1. 引言：人工智能驱动商业模式的新竞争前沿

当今的商业环境正处在一个由人工智能（AI）定义的拐点。AI的整合不再是运营效率的渐进式改良，而是一股重塑价值创造与价值获取基本原则的根本性力量，从而驱动着企业的战略性新生。一项关键的共识正在形成：能够有效扩展人工智能应用的企业，将获得巨大的竞争优势 ¹。然而，这种优势的来源并非仅仅是采纳人工智能

技术，而是培育深厚的组织性人工智能能力。人工智能作为历史上首个能够自主决策和生成想法的技术，其独特性从根本上挑战了“技术中立”的概念，并要求企业建立全新的战略框架以驾驭其变革潜力.³

为了系统性地剖析这一现象，我们必须首先对核心概念进行精确界定。人工智能能力（AI Capability） 与人工智能技术（AI Technology）存在本质区别。人工智能技术是一个多层级的体系，涵盖了从深度学习等共性建模方法到感知识别等专项技术，再到自动驾驶等典型智能系统 ⁴。而人工智能能力，则被定义为“一组连贯的例行程序，与所需输入数据一起，使得企业能以可重复和可靠的方式执行特定的价值活动” ⁴。简而言之，技术是可以购买的工具，而能力则是将这些工具内化为组织基因，以实现持续价值创造的系统性机能。这种区别至关重要，因为它解释了为何许多企业在人工智能技术上投入巨资，却未能获得显著的财务回报——这反映出一种普遍存在的能力差距 ⁵。

与此同时，商业模式创新（Business Model Innovation, BMI） 指的是对企业价值逻辑关键要素的“非琐碎的改变”，即企业创造、交付和捕获价值的方式发生根本性变革 ⁶。在一个动态变化的环境中，传统的、僵化的商业模式已难以跟上技术和市场的演进步伐，创新成为必然选择 ⁸。

本报告的核心论点是：人工智能能力与商业模式创新之间的关系并非简单的线性因果，而是一个“耦合嵌入”（Coupled Embedding）的共生演化过程。这一过程可以通过三个互补的理论视角来理解：首先，新的商业模式从人工智能独特的技术“可供性”（Affordance） 中涌现；其次，这种转型受到内外部力量的共同驱动；最后，企业维持这种创新活力的能力，取决于其持续感知、捕捉和重构其AI资产与商业逻辑的动态能力（Dynamic Capabilities）。

一个发人深省的现象是，当前企业面临的主要挑战并非技术本身，而是管理和战略层面的挑战。数据显示，企业在AI领域的私人投资和专利申请数量急剧增长，采纳率已趋于稳定在50%左右，但只有约8%至10%的公司报告称从中获得了显著的财务效益 ⁵。这种投资与回报之间的巨大鸿沟，有力地证明了瓶颈不在于获取AI工具，而在于围绕这些工具进行商业模式创新的组织和战略能力。正如一份研究所指出的，这本质上是一个“管理挑战，而非技术挑战” ⁵。因此，问题的核心在于企业未能实现其商业模式与技术能力的协同进化，即未能实现有效的“耦合嵌入”。本报告旨在深入剖析解释并解决这一战略执行差距的分析框架。

2. 解构企业人工智能能力：从机械智能到共情智能

为了深入理解人工智能如何驱动商业模式创新，必须建立一个清晰的企业AI能力框架。这个框架需要超越宽泛的定义，提供一个功能性的分类法，将特定类型的AI与独特的商业活动和价值创造潜力联系起来。

2.1 人工智能能力的功能性分类

学术研究为我们提供了一个基于应用功能的强大分类框架，该框架将人工智能划分为四个递进的层次，每个层次都代表了企业AI成熟度的不同阶段 ⁴：

1. 机械人工智能（Mechanical AI）：这是最基础的形式，主要用于执行标准化的、程序性的、重复性的任务。在商业实践中，这通常体现为机器人流程自动化（RPA）或基本的任务自动化，其核心价值在于提升效率和降低成本。
2. 分析人工智能（Analytical AI）：在机械智能的基础上，分析人工智能能够处理更复杂的数据分析和决策支持任务。它通过机器学习和预测模型，从海量数据中提取洞见，用于需求预测、信用评分、市场细分等领域。
3. 直觉人工智能（Intuitive AI）：这一层次的AI能够模拟人类的直觉和判断力，在信息不完全或不确定的模糊条件下做出决策。例如，在内容创作、战略规划或复杂的金融交易中，直觉AI能够生成新颖的解决方案或识别非显而易见的模式。
4. 共情人工智能（Empathetic AI）：这是最高级的形式，指能够识别、理解并响应人类情感的AI。通过实现更自然、更富有同理心的人机交互，共情AI在个性化客户服务、用户体验设计和员工关怀等领域展现出巨大潜力 ⁴。

这四个层次不仅是技术复杂性的递增，更关键的是，它们代表了企业AI能力的进化路径。商业模式创新的激进程度和颠覆性，与企业在这条能力阶梯上所处的位置密切相关。一家仅具备机械AI能力的企业，其商业模式创新往往局限于优化现有流程的“效率主题”创新，即以更优的方式做同样的事情 ⁶。当企业发展出分析AI能力时，便能够通过发掘新洞见来开启“新颖主题”的创新，例如推出全新的数据驱动产品或服务，即开始做新的事情 ⁶。而当企业掌握了直觉和共情AI能力时，它们便有潜力创造出全新的商业模式，这些模式建立在超个性化、自主服务交付和动态客户关系之上，从而开创了全新的价值创造与捕获方式 ⁴。因此，企业对商业模式创新的战略雄心，在很大程度上受限于其当前的AI能力水平。这个分类法为企业提供了一个评估自身战略准备度的诊断工具。

2.2 AI能力建设的三大支柱

无论企业处于哪个功能层次，其AI能力的构建都依赖于三个相互关联的核心支柱。这些支柱最初在制造业的背景下被识别出来，但其普适性使其适用于所有行业 ¹¹：

1. 平台化数据管道（Platform Data Pipeline）：这是AI能力的基础层。它指的是企业收集、整合、清洗、管理和治理高质量数据的系统性能力。没有流畅、可靠的数据管道，任何先进的算法都将是无源之水。
2. 算法开发与优化（Algorithm Development）：这是AI能力的核心技术层。它涵盖了企业建立、训练、验证和持续优化AI模型以解决特定业务问题的专业知识。这既包括利用开源框架，也可能涉及自主研发专有算法。
3. AI民主化（AI Democratization）：这是AI能力的组织文化层。它指的是将AI工具、平台和数据洞见普及到整个组织，使非技术背景的业务人员也能理解、使用并受益于AI，从而在企业内部培育一种数据驱动的决策文化。

