1. 引言
近年来，人工智能等数字化技术逐渐成为推动我国经济增长的关键动力。为促进AI技术在实际场景中的创新应用与经济高质量发展的深度融合。然而，由于来自美西方国家对诸如图形处理器(GPU)等关键AI硬件进口的限制，高端计算资源的成本持续攀升。这种高昂的硬件购置及维护费用，导致国内多数中小企业、高等教育机构以及个人用户难以承受先进的AI技术应用成本。在此背景下，基于AI的生成式内容(AIGC)应用平台应运而生，其采用按需付费模式而非一次性购买的方式提供AI算力，显著降低了使用AI技术的门槛。现阶段，我国的AIGC应用平台尚处于发展初期，用户的长期接受度和选择意愿是决定该类平台能否实现可持续发展的重要因素。因此，本研究结合网络测评和对平台使用者进行深入访谈的方法，运用扎根理论分析影响用户采纳的相关因素及其作用机制，旨在为新兴AIGC商业模式的发展提出建设性意见。
2. 相关概念与研究评述
2.1. AIGC应用平台
云平台大致分为三种类型，基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS) [1]。基础设施即服务(IaaS)涉及提供基本的计算资源，如虚拟化的硬件，包括虚拟机等。平台即服务(PaaS)则进一步提供了操作系统、开发工具及运行环境，使用户无需操心底层的基础设施管理。至于软件即服务(SaaS)，则是通过互联网提供完整的软件应用，用户仅需通过浏览器或客户端访问使用，完全免除了对任何基础设施的管理需求。当前我国市场上的AIGC应用平台大致可分为两类：一类是SaaS型，例如文心一言和Mjourney等；另一类为PaaS型，像端脑云和蓝耘智算平台等。SaaS型平台以其低入门门槛著称，而PaaS型平台的优势在于它能提供多模态支持、“一键部署”的开源大模型或开发环境等服务，无需用户进行下载操作。本研究聚焦于PaaS型AIGC应用平台，原因在于此类云平台能够助力用户迅速部署具备多模态功能的开源AI大模型。这些开源大模型由于其易用性、操作灵活性以及丰富的插件和模型选择，吸引了来自不同行业的广泛用户。相较之下，诸如文心一言、Midjourney等SaaS平台通常专注于特定领域，比如文本生成或图像生成，并且因为闭源特性，在专业性和可操作性上可能不及开源模型。因此，对于有深层次需求的用户而言，PaaS型云平台往往是更优的选择，这类平台展现出较大的潜在用户群体和发展空间。
2.2. 网络平台用户使用意愿
在以往研究中，用户感知被认为是影响网络服务平台用户持续使用意愿的关键因素。对于在线健康社区用户而言，用户主要关注平台信息的可靠性、时效性、准确性等[2]；理财平台如支付宝用户，其对时间、经济、安全等层面的风险感知是影响其使用意愿的关键[3]；对于团购电商平台而言，用户的感知聚焦于产品价值、服务价值和安全价值等感知价值方面[4]。在一众网络服务平台中，PaaS型AIGC应用平台拥有一定特殊性，即其提供的并非直接现成的商品或服务，而是算力资源与开发环境。这意味着用户需要通过深度参与，进行一系列富有技术性、能动性的交互来达到消费目的。在这种使用情景下，平台本身能提供何种资源、指引，往往成为用户最易感知的属性。而目前学界对这些属性如何影响PaaS型AIGC应用平台用户的使用意愿尚未开展深入研究。
2.3. 扎根理论
扎根理论作为一种质性研究方法，自20世纪60年代由社会学家巴尼·格拉泽(Barney Glaser)和安塞尔姆·斯特劳斯(Anselm Strauss)提出以来(Glaser & Strauss, 1967)，便在社会科学领域中获得了广泛应用[5]。该方法强调通过系统的数据收集与分析来构建理论，特别适合于探索那些尚未有成熟理论指导的社会现象或问题。扎根理论的核心在于从数据中“发现”理论，而非预先设定理论框架，这使得它成为一种高度灵活且强大的研究工具。胡翼青在其关于传播学的研究中指出，扎根理论能够有效地揭示复杂、多层次的社会现象背后的逻辑关系。通过对原始资料的细致编码和范畴化，研究者可以识别出核心范畴及其相互之间的联系，进而发展出基于经验数据的理论模型[6]。
