作者：深思圈
你有没有发现一个矛盾的现象？一边是铺天盖地的AI成功故事，融资消息满天飞，各种AI产品每天都在发布。另一边却是企业真实的困境：IBM的研究显示75%的AI解决方案没有带来预期的ROI（投资回报率），MIT的报告更惨，95%的AI项目没有任何可衡量的回报。这个巨大的鸿沟到底是怎么回事？为什么看起来如此光鲜的AI技术，落地时却如此艰难？
前几天我看了一个视频，是Ben分享的关于2026年AI商业模式的深度分析。Ben自己经营AI agency（AI代理机构）和AI软件业务已经超过两年，他的观察让我产生了很多共鸣。他指出了一个被很多人忽视的现实：那些真正赚钱、真正为客户带来价值的AI业务，往往不是那些看起来最炫酷的纯产品公司，而是那些看起来"很无聊"的、提供服务+产品组合的企业。这个观点彻底颠覆了我对AI创业的认知。
为什么大部分AI解决方案都失败了
Ben在视频中提到了一个令人震惊的数据对比。虽然ChatGPT的使用率在飞速增长，企业也在疯狂尝试各种AI解决方案，但真正能看到商业价值的却少之又少。根据MIT的研究，在供应商销售的AI解决方案中，只有5%的试点项目最终进入了生产环境。Deloitte（德勤）发现只有15%的组织表示他们从AI中获得了显著的、可衡量的ROI。PWC（普华永道）报告显示76%的企业还没有看到利润影响。这些数字实在太糟糕了。
但与此同时，我们也看到了完全相反的案例。Clara报告说他们的AI助手帮助削减了40%的客户服务成本，而且没有降低客户满意度。Intercom每周解决超过一百万次客户支持对话。Freshwork使用AI将IT帮助台的工单解决时间减少了76%。同样是AI，为什么有些公司能获得如此惊人的回报，而其他公司却颗粒无收？
Ben总结了三个关键因素，我觉得说得非常到位。第一个因素是定制化和流程重组。AI能够自动化劳动力，但它只有在真正嵌入到实际工作流程中时才能创造ROI，而不是简单地在工具栈中添加另一个工具。这意味着通常需要一定程度的定制、集成，甚至重新设计现有流程。劳动力是与公司的独特数据、边缘案例、工具以及对"什么是好"的定义紧密相关的。McKinsey（麦肯锡）的一项研究证实了这一点，他们发现在测试的25个属性中，为AI重新设计和定制工作流程对组织是否能从生成式AI解决方案中看到实际EBIT（息税前利润）影响的影响最大。
我对这点深有体会。很多企业以为买一个AI工具就能立即见效，就像买一个Excel软件一样。但AI不是这样工作的。每个公司的数据结构不同，业务流程不同，对质量的定义也不同。如果不进行深度定制，AI就像一个不了解公司情况的新员工，根本无法胜任工作。这就是为什么那些开箱即用的AI产品往往效果不佳，而那些经过深度定制的解决方案才能真正创造价值。
第二个因素是团队培训和思维转变。Ben强调，AI是一项新技术，传统软件是确定性的（deterministic），而AI软件是概率性的（probabilistic）。人们需要重新学习如何批判性地看待AI软件的输出，而不是盲目信任。很多人看到一次错误输出就认为这个AI解决方案不成熟，而不是理解这项新技术的本质。如果团队不学会如何使用AI软件，如何评估输出，何时验证，什么是好的结果，公司内部的采用率往往会死掉。
Ben提到了一个很好的例子，他们的AI SEO软件是一个产品化的解决方案，但如果不培训团队如何使用系统本身以及如何与AI协作，它就无法被正确采用。我觉得这点特别重要，因为它揭示了一个很多人忽视的真相：AI不是魔法，它需要人类学会如何与之协作。就像当年从命令行界面转向图形界面时，用户也需要学习新的交互方式。现在从传统软件转向AI软件，同样需要一个学习曲线。