这三大支柱共同构成了一个企业AI能力的完整体系。数据管道提供了燃料，算法开发是引擎，而AI民主化则确保了整个组织都能驾驶这辆“智能汽车”前行。缺乏任何一个支柱，企业的AI能力都将是不完整和脆弱的。

3. 商业模式创新的架构：价值逻辑视角

为了系统地分析人工智能对商业模式的深远影响，我们必须首先建立一个稳健且普适的商业模式解构框架。本报告采用“价值逻辑”（Value Logic）框架，它将任何商业模式都分解为四个相互关联的核心功能。这个框架不仅理论基础扎实，而且在后续的案例分析中将作为统一的分析工具。

3.1 价值逻辑的四大支柱

综合主流学术研究，一个商业模式的价值逻辑由以下四个基本模块构成 ¹²：

1. 价值主张（Value Proposition）：回答“为谁提供什么价值？”的问题。它被视为商业模式的“灵魂”和首要构成要素，界定了企业与其目标客户及其他利益相关者之间的核心交易内容 ¹²。价值主张不仅是营销口号，更是设计和实施整个商业模式的指导方针。
2. 价值创造与网络（Value Creation & Network）：回答“如何创造价值？”的问题。这涉及到企业的关键活动、核心资源以及重要的合作伙伴关系 ⁶。现代观点尤其强调，价值创造不再是企业单方面的活动，而是一个与客户、供应商等利益相关者共同进行的“价值共创”（Value Co-creation）过程 ¹³。
3. 价值交付（Value Delivery）：回答“如何将价值传递给客户？”的问题。这包括企业触达客户的渠道（Channels）以及与客户建立和维持的关系（Customer Relationships） ¹²。其目标是高效地将企业创造的价值送达目标群体。
4. 价值获取（Value Capture）：回答“企业如何从中盈利？”的问题。这指的是企业的收入来源和成本结构，即其盈利模式 ⁶。它决定了企业在创造和交付价值后，如何为自身及股东捕获经济回报。

这四大支柱的逻辑关系可以用一个更动态的环状框架来理解：以价值主张为中心，价值创造、价值交付和价值获取三大支撑体系围绕其展开，彼此协调运作、相互促进，形成一个持续迭代的闭环 ¹²。

3.2 框架的融合与应用

这个理论性的价值逻辑框架与广受欢迎的商业模式画布（Business Model Canvas）高度契合，后者将商业模式分解为九个构造块，可以精确地映射到价值逻辑的四大支柱上，从而兼具理论深度与实践操作性 ⁸。近年来，随着AI的普及，出现了“AI辅助商业模式画布”（AI-Assisted Business Model Canvas）等创新工具 ¹⁵。这些工具的意义在于，它们不仅将AI应用于商业模式的

执行层面，更将其嵌入到商业模式的设计与战略规划过程之中，通过AI提供市场洞察、预测分析和创意生成，辅助决策者构建更稳健、更具创新性的商业模式。

人工智能对商业模式的颠覆性影响，并不仅仅体现在对单个模块的孤立创新上。其真正的威力在于，它能够在四大价值逻辑模块之间建立起全新的、高度整合的、智能化的连接，从而将整个商业模式从一个静态的蓝图转变为一个动态的、能够自我学习和优化的系统。传统的商业模式创新可能仅仅是改变一个渠道（如从线下转到线上）或一种收入模式（如从一次性销售转向订阅制）。然而，人工智能创造了强大的反馈循环。以Spotify为例，其基于AI的个性化推荐（价值主张）是通过分析其流媒体平台上的海量用户行为数据（价值交付）来实现的；这些数据反过来又被用于持续优化推荐引擎（价值创造），从而增强了用户粘性和锁定效应，为付费订阅模式（价值获取）提供了坚实的支撑 ¹⁹。同样，生成式AI能够同时变革商业模式画布的所有模块：它能实现大规模个性化的价值主张，帮助企业精准定位利基客户群体，自动化关键活动，并催生出全新的收入流 ¹⁰。因此，分析AI驱动的商业模式创新必须采用系统性视角。创新的核心不仅在于各个节点（四大价值模块）的变革，更在于连接这些节点的“边”的智能化与动态化。商业模式本身，正从一个固定的结构演变为一个有生命的、不断学习的有机体。

4. 涌现机制：人工智能如何“可供”新的商业现实

本节旨在解答用户问题中的“涌现”（Emergence）维度，即新的商业模式是如何从人工智能技术中产生的。我们引入技术可供性理论（Technological Affordance Theory）作为核心解释框架。该理论认为，技术本身并不决定其用途或结果，而是为行动者（企业）提供了一系列行动的可能性（Action Possibilities），即“可供性”。企业通过感知并利用这些可供性，来创造新的商业模式。这解释了为何同样的人工智能技术在不同企业、不同情境下会导致截然不同的商业模式创新。

4.1 技术可供性理论简介

“可供性”这一概念强调的是技术属性与行动者目标之间的关系，它定义了技术“允许”或“促成”行动者做什么，而非技术“是什么” ²¹。可供性既是客观的（取决于技术特性），也是主观的（取决于行动者的感知、知识和意图）。因此，一项技术的价值并非内在于技术本身，而是在于行动者与技术互动以实现特定目标的过程中被共同创造出来 ²²。

4.2 人工智能的核心可供性及其商业模式意涵

现代人工智能技术为商业模式创新提供了四种根本性的可供性：

1. 预测性可供性（Predictive Affordance）：AI能够以前所未有的准确度分析历史数据并预测未来事件。这种可供性使得企业能够从“被动响应”的运营模式转向“主动预见”的战略模式。在制造业，它体现为预测性维护，通过预测设备故障来避免非计划停机 ²⁵；在零售业，如Zara的案例所示，它体现为精准的需求预测，通过分析销售、天气和社交媒体数据来指导生产和库存决策 ²⁶。
2. 生成性可供性（Generative Affordance）：以大型语言模型和扩散模型为代表的生成式AI，能够创造出新颖的文本、图像、代码、设计方案乃至分子结构。这种可供性为价值创造开辟了全新的途径，支持大规模个性化内容的生成和颠覆性的产品设计 ¹⁰。
3. 个性化可供性（Personalization Affordance）：AI能够大规模地为每个独立用户量身定制产品、服务和体验。这种可供性从根本上改变了企业的价值主张，使其从提供标准化的产品转向提供高度个人化的解决方案。Netflix的推荐引擎是这一可供性的典范，它通过分析用户行为，为每个人打造独一无二的内容库，超过80%的观看时长都由其推荐系统驱动 ²⁸。
4. 自主性可供性（Autonomous Affordance）：AI系统能够在无需人类直接干预的情况下执行复杂任务并做出决策。这种可供性正在重构企业的运营模式和价值链。例如，金融领域的“机器人顾问”（Robo-advisors）能够自主为客户提供投资组合管理服务 ³⁰，而新一代的AI智能体（AI Agents）则有望实现更广泛的业务流程端到端自动化 ²。