2.4. 相关研究评述
综合对以往相关研究的梳理可以发现，目前学界对网络服务平台的用户研究多集中在电子支付、网络购物等方向，而对新兴的AIGC应用平台的关注较少。虽然已有学者开始对这一类重要的网络商业平台开展用户使用方面研究，但却未对AIGC应用平台进行分类，而是以软件即服务(SaaS)类型AIGC应用平台如文心一言、通义千问等代表整个AIGC应用平台。而平台即服务(PaaS)类平台与软件即服务(SaaS)类平台在平台资源提供、运营模式等方面存在不小差异，因此，对AIGC应用平台的研究也应具有针对性并在开展研究前加以确定研究对象的类型。此外，学界有关PaaS类AIGC应用平台研究还处于起步阶段，有关其用户使用意愿影响的研究成果较少，尚未有研究对用户使用意愿的具体影响因素进行探索，对后续研究造成了一定阻碍。而本研究采用扎根理论研究方法对PaaS类AIGC应用平台用户使用意愿进行研究，不仅有望填补目前学界对于PaaS类AIGC应用平台用户研究的空白，促进学者理解不同类型AIGC应用平台用户的使用行为差异，还能实现对用户使用意愿的影响因素进行具体指标的提取与维度划分，为相关研究提供借鉴与启发。
3. 研究设计与资料收集
当前PaaS类型的AIGC应用平台用户主要活跃于微信、Discord等网络社区中，分享使用心得和讨论遇到的问题。同时，不少网络博主也会制作视频，对各类平台进行评测或与观众交流使用体验。基于此，在收集探索性资料时，本研究将采取观察、数字界面漫游以及访谈三种方法。首先，选择了三家在市场上较为知名的PaaS型AIGC平台——“*脑”、“**云”和“*耘”，作为研究案例，并在与这些平台的运营团队沟通后，以观察者的身份加入了6个相关的微信群组进行数据收集。重点收集了用户对于特定功能的反馈、遇到的技术问题及其他建议。此外，从互联网上搜集了四份关于AIGC平台使用的评测视频，整理其内容及评论区的意见形成文档。随后，笔者亲自体验这三个平台的功能与交互特性，采用了莱特(Light)等人提出的一种针对社交媒体应用的研究方法——“APP漫游法”的理念，但将其应用于互联网平台的研究，旨在从用户体验的角度深入理解平台的服务和功能多维度的可用性特征[7]。最终，通过与平台的合作，我们挑选了10位AIGC平台的用户进行了半结构化访谈，访谈内容涵盖个人基本信息、平台使用体验及对平台属性的认知等方面。同时，还与两个平台的部分运营人员进行了交流，获取了补充信息。这样，本研究结合自身体验和他人评价两方面视角来探讨平台的可用性，力求全面且科学地分析可能影响AIGC应用平台用户持续使用意愿的因素。
4. 实证分析
在本研究中，所有的参与式观察与数字平台漫游工作均由笔者独立完成，而访谈环节则得到了来自两个不同AIGC应用平台工作人员的支持与协助。通过这些方法搜集到的质性研究资料主要分为两类：第一类是基于参与式观察和访谈所获得的文字资料，这些资料详细记录了用户在使用AIGC应用平台时的体验、遇到的问题及其反馈意见；第二类则是采用平台漫游法获取的图文记录，内容涵盖了对AIGC应用平台功能特性和操作路径的全面探索。
Figure 1. Schematic diagram of the main functional interaction pathways of the AIGC application platform
图1. AIGC应用平台主要功能交互路径示意图