第三个因素是持续运营和人工监督。由于AI解决方案通常承诺交付结果而不仅仅是生产力工具，这意味着通常需要有人负责并拥有系统的运营。工作在变化，业务在变化，AI发展得非常快。所有这些因素意味着通常需要有人监控质量，成为人工循环（human in the loop）的一部分，处理边缘案例，收紧护栏，更新提示词和逻辑，并且总体上保持它与业务的一致性。
Ben把AI比作一个聪明的实习生，它仍然需要手把手的指导和辅导才能产生结果，而不是一个可以设置后就忘记的软件。我非常认同这个比喻。很多企业期望AI能像传统SaaS（软件即服务）那样，部署后就能自动运行。但AI更像是雇佣了一个员工，需要持续的管理、反馈和调整。Gardner的一项研究也支持这一点，定期进行AI系统评估和优化能够将获得高价值的可能性提高三倍。
成功的AI业务都在做什么
那么成功的AI业务是如何确保这些因素得到满足的呢？Ben的答案很简单也很重要：通常是通过在AI解决方案或AI软件之上添加服务层（service layer）。这就是那个"无聊"但极其有效的商业模式的核心。我们看到所有类型的成功AI业务，使用AI原生软件的企业，都在越来越多地提供咨询、教育和定制实施的组合。
Ben详细分析了几种主要的商业模式。第一种是AI初创公司和AI软件业务越来越多地设有咨询部门。Forward deployed engineers（前置部署工程师）或solution engineers（解决方案工程师）现在是AI初创公司中最抢手、价值最高的职位之一。有数十家Y Combinator初创公司正在通过这些前置部署工程师提供这些服务，以确保部署真正发生。这些工程师根据解决方案的不同，帮助持续优化并将产品集成到每个特定业务中。他们有时提供咨询，帮助企业优先排序和重新规划流程，有时则教育和培训团队如何与AI协作并高效使用这些工具。
我看了一下Ben提到的那些Y Combinator公司，Harvey AI、Strata AI、Sakana、Collectwise、Furai等等，他们都在大量招聘这类角色。即使是大公司如n8n、Relevance AI或Make.com，他们通常也为大客户提供服务部门，并拥有可以为小客户提供这类服务的合作伙伴网络。想想n8n的成功，很大程度上是因为有YouTube上的博主教育了许多企业主如何实际使用这些工具。这说明了什么？说明即使是最好的产品，也需要教育和服务层才能真正发挥价值。
根据具体软件的不同，有些更倾向于定制服务，有些更倾向于培训赋能，有些更倾向于咨询。有时是三者的混合，但对于几乎所有这些AI原生软件业务来说，这个服务层仍然是向企业交付真正ROI所必需的。这彻底打破了我之前对软件业务的理解。在传统SaaS时代，最成功的商业模式是完全自助服务、可扩展的产品。但在AI时代，即使是最好的产品也需要服务层的支持。
第二种商业模式是AI优先的服务机构（AI-first service agencies），比如营销或潜在客户开发机构，它们在内部流程中大量使用AI来自动化向客户提供的服务。Ben提到了Called IQ，这是一家AI优先的潜在客户开发机构，使用AI自动化一些内容、电子邮件和LinkedIn外联流程，通过客户经理或GTM engineers（进入市场工程师）来提供这些服务。这些机构有一个优势，因为他们自己就是AI操作员。所以通常不需要培训客户团队使用AI软件。但这本身就是一个服务业务，提供咨询和定制策略，通常通过这些客户经理来完成，他们越来越需要变得更加技术化，这就是为什么AI GTM工程师成为一种新型的、高需求的职位。
我觉得这种模式特别聪明。与其试图说服客户改变他们的工作方式，不如直接为他们提供结果。客户不需要学习如何使用AI，他们只需要看到更好的营销效果或更多的潜在客户。这种模式把AI的复杂性完全隐藏在服务背后，客户购买的是结果，而不是工具。这也解释了为什么很多传统服务机构通过引入AI可以大幅提高利润率，因为他们的交付成本降低了，但客户支付的价格并没有相应降低。