4.3 从潜力到现实：可供性的实现过程

拥有先进的AI技术并不等同于能够利用其可供性。可供性的实现（Actualization）是一个组织性的过程，它要求企业首先识别出一个明确的业务问题或市场机会 ³²，然后将AI的可供性与组织的战略目标、资源和流程相结合 ²¹。企业的意图与技术的能力之间的互动是实现过程的关键 ²¹。

可供性理论完美地解释了为何在AI浪潮中，有些企业乘风破浪，而大多数企业却收效甚微。成功的关键不在于拥有最顶尖的技术，而在于具备卓越的组织能力，能够敏锐地感知并果断地行动，将技术提供的可能性转化为实实在在的、创新的商业模式。许多企业可能都拥有相似的AI技术（例如，都能通过云平台使用机器学习服务）⁵，但结果却天差地别。可供性理论指出，这是因为可供性是关系性的——它既依赖于技术客体（AI），也同样依赖于行动主体（企业）²²。一个组织文化僵化、数据孤岛林立、缺乏战略远见的企业，可能根本“看不见”AI为激进式商业模式创新所提供的可供性；而一个文化敏捷、数据驱动的竞争对手则能清晰地感知到这些机会。因此，战略优势源于培养一种组织“视觉”，用以识别可供性，并建立一种组织“敏捷性”，用以构建能够实现这些可供性的商业模式。这自然而然地引出了下一章节将要探讨的动态能力概念。

5. 驱动力：AI赋能商业模式创新的内外部动因

本节旨在分析促使企业进行AI驱动的商业模式创新的“驱动力”（Drivers）。创新并非凭空发生，它既是应对外部压力的必然之举，也是追求内部目标的自主选择。我们将这些驱动力分为两大类：源自市场环境的外部拉动力量，以及源自企业自身战略和资源的内部推动力量。

5.1 外部驱动力（市场拉动）

外部环境的变化和压力，是企业采纳AI并进行商业模式创新的首要动因。主要包括以下三个方面：

1. 激烈的市场竞争：在数字时代，竞争边界日益模糊。企业不仅要面对传统行业对手，还要应对来自AI原生数字企业的跨界颠覆。为了在竞争中保持领先地位、改进产品服务并捍卫市场份额，采纳AI已从“可选项”变为“必选项” ³⁵。外部市场压力，尤其是来自同行的AI成熟度和新兴数字企业的威胁，是企业选择利用AI改进其产品和服务的关键驱动因素 ³⁶。
2. 演变的客户期望：数字原生代的消费者已经习惯了高度个性化、即时响应和无缝衔接的服务体验。这种期望值的提升，对传统商业模式构成了巨大挑战。只有通过AI进行大规模的个性化定制和自动化服务，企业才能满足现代客户的需求 ¹⁹。例如，时尚品牌利用AI分析客户偏好以快速推出新品，流媒体平台利用AI提供千人千面的内容推荐，都是对客户期望演变的回应。
3. 动荡的商业环境：全球化、技术变革和宏观经济的不确定性，使得商业环境日益动荡。在这种环境下，僵化、线性的传统商业模式显得脆弱不堪 ⁸。企业迫切需要提升自身的适应性和韧性，而AI驱动的商业模式，凭借其数据驱动的决策能力和对市场变化的快速响应能力，为企业在不确定性中航行提供了可能 ³⁷。

5.2 内部驱动力（战略推动）

除了外部压力，企业内部的战略意图和资源禀赋同样是推动AI赋能商业模式创新的核心力量。

1. 前瞻性的战略导向：企业的战略导向，特别是其技术导向和AI采纳导向，是预测其创新绩效的有力指标 ³⁸。领先企业的管理者不仅仅将AI视为降低成本的工具，而是将其看作是构筑未来价值创造新基础的战略性资产 ³⁹。这种主动求变的战略意图，是企业由内而外引领变革的根本动力。
2. 核心资源的可用性：数据是AI时代的“石油”。高质量、可访问、一体化的数据是企业发展AI能力的根本前提 ⁴。此外，企业还需要具备内部的AI专业知识和人才，以有效地整合和运用数据及技术资源 ³⁵。拥有这些核心资源的企业，更有能力和意愿去探索AI驱动的商业模式创新。
3. 追求效率与新颖性的双重目标：企业创新的内在动机，通常可以归结为两个基本目标：提升运营效率和创造新颖的价值主张。AI技术恰好能同时服务于这两个目标。一方面，AI通过自动化和优化流程来显著降低运营成本 ³⁶；另一方面，AI通过数据洞察和生成能力来帮助企业开发前所未有的产品和服务，实现差异化竞争 ³⁴。这种双重价值潜力，构成了企业内部推动AI创新的强大动力。

在实践中，内外部驱动力之间存在着复杂的相互作用。拥有强大内部AI能力的企业，能够更从容、更主动地应对外部市场压力，并将其转化为创新机遇。然而，一个有趣的现象是，强烈的外部市场压力有时也会迫使那些内部能力相对薄弱的企业去积极寻求外部AI合作伙伴，从而催生出一个更加复杂的创新生态系统。研究表明，拥有较强内部AI知识的企业更倾向于将AI用于流程改进（一种内部聚焦的创新），而面临较高外部市场压力的企业则更倾向于借助外部AI资源进行产品改进（一种外部聚焦的创新）³⁵。这揭示了两种不同的创新路径：“能力驱动型”创新（利用内部优势进行优化）和“压力驱动型”创新（借助外部伙伴以求生存）。这一发现的深层含义是，AI的崛起正在促进一个更加互联互通的商业生态。在这个生态中，企业的竞争优势不再仅仅取决于其拥有的内部资源，同样取决于其整合与调度外部AI生态资源的能力 ³⁵，这对传统的企业资源基础观构成了挑战。

6. 耦合嵌入：通过动态能力视角审视AI与商业模式的共生演化

本节旨在深入探讨用户问题中最核心且最具挑战性的概念——“耦合嵌入”（Coupled Embedding）。我们将运用动态能力（Dynamic Capabilities）理论框架，来阐释AI能力与商业模式之间共生演化、相互塑造的复杂关系。核心论点是，可持续的竞争优势并非源于某个静态的AI技术或某个固定的商业模式，而是源于企业的一种更高阶的能力——即在瞬息万变的环境中，通过持续构建、整合和重构其AI能力，来不断调整和革新其商业模式的能力。

6.1 动态能力理论框架

动态能力理论旨在解释企业如何在快速变化的环境中获得并维持竞争优势。它被定义为“企业整合、构建和重构内外部能力，以应对快速变化环境的能力” ⁷。该框架包含三个核心流程：