4.1. 平台界面漫游
通过对三个AIGC应用平台的界面漫游，笔者获得了直接的使用体验，并从实践角度初步理解了这些平台的感知价值。将这些探索经历以文字形式记录下来，并制作了描述平台功能交互路径的示意图(见图1)。这类云平台的基本操作流程包括：用户登录、购买所需的计算资源、挑选适合的AIGC模型、等待实例创建和资源分配，最后运行模型。在探索过程中，笔者注意到这些平台具有以下特点：首先，它们提供了广泛的AIGC应用类别，覆盖了从计算机视觉到基础镜像等几乎所有的AIGC应用及相关的大规模模型。其次，这些平台通常配备了用户引导服务，帮助用户更轻松地启动所选的AIGC应用。此外，算力服务的稳定性也是这些平台的一个显著特征。例如，在使用“*耘”平台时，笔者没有遇到服务器断开或模型运行卡顿的问题，表明该平台的算力服务相当稳定。然而，在尝试“*脑”与“**云”平台时，遇到了诸如模型运行中断以及重新启动实例失败的情况，显示出这两者在稳定性方面可能存在的挑战。这些通过亲身探索获得的见解，为后续研究阶段中的访谈和编码工作提供了宝贵的资料支持，有助于确保研究工作的科学性和有效性。这样的方法不仅加深了对各个平台特性的理解，也为进一步分析影响用户体验的因素奠定了基础。
4.2. 开放式编码与主轴编码
本研究利用专业质性分析软件Nvivo 15进行开放式编码和主轴编码，并将编码结果与通过平台漫游法及社群用户反馈记录获得的数据进行对比，以进一步完善编码的准确性和全面性。编码工作由笔者与一位语言学专业的研究生共同完成，两人各自独立进行编码工作，确保视角的多样性。在正式编码前，两位编码员均接受了关于AIGC应用平台相关知识的系统培训，深入理解了AIGC相关的基础概念及其应用场景。
在开放式编码阶段，本研究选取了三份网络测评文案和八位用户的访谈记录作为主要编码材料。采用边阅读边建立节点的方法，在Nvivo中逐步构建编码框架。经过细致筛选，去除了与平台属性关联不强的节点后，共建立了165个参考节点，并将其归纳为53个初始编码节点(即初始概念)。这些初步概念涵盖了用户体验、功能特性、服务支持等多个方面。随后，基于开放式编码的结果，编码员进行了进一步的主轴编码，旨在识别出更高级别的范畴。通过对初始节点的深入分析和整合，最终提炼出了25个子范畴，并进一步归类为10个主范畴(见表1)。
Table 1. Spindle coding table
表1. 主轴编码表
范畴 |
描述 |
主范畴 |
显卡规格 |
用户可选的最高品质的显卡的规格，如4090 (D)、专业计算卡H100等 |
配置选择 |
显卡种类 |
用户是否可根据需求选取多个档次的显卡，如4060、4060ti等 |
基础数据容量 |
平台免费提供给用户的云储存空间容量 |
数据容量 |
拓展数据容量 |
处理大型项目时，用户付费后能使用的云空间容量 |
模型镜像 |
平台提供的AIGC应用的镜像数量 |
镜像应用 |
基础框架 |
平台提供的基础开发环境与基础框架的种类 |
运行流畅 |
在平台运行AIGC模型或利用环境编写代码时受显存影响的使用流畅度情况如卡顿、崩溃等异常状况 |
算力资源 |
实例创建耗时 |
创建某个新实例到开始运行时的所需时间 |
再次启动耗时 |
再次启动实例，重新分配显卡时，所需的等待时间 |
客服答疑 |
社群中平台客服能即时解决用户的各种问题 |
社群支持 |
用户交流 |
社群中，用户间可以共同交流使用经验与心得 |
教程引导 |
平台提供视频或图文教程，指引用户完成创建实例等操作 |
界面引导 |
界面交互 |
平台的UI设计，各种交互功能按键能帮助用户快速操作 |
算力赠送 |
用户能通过平台举办的一些活动获得免费算力 |
平台活动
