2026年最"無(wú)聊"的AI商業(yè)模式，為什么反而最賺錢

你有沒(méi)有發(fā)現(xiàn)一個(gè)矛盾的現(xiàn)象？一邊是鋪天蓋地的AI成功故事，融資消息滿天飛，各種AI產(chǎn)品每天都在發(fā)布。另一邊卻是企業(yè)真實(shí)的困境：IBM的研究顯示75%的AI解決方案沒(méi)有帶來(lái)預(yù)期的ROI（投資回報(bào)率），MIT的報(bào)告更慘，95%的AI項(xiàng)目沒(méi)有任何可衡量的回報(bào)。這個(gè)巨大的鴻溝到底是怎么回事？為什么看起來(lái)如此光鮮的AI技術(shù)，落地時(shí)卻如此艱難？

前幾天我看了一個(gè)視頻，是Ben分享的關(guān)于2026年AI商業(yè)模式的深度分析。Ben自己經(jīng)營(yíng)AI agency（AI代理機(jī)構(gòu)）和AI軟件業(yè)務(wù)已經(jīng)超過(guò)兩年，他的觀察讓我產(chǎn)生了很多共鳴。他指出了一個(gè)被很多人忽視的現(xiàn)實(shí)：那些真正賺錢、真正為客戶帶來(lái)價(jià)值的AI業(yè)務(wù)，往往不是那些看起來(lái)最炫酷的純產(chǎn)品公司，而是那些看起來(lái)"很無(wú)聊"的、提供服務(wù)+產(chǎn)品組合的企業(yè)。這個(gè)觀點(diǎn)徹底顛覆了我對(duì)AI創(chuàng)業(yè)的認(rèn)知。

PS：我們正在招人，歡迎感興趣的小伙伴加入，一同共創(chuàng)1-10的快速發(fā)展期

為什么大部分AI解決方案都失敗了

Ben在視頻中提到了一個(gè)令人震驚的數(shù)據(jù)對(duì)比。雖然ChatGPT的使用率在飛速增長(zhǎng)，企業(yè)也在瘋狂嘗試各種AI解決方案，但真正能看到商業(yè)價(jià)值的卻少之又少。根據(jù)MIT的研究，在供應(yīng)商銷售的AI解決方案中，只有5%的試點(diǎn)項(xiàng)目最終進(jìn)入了生產(chǎn)環(huán)境。Deloitte（德勤）發(fā)現(xiàn)只有15%的組織表示他們從AI中獲得了顯著的、可衡量的ROI。PWC（普華永道）報(bào)告顯示76%的企業(yè)還沒(méi)有看到利潤(rùn)影響。這些數(shù)字實(shí)在太糟糕了。

但與此同時(shí)，我們也看到了完全相反的案例。Clara報(bào)告說(shuō)他們的AI助手幫助削減了40%的客戶服務(wù)成本，而且沒(méi)有降低客戶滿意度。Intercom每周解決超過(guò)一百萬(wàn)次客戶支持對(duì)話。Freshwork使用AI將IT幫助臺(tái)的工單解決時(shí)間減少了76%。同樣是AI，為什么有些公司能獲得如此驚人的回報(bào)，而其他公司卻顆粒無(wú)收？

Ben總結(jié)了三個(gè)關(guān)鍵因素，我覺(jué)得說(shuō)得非常到位。第一個(gè)因素是定制化和流程重組。AI能夠自動(dòng)化勞動(dòng)力，但它只有在真正嵌入到實(shí)際工作流程中時(shí)才能創(chuàng)造ROI，而不是簡(jiǎn)單地在工具棧中添加另一個(gè)工具。這意味著通常需要一定程度的定制、集成，甚至重新設(shè)計(jì)現(xiàn)有流程。勞動(dòng)力是與公司的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)、邊緣案例、工具以及對(duì)"什么是好"的定義緊密相關(guān)的。McKinsey（麥肯錫）的一項(xiàng)研究證實(shí)了這一點(diǎn)，他們發(fā)現(xiàn)在測(cè)試的25個(gè)屬性中，為AI重新設(shè)計(jì)和定制工作流程對(duì)組織是否能從生成式AI解決方案中看到實(shí)際EBIT（息稅前利潤(rùn)）影響的影響最大。

