AI 软件如何抓住客户刚需，实现商业化？

Cloud 100 China 靖亚资本 2024年09月19日 11:52

自己有价值，才能商业化。

企业软件市场面临着诸多挑战，竞争日益激烈，增长和盈利变得愈发困难。与此同时，AIGC 却呈现出火爆的发展态势，成为了众多企业关注的焦点。许多做企业软件的公司都意识到 AI 带来的巨大机遇，渴望借助 AI 实现规模化盈利，但在实际操作中，却常常困惑于如何抓住刚需，将 AI 产品能力有效地转化为客户商业价值。

在 Clud 100 China 2024 榜单发布暨 CEO 峰会中，崔牛会创始人崔强与神州数码联席董事长兼CEO王冰峰、百望云副总裁戴飞飞、硅基智能创始人CEO司马华鹏展开了深入探讨，分享了客户在智能制造、物流供应链、金融等领域看到的刚需场景，以及 AIGC 在这些领域的应用潜力。

其中，包括对 AI 商业化关键突破点的探讨，如出海、软硬件结合的重要性；还涉及如何让客户愿意付费并形成规模效应的经验分享，以及强调创造价值和实现客户ROI对于 AI 商业化的关键作用。此外，神州数码也提出与创业企业合作，共同推动 AI 商业化的生态建设，为行业发展提供了新的思路。

以下为对话内容：

AI 能力与客户需求

崔强：我们今天的主题是“AI能力如何实现商业化”，我们和很多SaaS老板在聊这个问题，今天也想请三位一起聊聊，客户需求在哪里，接下来如何商业化。首先，请三位分享到底你们和客户沟通过程中看到了哪些刚需的点？客户有哪些需求真实存在，并且能够通过 AI 变现商业化的？

王冰峰：我们在与客户交流的过程中发现，由于人工智能，尤其生成式人工智能可以在大数据的复杂关系里找到很多人们难以察觉到的规则，包括生成式人工智能具有不断泛化的强大推理和创造能力，所以在客户端，我们确实能看到很多需求。但对于这个问题，我们也在思考，到底是创新技术催生了新需求，还是现有需求拉动创新技术的发展，这是值得探讨的问题。

另外，所谓刚需，我们过去理解的刚需就是把人工智能当成工具，因为这个工具能够帮助我们创造更大的价值，所以我们才选择使用它，但现实并不是这样。我们如果真的要把人工智能用好，很有可能不是我们需要它，而是我们要为它来改变自己。

我们已经看到了很多对于人工智能的需求，例如，在制造业中能够看到智能制造；在物流供应链中能够看到库存优化、线路规划、需求预测；在金融行业中能够看到信用评级、反欺诈、风险管理；包括企业内部经常通过人工智能做预测、做趋势分析、做更好的决策。

所以，我觉得企业的方方面面都对人工智能有大量需求，包括我们与研究机构在做交流的时候发现，AI for Science 也是一个非常热门的话题，人工智能在蛋白质结构的预测、核聚变或者新材料的研究方面也有非常大量的应用。因此，需求本身是存在的，这是从我们公司的角度看到的一些方向。

戴飞飞：在来百望云之前，我也做了几年 AI 领域的创业，有几组数据可以和各位分享下：在2024年上半年，在整个 AI 领域里招标 B 端的项目我们看到有 200 多个，其中，1月份、2月份时每个月大概是 10-20 个，而到 5、6 月份时，每个月招标的项目增加到 30-60 个。能看到需求急剧增长的趋势。

在这些需求里，包括市场不完全统计的数据，我能看到需求在两极化：一方面在底层基础设施，包括算力的采购还有大模型本身的采购；还有一端是在应用、场景端，会有很多基于场景的应用需求。

以百望云为例，我们是为企业提供数字化升级服务的科技公司，结合我们在发票、财税领域以及数字科技领域的优势，我们观察到，企业更加重视业务部门的需求，重视 AI 技术与具体场景的结合，比如我们的企业合规经营大模型，就与企业的合规需求密切相关，而我们的供应链协同解决方案，则与流程的自动化审核相关，利用创新技术帮助企业实现具体业务场景的降本增效，特别是能够替代人工的部分，减少重复劳动，让整个处理流程更加智能、更加顺畅、更加自动化，这是我们为企业提供的价值。

