我记得还是3月份的时候为某 2B 的企业做了一场 AI 咨询当时的甲方是一家做软件 SaaS 的公司他们本意是想转型做 AI SaaS 的转型否则产品没有竞争力我当时的建议是产品基于 AI 的改造是必须的其次就是要在策略上做大的调整从卖 AI 产品的思路转为卖 AI 咨询然后就是5月4日了全球最顶尖的两家公司 OpenAI、Anthropic 同一天宣布他们要做咨询公司额这算是“英雄所见略同”吗…5月4日Bloomberg 爆料 OpenAI 正在融资成立独立公司 The Development Company估值 100 亿美金融资 40 亿5月4日Anthropic 联合 Blackstone、Hellman Friedman、Goldman Sachs 官宣成立 15 亿美金合资公司专做企业 AI 服务所以今天我们先不去看顶尖的公司为什么要做咨询先回归第一个问题为什么 2B 公司应该去做 AI 咨询2B 的生意逻辑现阶段做2B的业务还是经典老三样花钱投流扩大线索来源 → 初步接触达成合作意向 → 最终敲定确定价格…这一套打法肯定是没问题的他本身也运行得很好但我就是隐约觉得哪里有问题因为其中有非常大的不合理什么不合理呢ROI 不合理。这套模式的驱动核心表面上是产品产研事实上是销售。而我敢肯定销售对产品产研并不熟悉他们卖的东西大概率是夸大其词的所以整个2B的行业出现了一个奇怪的现象甲方拿着白菜价想买黄金乙方销售真的敢承诺并且吹出去的还是钻石乙方产研团队成下游最大受害者经常作为不明真相群众被销售坑、被老板骂在一个周期内乙方销售拿到了足够的利益职位或奖金研发付出了额外的代价甲方验收通过但整体ROI为负。或者甲方验收不通过拒绝尾款开始扯皮在2B团队ROI为负的情况下公司靠着收入规模达成了某种成就拿到了莫名其妙的补贴公司整体赚钱了或者在甲方第一阶段验收通过后要开启第二阶段乙方大概率会坐地起价整体也赚钱了这套模式的核心精髓是让定价更加合理白菜价就该买白菜就算初期不合理也一定会有神秘的力量让最终结果变成合理先免费再收费、先低价再高价是一种策略拿到政府补贴是一种策略维持收入规模拿到投资是一种策略赔钱维持项目量与收入规模用案例拿到更好订单也是一种策略…反正总会有人补足差价否则这个生意是做不下去的。但不得不说这种模式在如今的市场环境里面风险有点太大了并且都是赚些苦哈哈的钱。所以在AI时代的2B生意到底该如何做呢以下是我的思考AI 时代的2B 生意在我先后经历CEO数字分身AI 2B、空气小猪AI 2C产品后我有一些心得就个人实践结果卖品牌大号IP 卖IP 标品易 卖咨询服务 商单广告 卖人头纯定制化外包 卖产品难以创业项目 AI 2B 的数字分身举例客户方面的实际反馈是几乎没有公司愿意直接购买该产品公司愿意为我提供的产研提效服务买单公司非常愿意为我提供的AI咨询服务买单公司非常想要我这个人项目实践过程中几个老板想让我直接入职综上可以拿到的几个结论从我的角度展开标品很难售卖企业就算买产品也会买定制化产品但这样做下去ROI很低企业希望将公司一部分服务外包出来但这部分工作价值很低脏乱差如果没有收入规模的诉求这块只能赚取员工人头费的20%——50%**咨询服务特别赚钱这个钱也特别好赚**这个东西标准很宽泛只要不是太拉胯 公司/个人客户 都很满意甚至赚的就是老实人的钱同步 2C产品 AI训练营的情况只要流量足够大是个非常好的生意而且明显具有滚雪球的效果有越做越大的趋势综上我认为在AI Coding如此变态的今天一个2B公司纯粹想做软件服务外包几乎是在往死里走了。也许可以的做法是打造一个核心的产品围绕这个产品做流量打着产品的幌子做咨询服务的生意因为单纯想卖Saas服务也很难反而流量、GEO、AI出海、AIGC这些生意还好做点。但客户找过来究竟做什么就不好说了…另一方面现阶段2B生意难做有很多原因现在竞品太多不太可能有客户愿意直接为你的产品买单主要多数人也不懂不知道什么是好坏需要不停教育他们最终到哪里买完全看运气但大概率会有用户愿意为你行业AI的认知买单比如帮助他们做团队提效、或者“教”他们做生意客户应该很愿意有“专家”驻场陪伴甚至会经常发生“挖人事件”所以如果想抢占你们行业在AI侧的流量先机有三个要点服务清单、团队以及最重要的流量而且要免费流量。所以什么是服务清单呢产品、服务清单就个人实践来说我们要提供的清单是最为关键的而且这个赛道要选准一定是市场需要什么我们就同步补充什么而不是我们擅长什么非要去给市场什么比如以下课题是很不错的xx业务流量该怎么做GEO该怎么做xx业务AI该怎么做市面上已经有哪些成功案例AI如何帮机构提质、提效最重要的是如何帮机构赚钱AIGCAI视角在教学、科普方面的意义xx业务AI能不能出海如何在海外卖货如何解决支付问题…如果需要把服务对象扩大就可以扩散到对应业务主体。