1. 感知（Sensing）：识别和评估外部环境中机会与威胁的能力。企业利用市场洞察、技术扫描等方式来感知变化。AI极大地增强了这一能力，通过分析传统方法无法处理的海量、多维数据，AI能够揭示出隐藏的客户需求、新兴的市场趋势和潜在的颠覆性威胁 ⁸。
2. 捕捉（Seizing）：在感知到机会后，调动和配置资源以抓住机会的能力。这包括进行战略投资、开发新产品、构建新流程，以及设计和实施新的商业模式 ⁸。在AI时代，这具体表现为企业决定投资于何种AI应用，并围绕其构建价值创造和捕获机制。
3. 重构/转型（Reconfiguring/Transforming）：在捕捉机会后，持续更新和重组组织资产、运营常规和商业模式，以保持与环境的动态匹配。这是将新的AI能力深度嵌入组织DNA，并实现业务模式根本性转型的过程 ⁴³。

6.2 AI与商业模式创新的共生演化模型

AI能力与商业模式创新之间并非单向的驱动关系，而是一个相互促进、螺旋上升的共生演化过程。“耦合嵌入”正是对这一过程的精准描述。一项针对字节跳动（ByteDance）的纵向案例研究，为我们提供了一个清晰的共生演化模型 ⁴²。该研究揭示了企业在数字化颠覆式创新过程中，其动态能力与商业模式创新如何协同进化，共同推动企业经历三个阶段的跃迁：

• 第一阶段：集中探索期。在初创阶段，企业运用一阶动态能力（主要体现为感知外部机会），驱动一种聚焦型的商业模式创新（例如，提供差异化的价值主张）。此时，商业模式的初步成功为动态能力的进一步发展提供了验证和资源。
• 第二阶段：重塑扩张期。随着企业发展，它开始部署二阶动态能力（体现为整合内外部资源），这支持了一种更高效、更复杂的商业模式创新（例如，价值捕获方式多元化）。反过来，商业模式的复杂化和扩张，又对企业提出了更高阶的动态能力要求，迫使其进行能力升级。
• 第三阶段：自我驱动增强期。进入成熟阶段，企业面临主动或被动的自我颠覆压力，需要发展出三阶动态能力（体现为升级核心竞争力、构建生态系统），以支持一种生态系统级别的、持续演进的商业模式创新。在这个阶段，动态能力与商业模式创新形成了强大的、自我强化的正反馈循环，构筑起难以逾越的竞争壁垒 ⁴²。

在这个模型中，AI扮演了独特的双重角色：它既是增强动态能力（尤其是感知能力）的强大工具，又是动态能力需要管理、配置和升级的核心资源。

6.3 AI能力作为一种元能力

将动态能力理论应用于AI驱动的商业模式创新，可以得出一个深刻的结论：“AI能力”本身就是一种动态能力。它不是企业可以一次性获取的静态资源（如购买一套AI软件），而是企业的一种元能力（meta-capability）——即利用机器进行学习的组织性学习能力，以及基于机器生成的洞见，持续调整自身价值创造逻辑的适应能力。

传统的静态资源可以被购买和模仿，但动态能力根植于组织的流程、文化和经验之中，难以复制 ⁴²。字节跳动等成功企业的案例表明，它们的核心优势并非在于某个特定的AI模型，而在于建立了一套能够让AI模型和商业逻辑协同进化的组织引擎。正如研究指出的，商业模式创新活动本身会“促进动态能力向更高阶的跃迁” ⁴²。这意味着，终极的竞争优势并非今天最先进的AI模型或最成功的商业模式，而是能够孕育出明天更优的AI模型和更佳商业模式的组织机制。

因此，“耦合嵌入”的真正含义，是将这种AI与商业模式的共生演化过程制度化、常规化。这要求企业从根本上重塑自身，从一个旨在高效执行某个既定商业模式的组织，转变为一个以AI为核心学习与适应机制、为持续转型而生的商业模式创新引擎。

7. AI赋能商业模式创新的实践：跨行业案例分析

为了将前述的理论框架与现实世界联系起来，本节将深入剖析来自五个不同行业的领先企业案例。每个案例都将通过“价值逻辑-可供性-动态能力”的整合分析透镜进行解读，以揭示人工智能如何为企业提供新的行动可能性（可供性），以及企业如何通过其动态能力来抓住这些可能性，从而系统性地重塑其价值主张、价值创造、价值交付和价值获取的方式。

7.1 敏捷供应链：Zara的AI驱动快时尚模式

• 价值逻辑创新：

• 价值主张：从提供“潮流服饰”升级为提供“即时时尚”。Zara的商业模式核心在于以周为单位响应时尚趋势，而非传统服装业以季度或年为单位的周期 ⁴⁶。
• 价值创造与网络：AI为此提供了关键的预测性可供性。Zara利用AI分析海量数据（包括销售记录、天气预报、社交媒体热点），以精准预测需求，并优化库存和仓储物流 ²⁶。这一智能决策层叠加在其原有的垂直整合供应链之上，使其反应速度和效率达到了极致 ⁴⁸。此外，门店员工收集的客户反馈和销售数据被实时传输回总部，AI系统会分析这些信息，直接指导设计师进行快速迭代和新品开发 ⁴⁶。
• 价值交付与获取：通过小批量、多批次的生产模式，Zara的门店总能给人以“新鲜感”，同时制造稀缺性，刺激顾客的即时购买欲望，从而减少了对打折促销的依赖，保证了较高的利润率 ⁴⁷。
• 动态能力视角：Zara敏锐地感知到了时尚产业向数据驱动决策转变的趋势。通过果断投资于RFID技术和AI分析平台，它成功捕捉了这一机遇 ⁴⁶。最关键的是，它
  重构了从设计到上架的整个核心流程，使其完全围绕实时数据流进行运作，从而将AI能力深度嵌入了其快时尚商业模式的DNA中。

7.2 个性化引擎：Netflix与Spotify的内容驱动商业模式

• 价值逻辑创新：

• 价值主张：从提供一个静态的“内容库”转变为提供一种动态的、“个性化娱乐体验”。对于用户而言，其核心产品不再是某一部电影或某一首歌，而是那个“懂你”的推荐服务本身 ¹⁹。
• 价值创造与交付：AI提供了大规模的个性化可供性。Netflix和Spotify都构建了复杂的推荐引擎，结合了协同过滤（找到与你品味相似的用户）和基于内容的过滤（分析内容的元数据和内在特征），为每位用户生成独一无二的主页和播放列表 ²⁸。在Netflix，超过80%的观看内容由推荐系统驱动 ²⁹。这形成了一个强大的“数据网络效应”：越多的用户使用，产生越多的数据；越多的数据，让推荐越精准；越精准的推荐，带来更高的用户粘性，从而吸引更多用户，形成一个正反馈的“良性循环” ¹⁹。
• 价值获取：这种高度个性化的体验极大地降低了用户流失率，并为付费订阅的商业模式提供了坚实的价值支撑。订阅费是两家公司的主要收入来源 ²⁰。同时，积累的用户偏好数据也反向指导其内容采购和原创内容制作战略，使其投资更具确定性 ²⁹。
• 动态能力视角：两家公司都感知到流媒体竞争的核心将从内容数量转向用户体验的深度。它们通过持续投入研发，捕捉了AI个性化推荐的技术机遇。并通过A/B测试等方式不断实验和迭代，将推荐算法重构为业务的核心引擎，实现了商业模式的根本性变革。