所以我觉得 AI 想取得长足发展，一定要深入业务场景，真正洞悉客户真实的需求，帮助客户把流程跑通，让数据在企业的系统里自由流转，为客户提效，这样的场景化应用将有非常大的机会。

司马华鹏：因为我们公司叫硅基智能，我们把 AI 当成一种硅基生命，所以我从另外一个维度看，我们周围什么样的朋友会把它（AI）当成非常重要的朋友，我们周围会有四类人他们很容易成为朋友：第一，有用；第二，好玩；第三，陪伴；第四，带我们赚钱。

这四类朋友其实是 AI 的四个大方向，刚才大家说的很多 PMF 里都在有用里找，比如我们找到一个有用场景、功能，把它做成有用，目前大部分 AI 创业在这里面。

但我们又找到很多好玩的场景，因为我们认为做数字人加上大模型我们今天要做出一个李政道、杨振宁这样水平的脑子很难，但做出一个相声演员、脱口秀演员非常容易，因为 AI 有个非常特殊的能力，它没有人类那种自尊心。所以你跟它沟通的过程中，只要它能拉低自己的自尊心就会变得非常好玩。

第三个是陪伴，AI 是一个非常好的陪伴者，大家看到最近有非常多的大厂出来创业的人，都指向了儿童的 AI 陪伴玩具，这是一个非常好的市场。还有老人的AI陪伴，也是很大的市场。

最后就是赚钱，前面也说了 AI 有非常多的困境，最大的困境就是大家投了几千亿美金做算力但赚不到钱，不仅是厂家赚不到钱，用户也没用 AI 赚到钱。比如我花20美金订一个ChatGPT会想我能不能赚回来20美金，如果这个生意是我花20美金能赚50美金，那就是回本很快的生意，大家都会蜂拥而上。现在而言，目前中国的大模型方面，国内是美国1/400的价格，为什么大家腰杆不硬？我认为就是因为大模型没有赚钱效应，没有形成带着大家赚钱的能力。

所以这四点是我们思考的四个维度，我们在这四个上面寻找这样的价值点。

AI 能力商业化的关键

崔强：你们在 AI 商业化过程中，现在对你们或者对行业来讲，最急需突破的关键点在什么地方？能让大家在商业化方面变的更顺畅、更快一些。

司马华鹏：第一，我觉得一定要出海，因为在中国目前获客成本包括非常多的流量成本还是非常高的，特别对SaaS的接受度、按年订阅与海外相比还需要有一个发展生育期。但现在耐心资本也不多，都希望你马上有结果，所以出海还是非常不错的选择。

第二，我认为一定要加硬件，今天加眼镜、耳机、玩具，加上非常多硬件的AI会迎来大爆发，而不是单纯的大模型，特别是接下来我们会看到非常好的结合智能眼镜、智能耳机的大模型产品。

第三，一定要自动化的运行，凡是所有需要推动碳基来配合的生意都会非常慢，能做到自动化运行、自动化赚钱是非常重要的。

戴飞飞：这块我觉得还得分几个角度来看下，刚才Cloud100 China榜单里我看到很多一同创业的朋友，在座很多朋友和嘉宾在想我们在创业的路上到底该抓哪个点才能做成，我觉得就像刚才钉钉的不穷讲的，创业还是要挣钱。

那百望云是今年7月在港股上市，成为“电子发票第一股”，结合百望云9年的创业路，我觉得需要把握好几个关键点。

第一，是选准赛道。现在我们谈 AI 加持，9年前是互联网赋能，“互联网+”是当时的热词，但到底加什么？

其实百望云经过深入的思考，首先要符合国家政策发展的方向；其次，必须是企业高频的需求，那彼时增值税改革正在全国推广，而企业开票就是一个现实的、高频的需求。所以，百望云选准了这个赛道，成为了“电子发票”领域的佼佼者。

对于今天的企业来讲，数字中国建设是国家战略，围绕数据要素有哪些机会？需要大家结合自己的优势去探索，百望云已经认准了这个赛道，进行布局。

第二，选准客群。9 年前，SaaS 已经流行，很多创业企业选中了 SaaS 赛道，为中小企业提供标准化服务。但结合公开数据，我们意识到中小企业的成长周期或许无法满足百望云快速发展的需求，所以我们将客群定位在信息化能力更强、付费能力更强的大型客户，特别是集团型企业客户，这在初期当然有很大的产品开发和运维压力，但百望云扛下了压力，赢得了这些大客户的信任，这为我们赢得了时间，通过服务大型客户锻炼了我们的团队、也磨练了我们的产品，使我们有机会去将这些产品模块化，为中小企业提供SaaS服务，形成了一个正向的循环。