我對(duì)這點(diǎn)深有體會(huì)。很多企業(yè)以為買一個(gè)AI工具就能立即見(jiàn)效，就像買一個(gè)Excel軟件一樣。但AI不是這樣工作的。每個(gè)公司的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同，業(yè)務(wù)流程不同，對(duì)質(zhì)量的定義也不同。如果不進(jìn)行深度定制，AI就像一個(gè)不了解公司情況的新員工，根本無(wú)法勝任工作。這就是為什么那些開(kāi)箱即用的AI產(chǎn)品往往效果不佳，而那些經(jīng)過(guò)深度定制的解決方案才能真正創(chuàng)造價(jià)值。

第二個(gè)因素是團(tuán)隊(duì)培訓(xùn)和思維轉(zhuǎn)變。Ben強(qiáng)調(diào)，AI是一項(xiàng)新技術(shù)，傳統(tǒng)軟件是確定性的（deterministic），而AI軟件是概率性的（probabilistic）。人們需要重新學(xué)習(xí)如何批判性地看待AI軟件的輸出，而不是盲目信任。很多人看到一次錯(cuò)誤輸出就認(rèn)為這個(gè)AI解決方案不成熟，而不是理解這項(xiàng)新技術(shù)的本質(zhì)。如果團(tuán)隊(duì)不學(xué)會(huì)如何使用AI軟件，如何評(píng)估輸出，何時(shí)驗(yàn)證，什么是好的結(jié)果，公司內(nèi)部的采用率往往會(huì)死掉。

Ben提到了一個(gè)很好的例子，他們的AI SEO軟件是一個(gè)產(chǎn)品化的解決方案，但如果不培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)如何使用系統(tǒng)本身以及如何與AI協(xié)作，它就無(wú)法被正確采用。我覺(jué)得這點(diǎn)特別重要，因?yàn)樗沂玖艘粋€(gè)很多人忽視的真相：AI不是魔法，它需要人類學(xué)會(huì)如何與之協(xié)作。就像當(dāng)年從命令行界面轉(zhuǎn)向圖形界面時(shí)，用戶也需要學(xué)習(xí)新的交互方式?，F(xiàn)在從傳統(tǒng)軟件轉(zhuǎn)向AI軟件，同樣需要一個(gè)學(xué)習(xí)曲線。

第三個(gè)因素是持續(xù)運(yùn)營(yíng)和人工監(jiān)督。由于AI解決方案通常承諾交付結(jié)果而不僅僅是生產(chǎn)力工具，這意味著通常需要有人負(fù)責(zé)并擁有系統(tǒng)的運(yùn)營(yíng)。工作在變化，業(yè)務(wù)在變化，AI發(fā)展得非常快。所有這些因素意味著通常需要有人監(jiān)控質(zhì)量，成為人工循環(huán)（human in the loop）的一部分，處理邊緣案例，收緊護(hù)欄，更新提示詞和邏輯，并且總體上保持它與業(yè)務(wù)的一致性。

Ben把AI比作一個(gè)聰明的實(shí)習(xí)生，它仍然需要手把手的指導(dǎo)和輔導(dǎo)才能產(chǎn)生結(jié)果，而不是一個(gè)可以設(shè)置后就忘記的軟件。我非常認(rèn)同這個(gè)比喻。很多企業(yè)期望AI能像傳統(tǒng)SaaS（軟件即服務(wù)）那樣，部署后就能自動(dòng)運(yùn)行。但AI更像是雇傭了一個(gè)員工，需要持續(xù)的管理、反饋和調(diào)整。Gardner的一項(xiàng)研究也支持這一點(diǎn)，定期進(jìn)行AI系統(tǒng)評(píng)估和優(yōu)化能夠?qū)@得高價(jià)值的可能性提高三倍。

成功的AI業(yè)務(wù)都在做什么

那么成功的AI業(yè)務(wù)是如何確保這些因素得到滿足的呢？Ben的答案很簡(jiǎn)單也很重要：通常是通過(guò)在AI解決方案或AI軟件之上添加服務(wù)層（service layer）。這就是那個(gè)"無(wú)聊"但極其有效的商業(yè)模式的核心。我們看到所有類型的成功AI業(yè)務(wù)，使用AI原生軟件的企業(yè)，都在越來(lái)越多地提供咨詢、教育和定制實(shí)施的組合。