第三种是能够为企业提供最大ROI并获得最多牵引力的AI自动化机构（AI automation agencies）。这些机构不只是专注于构建，而是成为企业的AI合作伙伴，提供完整的服务层，包括通过AI审计提供咨询、定制实施和团队培训，教他们如何高效地与这些系统协作。在这些机构中，非常有价值的职位是delivery managers（交付经理），他们具有业务理解、AI技术和沟通能力的综合素质。他们可以持续咨询、重新规划流程、发现低效环节、培训团队并配置AI操作员。
Ben分享了他自己的经历很有启发性。当他刚开始做agency时，他们更专注于实施部分，这经常导致AI解决方案不被公司使用或采用。后来他们采用了一种将策略、教育和实施相结合的方法，并引入了这些交付经理。从那时起，他们为企业创造的采用率和ROI就高得多。这个转变非常关键，它说明了一个道理：技术实施只是成功的一小部分，真正的价值在于确保解决方案被正确使用并产生结果。
第四种高价值的角色是AI officers（AI官员）或fractional AI officers（兼职AI官员），他们具有业务敏锐度和AI技术理解的综合技能集，可以为企业提供同样的服务组合，帮助企业在AI时代转型。Ben提到这个角色有很多名字，比如fractional AI officer或AI transformation officer（AI转型官员），但归根结底是那些拥有特别高价值技能集的人，能够从AI解决方案中为企业带来真正的ROI。
产品和服务的界限正在模糊
Ben的一个核心观点让我印象特别深刻：即使我们现在可以用Claude Code在几小时内构建出色的软件，但如果想要建立一个AI产品业务，大多数时候（不是所有时候，但大多数时候）你需要大量投资于提供服务。很多人把产品和服务看作非黑即白，但Ben认为在AI领域这更像是一个光谱。可能有一些完全自助服务的AI SaaS，也有一些像AI转型机构那样完全定制的。
我完全同意他的观点。Ben的论点是，大多数试图在2026年起步的AI业务，无论商业模式如何，都需要添加服务层的某些部分。因为即使你有一个完全自助服务的产品，你可能也需要大量投资于教育和入门培训。随着像Claude Code这样的工具的出现，产品构建正在变得越来越民主化。虽然在SaaS时代产品很难构建，但现在让一个成功的AI SaaS起步，已经不再是关于代码，而更多是关于AI部署能力。
这个洞察非常深刻。它意味着技术门槛在降低，但服务门槛在提高。过去，能写代码就能创造很大价值，因为写代码很难。现在，能写代码已经不够了，因为AI可以帮你写代码。真正有价值的是理解客户需求、设计正确的解决方案、确保它被正确部署和使用。这些都需要深厚的服务能力，而不仅仅是技术能力。
Ben说很多人梦想着构建一个AI产品，保持精简，然后卖给成千上万的人。但对于大多数没有多年创业经验、VC connections（风投关系）或硅谷人脉的人来说，现实是即使提供服务不是最终目标，它们也是今天交付真正ROI的最快路径。而且服务也是产品化的最佳载体。当同样的模式在不同客户之间重复出现时，相似的工作流程调整、相似的集成、相似的培训问题和重复的ROI，它们就成为了应该重复和产品化的信号。
我觉得这是最重要的一个观点。好的产品通常来自证据，而不是假设。A16Z（Andreessen Horowitz，一家顶级VC公司）也发表了一篇关于AI时代产品导向增长（product-led growth）与服务导向增长（service-led growth）的文章。他们看到同样的趋势：能够提供最大ROI并获得最多长期收入的企业是采用服务导向的AI业务。尽管这可能意味着在开始时利润率较低、工作量更大，但通常意味着你能更快地找到产品市场契合度（product-market fit）。
