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作者：彭昭（智次方創(chuàng)始人、云和資本聯(lián)合創(chuàng)始合伙人）物聯(lián)網(wǎng)智庫 原創(chuàng)

這是我的第370篇專欄文章。

《孫子兵法》有云：“上兵伐謀，其次伐交，其次伐兵，其下攻城。”此言意在闡明，制勝之道在于謀略，智者未戰(zhàn)先謀敗，方能立于不敗之地。

正如我在上篇文章《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+人工智能，誰能笑到最后？四類玩家分析》中所承諾的，本文讓我們一起“事先驗尸”，深入剖析垂類模型企業(yè)在轉型過程中可能面臨的風險與挑戰(zhàn)。

當下，垂類AI模型儼然已成為業(yè)界新寵，然而，在這股喧囂之下，我們更需要保持冷靜和理性。不妨換位思考：倘若一家垂類模型企業(yè)最終走向失敗，其致命傷會在何處？

在開啟這場思維探索之前，我們要先向那些不斷試錯的先行者致敬。正是他們的探索和迷失，鋪就了我們前行的道路。

“事前驗尸”雖然聽起來有些可怕，但卻是一種頗具創(chuàng)意的逆向思維決策方法。

步驟是在初步擬定行動方案后、正式實施之前，要求決策參與者做一個反向假設：假設擬定的方案已經(jīng)付諸實施，但結果慘遭失敗�；�于這個假設，參與者需要推演可能導致失敗的原因，進而對原有方案進行調整和優(yōu)化，以求最大程度地規(guī)避風險，確保成功。

這種思維方式的精妙之處在于，它能夠幫助我們跳出思維定勢，審慎地看待可能的未來。

站在當下這個節(jié)點，垂類模型企業(yè)正面臨前所未有的機遇和挑戰(zhàn)，這注定是一段充滿未知、機遇與風險并存的征程。讓我們以“事前驗尸”的視角，剖析垂類模型企業(yè)的致勝關鍵和致敗隱憂，為產(chǎn)業(yè)智能化轉型提供一些可資借鑒的思路。

從“人工智能”到“業(yè)務價值”：垂類模型企業(yè)的“鬼門關”

曾經(jīng)有一家神奇的公司叫做ScaleFactor，這是一家利用人工智能技術實現(xiàn)會計自動化的創(chuàng)業(yè)公司，它在融資1億美元后轟然倒閉。

根據(jù)前員工的爆料，所謂的“人工智能”并未真正制作財務報表，而是由數(shù)十名會計師手工完成大部分工作。一些客戶更是收到了錯誤百出的賬本，不得不重新聘請會計師來清理爛攤子。

ScaleFactor的失敗絕非個案。事實上，每一家AI創(chuàng)業(yè)公司，尤其在早期階段，都不可避免地要依賴人工干預。“AI科學家”的角色就是在AI無法獨立解決問題時提供人工協(xié)助，參與數(shù)據(jù)集的構建和算法的優(yōu)化。

然而創(chuàng)業(yè)公司的終極目標，則是通過不斷地訓練和迭代，一點一滴、一個模塊一個模塊地提升自動化水平，最終實現(xiàn)盡可能接近100%的AI自動化。

這是垂類模型企業(yè)能否成功跨越第一重門檻的關鍵：智能是否真正“吸收”進了軟件，而不僅僅是“包裝”成了服務？

唯有將行業(yè)知識、專家經(jīng)驗、業(yè)務規(guī)則等“軟實力”真正轉化為模型算法，并內嵌于產(chǎn)品之中，方能構建起真正的智能化解決方案，而非人工服務的代言人。

然而，即便跨越了第一重門檻，垂類模型企業(yè)仍面臨著第二重考驗：如何從“大模型秀場”走向“業(yè)務價值場”？不少企業(yè)可能會倒在這個轉型的半路上。

一些垂類AI企業(yè)往往在起步階段就走入誤區(qū)。他們簡單地將自己定位為“行業(yè)知識版的ChatGPT”，以為只需微調幾個模型、堆砌幾個案例、做幾場Demo演示，就能在產(chǎn)業(yè)中攻城略地。殊不知，真正的產(chǎn)業(yè)需求不是一個更聰明的聊天機器人，而是一個能夠接管流程、交付結果的智能代理。