Ben詳細(xì)分析了幾種主要的商業(yè)模式。第一種是AI初創(chuàng)公司和AI軟件業(yè)務(wù)越來(lái)越多地設(shè)有咨詢部門。Forward deployed engineers（前置部署工程師）或solution engineers（解決方案工程師）現(xiàn)在是AI初創(chuàng)公司中最搶手、價(jià)值最高的職位之一。有數(shù)十家Y Combinator初創(chuàng)公司正在通過(guò)這些前置部署工程師提供這些服務(wù)，以確保部署真正發(fā)生。這些工程師根據(jù)解決方案的不同，幫助持續(xù)優(yōu)化并將產(chǎn)品集成到每個(gè)特定業(yè)務(wù)中。他們有時(shí)提供咨詢，幫助企業(yè)優(yōu)先排序和重新規(guī)劃流程，有時(shí)則教育和培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)如何與AI協(xié)作并高效使用這些工具。

我看了一下Ben提到的那些Y Combinator公司，Harvey AI、Strata AI、Sakana、Collectwise、Furai等等，他們都在大量招聘這類角色。即使是大公司如n8n、Relevance AI或Make.com，他們通常也為大客戶提供服務(wù)部門，并擁有可以為小客戶提供這類服務(wù)的合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。想想n8n的成功，很大程度上是因?yàn)橛衁ouTube上的博主教育了許多企業(yè)主如何實(shí)際使用這些工具。這說(shuō)明了什么？說(shuō)明即使是最好的產(chǎn)品，也需要教育和服務(wù)層才能真正發(fā)揮價(jià)值。

根據(jù)具體軟件的不同，有些更傾向于定制服務(wù)，有些更傾向于培訓(xùn)賦能，有些更傾向于咨詢。有時(shí)是三者的混合，但對(duì)于幾乎所有這些AI原生軟件業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，這個(gè)服務(wù)層仍然是向企業(yè)交付真正ROI所必需的。這徹底打破了我之前對(duì)軟件業(yè)務(wù)的理解。在傳統(tǒng)SaaS時(shí)代，最成功的商業(yè)模式是完全自助服務(wù)、可擴(kuò)展的產(chǎn)品。但在AI時(shí)代，即使是最好的產(chǎn)品也需要服務(wù)層的支持。

第二種商業(yè)模式是AI優(yōu)先的服務(wù)機(jī)構(gòu)（AI-first service agencies），比如營(yíng)銷或潛在客戶開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)，它們?cè)趦?nèi)部流程中大量使用AI來(lái)自動(dòng)化向客戶提供的服務(wù)。Ben提到了Called IQ，這是一家AI優(yōu)先的潛在客戶開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)，使用AI自動(dòng)化一些內(nèi)容、電子郵件和LinkedIn外聯(lián)流程，通過(guò)客戶經(jīng)理或GTM engineers（進(jìn)入市場(chǎng)工程師）來(lái)提供這些服務(wù)。這些機(jī)構(gòu)有一個(gè)優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗麄冏约壕褪茿I操作員。所以通常不需要培訓(xùn)客戶團(tuán)隊(duì)使用AI軟件。但這本身就是一個(gè)服務(wù)業(yè)務(wù)，提供咨詢和定制策略，通常通過(guò)這些客戶經(jīng)理來(lái)完成，他們?cè)絹?lái)越需要變得更加技術(shù)化，這就是為什么AI GTM工程師成為一種新型的、高需求的職位。

我覺(jué)得這種模式特別聰明。與其試圖說(shuō)服客戶改變他們的工作方式，不如直接為他們提供結(jié)果。客戶不需要學(xué)習(xí)如何使用AI，他們只需要看到更好的營(yíng)銷效果或更多的潛在客戶。這種模式把AI的復(fù)雜性完全隱藏在服務(wù)背后，客戶購(gòu)買的是結(jié)果，而不是工具。這也解釋了為什么很多傳統(tǒng)服務(wù)機(jī)構(gòu)通過(guò)引入AI可以大幅提高利潤(rùn)率，因?yàn)樗麄兊慕桓冻杀窘档土?，但客戶支付的價(jià)格并沒(méi)有相應(yīng)降低。