在服务内容准备的时候有几点要注意服务内容未必围绕公司原来业务场景展开比如你做医疗未必一定要做医疗AI你做信息安全也不用非要做AI安全整体内容一定要成体系全体系必须由公司少数人掌握实际执行员工只需要掌握部分即可100家企业能学完的不会超过20家20家里面学会的不会超过5家其中给钱不学习的80家是你最需要的如何保证他们“不吃亏”是重点不用担心客户会学会你的东西因为你的东西是随市场而变的并且不涉及核心算法和数据就都还好…总而言之当前市面上AI所有流行的品类都要有实践、都要作为服务清单的内容最终需要产出一个系统性的清单服务清单本身就要给人眼前一亮的感觉而公司本来的业务和品牌是最终决定客户相信你们的原因之一。团队构成因为当前服务内容已经从原来的卖产品、卖系统、卖人头模式变成了卖咨询、卖认知 的铲子服务所以对人员的能力要求变化会很大首先是核心团队的职责设计服务清单并且需要一笔一划的将内容做出来包括文字、PPT、视频、系统等方法论形成核心人员需要基于已有的内容成功的卖出去至少3套并且形成一套切实可落地的方法论流量运营、团队搭建在内容基本没问题后核心团队的另一个重点工作是用最低成本的方式做大流量并且需要建立一个完善的团队推动执行这一切除了核心团队之外就是辅助团队流量团队成本低负责各种流量运营操作吃流量平台红利去抖音、视频号、小红书截流客服团队成本低负责收集用户信息转化订单初期这块需要核心团队完成以形成标准话术实施团队成本中负责实际去各个公司做咨询服务实施落地他们可能会做基于公司核心业务做订单二次转化这批人要求较高最好AI产品出身、能说会道同时团队要做好这个角色随时被挖的准备IT团队成本中不可避免依旧会有一些简单系统需要实施或者基于客户做的二次开发等需求为了保证咨询服务的完整性该团队必不可少流量运营在基本服务清单和团队确定后需要3个月左右做孵化逻辑上第三个月就应该有案例了也就是第三个月应该就要看到他是否是一个不错的生意了就我这两年实践情况**如果一个业务不能成为收费模式或者看不到清晰的变现路径那么他就不应该存在。**所以我们在做流量之前就必须实际搞清楚我们要赚谁的钱他们愿意为我提供的什么产品/服务买单。关于流量运营全部是偏技巧性的描述这里就不一一展开了这里会包括做内容、做小红书、做直播等等很细碎的动作。因为这块本身也应该是对外提供的服务清单的一部分。只不过这里要强调一点就我对于市场的观察是很多企业还很落后信息差比大家想的要大很多我们觉得很Low的事情正是其他公司所急需的包括AI客服、AI Coding、AI提效等很多团队/个人都活在我们编织的故事里只要你可以用一个故事去哄着他们那么他们就一定愿意买单如果他不愿意买单要么是他们不知道要么是给的东西不行。启动成本该业务模式启动成本其实很低如表所述团队成本描述核心团队 * 2100万/半年内容、服务框架设计者方法论打磨辅助团队 * 460万/半年辅助核心团队做内容其他40万/半年差旅、采买、最后说一些风险在实际执行过程中结合自身以及身边人的情况上述业务也有一个不小的问题规模化能力较弱该业务是有天花板的最终卡点很容易出现在团队的几个“天才”身上据我的观察之前个人的天花板在300万左右所以这个业务要展开做必须思考“天才”、内容乃至团队之间的关系必须利益方向一致否则就要降低“天才”的比重以服务内容 AI去武装普通人让他们可以部分扮演“天才”的角色。总而言之在规模化探索这块还需要有更多的思考我之前的经历和资金还不足以覆盖这一块但肯定是可以解决的。最后是一个商业预估维度第一阶段1-12个月 验证与启动期第二阶段13-24个月 产品化与扩张期第三阶段25-36个月 生态与平台期核心目标模式验证服务产品化规模扩大化关键行动1. 打造服务清单开发3-5门爆款内容。 2. 打造专家IP核心团队通过内容输出成为垂直KOL。 3. 获取标杆客户服务8-12家高质量客户沉淀成功案例。 4. 建立低成本流量引擎运营短视频、私域获取精准线索。1. 产品化将咨询服务标准化线上课、诊断工具、SaaS模块。 2. 深度捆绑推出“年度顾问产品模块”打包方案。 3. 需求反哺将已验证的客户需求孵化2-3个高需求产品模块。 4. 行业定义发布行业报告举办峰会巩固思想领导地位为商单做准备。1. 平台化发展认证合作伙伴网络交付标准化服务。 2. 产品矩阵化基于MedGPT形成面向不同场景的产品线。 3. 飞轮运营咨询、产品、生态三端数据与线索闭环。团队与资源核心团队2人战略/内容专家 流量专家。 辅助团队4人内容制作、客服/销售、实施顾问1-2。 启动成本约400万/年人力运营。团队扩张引入咨询专家、产品经理、SaaS研发、生态合作经理。 