可供性 |
推广奖励 |
用户能通过推广平台的方式得到奖励 |
算力定价 |
平台算力资源的具体定价，每单位人民币与算力资源代币的换算比例 |
平台使用成本 |
算力消费方式 |
平台以什么样的方式进行算力消耗计费如按秒、分钟、小时、天等 |
算力计费规则 |
平台规定何种情况下消耗算力，如待机、上传、下载数据时是否计算算力消耗等 |
算力折扣 |
平台是否提供给用户充分的算力价格折扣 |
生产效率 |
用户能利用平台的云算力资源更快速地完成AIGC作品 |
平台有用性 |
生产可能性 |
用户能利用平台的云算力资源完成本地运行无法完成的工作 |
生产质量 |
用户能利用平台的云算力资源拓宽作品的质量上限 |
启动难度 |
用户每次创建新实例时操作的繁简程度 |
平台易用性 |
传输难度 |
用户上传、下载资料、数据、模型等文件时操作的繁简程度 |
拓展可能性 |
用户在平台提供的模型、环境中自主安装插件的难易程度 |
4.3. 扎根理论模型构建与分析
根据主轴编码结果构建扎根理论模型(见图2)。
首先是平台资源属性，它涵盖了配置选择、数据容量、镜像应用和算力资源四个维度。配置选择指的是平台能够为用户提供的硬件规格选项，其中显卡规格尤为重要，因为显存大小直接影响模型运行的效果。数据容量则涉及平台所提供的云端存储空间，包括基础免费空间以及在处理大型项目时可付费扩展的空间大小。镜像应用指的是平台内置的多模态AIGC应用镜像或基础设施，而算力资源关注的是平台运行的流畅度，以及实例创建与重启时的速度。充足的算力资源确保了AIGC模型的高效运行，并减少了用户等待时间。用户对平台资源属性的感知会直接影响用户对于该平台是否有用的判断，进而影响用户对平台的使用意愿。因此，平台有用性，即平台在帮助用户提升其创作效率、质量等方面的属性，其实在平台资源属性对用户使用意愿的影响中发挥着一定程度上的中介作用。也就是说，平台资源属性是通过平台有用性这个中介因素，影响着用户的使用意愿。
其次，平台支援属性包含社群支持和界面引导两个方面。社群支持意味着用户能在平台社群中获得的帮助，如来自技术客服的专业解答和其他用户的互助。界面引导则涉及平台交互界面的设计质量及视频、图文教程的有效性，这些都旨在帮助用户更好地理解和使用平台功能。平台支援属性会直接影响用户对平台是否容易用，即平台易用性的感知。而平台易用性越强，用户在平台使用过程中就越容易将平台资源转换为自己满意的AIGC作品，提高自身的创作效率与质量，其对平台有用性的感知也会进一步强化。由此可见，平台易用性不仅在平台支援属性对用户使用意愿的影响中发挥着中介作用，它同时也与平台有用性保持着紧密的相关性。用户对平台是否易用的感知是通过平台有用性转化为对平台使用意愿的影响，平台有用性再次发挥了充当中介因素的作用。
除此之外，平台活动可供性指的是平台通过推广奖励、算力赠送等活动提供给用户的额外福利，使用户有机会免费体验平台的算力资源。这在一定程度上分摊了用户平台使用的成本，从而间接影响到用户的使用意愿。也就是说，平台活动可供性虽然可能并不会直接影响用户对平台的使用意愿，但是却能通过平台使用成本这个中介要素产生影响，即在这条影响路径中，平台使用成本因素发挥了中介性的作用。
Figure 2. Diagram of grounded theory model construction
图2. 扎根理论模型构建图
为了确保编码科学性，本研究对编码结果进行理论饱和度检验，利用剩余资料进行进一步的编码分析。结果显示，并未出现新的范畴，这表明本研究所进行的维度划分在理论上是充分且饱和的，从而验证了理论框架的完整性和合理性。
5. 讨论与建议
