台，仅用 3 周就为客户构建了 “智能路径规划模型”，而此前自主开发需 6 个月 —— 这种 “能力复用” 使生态内项目交付效率平均提升 3 倍。
与 Palantir 的 “封闭平台” 不同，中国 AI 平台更强调 “轻量化接入”：提供 API 接口、低代码工具包，允许合作伙伴根据客户需求二次开发。这种开放性既保留了 “深度定制” 的灵活性，又通过平台实现了 “核心能力标准化”，解决了 “定制与规模” 的矛盾。2025 年 Q3，第四范式生态伙伴贡献的收入占比达 32%，较两年前提升 20 个百分点。
（二）角色分工：释放 “专业价值”
生态化的核心是 “专业的人做专业的事”。第四范式将 “需求梳理、本地实施、系统对接” 等环节交给合作伙伴，自身聚焦 “模型优化、平台迭代、方法论输出”—— 这种分工既发挥了合作伙伴的 “本地资源优势”，又让 AI 企业摆脱了 “人力密集” 的束缚。
某系统集成商与第四范式合作服务某化工企业时，集成商负责梳理生产流程、对接 DCS 系统，第四范式负责训练 “设备故障预测模型”，最终项目交付周期缩短 40%，双方利润分成达 1:1.2。这种 “平台方 + 实施方” 的协同模式，已成为中国 AI 软件规模化的主流路径，避免了 Palantir “过度依赖自有团队” 导致的扩张受限问题。
（三）长期绑定：构建 “利益共同体”
生态的可持续性在于利益共享。第四范式推出的 “伙伴成长计划”，为合作伙伴提供技术培训、资质认证、项目导流等支持：通过认证的伙伴可获得最高 30% 的项目返点，年营收超千万的伙伴还能参与平台功能共创。这种 “赋能 + 激励” 机制，使核心伙伴留存率达 85%。
更深层次的绑定来自 “数据价值共享”。某零售合作伙伴通过第四范式平台为连锁超市优化补货模型，平台根据 “库存周转提升率” 参与收益分成 —— 这种 “按效果付费” 的模式，将生态各方与客户业务结果深度绑定，从 “一次性项目收入” 转向 “长期收益分成”，重构了 AI 软件的商业模式。
四、范式升级：未来突破的三大关键
中国 AI 软件的范式已具雏形，但要从 “跟随者” 变为 “引领者”，还需在 “技术自主、标准输出、人才培养” 三个维度实现突破，构建长期竞争力。
（一）技术自主：突破 “卡脖子” 环节
当前本土 AI 平台仍在底层框架、高端芯片适配等领域存在短板。第四范式已联合国产芯片厂商开发 “模型压缩与加速工具”，使平台在国产 GPU 上的运行效率提升 50%；同时自主研发 “特征工程自动化引擎”，打破国外同类工具的垄断。未来需持续加大底层技术投入，避免 “平台空心化”。
（二）标准输出：从 “合规者” 到 “制定者”
参与国际标准制定是范式成熟的重要标志。Palantir 通过参与北约数据安全标准制定，获得了全球政府项目的准入优势。中国 AI 企业需依托国内标准实践，积极参与 ISO/IEC 人工智能模型评估、数据治理等国际标准制定，将 “北极星指标” 等本土方法论转化为国际共识，提升全球话语权。
（三）人才培养：建立 “实战型” 体系
Palantir“招聘高中生、重解决问题能力” 的模式，为本土人才培养提供了启示。第四范式已与 12 所高校合作开设 “AI 实战课程”，以 “电网负荷预测”“金融反欺诈” 等真实项目为教材，培养 “业务 + 技术” 复合型人才。未来需建立更完善的 “企业 - 高校 - 职业教育” 联动体系，破解 “懂技术不懂业务” 的人才瓶颈。
五、结语：范式的终极价值是 “产业赋能”
中国 AI 软件的范式突围，从来不是 “复制 Palantir” 的故事，而是在本土土壤中生长出的 “新物种”：它以 “决策级嵌入” 为价值核心，以 “软硬协同” 应对信创挑战，以 “生态共生” 实现规模扩张，最终目标是成为 “产业数字化的基础设施”。
这条路径或许 “不够轻、不够快”，但恰恰贴合了中国产业升级的真实需求 —— 当 AI 平台不仅能预测设备故障，更能优化整个产业链的资源配置；不仅能降低银行坏账，更能支撑普惠金融的下沉；不仅能提升生产效率，更能推动制造业的智能化转型，中国 AI 软件的范式价值便得以真正实现。
正如第四范式从 “项目交付” 到 “平台生态” 的转型，中国 AI 软件的未来，不在于是否成为 “中国的 Palantir”，而在于能否成为 “赋能中国产业的独特力量”。这条道路上，政策的护航、技术的深耕、生态的开放，缺一不可 —— 而那些真正理解产业痛点、在约束中寻找机会的企业，终将定义属于中国的 AI 软件新范式。