當前，對大多數(shù)用戶而言，“垂類模型”乃至“大模型”仍是一個陌生而時髦的概念。如果不能簡化模型的使用流程、降低用戶的認知門檻，再先進的技術也可能淪為“秀肌肉”的玩物。

對垂類模型企業(yè)的商務和技術團隊而言，這也是一個不小的挑戰(zhàn)：如何用通俗易懂的語言向客戶闡釋這項新技術？如何從整體擁有成本的角度論證產(chǎn)品的經(jīng)濟性？如何用產(chǎn)品為不同客戶的痛點需求提供切實解法？每個問題都沒有輕松的答案。

更嚴峻的挑戰(zhàn)在于，如何將垂類模型與業(yè)務流程實現(xiàn)真正的融合，形成數(shù)據(jù)流、業(yè)務流、知識流的閉環(huán)？如果垂類模型始終游離于業(yè)務之外，無法嵌入組織的神經(jīng)末梢，再強大的算法能力也可能淪為花架子。

垂類AI企業(yè)的致命陷阱：商業(yè)模式的迷津

對于垂類模型企業(yè)而言，最致命的陷阱往往不在技術，而在商業(yè)模式。如果不能實現(xiàn)從“賣模型”到“賣流程”、從“技術驅動”到“業(yè)務驅動”的根本轉變，再先進的算法也難逃曇花一現(xiàn)的命運。

可能垂類模型企業(yè)會陷入一個常見的誤區(qū)：把盈利的重心放在了API調用量、模型微調服務或定制化開發(fā)上。

這種“賣技術”的思路，雖然短期內可能帶來可觀的收入，但從長遠來看卻埋下了隱患。一旦客戶自建模型能力或轉向開源方案，這些企業(yè)就可能面臨被拋棄的窘境。

前車之鑒不止一家，我們以樹根互聯(lián)的故事為例。

作為曾經(jīng)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“明星平臺”，樹根互聯(lián)對核心技術進行了大量研發(fā)投入，在廣連接、懂工業(yè)、高性能、易應用等方面積累了深厚的實力。2019年至2021年，僅根云平臺操作系統(tǒng)相關的研發(fā)項目，樹根互聯(lián)就投入了高達4.26億元的研發(fā)資金。

然而，高昂的研發(fā)投入也帶來了沉重的財務負擔。2019年至2021年，樹根互聯(lián)累計虧損超過13億元，其中研發(fā)投入超過5.3億元，非研發(fā)人力成本投入超過6.3億元，股份支付費用更是高達7.5億元。盡管扣除這些投入后，樹根互聯(lián)的實際經(jīng)營虧損在逐步縮小，但其研發(fā)投入產(chǎn)出比較低、商業(yè)模式相對單一，已經(jīng)暴露無遺。

對科技型企業(yè)而言，前期虧損無可厚非，關鍵是要在“燒錢”中夯實護城河，優(yōu)化投入產(chǎn)出比，培育可持續(xù)的“造血”能力。

如果只是單純地堆砌技術，而沒有打造出真正契合客戶需求、創(chuàng)造業(yè)務價值的解決方案，再多投入也可能付之東流。

垂類模型企業(yè)要想突破這一魔咒，則需要重構商業(yè)邏輯：賣結果，而非賣工具；按流程計費，而非按調用計費；綁定業(yè)務成果，而非綁定功能模塊。

從“模型即產(chǎn)品”轉向“業(yè)務成果即服務”(BOaaS)，才能真正嵌入客戶的核心業(yè)務流程，構建起高度粘性和壁壘。

反之，如果垂類模型企業(yè)始終徘徊于技術層面，而沒有向產(chǎn)業(yè)縱深進發(fā)，那么被巨頭內生取代、被通用模型壓價、被客戶自建替代，就不過是時間問題。

垂類AI企業(yè)的生態(tài)困局：從“單點突破”到“平臺增長”