7.3 智能工厂：AI对制造业的转型

• 价值逻辑创新：

• 价值主张：从销售实体产品，向销售“正常运行时间”或“产出结果”的服务化模式转型（即“产品即服务”，Product-as-a-Service）⁴³。
• 价值创造：AI提供了多种可供性。预测性可供性体现为预测性维护，通过分析设备传感器数据，在故障发生前进行维护，大幅减少停机时间和成本 ²⁵。AI驱动的计算机视觉则提供了
  自主性可供性，用于自动化质量控制，其检测精度远超人眼 ⁵³。
  生成性可供性则通过生成式设计，创造出性能更优、重量更轻的新型零部件 ²⁵。这些技术共同构成了“智能工厂”或“数字孪生”（Digital Twin）的核心，后者能在虚拟世界中模拟和优化整个生产流程 ²⁵。
• 价值获取：新的商业模式应运而生，例如设备制造商可以按使用时长或产出量向客户收费，并承诺一定的开机率，从而创造了持续性的服务收入流。
• 动态能力视角：领先的制造企业感知到工业4.0的巨大潜力，通过投资物联网（IoT）传感器和AI分析平台来捕捉机遇。它们正在重构传统的生产线，将其改造为人机协同、数据驱动的“智能工厂”，从而实现了从大规模生产向大规模定制的转变 ⁵⁵。

7.4 算法信任经济：AI在金融科技与服务中的应用

• 价值逻辑创新：

• 价值主张：通过自动化和降低成本，使曾经昂贵的金融服务（如财富管理）普惠化；同时提供更快、更精准的信贷决策，服务于传统银行体系无法覆盖的人群 ³⁰。
• 价值创造：AI的预测性可供性和自主性可供性在此领域得到充分体现。AI算法能够实时分析数十亿笔交易，以识别预示欺诈的异常模式，实现实时欺诈检测 ³⁰。机器人顾问（Robo-advisors）则利用算法，根据客户的风险偏好和财务目标，自动构建和管理个性化的投资组合，其费率远低于人类顾问 ³¹。此外，AI还能通过分析非传统的“替代数据”（如行为数据），对没有传统信用记录的用户进行更准确的信用评分 ³⁰。
• 价值获取：催生了全新的商业模式，如蚂蚁集团的芝麻信用，以及Betterment和Wealthfront等低费率的自动化财富管理平台。
• 动态能力视角：金融科技公司感知到传统金融服务的效率低下和覆盖不足所带来的市场空白。它们捕捉了AI算法在数据处理和决策自动化方面的优势，并重构了风险评估、客户服务和投资管理的传统流程，创造出轻资产、高效率、数据驱动的新型金融商业模式。

7.5 健康的未来：AI在个性化医疗与药物研发中的应用

• 价值逻辑创新：

• 价值主张：从“一刀切”的标准化治疗方案，转向根据患者独特的基因组、生活方式和环境因素量身定制的“精准医疗” ⁶¹。
• 价值创造：AI的预测性和生成性可供性正在彻底改变药物研发。AI算法能够分析庞大的生物医学数据库，以识别新的药物靶点；能够预测分子的三维结构（如DeepMind的AlphaFold），极大加速了基础研究；还能进行大规模的虚拟筛选，从数百万种化合物中快速找到潜在的候选药物，将传统上需要数年甚至十数年、耗资数十亿美元的研发过程，缩短至数月，并大幅降低成本 ⁶¹。在诊断方面，AI能够比人类放射科医生更准确地解读医学影像 ⁶³。
• 价值获取：这催生了以AI驱动的药物发现平台为核心业务的生物科技初创企业（如Insilico Medicine）。对大型制药公司而言，AI则通过优化临床试验设计、发现已上市药物的新用途（药物重定位）等方式，创造了新的价值流 ⁶⁴。
• 动态能力视角：医疗健康领域的创新者感知到海量生物数据中蕴含的巨大价值。它们通过投资计算生物学和机器学习平台来捕捉这一机遇，并正在重构从基础研究到临床应用的全链条，其最终目标是建立一个以数据和算法为核心、能够持续产出个性化治疗方案的全新医疗健康商业模式。

跨行业比较分析

为了系统性地总结上述发现，下表对不同行业中AI驱动的商业模式创新进行了比较分析，揭示了其中的共性模式与行业特性。

行业	代表性企业/领域	主要实现的AI可供性	核心重构的价值逻辑模块	主要驱动力	关键成果
快时尚/零售	Zara	预测性、个性化	价值创造（设计与供应链）	市场竞争、客户期望	超短的产品上市周期、高库存周转率、低营销成本
媒体/娱乐	Netflix, Spotify	个性化、预测性	价值主张、价值交付	客户期望、技术导向	极高的用户粘性、数据驱动的内容投资、强大的订阅模式
制造业	智能工厂 (GE)	预测性、自主性、生成性	价值创造（生产与维护）	追求效率、战略导向	显著降低的设备停机时间、提升的产品质量、催生服务化商业模式
金融科技	蚂蚁集团, Betterment	预测性、自主性	价值创造（风控与投顾）	市场竞争、追求普惠	实时欺诈检测、自动化财富管理、扩大金融服务覆盖面
医疗/制药	Insilico Medicine, Mayo Clinic	预测性、生成性	价值创造（研发与诊断）	技术导向、社会需求	大幅缩短药物研发周期与成本、实现精准医疗、提升诊断准确率

此表清晰地展示了，尽管各行业的具体应用不同，但AI驱动的商业模式创新普遍呈现出一些共性特征：它们都严重依赖于预测性和个性化可供性，核心变革都发生在价值创造环节，并且都是由市场压力和企业战略意图共同驱动的。这些跨行业的模式为其他领域的企业提供了宝贵的借鉴。

8. 穿越迷宫：AI驱动创新面临的关键挑战

尽管人工智能为商业模式创新描绘了激动人心的前景，但通往这一未来的道路并非坦途。企业在实践中会遇到一系列系统性的挑战，这些挑战横跨技术、组织和伦理三大维度。清醒地认识并有效应对这些挑战，是制定现实且负责任的AI战略的前提。