Ben用他自己的AI SEO软件作为例子。他们为多个客户构建了定制的SEO系统，以了解产品需要什么、什么真正能产生结果、需要哪些集成、如何让人们高效使用它。通过这个过程，他们能够越来越多地将解决方案产品化。但即使在与100多家企业合作过这个软件之后，他们仍然需要对每个客户在教育和培训方面进行大量投资，才能从这些解决方案中获得实际结果。
我对AI商业模式的深度思考
听完Ben的分享后，我对AI商业的本质有了更深的理解。我认为我们正在经历的不仅仅是技术变革，更是商业模式的根本性转变。在传统软件时代，scalability（可扩展性）是王道。最成功的软件公司是那些能够以最低的边际成本服务最多客户的公司。这就是为什么SaaS模式如此受追捧，因为一旦软件开发完成，服务一个客户和服务一万个客户的成本几乎相同。
但AI改变了这个游戏规则。AI的价值不在于软件本身，而在于它如何被应用到特定的业务场景中。每个企业的数据不同、流程不同、目标不同，这意味着同一个AI工具在不同企业中的部署方式和效果可能完全不同。这就是为什么定制化和服务层变得如此重要。我们不能再用传统软件的思维来思考AI业务。
我觉得AI业务更像是咨询业和软件业的混合体。它需要咨询业的客户洞察和定制能力，同时也需要软件业的技术能力和规模化潜力。那些试图走纯产品路线的AI公司往往会遇到adoption（采用率）问题，因为他们的产品虽然技术上很先进，但客户不知道如何使用或者无法集成到现有流程中。而那些走纯服务路线的公司虽然能够满足客户需求，但缺乏规模化的能力，利润率也受限。
最成功的AI业务模式是在这两者之间找到平衡。Ben提到的那些成功案例，无论是Y Combinator的AI初创公司、AI优先的服务机构，还是AI自动化机构，它们的共同点是都提供了产品和服务的组合。它们用产品来提供核心功能和可扩展性，用服务来确保产品被正确部署和使用。这种混合模式可能在短期内利润率较低，但长期来看却更可持续，因为它真正为客户创造了价值。
我还注意到一个有趣的趋势：AI时代的高价值职位都是复合型的。不再是纯粹的工程师或纯粹的业务人员，而是那些既懂技术又懂业务的人。Forward deployed engineers需要理解客户的业务流程，AI GTM engineers需要既懂技术实现又懂市场策略，delivery managers需要有业务理解、技术能力和沟通技巧，AI officers更是需要全方位的能力。这反映了AI业务的本质特征：技术和业务的深度融合。
从创业角度来看，我认为Ben的建议非常实用。对于想要进入AI领域的人，不要一开始就想着做一个scalable的产品。先从提供服务开始，通过服务来深入理解客户需求、积累经验、发现可重复的模式。当你为10个客户解决了同样的问题后，你就知道什么值得产品化了。这种从服务到产品的路径虽然看起来"无聊"，但却是最稳健、最有可能成功的。
我也思考了为什么传统的产品思维在AI时代失效了。我认为根本原因在于AI的概率性本质。传统软件是确定性的，给定相同的输入，总是产生相同的输出。但AI是概率性的，相同的输入可能产生不同的输出，而且输出的质量取决于很多因素，包括训练数据、提示词、上下文等。这种不确定性意味着AI不能像传统软件那样"设置后忘记"，它需要持续的监督、调整和优化。
这就解释了为什么服务层如此重要。服务层提供的不仅是技术支持，更是一种持续的优化和调教过程。就像Ben说的，AI更像是一个聪明的实习生，而不是一个自动化工具。你需要给它反馈，调整它的行为，处理它的错误，教它新的技能。这个过程不是一次性的，而是持续的。这就是为什么那些只卖产品不提供服务的AI公司很难成功，因为他们把这个持续优化的责任推给了客户，而大多数客户没有能力或意愿来承担这个责任。
对未来的展望和建议
基于Ben的分析和我自己的思考，我对AI业务的未来有几个判断。短期内（未来2-3年），服务导向的AI业务模式将继续占主导地位。技术还在快速演进，每个企业的需求都不同，standardization（标准化）还没有形成。这个阶段，能够提供深度定制和持续支持的企业将获得最大的价值。