本研究基于扎根理论研究方法，探讨平台的资源、支持与活动的提供能力对用户使用PaaS类型AIGC应用平台意愿的影响。研究结论能在一定程度上为这种新兴网络服务平台的运营提供切实可行的建议。
5.1. 平台资源属性的基础性作用
在当前PaaS模式下的AIGC应用平台中，提升算力资源的供给能力应被视为首要任务。这不仅意味着要为用户提供多样化且规格较高的显卡资源，也要求确保平台自身的算力储备能够满足需求。简而言之，就是用户无需长时间等待显卡分配。通过与用户的交流以及三个月的实际使用观察，我们发现了一个共性愿望：即希望在需要时能立即获得空闲的显卡，并保证运行过程中的流畅性。然而，在特定时间段如工作日的早晨或节假日，由于用户对算力需求的激增，可能会遇到指定型号显卡短缺、排队时间过长以及模型运行不稳定的问题。针对这一现象，不应单纯地通过增加显卡数量来解决，因为这样会增加维护成本。相反，建议采取“开源节流”的策略，一方面根据实际使用情况灵活调整显卡配置的数量；另一方面，鼓励用户错峰使用，比如在夜间等非高峰时段提供一定的算力优惠，以提高显卡的使用效率。
随着PaaS类型AIGC平台用户基数的增长，各平台越来越重视算力资源的供应优化，使得这种资源逐渐成为一种基础性的服务，只有在出现短缺时才会被用户注意到。这意味着用户对于平台算力供给的关注度正在下降。因此，除了强化算力资源的供给外，还应关注其他类型的资源支持。例如，对于从事科研和工程工作的用户来说，数据存储空间的大小至关重要。如果平台提供的基本云储存空间不足，将迫使用户额外付费购买更多空间，从而影响用户体验。对此，可以考虑允许用户连接第三方云存储服务，如百度云盘，以此减少对平台自身存储资源的依赖，同时提升用户体验。
另外，通过对几个主流AIGC平台的深入分析，我们发现尽管这些平台在提供如Pytorch、Miniconda等编程工具的基础镜像方面做得相当不错，但在多模态AIGC应用模型的支持上则存在较大差异。有的平台专注于图片生成模型及其相关的工作流程，而另一些则提供了涵盖计算机视觉、自然语言处理等多个领域的多种模型。显然，丰富并优化这些应用模型的种类和质量，是各平台未来发展的另一个重要方向。
5.2. 平台支援属性的推动性作用
平台的有用性无疑对用户的使用体验满意度及其持续使用的意愿产生直接影响。然而，值得注意的是，平台的易用性和支援属性也是影响用户对其有用性感知的重要因素。这意味着，即使一个平台具备强大的功能和丰富的资源，如果这些优势无法被用户有效利用以达成其工作目标，那么这些特性对于用户来说也无异于空中楼阁。因此，为了提升用户体验并促进其持续使用，平台需要着重增强其支援属性，并将提高易用性作为关键的发展与优化方向。
具体而言，除了在UI设计上进行优化，确保交互界面简洁直观外，平台还应致力于提升社群服务质量。社群模式能够极大地促进企业与用户之间的深层次交流互动[8]，而用户对社群价值的认知对于品牌的销售推广至关重要[9]。特别是对于PaaS类AIGC应用平台而言，社群的价值主要体现在解决用户在使用过程中遇到的问题方面。这些问题可以大致分为技术问题(如“部署大模型启动失败”)和创作问题(如“flux推荐怎么选”)两大类别。通过有效地解答这些问题，平台不仅能够帮助用户克服困难，还能让用户形成“平台容易上手”的正面印象。
目前，虽然各平台普遍设立了品牌社群，但大多数仅限于微信工作群的形式，且技术支持主要集中在工作日客服值班期间。这导致了周末或非工作时间出现用户提问无人响应的情况，例如，“*脑”用户社群中多次发生用户@客服却得不到及时回复的现象。针对这一挑战，本研究建议根据用户需求建立专门的社交媒体社群，比如设立专注于解决技术难题的技术支持社群以及用于分享创意经验的创作讨论社群，以此替代单一的用户交流渠道。同时，还可以邀请资深用户参与其中，辅助客服团队解答问题，从而进一步提升社群的服务质量和响应效率。