8.1 技术与数据挑战

这是最基础的障碍，即使在技术日益普及的今天，企业依然面临严峻的技术和数据难题。

• 数据治理困境：高质量、大规模、一体化的数据是AI的生命线，然而，“数据孤岛”现象在多数组织中依然普遍存在。数据的质量参差不齐、可用性差、不同系统间难以互通，这些都严重制约了AI模型的训练效果和应用范围 ⁶⁶。
• 安全与隐私风险：AI系统，尤其是那些处理个人敏感数据的系统，极大地放大了网络安全和数据隐私的风险。未经授权的访问、数据泄露以及AI模型本身可能被恶意攻击，都对企业构成了严重威胁 ⁶⁷。
• 算法的可解释性难题：许多先进的AI模型，特别是深度学习模型，其决策过程如同一个“黑箱”，难以被人类理解 ⁶⁹。这种不透明性为问责、纠错和建立信任带来了巨大挑战，尤其是在金融、医疗等高风险决策领域 ⁶⁶。

8.2 组织与文化挑战

相比技术障碍，组织和文化层面的挑战往往更为根深蒂固，是导致AI项目失败的主要原因。

• 变革阻力与人才缺口：引入AI往往意味着对现有工作流程、权力结构和技能需求的颠覆，这不可避免地会引发员工和管理层的抵触情绪。与此同时，市场上严重缺乏兼具技术能力和商业理解的AI人才，企业内部的AI素养普遍不足，这成为AI战略落地的最大瓶颈 ³⁹。
• 规模化应用的困境：许多企业的AI应用停留在小范围的试点项目阶段，成功经验难以推广和复制。将AI从实验室应用真正整合到核心业务流程中，并实现规模化部署，需要系统性的组织变革和巨大的资源投入，这是许多企业难以跨越的鸿沟 ⁵。
• 投资的失衡：波士顿咨询公司（BCG）提出的“10-20-70”原则一针见血地指出了企业在AI投资上的普遍误区。企业往往将过多精力投入到算法（10%）和技术平台（20%）上，而严重忽视了更为关键、也更为艰难的人员、流程和文化转型工作（70%）³⁹。这种投资失衡是导致AI项目“叫好不叫座”的根本原因。

8.3 伦理与治理挑战

随着AI日益深入社会经济的方方面面，其带来的伦理和治理挑战也愈发凸显，成为企业不可回避的战略性议题。

• 算法偏见与公平性：AI模型是从数据中学习的，如果训练数据本身包含了历史性的社会偏见（如性别、种族歧视），模型就会学习并放大这些偏见，导致歧视性的决策结果。亚马逊的AI招聘工具因歧视女性而被迫下线，以及医疗算法被发现对少数族裔存在误判，都是算法偏见的典型案例 ⁵⁸。
• 问责制与监管合规：当一个自主的AI系统做出错误或有害的决策时，责任应由谁承担？是算法的开发者、使用者，还是AI本身？这一问责制的模糊地带给法律和监管带来了挑战。同时，各国政府正在加紧制定针对AI的法律法规（如欧盟的《人工智能法案》），企业必须确保其AI应用满足日益严格的合日志规要求 ⁶⁸。
• 建立信任的必要性：归根结底，任何基于AI的商业模式若要获得长久的成功，都必须赢得客户和社会的信任。这种信任的建立，要求企业采取主动、透明的负责任AI（Responsible AI）策略，将伦理考量贯穿于AI生命周期的始终 ⁶⁶。

这三类挑战并非孤立存在，而是相互交织，形成了一个领导者必须面对的“三难困境”（Trilemma）。例如，为了解决模型准确率不足的技术问题，企业可能需要收集更细颗粒度的个人数据，但这会立即引发关于数据隐私的伦理风险；而为了管理这一伦理风险，企业又必须投入资源建立复杂的数据治理体系和合规流程，这又带来了巨大的组织挑战。因此，成功的AI战略必须是一种整合性战略，它要求领导者在技术可行性、组织准备度和伦理边界之间寻求一种动态的、审慎的平衡。负责任的创新不是AI战略的附加项，而是其可持续性的核心。

9. 战略要务：构建面向未来的AI原生企业

综合本报告的全面分析，为了在人工智能时代构建并维持竞争优势，企业领导者必须超越零散的技术应用，采纳一套系统性的战略要务。这些要务旨在引导企业从仅仅是“使用”AI，进化为在战略逻辑和运营基因上都成为“AI原生”（AI-Native）的组织。

9.1 聚焦价值，而非技术

企业必须将AI投资与明确的商业目标紧密挂钩，优先选择那些能够带来最大战略价值的用例，而不是为了技术而追逐技术。这意味着需要建立一套严格的评估和筛选机制，确保AI项目能够解决真实的业务痛点或创造新的增长机会。领先企业通常会选择“深度优先”而非“广度优先”的策略，集中资源在少数几个高影响力的领域取得突破，而不是将精力分散在众多收效甚微的小项目上 ³⁹。

9.2 拥抱“10-20-70”原则

企业必须从根本上调整其AI投资组合的结构。成功的AI转型，其资源分配应遵循“10-20-70”原则：将10%的精力投入到算法和模型本身，20%投入到数据和技术基础设施的建设上，而将高达70%的精力投入到最关键也最困难的领域——人员技能提升、业务流程再造和组织文化转型 ³⁹。这正是克服第八节所述组织与文化挑战的核心所在，也是将AI潜力转化为实际商业影响的关键杠杆。

9.3 制度化动态能力

企业不能将AI驱动的商业模式创新视为一次性项目，而应致力于构建一种持久的、制度化的组织能力，使其能够持续地进行感知、捕捉和重构。这意味着要打破部门壁垒，建立敏捷的、跨职能的团队，赋予他们实验、学习和快速迭代的权力和资源。组织的目标应该是围绕AI模型和商业模式本身，建立一个永不停歇的创新循环 ¹⁰。

9.4 以负责任的AI引领

在AI战略的初始阶段，就必须建立强有力的AI治理和伦理框架。这并非一项被动的合规任务，而是建立客户信任、规避重大风险、并最终构筑可持续竞争优势的战略性必需品。一个值得信赖的AI系统，本身就是一种强大的价值主张。企业应主动拥抱透明度、公平性和问责制，将其作为AI原生商业模式的基石 ⁶⁷。

9.5 培育人机协同的未来

未来的工作场所不是由AI取代人类，而是由人类与AI协同共生。企业在设计新的商业模式和工作流程时，必须着眼于如何最大化地发挥人类智能（如创造力、批判性思维、同理心）和人工智能（如规模化处理、模式识别、精准预测）的各自优势。成功的AI原生企业，将是一个能够将人类的智慧与机器的智能无缝融合，创造出1+1>2的协同效应的组织 ⁵⁶。

综上所述，AI驱动的商业模式创新是一场深刻的组织变革。传统的企业致力于高效地执行一个相对固定的商业模式。采纳AI的企业利用AI来优化这一执行过程。而本报告所剖析的AI驱动型企业，则利用AI来创新其商业模式，使其达到一种新的、更优越的形态。然而，上述战略要务指向了一个更高的境界——一个“AI原生”或“面向未来”（Future-Built）的企业 ⁷⁰。这样的组织，其核心竞争力不再是其当前的商业模式，而是其持续生成下一个更优商业模式的能力。它将耦合的AI能力和动态的商业模式本身，视为一个永续的适应与创新引擎。这不仅是对企业战略的重塑，更是对“企业理论”本身的深刻演进——企业正从一个以生产为中心的实体，转变为一个以持续学习和重构为核心的有机体。

