AI风口这么好!为什么赚钱的总是少数人?
作者：微信文章最近走访了多家AI落地的公司，大家都有一个普遍的现象都是在贴钱、烧钱的做AI，原来那种软件服务开发商或是Saas开发服务商的模式在客户这里完全不奏效了！原来的大而全的系统犹如庞然大物，使用率极低，功能100个，可能常用的不到十项！需要被AI- Agent的企业都怕了，第一.不敢聊，怕费用高。第二.看不懂、不会用！反而这个行业做实实在在落地的赚不到钱，那些搞一人公司、AI教育天天在自媒体上表演的的导是赚得盆满钵满！
本周我去了一家企业，创始团队都是八零后原来金融大厂的技术，热情的接待了我们，给我们介绍了发展历程和现在的成果。但是我问了一嘴，你们出一套解决方案多少钱包括定制化场景落地，他们说50w，我说那你现在有客户吗？赚钱了吗？然而他说没有…！他们的CTO侃侃而谈给我们展示了DIFI做的工作流。虽然我不想说他们在自嗨、为爱发电…！但是事实确实如此。并没有冒犯拥有理想信念为爱发电的团队！只是我突然觉得做难而正确的事情真的是怎么这么难呢？于是就有了今天的这篇文章。我们来细细掰扯掰扯。
其实AI圈里是有严重鄙视链的：
大模型工程师看不上搞应用的，搞应用的看不上那些搞教育的！
作为一名AI落地的“泥🦵子”，我见过太多同行在技术浪潮中奋力挣扎，却始终难见真金白银的回报。我们投入心血打磨提示词、调试模型，却在企业门前屡屡碰壁——高昂的智力投入，最终却只能按“人力成本”向客户报价。这背后，是整个行业深陷的认知与价值困境。
一、技术迷雾下的“价值迷失”：客户为何不愿买单？
1. “AI神话”的反噬：从万能灵药到“不过如此”
早期过度炒作（“颠覆一切”、“取代人类”）透支了信任。当企业老板发现AI不能“点石成金”，反而需要复杂的数据、持续的调试和业务深度结合时，巨大的心理落差产生。
“ChatGPT都能聊天了，你们做个XX功能要几十万？” 公众对消费级AI的免费/低成本体验（如ChatGPT、文心一言），严重扭曲了对企业级AI开发复杂度和成本的认知。
不过我们大多数人还是低估了AI真正的能力！
2. “黑箱”恐惧与信任赤字
大模型决策过程不透明，企业决策者（尤其传统行业老板）对“把关键业务交给一个看不懂的东西”充满疑虑。“万一它错了，责任谁负？损失谁赔？”
缺乏可解释性和可控性，让决策者觉得风险不可控，宁愿维持现状或用更“笨”但可理解的传统IT方案。
3. “价值感知”错位：过程艰辛 ≠ 结果可见
客户只关心最终效果（降了多少成本？增了多少收入？），对背后巨量的数据清洗、特征工程、模型选型、调参优化、提示词设计的“苦活累活”既不了解，也不愿为过程买单。
我们的困境：前期投入巨大（调研、POC验证、模型适配）才能证明“能做”，但此时客户已默认这些是“应该免费的前期工作”，在正式报价时拼命压价。
二、行业草莽期：“手工作坊”模式难以为继
1. “项目制”陷阱：高度定制，无法复用
每个客户的需求、数据、业务流程都不同，导致每个项目几乎都是从零开始。我们成了“AI手艺人”，无法积累可复用的标准化产品/模块，边际成本居高不下。
人力投入成为主要成本，报价自然被锚定在“人头费”上，技术溢价被严重低估。
2. 交付“深水区”：从Demo到生产的巨大鸿沟
做个演示Demo相对容易，让模型在真实、复杂、动态的业务环境中稳定可靠运行，是另一个维度的挑战（数据漂移、性能瓶颈、安全合规、持续运维）。
客户往往低估了“最后一公里”的难度和成本，认为“Demo都行了，上线应该很快很便宜”。另外调试也需要时间和成本，可是客户是否愿意或者真的懂得呢！
3. 人才与成本悖论