中期来看（3-5年），我们会看到一些成功的模式开始产品化。那些在服务过程中发现了可重复模式的企业，会开始将这些模式固化为产品功能。但即使在这个阶段，完全自助服务的AI产品仍然会是少数，大部分成功的AI企业仍然会保留一定的服务成分。就像现在的企业软件市场，虽然有Salesforce这样高度产品化的公司,但它们仍然有庞大的实施伙伴网络和专业服务团队。
长期来看（5年以上），AI技术会变得更加成熟和可靠，用户也会变得更加熟悉如何与AI协作。这时候，我们可能会看到更多完全产品化的AI解决方案出现。但我认为服务层永远不会完全消失，因为业务的复杂性和多样性是永恒的。即使AI变得更智能，企业仍然需要帮助来将AI集成到他们独特的业务流程中。
对于想要进入AI领域的专业人士，我的建议是要培养复合型能力。不要只学技术或只学业务，而是要两者兼顾。学习一些AI自动化工具，比如n8n、Make.com，也学习一些coding，比如Claude Code。但同时也要培养业务洞察力，学会识别企业痛点，设计解决方案，与客户沟通。这种复合能力在未来会非常值钱。
Ben建议专业人士应该慢慢将自己定位为所在企业的AI操作员或AI官员。开始自动化自己的一些流程，扩展到业务中的其他流程，向团队中的其他人展示和培训如何使用AI。这不仅会让你在当前公司变得不可替代，还会为你建立AI时代的宝贵技能集。我非常认同这个建议，因为AI不会取代人，但会使用AI的人会取代不会使用AI的人。
对于想要创业的人，Ben的建议是从AI agency或fractional AI officer开始。因为你会自然而然地建立起这三项技能：咨询、实施和培训。工具可以在几周内学会，但这些技能需要在实践中积累。而且大多数企业都落后于AI趋势，只要你比他们领先几周，他们就愿意长期与你合作。通常只需要2到4个客户就能达到每月1万到2万美元的经常性收入。
如果你已经在经营AI agency，Ben建议真正投资于提供服务组合：咨询、培训和实施。很多机构纯粹专注于实施，但增加通过AI审计、workshop（研讨会）和培训来提供的咨询和培训层，才是真正推动你所构建的解决方案产生ROI的关键。而且你可以让这些客户签订长期合作协议，这是这种商业模式中经常性收入的关键。
如果你是现有的服务机构，比如营销机构或潜在客户开发机构，或者在这类领域有经验，你也处于一个很好的位置。不要因为外面的炒作而犹豫是否要转向AI agency或构建AI产品业务。如果你能够在内部利用AI来向企业提供营销或潜在客户开发服务，你就能建立一个非常好的高利润率业务。关键是要认识到AI可以大幅降低你的交付成本，而不是完全改变你的商业模式。
如果你是一个正在努力获得牵引力的AI产品业务，Ben建议真正考虑在几个月或几年内大量投资于服务层，然后再完全尝试产品化。我觉得这个建议特别重要，因为很多AI创业公司失败不是因为产品不好，而是因为他们太早追求规模化，忽视了服务的重要性。先通过服务证明价值，找到product-market fit，然后再考虑规模化。
最后我想说，2026年的AI领域还没有真正的专家。大家都在学习，都在摸索。这既是挑战，也是机会。那些愿意深入学习、实践和分享的人，都有机会成为这个领域的先行者。就像Ben说的，要利用这个巨大的adoption gap（采用差距），今天就跳入AI领域。不要等到所有东西都成熟了，那时候机会窗口就关闭了。
我相信未来几年会是AI商业模式定型的关键时期。那些找到产品和服务最佳平衡点的企业，那些真正为客户创造价值而不是追逐技术炒作的企业，那些培养了复合型能力的团队，将会成为这个时代的赢家。而那个看起来"无聊"的服务+产品混合模式，恰恰可能是最sustainable（可持续）、最有价值的AI商业模式。