引用的著作

1. Latest Insights on Artificial Intelligence | BCG – Boston Consulting Group, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.bcg.com/capabilities/artificial-intelligence/insights
2. AI @ Scale | AI Consulting and Strategy | BCG, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.bcg.com/capabilities/artificial-intelligence
3. 2025年技术和创新报告包容性人工智能促进发展概述, 访问时间为 九月 9, 2025， https://digitallibrary.un.org/record/4084950/files/UNCTAD_TIR_2025_Overview-ZH.pdf
4. 人工智能与商业模式创新和演化： 研究综述与未来展望, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.jgcm.ac.cn/qjem/cn/article/pdf/preview/jjglxk-61.pdf
5. THE WHY AND WHAT OF AI DEPLOYMENT AND INNOVATION IN COMPANIES — RESULTS AND LEARNINGS FROM A SYSTEMATIC LITERATURE RESEARCH ENLIGHTENED BY THE CAPABILITY THEORY – World Scientific Publishing, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.worldscientific.com/doi/10.1142/S1363919624500294
6. 商业模式创新构念化研究回顾与理论构建：基于组合模型视角, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.kjjb.org/fileup/HTML/2020-37-16-019.htm
7. Full article: A Dynamic Capabilities Approach to Business Model Innovation in Times of Crisis – Taylor & Francis Online, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/21568316.2022.2107560
8. Dynamic Capabilities and Business Model Innovation for Sustainable Competitiveness: Insights from Tea Enterprise in Sichuan, China – Preprints.org, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.preprints.org/manuscript/202504.0417/v1
9. 人工智能赋能创业：理论框架比较 – 上海财经大学期刊社, 访问时间为 九月 9, 2025， https://qks.sufe.edu.cn/j/PDFFull/e112a8de-1264-4979-bdfc-a9d396b0e2d3.pdf
10. AI Business Models: The Definitive Guide to Innovation and Strategy …, 访问时间为 九月 9, 2025， https://jdmeier.com/ai-business-models/
11. How AI Capabilities Enable Business Model Innovation – Scribd, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.scribd.com/document/755883150/How-AI-capabilities-enable-business-model-innovation
12. 商业模式价值逻辑的要素、框架及演化研究：回顾与展望, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.kjjb.org/fileup/HTML/2021-38-1-018.htm
13. 基于价值共创理论下的商业模式创新——以小米公司为例 – Hanspub, 访问时间为 九月 9, 2025， https://pdf.hanspub.org/fin2024143_441141053.pdf
14. AI Lean Business Model Canvas (BMC) Creator: Revolutionizing Strategic Planning – STTE, 访问时间为 九月 9, 2025， https://sttefoundation.org/ai-lean-business-model-canvas-bmc-creator-revolutionizing-strategic-planning/
15. Programmers AI Canvas: How to Use it, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.programmersinc.com/ai-canvas-how-to/
16. Business Model Canvas with AI assistance Template | Miroverse, 访问时间为 九月 9, 2025， https://miro.com/miroverse/business-model-ai-assistance-template/
17. (PDF) The Artificial Intelligence (AI) Model Canvas Framework and Use Cases, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.researchgate.net/publication/364398968_The_Artificial_Intelligence_AI_Model_Canvas_Framework_and_Use_Cases
18. Top 10 Free AI Business Model Canvas Tools in 2025 – Fe/male Switch, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.femaleswitch.com/lean-canvas-tool/tpost/tg20y3g8i1-top-10-free-ai-business-model-canvas-too
19. Case Study: How Spotify Uses Machine Learning for Sales Growth – Articsledge, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.articsledge.com/post/case-study-how-spotify-uses-machine-learning-for-sales-growth
20. Case Study: Inside Spotify’s AI: The Engine Behind Your Favorite Playlists – Data Next, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.datanext.ai/case-study/spotify-subscription-based-music-streaming/
21. Business Model Innovation of IT-Enabled Customer Participating in …, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.mdpi.com/2071-1050/13/10/5753
22. A Study of the Influence Mechanism of Digital Technology Affordance on the Disruptive Innovation of Enterprises – MDPI, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.mdpi.com/2071-1050/16/19/8662
23. Technological Affordances in Human-AI Interaction – Cybersecurity and Quantum Systems, 访问时间为 九月 9, 2025， https://research.csiro.au/cybersecurity-quantum-systems/technological-affordances-in-human-ai-interaction/
24. Digital Technology Affordances Reshaping Entrepreneurship Development Process: A Systematic Review, 访问时间为 九月 9, 2025， https://digitalcommons.kennesaw.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2351&context=ajis
25. AI Applications In Manufacturing: Use Cases & Examples – Fingent, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.fingent.com/blog/ai-applications-in-manufacturing-use-cases-examples/
26. 7 Ways Zara is Using AI [Case Study][2025] – DigitalDefynd, 访问时间为 九月 9, 2025， https://digitaldefynd.com/IQ/ways-zara-using-ai/
27. AI-powered business model innovation: Analyzing the implications of generative AI on value creation, operational efficiency and market dynamics, 访问时间为 九月 9, 2025， https://wjaets.com/sites/default/files/WJAETS-2024-0564.pdf
28. The Unstoppable Success of Netflix – Digital Marketing Institute, 访问时间为 九月 9, 2025， https://digitalmarketinginstitute.com/blog/the-unstoppable-success-of-netflix
29. 20 Ways Netflix Is Using Artificial Intelligence [In Depth Analysis][2025] – DigitalDefynd, 访问时间为 九月 9, 2025， https://digitaldefynd.com/IQ/ways-netflix-uses-ai/
30. AI in Finance: Transforming Investments and Banking in the Digital Age – freeCodeCamp, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.freecodecamp.org/news/ai-in-finance-handbook/
31. (PDF) The Rise of AI and Robo-Advisors: Redefining Financial Strategies in the Digital Age, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.researchgate.net/publication/393476110_The_Rise_of_AI_and_Robo-Advisors_Redefining_Financial_Strategies_in_the_Digital_Age
32. Full article: An emergent grounded theory of AI-driven digital transformation: Canadian SMEs’ perspectives – Taylor & Francis Online, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/13662716.2023.2242285
33. The value of technology affordances to improve the management of nonprofit organizations, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.emerald.com/rausp/article/54/1/14/454626/The-value-of-technology-affordances-to-improve-the
34. AI-enabled business models for competitive advantage | Journal of Innovation & Knowledge, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.elsevier.es/en-revista-journal-innovation-knowledge-376-articulo-ai-enabled-business-models-for-competitive-S2444569X24000714
35. Artificial intelligence boundary resources: a relational view on leveraging “AI-as-a-Service” – Taylor & Francis Online, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.1080/0960085X.2025.2473952
36. Artificial intelligence boundary resources: a relational view on leveraging “AI-as-a-Service”, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0960085X.2025.2473952?af=R