第三種是能夠?yàn)槠髽I(yè)提供最大ROI并獲得最多牽引力的AI自動(dòng)化機(jī)構(gòu)（AI automation agencies）。這些機(jī)構(gòu)不只是專注于構(gòu)建，而是成為企業(yè)的AI合作伙伴，提供完整的服務(wù)層，包括通過(guò)AI審計(jì)提供咨詢、定制實(shí)施和團(tuán)隊(duì)培訓(xùn)，教他們?nèi)绾胃咝У嘏c這些系統(tǒng)協(xié)作。在這些機(jī)構(gòu)中，非常有價(jià)值的職位是delivery managers（交付經(jīng)理），他們具有業(yè)務(wù)理解、AI技術(shù)和溝通能力的綜合素質(zhì)。他們可以持續(xù)咨詢、重新規(guī)劃流程、發(fā)現(xiàn)低效環(huán)節(jié)、培訓(xùn)團(tuán)隊(duì)并配置AI操作員。

Ben分享了他自己的經(jīng)歷很有啟發(fā)性。當(dāng)他剛開(kāi)始做agency時(shí)，他們更專注于實(shí)施部分，這經(jīng)常導(dǎo)致AI解決方案不被公司使用或采用。后來(lái)他們采用了一種將策略、教育和實(shí)施相結(jié)合的方法，并引入了這些交付經(jīng)理。從那時(shí)起，他們?yōu)槠髽I(yè)創(chuàng)造的采用率和ROI就高得多。這個(gè)轉(zhuǎn)變非常關(guān)鍵，它說(shuō)明了一個(gè)道理：技術(shù)實(shí)施只是成功的一小部分，真正的價(jià)值在于確保解決方案被正確使用并產(chǎn)生結(jié)果。

第四種高價(jià)值的角色是AI officers（AI官員）或fractional AI officers（兼職AI官員），他們具有業(yè)務(wù)敏銳度和AI技術(shù)理解的綜合技能集，可以為企業(yè)提供同樣的服務(wù)組合，幫助企業(yè)在AI時(shí)代轉(zhuǎn)型。Ben提到這個(gè)角色有很多名字，比如fractional AI officer或AI transformation officer（AI轉(zhuǎn)型官員），但歸根結(jié)底是那些擁有特別高價(jià)值技能集的人，能夠從AI解決方案中為企業(yè)帶來(lái)真正的ROI。

產(chǎn)品和服務(wù)的界限正在模糊

Ben的一個(gè)核心觀點(diǎn)讓我印象特別深刻：即使我們現(xiàn)在可以用Claude Code在幾小時(shí)內(nèi)構(gòu)建出色的軟件，但如果想要建立一個(gè)AI產(chǎn)品業(yè)務(wù)，大多數(shù)時(shí)候（不是所有時(shí)候，但大多數(shù)時(shí)候）你需要大量投資于提供服務(wù)。很多人把產(chǎn)品和服務(wù)看作非黑即白，但Ben認(rèn)為在AI領(lǐng)域這更像是一個(gè)光譜。可能有一些完全自助服務(wù)的AI SaaS，也有一些像AI轉(zhuǎn)型機(jī)構(gòu)那樣完全定制的。

我完全同意他的觀點(diǎn)。Ben的論點(diǎn)是，大多數(shù)試圖在2026年起步的AI業(yè)務(wù)，無(wú)論商業(yè)模式如何，都需要添加服務(wù)層的某些部分。因?yàn)榧词鼓阌幸粋€(gè)完全自助服務(wù)的產(chǎn)品，你可能也需要大量投資于教育和入門培訓(xùn)。隨著像Claude Code這樣的工具的出現(xiàn)，產(chǎn)品構(gòu)建正在變得越來(lái)越民主化。雖然在SaaS時(shí)代產(chǎn)品很難構(gòu)建，但現(xiàn)在讓一個(gè)成功的AI SaaS起步，已經(jīng)不再是關(guān)于代碼，而更多是關(guān)于AI部署能力。

