生成式AI企业定价、并购与监管策略研究——基于AI飞轮效应视角

本文旨在向各位介绍由东南大学经济与管理学院的陈禹舟（Yuzhou Chen）和张玉林（Yulin Zhang）共同完成，发表于期刊《Managerial and Decision Economics》2025年第46期的研究论文。该研究题为《AI飞轮效应下的定价、并购与监管》（”Pricing, Mergers, and Regulation under the AI Flywheel Effect”），为探讨生成式人工智能（Generative AI）企业在复杂市场环境下的战略决策提供了重要的理论框架。

一、 学术背景与研究目标

本研究的核心领域是产业组织理论与平台经济学，特别聚焦于人工智能技术驱动的商业模式。随着以ChatGPT为代表的生成式AI技术的爆发式发展，AI企业正通过一种被称为“AI飞轮效应”（AI Flywheel Effect）的动态机制重塑产业格局。该效应描述了一个良性循环：AI产品的采用产生用户数据，数据反馈用于优化AI模型性能，性能提升进一步吸引更多用户和产生更多数据。这一过程不仅强化了AI企业自身的竞争力，也深刻影响了与其相连的下游产业。

在这一背景下，生成式AI企业（如OpenAI）通常同时运营两个相互关联的市场：一个是直接面向消费者（B2C）的市场A，企业通过订阅费向直接使用其AI产品的用户收费；另一个是面向企业（B2B）的市场B，该市场中的企业（如各种应用开发商）通过API接口获取AI能力来提升自身产品或服务的质量。这两个市场通过数据和AI能力的流动紧密相连：市场A的用户数据驱动AI模型进化，进而提升市场B中API的价值；而市场B的成功又可能反哺市场A的生态和声誉。这种跨市场的联动关系带来了全新的战略问题：AI企业如何在市场A定价以最大化数据收集？如何处理与市场B企业的关系（如API独家授权、并购）？这些决策如何影响市场效率和消费者福利？监管者又应如何应对可能出现的反竞争行为？既有文献对AI定价、数据网络效应虽有探讨，但较少在一个统一模型中系统分析这种跨B2C与B2B的双市场结构及其在AI飞轮效应下的互动。因此，本研究旨在构建一个严谨的理论模型，以探索生成式AI企业在定价、技术授权和并购方面的最优策略，并评估这些策略对市场竞争和消费者福利的影响，从而为企业和政策制定者提供决策参考。

二、 研究模型与工作流程

本研究采用了一种两阶段博弈理论模型，其核心工作流程（对应图2所示的博弈顺序）可以详细分解如下：

1. 模型基本设定与参与者 研究构建了一个包含三个关键参与者的模型系统： * AI企业 (Firm A)：作为生成式AI技术的垄断提供商，同时运营市场A（B2C）和市场B（B2B接入）。 * 市场A的消费者：总潜在市场规模为α，他们对AI产品的保留价格（最高愿意支付的价格）为θ。消费者选择是否订阅基于其效用。 * 市场B的双寡头企业 (Firm B1 和 B2)：它们在一个霍特林（Hotelling）线性城市模型中竞争，提供水平差异化的产品或服务。消费者对基础产品的估值为v0。两家企业可以通过购买AI企业的API接口来提升产品质量，提升幅度记为γ(d)，其中d代表从市场A收集到的数据量。d由市场A的用户规模（即需求Da = α - pa）和一个数据转换系数k共同决定：d = k(α - pa)。参数γ是AI模型的性能改进系数。

2. 模型工作流程（两阶段博弈） 整个分析遵循子博弈精炼均衡（Subgame Perfect Equilibrium）的求解思路。

• 第一阶段：市场A的运营与数据收集

  • 时期1a：AI企业在市场A设定订阅价格pa。
  • 时期1b：消费者根据价格pa决定是否订阅。市场需求为Da = α - pa。消费者的订阅行为直接决定了AI企业能够收集到的数据量d = k(α - pa)。这些数据将用于改进AI模型，提升其能力。

