视觉内容版权平台视觉中国在 10 月 19 日的线上会议中披露了其AI业务进展。公司已与多家AIGC企业建立战略合作关系，计划共同研发"可商用+可溯源"的视觉创意行业大模型，并已获得阿里、微软等国际大模型公司的合规数据服务订单。

从业务模式来看，视觉中国的定位是为AI模型训练提供高质量、版权合规的数据资源。公司目前拥有超过 7 亿条内容数据，这些数据可用于训练视觉生成模型。在AI训练数据需求激增的背景下，拥有合规授权的大规模图像库成为了商业优势。

视觉中国强调其数据的"可商用"和"可溯源"特性。前者意味着使用这些数据训练的模型生成的内容可用于商业用途，规避了版权纠纷风险;后者则指数据来源清晰，符合监管对AI训练数据透明度的要求。这些特性针对的是当前AI行业面临的核心痛点——训练数据的版权问题。

从合作对象来看，阿里和微软等公司的订单表明，大型AI模型开发者正在寻求合规的训练数据供应商。随着各国对AI训练数据版权的监管趋严，从公开互联网爬取数据训练模型的做法面临法律风险，促使AI公司转向商业化的数据授权渠道。

视觉中国的战略目标是通过与技术公司合作，打造面向创意行业的AI工具。这一定位试图在内容供应商和技术提供商之间找到平衡点——既为AI模型提供训练素材，又开发可直接服务创作者的AI产品。

不过这一业务模式也面临一些挑战。首先是数据价值的持续性问题。随着AI模型能力提升和合成数据技术发展，对真实图像数据的依赖可能下降。其次是商业模式的可持续性，训练数据服务通常是一次性交易，如何建立长期收入来源是关键。此外，当AI模型能够生成高质量图像后，可能对传统图片库业务形成冲击，视觉中国需要在赋能AI和保护现有业务之间找到平衡。

从行业角度看，版权内容平台转型为AI数据供应商是一个趋势。Getty Images、Shutterstock等国际同行也在探索类似路径。这类公司的优势在于拥有已授权的大规模内容库，但劣势在于需要与原创作者重新谈判AI训练的授权条款，这涉及复杂的利益分配问题。

视觉中国强调的"可溯源"特性对应了当前AI监管的趋势。欧盟AI法案等法规要求AI系统披露训练数据来源，中国的生成式AI管理办法也有类似要求。建立数据溯源机制能够帮助AI公司满足合规要求，这是商业化数据服务的竞争优势所在。

从创作者角度看，这种合作模式的影响是双面的。如果AI工具能够降低创作门槛并提供新的表达方式，对行业是积极的。但如果导致对原创内容需求下降，可能损害创作者利益。视觉中国提到的"帮助客户脱颖而出"和"无需担心版权问题"，更多是从使用方而非创作方的视角来描述价值主张。

总体来看，视觉中国的AI战略反映了传统内容平台在AI时代寻找新定位的努力。成功的关键在于能否在为AI提供数据、开发AI工具和保护创作者权益之间建立可持续的商业模式。目前披露的信息主要集中在数据供应和战略合作层面，具体的产品形态、收入模式和对原创作者的利益分配机制尚不明确，这些细节将决定该战略的实际效果。