這個(gè)洞察非常深刻。它意味著技術(shù)門檻在降低，但服務(wù)門檻在提高。過(guò)去，能寫代碼就能創(chuàng)造很大價(jià)值，因?yàn)閷懘a很難?，F(xiàn)在，能寫代碼已經(jīng)不夠了，因?yàn)锳I可以幫你寫代碼。真正有價(jià)值的是理解客戶需求、設(shè)計(jì)正確的解決方案、確保它被正確部署和使用。這些都需要深厚的服務(wù)能力，而不僅僅是技術(shù)能力。

Ben說(shuō)很多人夢(mèng)想著構(gòu)建一個(gè)AI產(chǎn)品，保持精簡(jiǎn)，然后賣給成千上萬(wàn)的人。但對(duì)于大多數(shù)沒(méi)有多年創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)、VC connections（風(fēng)投關(guān)系）或硅谷人脈的人來(lái)說(shuō)，現(xiàn)實(shí)是即使提供服務(wù)不是最終目標(biāo)，它們也是今天交付真正ROI的最快路徑。而且服務(wù)也是產(chǎn)品化的最佳載體。當(dāng)同樣的模式在不同客戶之間重復(fù)出現(xiàn)時(shí)，相似的工作流程調(diào)整、相似的集成、相似的培訓(xùn)問(wèn)題和重復(fù)的ROI，它們就成為了應(yīng)該重復(fù)和產(chǎn)品化的信號(hào)。

我覺(jué)得這是最重要的一個(gè)觀點(diǎn)。好的產(chǎn)品通常來(lái)自證據(jù)，而不是假設(shè)。A16Z（Andreessen Horowitz，一家頂級(jí)VC公司）也發(fā)表了一篇關(guān)于AI時(shí)代產(chǎn)品導(dǎo)向增長(zhǎng)（product-led growth）與服務(wù)導(dǎo)向增長(zhǎng)（service-led growth）的文章。他們看到同樣的趨勢(shì)：能夠提供最大ROI并獲得最多長(zhǎng)期收入的企業(yè)是采用服務(wù)導(dǎo)向的AI業(yè)務(wù)。盡管這可能意味著在開(kāi)始時(shí)利潤(rùn)率較低、工作量更大，但通常意味著你能更快地找到產(chǎn)品市場(chǎng)契合度（product-market fit）。

Ben用他自己的AI SEO軟件作為例子。他們?yōu)槎鄠€(gè)客戶構(gòu)建了定制的SEO系統(tǒng)，以了解產(chǎn)品需要什么、什么真正能產(chǎn)生結(jié)果、需要哪些集成、如何讓人們高效使用它。通過(guò)這個(gè)過(guò)程，他們能夠越來(lái)越多地將解決方案產(chǎn)品化。但即使在與100多家企業(yè)合作過(guò)這個(gè)軟件之后，他們?nèi)匀恍枰獙?duì)每個(gè)客戶在教育和培訓(xùn)方面進(jìn)行大量投資，才能從這些解決方案中獲得實(shí)際結(jié)果。

我對(duì)AI商業(yè)模式的深度思考

聽(tīng)完Ben的分享后，我對(duì)AI商業(yè)的本質(zhì)有了更深的理解。我認(rèn)為我們正在經(jīng)歷的不僅僅是技術(shù)變革，更是商業(yè)模式的根本性轉(zhuǎn)變。在傳統(tǒng)軟件時(shí)代，scalability（可擴(kuò)展性）是王道。最成功的軟件公司是那些能夠以最低的邊際成本服務(wù)最多客戶的公司。這就是為什么SaaS模式如此受追捧，因?yàn)橐坏┸浖_(kāi)發(fā)完成，服務(wù)一個(gè)客戶和服務(wù)一萬(wàn)個(gè)客戶的成本幾乎相同。

但AI改變了這個(gè)游戲規(guī)則。AI的價(jià)值不在于軟件本身，而在于它如何被應(yīng)用到特定的業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。每個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)不同、流程不同、目標(biāo)不同，這意味著同一個(gè)AI工具在不同企業(yè)中的部署方式和效果可能完全不同。這就是為什么定制化和服務(wù)層變得如此重要。我們不能再用傳統(tǒng)軟件的思維來(lái)思考AI業(yè)務(wù)。