• 第二阶段：与市场B的互动与战略选择

  • 时期2a：AI企业做出一个关键的战略决策——是否与市场B中的其中一家企业（例如B1）进行并购（Merger）。这个决策受到反垄断政策（是否允许并购）的影响。
  • 时期2b：如果不允许并购，AI企业需要决定其API的授权策略。它可以选择独家定价（Exclusive Pricing），即只将API授权给B1或B2中的一家；也可以选择非独家，授权给两家。模型计算了独家授权价格φ1(d)和非独家授权价格φ2(d)，并通过比较φ1(d)与2φ2(d)的大小来判断独家授权是否为最优选择。
  • 时期2c：市场B中的两家企业（B1和B2）在观察到API授权情况后，进行价格竞争。消费者根据产品净价值（基础价值v0加上AI增强价值γ(d)减去价格和“运输成本”t）选择购买哪家企业的产品。由此可以计算出每家企业的需求、利润以及市场B的总体消费者剩余。
  • 注意：如果允许并发生了并购（A与B1合并），那么根据引理3，合并后的实体将没有动机将API授权给其竞争对手B2，因为它会内部化B1的利润，而授权给B2会强化竞争对手，损害合并实体的总利润。此时，时期2b的授权决策简化为“不授权给B2”。

3. 数据处理与均衡求解 研究并非基于实证数据，而是完全通过理论建模和数学推导进行分析。具体流程如下： * 建立函数关系：首先，根据假设建立市场需求函数（公式1）、企业利润函数（公式2, 6）、消费者效用函数（公式3）及消费者剩余函数（公式7, 14, 15, 26, 27）。 * 逆向归纳求解：采用逆向归纳法求解子博弈精炼均衡。 1. 首先，给定AI企业的数据积累水平d（由第一阶段的价格pa决定），求解市场B企业在不同授权或并购情景下的价格竞争纳什均衡，得到B企业的定价、利润和消费者剩余表达式（公式4-7）。 2. 然后，将市场B的均衡结果（作为d的函数）代入AI企业的总利润函数中。在“无并购”情景下，AI企业利润为市场A利润加上API授权收入；在“有并购”情景下，AI企业利润为市场A利润加上合并后B1企业的利润。 3. 接着，AI企业通过选择最优的pa来最大化其总利润。这涉及到对包含pa的复杂利润函数（如公式9, 20）求一阶导数并令其为零，从而解得均衡价格p*a（公式10, 21）。 4. 最后，将均衡价格p*a代回所有函数，得到市场A的利润、市场B的利润、总利润、两个市场的消费者剩余等一系列均衡结果的解析解（例如公式11-16, 22-27）。 * 比较静态分析与命题推导：在得到各情景下的均衡解后，研究者通过分析关键参数（市场A规模α、市场B规模β、数据转换率k、AI改进系数γ、产品差异化程度t等）变化对均衡结果（价格、利润、消费者剩余）的影响，推导出文中的一系列引理和命题（如命题1-5）。这揭示了不同市场条件下AI企业的最优策略及其福利后果。模型还通过一个扩展部分（使用Singh和Vives的需求模型）验证了核心结论在需求弹性变化时的稳健性。

三、 主要研究结果

模型推导得出了若干深刻且相互关联的结论，揭示了AI飞轮效应下企业策略与市场结果的复杂互动。

1. 无并购情境下的基准结果 * 数据驱动的补贴策略：为了通过市场A获取更多数据以提升其在市场B的API价值，AI企业有动机降低市场A的订阅价格，甚至可能低于垄断定价（pia < α/2）。这在论文中被称为“补贴”消费者。市场B的规模β越大，这种降价动机越强。当β足够大时，AI企业甚至可能在市场A出现亏损（pia ≤ 0），而用市场B的高额利润来弥补。 * 独家授权占优：在市场B企业产品差异化程度不是极高的情况下，AI企业通常会发现将API独家授权给一家B企业（收取高额费用）比授权给两家（每家收费较低）更有利可图。这是因为独家授权能创造更大的竞争优势差异，从而让被授权企业愿意支付更高的费用。 * 飞轮效应的福利影响：AI模型改进速度越快（k和γ越大），两个市场的消费者剩余都越高。市场A的消费者因更低的价格而受益，市场B的消费者因更高质量的产品而受益。这是AI飞轮效应正外部性的体现。