對于垂類AI企業(yè)而言，最大的挑戰(zhàn)不在于技術，而在于生態(tài)。

許多企業(yè)熱衷于在某個高價值場景上“單點爆破”，寄希望于以點帶面，撬動整個行業(yè)的智能化變革。

然而，如果不能將單點突破擴展為流程再造，不能將孤立的場景串聯(lián)為完整的閉環(huán)，不能吸引外部生態(tài)伙伴持續(xù)貢獻力量，那么這樣的“單點勝利”注定是曇花一現(xiàn)，難以形成生態(tài)飛輪效應。

以智能質檢為例。這些場景確實蘊藏著巨大的價值，如果能夠以智能化的方式顯著提升效率、降低成本、減少錯誤，無疑將為客戶帶來可觀的收益。

但問題在于，這些應用場景往往只是整個業(yè)務流程中的一個環(huán)節(jié)，如果不能前后貫通、左右協(xié)同，就難以真正融入客戶的核心業(yè)務，淪為“錦上添花”而非“雪中送炭”。

舉例而言，一款智能質檢工具，如果只能識別產(chǎn)品缺陷，而無法與生產(chǎn)排程、工藝優(yōu)化、供應商管理等環(huán)節(jié)實現(xiàn)數(shù)據(jù)打通和流程閉環(huán)，那么再先進的算法也可能流于表面。

由此可見，垂類AI要想成為真正的產(chǎn)業(yè)平臺，就得從端到端重塑業(yè)務流程，從全局出發(fā)設計場景方案，構建起數(shù)據(jù)流、控制流、知識流的協(xié)同閉環(huán)。

這需要企業(yè)深入業(yè)務一線，與客戶共同梳理流程，重構任務，打破信息孤島，形成可編排、可優(yōu)化、可迭代的智能化解決方案。只有這樣，才能將“單點突破”擴展為“流程再造”，將“場景驅動”升級為“平臺思維”，真正賦能客戶的業(yè)務創(chuàng)新。

在這一過程中，垂類AI企業(yè)還應高度重視生態(tài)的力量。

一個真正有生命力的產(chǎn)業(yè)平臺，必須能夠吸引不同角色的參與者持續(xù)貢獻價值，形成合作共贏的正向循環(huán)。

這就要求垂類AI企業(yè)要從一開始就立足開放、共生的理念設計系統(tǒng)架構，將外部創(chuàng)新力量嵌入平臺基因。

寫在最后

在智能時代的殘酷競爭中，垂類AI企業(yè)要想立于不敗之地，應當構筑起堅實的“護城河”。而這條護城河，不能僅僅依靠技術的領先，更要依靠對行業(yè)流程的把控和生態(tài)網(wǎng)絡的構建。

換言之，垂類AI企業(yè)應當從“任務的執(zhí)行者”蛻變?yōu)?ldquo;流程的管理者”，從單一的模型服務轉向開放的生態(tài)平臺。

如果說Agent是垂類AI企業(yè)構建護城河的立足點，那么平臺化則是構建生態(tài)護城河的制高點。

唯有以Agent為抓手，全面接管流程執(zhí)行；以開放平臺為目標，吸引更多參與者，才能從根本上鎖定行業(yè)話語權。

具體而言，垂類AI企業(yè)要在三個層面精準發(fā)力：

一是以流程為牽引，以Agent為核心，全面參與和重塑行業(yè)流程，實現(xiàn)從“輔助決策”到“自主執(zhí)行”的躍遷；

二是以結果為導向，以業(yè)務成果即軟件(BOaaS)為商業(yè)模式，提供端到端的“流程外包”服務，實現(xiàn)從賣模型調用到賣流程成果的升級；

三是以生態(tài)為目標，掌控任務界面、數(shù)據(jù)閉環(huán)、智能調度三大要素，吸引多元參與者接入平臺，構建正向增強的網(wǎng)絡效應和規(guī)模效應。

流程為體、結果為翼、生態(tài)為魂，是垂類AI的立體護城河。

垂類AI即將進入“戰(zhàn)國時代”，勝負的關鍵不在于誰的模型更強大，而在于誰能真正洞悉產(chǎn)業(yè)的本質，誰能以客戶價值為核心構建可持續(xù)的生態(tài)。

       原文標題 : AI垂類模型的生死劫:大多數(shù)玩家可能陷入三大陷阱