组织分立形成相对独立的“咨询赋能”与“产品研发”双线。组织形态“平台中台技术/方法论 业务前线咨询/产品/生态”结构。 核心资源品牌、方法论IP、合作伙伴网络、数据闭环。财务表现400-1500万 关键指标客户满意度NPS、案例转化率、获客成本。收入1500-5000万 关键指标产品化收入占比、年度合同金额ACV、需求转化效率。收入亿级 关键指标生态合作伙伴数量与收入、平台复购率。里程碑1. 收到第10个付费咨询意向。 2. 产生3个可公开的行业标杆案例。 3. 核心专家IP账号粉丝超过1万。1. 首个由咨询需求转化的产品模块上线并产生收入。 2. 签订首个“年度顾问产品”百万级合同。 3. 举办首届行业峰会参会者超500人。1. 合作伙伴贡献收入占比超过20%。 2. 公司被行业媒体定义为“医疗智能转型平台”开始做流量矩阵商单比例增大。AI 重塑国内 2B 格局国内传统2B生意的扭曲表面上原因是销售前端夸大承诺导致的和产研脱节其实本质是甲方对于知识付费的不尊重总以为有钱就是爹而经常性陷入免费更贵的陷阱。之前我做一个AI客服方案大概要10万的成本结果一家公司报价不到1万PPT做得还比我漂亮一下就给我干懵了其产品真实效果肯定是很差的但没办法劣币驱逐良币已经开始了而且甲方是没有判断力的这东西就算靠谁会吹…现阶段AI Coding极大的提升了代码效率我们就不得不面临当技术成为基础设施价值会从“工具交付”转向“认知对齐”。我这里提出的路径以咨询服务切入用内容建立信任最终孵化产品。本质上是将生意的核心从我能做什么重置为你需要什么。它不逃避产品的艰难这条路挑战在于难以规模化优势在于能构建更深壁垒。它要求你不仅提供技术更要成为客户行业中的“翻译者”与“陪跑者”。未来2B这件事最终还是要回归价值交互因为“知识”看起来不值钱了所以我们需要更加专业的人。在回答了第一个问题后我们回归第二个问题基模公司为什么要做咨询基模公司为什么要做咨询Anthropic 这家公司就不多说了OpenAI 这个决定就很神奇因为他们前些日子在业务上才经历很大的变化Sora 曾经是 OpenAI 最有冲击力的产品之一但他最近被砍了并且原因是它不是 OpenAI 当下最核心的产品押注。OpenAI 现在真正想做的不是一个个孤立的 AI 工具而是一个能持续理解你、代表你行动、嵌入工作和生活的智能体系统所以OpenAI 现在又“瞎折腾”投入咨询行业这是要闹哪样更进一步基座模型公司为什么要做咨询答案其实和前面讲的 2B SaaS 公司差不多模型能力不等于企业价值API 调用不等于业务落地基模公司需要更了解业务过去两年大家对模型公司的想象很简单你只要把模型训得足够强、上下文做得足够长、价格打得足够低然后把 API 卖给全世界这个生意就结束了。这个逻辑是成立的但前提是全球只有一个基座模型可真实情况不是这样现阶段基座模型是卷到爆啊然后企业端一旦有了更多选择那么买的就不是模型能力了企业买的是业务结果。就我咨询过的土老板们他们不会关心你这个模型参数多少、上下文多少、benchmark 排名多少他只会问几个特别朴素的问题能不能帮我降低成本能不能帮我提高效率能不能帮我多赚钱能不能嵌进我现有的业务流程能不能让我团队真的用起来接下来就是能不能裁点人…模型公司卖 API和 2B 公司很类似本质上卖的是一种基础能力但企业真正需要的是一套可运行的业务改造方案。现阶段我遭遇到最多的咨询困局是AI 已经可以帮每个人提高很多效率了但公司根本不知道 AI 可以帮企业做什么整体战略又该怎么重做这才是老板们关心的。企业需要的是有人进去帮它把工具、基础能力变成流程、变成细化的战略目标最终把流程变成结果上述可能是为什么 OpenAI 和 Anthropic 要亲自下场的原因毕竟只靠卖 token这个生意虽然大但护城河并没有想象中深。现阶段他们也面临着市占率的竞争啊结语所以OpenAI 和 Anthropic 同一天做咨询并不是一个偶然新闻。它更像是一个信号AI 公司的竞争正在从模型能力之争进入企业落地之争真正决定客户会不会买单的不是你能不能做 AI而是你能不能帮客户回答三个问题我的业务里哪些地方真的值得 AI 化这件事应该先从哪里做做到什么程度做完以后到底怎么衡量它有没有价值这里可不像大家想的那么简单这里需要做的是需要帮助 企业讲 AI 的故事甚至需要将与 AI 毫无关系的业务强行挂钩所以我一直觉得现阶段很多 2B 公司最大的误区不是技术不够强而是太急着把自己包装成一家 AI 产品公司。但是话说回头他们不着急我这种人也没生意了啊所以挺好的感谢这个时代学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】