到今天，在 AI 发展的过程中，如何挑选自己的客户，如何推出先进的产品？我们认为还是要洞悉大客户的需求，与有意愿的大客户共赢共建，才能在市场上取得先机。

第三，寻找切入口让客户快速看到成效。通用 AI 的能力我们都看到了，非常强，但在具体的业务场景上，目前还比较薄弱，我们与通用 AI 厂商的最大区别，是我们在垂直领域有独特的洞察和积累，所以我们不能被通用 AI 的能力迷惑，去发展我们原本没有的能力，而要着力于做长“长板”，通过长板效应，率先在垂直领域取得突破，让客户认可我们的价值。

以百望云金盾企业合规大模型为例，我们结合了在财税领域的优势，特别是票据、电子档案、供应链领域的优势，训练我们在特殊领域的专业模型，这个模型对企业实现合规管理非常有帮助，特别是我们还与行业头部的产业互联网平台，为平台的企业提供服务，这样可以更好的取得规模效应。

当然，这是百望云根据自己的优势进行的选择，每家企业都有自己的资源禀赋，挖掘好自己的优势是当务之急。另外，对于新创业的企业，如果还没有明确的产品优势，那我也真诚建议，可以与专业的机构合作，以百望云为例，我们在数据科技领域有着深厚的积累，那与我们合作，也可以取得1+1大于2的效果，更快的在市场取得突破。

AI 商业化生态

崔强：神州数码在推动 AI 商业化过程中和伙伴之间的互动关系是怎样的？

王冰峰：刚才靖亚的郑总在他的报告里提到有不同的层次，神州数码是一个老牌的公司，我们在业务的体量、规模上是非常庞大的，因而有机会接触到更多的客户，我们也是在不同的层级上跟各个合作伙伴进行交流。

在大模型、技术和工具的整合上，我们不做基础大模型，但我们有自己的平台——神州问学，我们最主要的目的是帮助企业客户跨越 AI 应用的最后一公里，让客户能够更加容易地使用人工智能。

所以，我们需要与别人进行集成，包括我们与大模型厂商合作开发端到端的解决方案；我们利用现有的几万家遍布全国的营销网络，帮助我们的合作伙伴推进客户触达和销售；我们也在做 AI 生态，借助与国际国内最优秀、最先进的企业合作，在深圳建立了 AI 生态创新中心。除了这些与合作伙伴的合作方式外，对于创业企业，我们也非常愿意和大家一起交流，共同加速 AI 技术在企业实际场景的落地。

但坦诚地讲，我们也观察了很多客户，大部分客户在生成式人工智能方面都还处于尝试阶段，都还没有成功创造出一个能够正向回报的场景。所有的企业都怕在 AI 浪潮来临的时候掉队，所以大家都在尝试，在这个过程中还有很多问题需要解决。例如，人工智能技术本身就还需要解决大模型能力的问题、精度的问题、成本的问题等等，需要行业共同努力解决。

神州数码希望利用自身已经建立起的能力和优势，帮助大家一起用生态的方式不断完善市场，真正实现商业的闭环。任何不盈利的技术都是耍流氓，生成式人工智能技术最终也一定要盈利，只有像互联网技术最终找到搜索、电子商务和社交媒体等落地场景一样，才有机会真正的为人类社会创造出巨大的变革效应。

崔强：神州数码作为中国甚至全球最庞大、最成熟的商业分销网络，有机会能把大家的产品带到客户端，客户界面。

AI 商业化，识别客户的付费意愿

崔强：问司马一个问题，你们

上一篇：中国初创企业 Global Native 的巨大机会｜Zilliz、Fotor、Answer.ai的经验与建议

下一篇：SaaS“出关”容易，“出海”难

上一篇：中国初创企业 Global Native 的巨大机会｜Zilliz、Fotor、Answer.ai的经验与建议下一篇：SaaS“出关”容易，“出海”难