顶尖AI人才昂贵，但面对客户压价，企业利润微薄甚至亏损，陷入“用不起高手 - 交付质量受影响 - 客户更不满意 - 收费更难”的恶性循环。
缺乏行业标准定价体系，价格战频发，劣币驱逐良币。
三、破局之道：从“卖苦力”到“卖价值”
1. 精准定位，聚焦“刚需痛点”：
拒绝“为AI而AI”：深入理解行业和客户业务，找到那些非AI不可解、或AI能带来10倍效率/体验提升**的真实痛点（如复杂文档智能审核、千人千面的精准营销、预测性维护）。放弃“锦上添花”的需求。
“效果说话”试点先行：选择小场景，快速打造高ROI的MVP（最小可行产品），用可量化的结果（节省XX小时/人天、提升XX%转化率、减少XX%错误率）建立信任，为后续合作铺路。
2. 重构价值主张与定价模式：
从“卖人力”转向“卖效果”：探索基于业务效果（节省的成本、增加的营收、提升的效率）的分成或对赌模式。让客户为“价值增量”付费，而非为“人月”付费。这需要极强的业务理解、风险共担能力和模型效果保障。
产品化与标准化：在垂直领域深耕，将通用能力（如文档解析引擎、智能质检模块、知识库问答底座）沉淀为标准化产品/SaaS服务，降低边际成本，实现规模效应。
清晰界定“边界”：合同明确划分责任（数据质量由客户负责，模型效果由我方保障）、交付标准（响应时间、准确率阈值）、运维成本。避免“无限责任”。
3.建立信任，破解“黑箱”：
透明化与可解释性：提供模型决策依据的可视化（如关键特征权重、相似案例）、设置人工复核干预点。让客户理解“为什么”，增强可控感。
共建与赋能：不是替代客户，而是赋能客户。提供培训，帮助客户建立自己的数据/模型管理基础能力，降低其长期依赖和风险担忧。
标杆案例与行业背书：打造可验证的成功案例，争取行业权威机构或头部客户的背书，利用口碑效应降低新客户的信任门槛。
4. 拥抱变化，技术选型务实：
“大模型+小模型”融合：不迷信大模型。大模型（LLM）处理复杂语义、开放问答；小模型（传统ML）处理结构化预测、高精度分类。用组合拳平衡效果、成本和可控性。关注推理成本与工程优化：模型上线后，持续的推理成本（尤其是大模型API调用）是巨大负担。投入工程力量优化（模型蒸馏压缩、缓存策略、异步调度等），是盈利的关键。
构建自有“护城河”：在特定领域积累高质量、结构化、难复制的业务数据/知识，或训练垂直领域专属模型，形成技术壁垒。
结语：穿越寒冬，价值终将回归
AI落地的“变现难”，是新技术冲击旧范式必然经历的阵痛。它源于认知的鸿沟、价值的错估、以及行业早期的不成熟。这要求从业者不仅要有深厚的技术功底，更要具备深刻的商业洞察、坚定的价值主张和务实的交付能力。
当潮水退去，那些能真正解决业务痛点、敢于为效果负责、并成功将技术转化为可衡量商业价值的玩家，终将脱颖而出。AI的价值，不在于模型的参数规模，而在于它解决了多大规模的现实问题。回归商业本质，用真金白银的效果说话，才是穿越寒冬、赢得未来的不二法门。
这条路注定不易，但唯有趟过泥泞，才能真正抵达AI赋能千行百业的黄金时代。
说到最后，今天我请教了投资人AI任鑫先生，他说可以按照效果付费，我想也是，前期调研做DEMO其实已经调的七七八八了，如果客户担心门槛高放弃了，那么我们的努力就白付出了！那么接下来就可以以效果，给客户节约了多少成本和提升多少效率的百分比进行收取，同时也可以成本+技术入股的形式。这样就会降低客户的决策门槛，同时真的做好了或是看好了一个行业那就高枕无忧了呢！
希望日后能够和多和大家一起探索AI商业模式！
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