我覺(jué)得AI業(yè)務(wù)更像是咨詢業(yè)和軟件業(yè)的混合體。它需要咨詢業(yè)的客戶洞察和定制能力，同時(shí)也需要軟件業(yè)的技術(shù)能力和規(guī)?；瘽摿?。那些試圖走純產(chǎn)品路線的AI公司往往會(huì)遇到adoption（采用率）問(wèn)題，因?yàn)樗麄兊漠a(chǎn)品雖然技術(shù)上很先進(jìn)，但客戶不知道如何使用或者無(wú)法集成到現(xiàn)有流程中。而那些走純服務(wù)路線的公司雖然能夠滿足客戶需求，但缺乏規(guī)模化的能力，利潤(rùn)率也受限。

最成功的AI業(yè)務(wù)模式是在這兩者之間找到平衡。Ben提到的那些成功案例，無(wú)論是Y Combinator的AI初創(chuàng)公司、AI優(yōu)先的服務(wù)機(jī)構(gòu)，還是AI自動(dòng)化機(jī)構(gòu)，它們的共同點(diǎn)是都提供了產(chǎn)品和服務(wù)的組合。它們用產(chǎn)品來(lái)提供核心功能和可擴(kuò)展性，用服務(wù)來(lái)確保產(chǎn)品被正確部署和使用。這種混合模式可能在短期內(nèi)利潤(rùn)率較低，但長(zhǎng)期來(lái)看卻更可持續(xù)，因?yàn)樗嬲秊榭蛻魟?chuàng)造了價(jià)值。

我還注意到一個(gè)有趣的趨勢(shì)：AI時(shí)代的高價(jià)值職位都是復(fù)合型的。不再是純粹的工程師或純粹的業(yè)務(wù)人員，而是那些既懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)的人。Forward deployed engineers需要理解客戶的業(yè)務(wù)流程，AI GTM engineers需要既懂技術(shù)實(shí)現(xiàn)又懂市場(chǎng)策略，delivery managers需要有業(yè)務(wù)理解、技術(shù)能力和溝通技巧，AI officers更是需要全方位的能力。這反映了AI業(yè)務(wù)的本質(zhì)特征：技術(shù)和業(yè)務(wù)的深度融合。

從創(chuàng)業(yè)角度來(lái)看，我認(rèn)為Ben的建議非常實(shí)用。對(duì)于想要進(jìn)入AI領(lǐng)域的人，不要一開(kāi)始就想著做一個(gè)scalable的產(chǎn)品。先從提供服務(wù)開(kāi)始，通過(guò)服務(wù)來(lái)深入理解客戶需求、積累經(jīng)驗(yàn)、發(fā)現(xiàn)可重復(fù)的模式。當(dāng)你為10個(gè)客戶解決了同樣的問(wèn)題后，你就知道什么值得產(chǎn)品化了。這種從服務(wù)到產(chǎn)品的路徑雖然看起來(lái)"無(wú)聊"，但卻是最穩(wěn)健、最有可能成功的。

我也思考了為什么傳統(tǒng)的產(chǎn)品思維在AI時(shí)代失效了。我認(rèn)為根本原因在于AI的概率性本質(zhì)。傳統(tǒng)軟件是確定性的，給定相同的輸入，總是產(chǎn)生相同的輸出。但AI是概率性的，相同的輸入可能產(chǎn)生不同的輸出，而且輸出的質(zhì)量取決于很多因素，包括訓(xùn)練數(shù)據(jù)、提示詞、上下文等。這種不確定性意味著AI不能像傳統(tǒng)軟件那樣"設(shè)置后忘記"，它需要持續(xù)的監(jiān)督、調(diào)整和優(yōu)化。

這就解釋了為什么服務(wù)層如此重要。服務(wù)層提供的不僅是技術(shù)支持，更是一種持續(xù)的優(yōu)化和調(diào)教過(guò)程。就像Ben說(shuō)的，AI更像是一個(gè)聰明的實(shí)習(xí)生，而不是一個(gè)自動(dòng)化工具。你需要給它反饋，調(diào)整它的行為，處理它的錯(cuò)誤，教它新的技能。這個(gè)過(guò)程不是一次性的，而是持續(xù)的。這就是為什么那些只賣產(chǎn)品不提供服務(wù)的AI公司很難成功，因?yàn)樗麄儼堰@個(gè)持續(xù)優(yōu)化的責(zé)任推給了客戶，而大多數(shù)客戶沒(méi)有能力或意愿來(lái)承擔(dān)這個(gè)責(zé)任。