2. 并购决策的影响与关键阈值 * 并购的利润动机：对于AI企业而言，无论市场B的规模大小，并购总是优于不并购的占优策略。并购后，AI企业可以完全内部化被并购B企业（如B1）的利润，并且不再需要与竞争对手分享API价值，从而总能提高其总利润和在市场B的利润份额。 * 消费者福利的双刃剑效应：并购对消费者福利的影响高度依赖于市场B的相对规模。研究找到了一个关键阈值：当市场B的规模较大（具体条件为 α/β < (18t - 2k²γ² - 6γd₀)/(3kγ)），并购会减少两个市场的消费者总剩余。原因是，在市场规模大的B市场，并购消除了竞争（AI企业不再授权给B2），导致产品多样性下降和质量进步放缓，同时AI企业也失去了为获取数据而大幅补贴市场A的动力，导致市场A价格上升。 * 相反，当市场B的规模较小时，并购反而能增加两个市场的消费者剩余。因为在小市场中，并购带来的效率提升（如内部化协调、避免双重边际化）和对AI投资的更强激励，能够超过竞争减少带来的负面影响。

3. 模型扩展的稳健性发现 在弹性需求框架下的扩展分析进一步证实：并购后，AI企业是否有动机继续授权技术给竞争对手，取决于产品差异化程度和AI带来的改进幅度。只有当产品差异化程度很高，或者AI改进幅度相对较小时，授权才可能发生。这强化了核心模型中关于并购后激励变化的结论。

四、 研究结论与意义

本研究通过构建一个包含AI飞轮效应的双市场理论模型，系统性地分析了生成式AI企业的核心战略选择。主要结论是，AI企业的定价、授权和并购决策不能孤立看待，而必须置于其运营的跨市场生态系统之中。市场B的规模是一个决定性因素：它既驱动了AI企业在市场A的“数据攫取”定价策略，也决定了并购行为最终是损害还是提升了消费者福利。

其科学价值在于，它将经典的产业组织理论（如霍特林模型、并购分析、专利授权）与数字经济时代AI特有的数据网络效应和飞轮效应相结合，提供了一个分析AI驱动型平台竞争与规制的新框架。模型揭示了传统单市场分析可能忽略的跨市场策略互动和外部性。

其实践价值为企业和政策制定者提供了清晰的指引： * 对AI企业管理者的启示：应充分认识到数据收集与B端业务利润之间的权衡，主动利用飞轮效应设计跨市场定价策略。在考虑并购时，必须评估目标市场的大小，预见可能引发的消费者福利变化和监管反应。 * 对监管机构（如反垄断部门）的启示：在审查AI领域并购时，应采用更动态、更系统的视角。不能一概而论地禁止或允许，而应重点评估并购所涉的“AI使能行业”（AI-enabled Industry）的市场规模。“大市场审慎，小市场鼓励” 可以作为一个有益的决策原则：在规模巨大的下游市场，并购可能导致消费者利益受损，需加强审查甚至禁止；在规模较小的新兴市场，并购可能促进效率与创新，政策上可予更多包容。

五、 研究亮点

1. 核心概念创新：明确提出并形式化地建模了“AI飞轮效应”在连接B2C和B2B双市场中的核心作用，将其内化为企业策略决策的内生驱动因素。
2. 分析框架的完整性：在一个统一模型中同时分析了定价、独家授权、并购三大战略决策，并考察了它们之间的互动关系以及对两个独立但又关联市场的福利影响，分析全面且逻辑自洽。
3. 深刻的政策启示：研究没有停留在企业策略层面，而是深入探讨了其反垄断与规制含义，提出的基于下游市场规模的规制阈值具有明确的政策操作价值。
4. 理论严谨性与稳健性：采用标准的博弈论建模与求解，结论以命题形式严格给出，并通过改变市场需求假设（从无弹性到有弹性）进行了稳健性检验，增强了结论的可信度。

六、 其他要点

论文还简要回顾了相关的学术文献，涵盖了AI飞轮效应、AI市场结构与定价、双边市场、专利与特许经营授权等领域的研究，将本研究稳固地置于现有学术对话之中。同时，文章开篇引用了亚马逊、微软等公司的真实案例和欧盟《人工智能法案》的生效，凸显了研究问题的现实紧迫性和政策相关性。这些内容共同支撑起一个既具理论深度又接地气的研究论述。