近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在企业商业模式中的应用日益广泛，成为学术研究的重要领域。AI 赋能企业商业模式不仅改变了企业的运营方式，也重塑了价值创造和传递的路径。在这一背景下，理论研究不断深入，逐步构建起系统化的分析框架。

从理论视角来看，资源基础观（RBV）和动态能力理论（DCV）是解释AI如何影响企业商业模式的核心理论基础。AI作为一种稀缺、难以模仿的技术资源，能够增强企业的竞争优势。同时，AI驱动的数据分析、自动化决策和预测能力，也被视为企业动态能力的重要组成部分，有助于企业在快速变化的市场环境中实现持续创新和适应性调整。

此外，商业模式创新理论也为AI赋能提供了理论支撑。传统商业模式强调价值主张、客户细分、渠道、客户关系、收入来源、核心资源、关键活动、合作伙伴和成本结构等九大要素。AI的引入使得这些要素发生了深刻变化。例如，AI可以通过个性化推荐系统重塑价值主张，通过智能客服优化客户关系管理，通过自动化流程降低运营成本。这些变化不仅提升了效率，也创造了全新的商业价值。

在AI赋能商业模式的过程中，数据成为关键驱动力。AI技术依赖于大量高质量数据进行训练和优化，因此，企业如何获取、整合和利用数据资源成为研究热点。数据资产化、数据治理、数据价值链等概念逐渐进入学术视野。研究指出，具备数据整合能力的企业更有可能实现AI驱动的商业模式创新，并在竞争中占据优势。

与此同时，AI赋能也带来了伦理与治理方面的挑战。算法偏见、数据隐私、透明性不足等问题引发广泛关注。学术界开始探讨如何在商业模式中嵌入伦理机制，确保AI的可持续发展。部分研究提出“负责任的AI商业模式”概念，强调企业在追求技术效益的同时，必须承担社会责任，构建公平、透明和可解释的AI系统。

在行业应用层面，AI赋能商业模式的案例不断涌现。例如，零售行业通过AI实现精准营销和智能库存管理，金融行业借助AI进行风险评估和智能投顾，制造业利用AI优化生产流程和预测性维护。这些实践不仅验证了AI的商业价值，也为理论研究提供了丰富的实证材料。

学术研究在AI赋能商业模式领域的进展还体现在研究方法的多样化。早期研究多采用案例分析和定性研究，近年来，随着数据获取能力的提升，定量研究、机器学习建模和实验研究逐渐增多。这些方法的融合，使得研究结果更具说服力和推广性。

尽管已有大量研究成果，但AI赋能商业模式的理论体系仍在不断完善中。未来的研究可以进一步探索以下几个方向：一是AI如何影响不同行业商业模式的差异化演化路径；二是AI与组织结构、企业文化之间的互动关系；三是AI在中小企业中的应用潜力与障碍；四是AI与可持续发展目标（SDGs）的结合路径。

综上所述，AI赋能企业商业模式已成为学术研究的重要方向。从理论构建到实践应用，从技术驱动到伦理治理，相关研究不断拓展和深化。随着AI技术的持续演进，未来的研究将更加注重跨学科融合与系统性思考，为企业在智能化时代实现可持续发展提供坚实的理论支持和实践指导。