對(duì)未來(lái)的展望和建議

基于Ben的分析和我自己的思考，我對(duì)AI業(yè)務(wù)的未來(lái)有幾個(gè)判斷。短期內(nèi)（未來(lái)2-3年），服務(wù)導(dǎo)向的AI業(yè)務(wù)模式將繼續(xù)占主導(dǎo)地位。技術(shù)還在快速演進(jìn)，每個(gè)企業(yè)的需求都不同，standardization（標(biāo)準(zhǔn)化）還沒(méi)有形成。這個(gè)階段，能夠提供深度定制和持續(xù)支持的企業(yè)將獲得最大的價(jià)值。

中期來(lái)看（3-5年），我們會(huì)看到一些成功的模式開(kāi)始產(chǎn)品化。那些在服務(wù)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)了可重復(fù)模式的企業(yè)，會(huì)開(kāi)始將這些模式固化為產(chǎn)品功能。但即使在這個(gè)階段，完全自助服務(wù)的AI產(chǎn)品仍然會(huì)是少數(shù)，大部分成功的AI企業(yè)仍然會(huì)保留一定的服務(wù)成分。就像現(xiàn)在的企業(yè)軟件市場(chǎng)，雖然有Salesforce這樣高度產(chǎn)品化的公司,但它們?nèi)匀挥旋嫶蟮膶?shí)施伙伴網(wǎng)絡(luò)和專業(yè)服務(wù)團(tuán)隊(duì)。

長(zhǎng)期來(lái)看（5年以上），AI技術(shù)會(huì)變得更加成熟和可靠，用戶也會(huì)變得更加熟悉如何與AI協(xié)作。這時(shí)候，我們可能會(huì)看到更多完全產(chǎn)品化的AI解決方案出現(xiàn)。但我認(rèn)為服務(wù)層永遠(yuǎn)不會(huì)完全消失，因?yàn)闃I(yè)務(wù)的復(fù)雜性和多樣性是永恒的。即使AI變得更智能，企業(yè)仍然需要幫助來(lái)將AI集成到他們獨(dú)特的業(yè)務(wù)流程中。

對(duì)于想要進(jìn)入AI領(lǐng)域的專業(yè)人士，我的建議是要培養(yǎng)復(fù)合型能力。不要只學(xué)技術(shù)或只學(xué)業(yè)務(wù)，而是要兩者兼顧。學(xué)習(xí)一些AI自動(dòng)化工具，比如n8n、Make.com，也學(xué)習(xí)一些coding，比如Claude Code。但同時(shí)也要培養(yǎng)業(yè)務(wù)洞察力，學(xué)會(huì)識(shí)別企業(yè)痛點(diǎn)，設(shè)計(jì)解決方案，與客戶溝通。這種復(fù)合能力在未來(lái)會(huì)非常值錢。

Ben建議專業(yè)人士應(yīng)該慢慢將自己定位為所在企業(yè)的AI操作員或AI官員。開(kāi)始自動(dòng)化自己的一些流程，擴(kuò)展到業(yè)務(wù)中的其他流程，向團(tuán)隊(duì)中的其他人展示和培訓(xùn)如何使用AI。這不僅會(huì)讓你在當(dāng)前公司變得不可替代，還會(huì)為你建立AI時(shí)代的寶貴技能集。我非常認(rèn)同這個(gè)建議，因?yàn)锳I不會(huì)取代人，但會(huì)使用AI的人會(huì)取代不會(huì)使用AI的人。

對(duì)于想要?jiǎng)?chuàng)業(yè)的人，Ben的建議是從AI agency或fractional AI officer開(kāi)始。因?yàn)槟銜?huì)自然而然地建立起這三項(xiàng)技能：咨詢、實(shí)施和培訓(xùn)。工具可以在幾周內(nèi)學(xué)會(huì)，但這些技能需要在實(shí)踐中積累。而且大多數(shù)企業(yè)都落后于AI趨勢(shì)，只要你比他們領(lǐng)先幾周，他們就愿意長(zhǎng)期與你合作。通常只需要2到4個(gè)客戶就能達(dá)到每月1萬(wàn)到2萬(wàn)美元的經(jīng)常性收入。