5.3. 平台活动可供性的影响
以往研究已经明确指出，企业通过举办数字营销活动可以有效增强用户对商品价值的认知，进而提升其消费意愿[10]。然而，对于提供平台即服务(PaaS)或软件即服务(SaaS)类型的AIGC应用平台而言，这种直接的价值感知机制可能需要进行适当的调整。不同于传统的实体产品销售模式，这类平台主要依靠基于使用量的计费方式为用户提供算力资源和服务。因此，用户的消费行为更多体现为一种持续性的过程消耗，而非一次性购买决策。针对这一独特的商业模式和用户消费习惯，研究表明，平台活动的可供性能够通过降低使用成本和增加用户体验满意度两条路径间接地影响用户的持续使用意愿。具体而言，平台所策划和组织的各种营销活动不仅可以直接提升用户对平台的好感度，还能通过优化资源配置、提高服务效率等方式来提升算力使用的性价比，使用户感受到更高的服务价值。例如，一些平台可能会推出限时优惠活动，或是根据用户的使用历史提供个性化的折扣方案，以降低用户的实际支出。同时，通过定期更新系统功能、改进算法性能等措施，可以显著提高用户体验，使得用户在享受高效服务的同时感受到物超所值。
因此，对于PaaS或SaaS类型的应用平台来说，成功的营销活动不应仅仅局限于价格上的优惠，更应该着眼于提升服务质量，优化用户体验，增强用户粘性。只有这样，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，赢得用户的长期信赖和支持。通过不断的探索和实践，找到最适合自身发展的营销策略，才能确保平台在快速变化的技术环境中保持竞争力，并实现可持续发展。最终，这将有助于构建一个积极向上的生态系统，在这个系统中，平台、用户和技术共同成长，互相促进，形成良性循环。
6. 结语
AIGC应用平台作为一种新兴的媒介形式，已经获得了学术界的广泛关注。然而，现有研究大多未能对不同类型的AIGC平台进行明确区分，研究焦点主要集中在软件即服务(SaaS)类型的平台上，如文心一言和通义千问[11] [12]。这种倾向导致了对PaaS类型AIGC应用平台的研究不足，限制了我们对于这两类平台之间差异的理解。本研究聚焦于PaaS类型AIGC应用平台，旨在填补这一领域的研究空白，并帮助学界更好地理解这两类平台之间的区别，避免将它们混淆。通过采用扎根理论的方法，本研究深入探讨了PaaS类型AIGC应用平台的资源属性、支援属性以及活动可供性这三个关键维度，揭示了影响用户持续使用意愿的具体路径。基于这些发现，本文为PaaS平台的实际运营提供了切实可行的建议。需要指出的是，本研究采用的扎根理论研究方法属于传统质性研究范畴，且开展研究依据的经验材料为部分核心用户的访谈记录与测评文本，无法覆盖多数普通用户。因此，研究结果的主观性较强，且在普适性方面有所欠缺。但尽管如此，作为一项探索性研究，本研究仍具有一定的启发意义。未来相关研究可参考本研究对于PaaS类型AIGC应用平台用户使用意愿影响因素的指标提取与维度划分结果，设计量表，并基于此开展统计分析，从定量的视角得出更具有推广性的结论。此外，随着算力租赁市场用户基数的不断扩大及需求的日益多样化，越来越多的互联网企业加入了向用户提供算力这一新兴竞争领域。面对日益激烈的市场竞争，各平台必须考虑如何构建自身优势以确保其不可替代性。后续研究者也可以从分析平台可替代性的角度出发，提出更多有助于平台长期发展的宝贵策略。这不仅有助于深化我们对AIGC平台运作机制的理解，也为行业提供了指导方向，促进整个行业的健康发展。
基金项目
2025年江苏省研究生实践创新计划项目《LLM辅助扎根理论研究的工作流开发与效果分析》(资助编号：SJCX25_0389)。
NOTES
*通讯作者。