37. Entrepreneurial bricolage and entrepreneurial performance: The role of business model innovation and market orientation – ResearchGate, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.researchgate.net/publication/378273753_Entrepreneurial_bricolage_and_entrepreneurial_performance_The_role_of_business_model_innovation_and_market_orientation
38. Innovative Pathways: Leveraging AI Adoption and Team Dynamics for Multinational Corporation Success – MDPI, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.mdpi.com/2673-7116/5/3/28
39. From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap | BCG, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.bcg.com/publications/2025/closing-the-ai-impact-gap
40. Towards a technology adoption perspective – UniTo, 访问时间为 九月 9, 2025， https://iris.unito.it/retrieve/6c8703d2-6758-43f5-98b5-9e877b10e1a3/Pisano_%20AI%20.pdf
41. How Four Companies Capitalize on AI to Deliver Cost Transformations, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.bcg.com/publications/2025/how-four-companies-use-ai-for-cost-transformation
42. Start-Up’s Road to Disruptive Innovation in the Digital Era … – Frontiers, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.frontiersin.org/journals/psychology/articles/10.3389/fpsyg.2022.925277/full
43. Full article: Facilitating platform-based business model innovation in construction start-ups: a dynamic capability perspective – Taylor & Francis Online, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01446193.2025.2528795?src=exp-la
44. The Role of Dynamic Capabilities as Drivers of Business Model Innovation in Mergers and Acquisitions of Technology-Advanced Firms – MDPI, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.mdpi.com/2199-8531/5/1/12
45. Research on the Contribution of Business Model Innovation to Sustainable Competitive Advantage of Enterprises, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.scirp.org/journal/paperinformation?paperid=137657
46. Zara Case Study 2025: The Fast Fashion Giant’s Winning Strategy – Young Urban Project, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.youngurbanproject.com/zara-case-study/
47. Zara Business Model – Strategyzer, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.strategyzer.com/library/zara-business-model
48. How the Zara Supply Chain Taps into Top Clothing, Retail Trends – Thomasnet, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.thomasnet.com/insights/zara-supply-chain/
49. Digital Transformation of Supply Chain Management in the Fast Fashion Industry: A Case Study of Zara – ResearchGate, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.researchgate.net/publication/377467296_Digital_Transformation_of_Supply_Chain_Management_in_the_Fast_Fashion_Industry_A_Case_Study_of_Zara
50. Digital Transformation of Supply Chain Management in the Fast Fashion Industry: A Case Study of Zara – SHS Web of Conferences, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.shs-conferences.org/articles/shsconf/pdf/2024/01/shsconf_icdeba2023_04019.pdf
51. Spotify: Strategic Plan and Analysis – ScholarWorks at University of Montana, 访问时间为 九月 9, 2025， https://scholarworks.umt.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1346&context=utpp
52. Strategic analysis of Netflix, with an emphasis on technological innovation and business development – ScholarWorks at University of Montana, 访问时间为 九月 9, 2025， https://scholarworks.umt.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=2811&context=umcur
53. From Automation to AI in Manufacturing: The Ultimate Guide to AI-Powered Production – flowdit, 访问时间为 九月 9, 2025， https://flowdit.com/ai-in-manufacturing/
54. How AI in Manufacturing Industry Controls Predictive Maintenance? – NextGen Invent, 访问时间为 九月 9, 2025， https://nextgeninvent.com/blogs/ai-in-manufacturing-industry-game-changer/
55. AI in Manufacturing Industry: Use Cases, Benefits & Impacts – APPWRK, 访问时间为 九月 9, 2025， https://appwrk.com/insights/ai-in-manufacturing-industry-applications
56. AI in manufacturing: Shaping smarter, efficient future factories – Autodesk, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.autodesk.com/design-make/articles/ai-in-manufacturing
57. AI in manufacturing: transforming the industry – Alten, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.alten.com/ai-in-manufacturing-transforming-the-industry/
58. Navigating the AI-driven transformation of personal finance: opportunities, challenges, and ethical imperatives | Strategy & Leadership – Emerald Insight, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/sl-02-2025-0019/full/html?utm_source=rss&utm_medium=feed&utm_campaign=rss_journalLatest
59. AI in Finance: Applications & Benefits For Fintech Industry – BigOhTech, 访问时间为 九月 9, 2025， https://bigohtech.com/artificial-intelligence-in-finance
60. AI in Fintech: 8 Key Use Cases and Benefits – Aisera, 访问时间为 九月 9, 2025， https://aisera.com/blog/ai-in-fintech/
61. (PDF) AI-Driven Personalized Medicine and Drug Discovery – ResearchGate, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.researchgate.net/publication/389504711_AI-Driven_Personalized_Medicine_and_Drug_Discovery
62. Artificial Intelligence in Precision Medicine and Patient-Specific Drug Design, 访问时间为 九月 9, 2025， https://biomedpharmajournal.org/vol18marchspledition/artificial-intelligence-in-precision-medicine-and-patient-specific-drug-design/
63. 10 AI in Healthcare Case Studies [2025] – DigitalDefynd, 访问时间为 九月 9, 2025， https://digitaldefynd.com/IQ/ai-in-healthcare-case-studies/
64. Transformative Role of Artificial Intelligence in Drug Discovery and Translational Medicine: Innovations, Challenges, and Future Prospects – PMC, 访问时间为 九月 9, 2025， https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12406033/
65. Generative AI in Drug Discovery: Applications and Market Impact – DelveInsight, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.delveinsight.com/blog/generative-ai-drug-discovery-market-impact
66. (PDF) The Impacts of Artificial Intelligence on Business Innovation: A …, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.researchgate.net/publication/390597275_The_Impacts_of_Artificial_Intelligence_on_Business_Innovation_A_Comprehensive_Review_of_Applications_Organizational_Challenges_and_Ethical_Considerations
67. Navigating AI responsibly: Balancing innovation, security and ethics | Baker Tilly, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.bakertilly.com/insights/navigating-ai-responsibly-balancing-innovation-security-and-ethics
68. Artificial Intelligence & Data – Deloitte, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.deloitte.com/hu/en/services/risk-advisory/services/cyber/artificial-intelligence-and-data.html
69. 超越二元论: 跨国人工智能竞合关系的风险理论, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.sis.pku.edu.cn/docs/2025-07/20250720170932515611.pdf
70. The CIO’s Role in AI Transformation and Productivity | BCG, 访问时间为 九月 9, 2025， https://www.bcg.com/publications/2025/cios-role-in-ai-transformation-and-productivity