如果你已經(jīng)在經(jīng)營(yíng)AI agency，Ben建議真正投資于提供服務(wù)組合：咨詢、培訓(xùn)和實(shí)施。很多機(jī)構(gòu)純粹專注于實(shí)施，但增加通過(guò)AI審計(jì)、workshop（研討會(huì)）和培訓(xùn)來(lái)提供的咨詢和培訓(xùn)層，才是真正推動(dòng)你所構(gòu)建的解決方案產(chǎn)生ROI的關(guān)鍵。而且你可以讓這些客戶簽訂長(zhǎng)期合作協(xié)議，這是這種商業(yè)模式中經(jīng)常性收入的關(guān)鍵。

如果你是現(xiàn)有的服務(wù)機(jī)構(gòu)，比如營(yíng)銷機(jī)構(gòu)或潛在客戶開(kāi)發(fā)機(jī)構(gòu)，或者在這類領(lǐng)域有經(jīng)驗(yàn)，你也處于一個(gè)很好的位置。不要因?yàn)橥饷娴某醋鞫q豫是否要轉(zhuǎn)向AI agency或構(gòu)建AI產(chǎn)品業(yè)務(wù)。如果你能夠在內(nèi)部利用AI來(lái)向企業(yè)提供營(yíng)銷或潛在客戶開(kāi)發(fā)服務(wù)，你就能建立一個(gè)非常好的高利潤(rùn)率業(yè)務(wù)。關(guān)鍵是要認(rèn)識(shí)到AI可以大幅降低你的交付成本，而不是完全改變你的商業(yè)模式。

如果你是一個(gè)正在努力獲得牽引力的AI產(chǎn)品業(yè)務(wù)，Ben建議真正考慮在幾個(gè)月或幾年內(nèi)大量投資于服務(wù)層，然后再完全嘗試產(chǎn)品化。我覺(jué)得這個(gè)建議特別重要，因?yàn)楹芏郃I創(chuàng)業(yè)公司失敗不是因?yàn)楫a(chǎn)品不好，而是因?yàn)樗麄兲缱非笠?guī)?；?，忽視了服務(wù)的重要性。先通過(guò)服務(wù)證明價(jià)值，找到product-market fit，然后再考慮規(guī)模化。

最后我想說(shuō)，2026年的AI領(lǐng)域還沒(méi)有真正的專家。大家都在學(xué)習(xí)，都在摸索。這既是挑戰(zhàn)，也是機(jī)會(huì)。那些愿意深入學(xué)習(xí)、實(shí)踐和分享的人，都有機(jī)會(huì)成為這個(gè)領(lǐng)域的先行者。就像Ben說(shuō)的，要利用這個(gè)巨大的adoption gap（采用差距），今天就跳入AI領(lǐng)域。不要等到所有東西都成熟了，那時(shí)候機(jī)會(huì)窗口就關(guān)閉了。

我相信未來(lái)幾年會(huì)是AI商業(yè)模式定型的關(guān)鍵時(shí)期。那些找到產(chǎn)品和服務(wù)最佳平衡點(diǎn)的企業(yè)，那些真正為客戶創(chuàng)造價(jià)值而不是追逐技術(shù)炒作的企業(yè)，那些培養(yǎng)了復(fù)合型能力的團(tuán)隊(duì)，將會(huì)成為這個(gè)時(shí)代的贏家。而那個(gè)看起來(lái)"無(wú)聊"的服務(wù)+產(chǎn)品混合模式，恰恰可能是最sustainable（可持續(xù)）、最有價(jià)值的AI商業(yè)模式。

結(jié)尾

也歡迎大家留言討論，分享你的觀點(diǎn)！

覺(jué)得內(nèi)容不錯(cuò)的朋友能夠幫忙右下角點(diǎn)個(gè)贊，分享一下。您的每次分享，都是在激勵(lì)我不斷產(chǎn)出更好的內(nèi)容。

歡迎關(guān)注深思圈，一起探索更大的世界。

- END -

兩個(gè)“特別坑”的AI產(chǎn)品創(chuàng)業(yè)方向，你知道嗎

速度將成為AI時(shí)代唯一的護(hù)城河

a16z重磅預(yù)測(cè)：Vibe coding贏者通吃？錯(cuò)了，垂直專業(yè)化才是未來(lái)