所有TO B企業，都得在AI時代“重做一遍”：是危，還是機？

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比AI更讓人心跳加速的，是那句被反復傳頌的口號：大模型時代，所有企業都得重做一遍。

這句話不止一個大佬說過。聽起來像是一句革命宣言，讓人熱血沸騰。但細思之下，這句話的背后卻隱藏著一個讓許多企業不寒而栗的問題：如果一切真的需要重來，企業過去十幾年構建的技術壁壘、產品優勢以及能力優勢，這些看家本領，會不會在頃刻間蕩然無存？

從“技術選項”到“基礎設施”和“商業思維”的躍遷，意味著AI不再僅僅是工具層面的創新，而是正在重塑企業服務的底層邏輯和價值交付方式。在這一轉型浪潮中，那些依賴傳統SaaS模式和標準化工具生存的公司，面臨著前所未有的生存壓力與轉型機遇。

為了探尋這一問題的答案，我們深入走訪了紛享銷客、神策數據與靈快科技等處于AI轉型前沿的企業。通過他們的實踐探索、戰略思考與行業洞察，我們試圖找尋企服行業在AI時代下的答案。

推倒，再建：一場無休止的遷徙

“長期主義”在科技圈是政治正確，但現實卻是，大多數企業的長期發展路徑被頻繁的技術變革切割得支離破碎。

2010年前后，“云化”與“移動化”成為第一波技術浪潮；2015年左右，“平臺化”與“中臺化”的理念風生水起；到了2018年，“國際化”與“出海”又成為新的風向標。每一次風向的轉換，都像是一道不容置疑的命令，迫使企業重構產品體系，有時還要拆了東墻建西墻。

“這十年，就像在不停地翻新房子，本來是計劃蓋一個摩天大樓，但是剛蓋到五層就推倒重來。”紛享銷客創始人羅旭的比喻，道出了很多企業的心聲。他在2011年創立了CRM公司紛享銷客，親身經歷了多個技術周期的淬煉與迭代，對技術和商業之間的拉扯，體會尤深。

這種追逐，造成了致命的“速度差”：技術迭代的速度，遠遠快于商業價值變現的周期。許多公司耕耘了十幾年，在市場上建立了相當的知名度，但財務表現卻大多在十億元人民幣的門檻內外徘徊。與此形成鮮明對比的是，Salesforce在2024財年的營收已超過348億美元。

這一巨大差距的背后，是一個殘酷的商業現實：許多產品剛剛達到“產品-市場匹配”的臨界點，尚未充分享受規模化帶來的商業回報，就不得不為了適應新一輪技術浪潮而重啟研發投入。

頻繁的技術追逐導致企業產品布局分散化，戰略焦點不斷漂移。更根本的是，企業服務的價值主張始終未能真正占領客戶心智，“你究竟為我帶來了什么不可替代的價值？”這個問題，許多廠商至今未能交出令市場信服的答卷。

如今，AI——這個前所未有的超級變量，如同一面高倍放大鏡，將這個長期存在但懸而未決的行業頑疾，無比清晰的暴露在所有人面前：在AI主導的新時代，純粹依賴產品銷售的企業服務公司，到底還有沒有生存空間？

企服為何成了數字經濟的“差等生”？

在過去二十年數字經濟的澎湃浪潮中，消費互聯網孕育了巨頭，產業互聯網講述了宏大故事，但企業服務（To B）這個賽道，為何卻陷入一種微妙的尷尬：能實現穩定盈利者寥寥無幾，堪稱數字經濟的“差等生”？

病根何在？神策數據CTO曹犟的分析一針見血：企業服務的傳統模式存在“責任盲區”。科技廠商交付的是一個封裝好的工具，但工具能否產生價值，卻極度依賴客戶自身的技術消化和業務重構能力。客戶花了真金白銀，買到的與其說是“解決方案”，不如說是一張通往結果、卻需要自己披荊斬棘的“地圖”。

而地圖和到達，是兩回事。

為了彌合這道“價值鴻溝”，廠商往往被迫投入高成本的專家資源，提供深度咨詢、貼身實施等“人力密集型”服務，如同為每一臺售出的精密儀器配備終身制工程師。然而，這條路徑嚴重背離了軟件產品賴以生存的“規模效應”法則，使企業陷入“不做定制化服務（KA）無法生存，做了KA則被拖入成本泥潭”的兩難境地。

“為什么北美許多SaaS巨頭只做標準化產品+有限服務，卻能活得滋潤？‘不做KA就死’或許只是中國市場的特定解。”曹犟分析認為。

選擇“小而美”，專注服務那些需求標準、能力強的客戶，標準化產品或許足夠，但極易陷入低水平、低利潤的內卷紅海。選擇服務KA，就必須縱身跳入其復雜、非標、千奇百怪的業務深淵。這道選擇題，在過去，幾乎無解。

如今，大模型帶來的“強泛化+可交互”能力，成了破題的關鍵變量。

AI不是“新工具”，而是“新土壤”

AI帶來的，絕非一次普通的技術升級。

“它是一個‘終結性’的里程碑，”羅旭斷言，“就像從農業社會跨入工業社會。今天的企業必須完成從信息化到自動化的驚險一躍，否則就會出局。”

AI帶來的沖擊，對于CRM這類與市場變化緊密相關的系統尤為劇烈。與相對穩定的ERP或HR系統不同，企業銷售戰略需要因時而變：今年全力發展直銷，明年可能轉向渠道；這個季度追求市場份額，下個季度可能強調利潤。

“AI時代，是‘千企千面、千時千面’的時代。”羅旭總結道，“系統必須具備極高的柔性，能為不同的企業，在同一企業的不同發展階段，智能呈現最適配的狀態。短期看，純粹‘閉門造車’式的標準化產品空間會受擠壓；長期看，那些深入復雜業務場景、并能將行業認知與AI深度耦合的公司，將釋放出最大價值。”

一個深刻的產業悖論由此浮現：標準化是軟件時代規模效應的基石，但企業級市場最深厚的價值，卻始終藏于那些與獨特業務流程深度咬合的“非標”地帶。

破局之路：標準化產品的“黃昏”與“黎明”

在海外，一些領先的AI原生企業已經開始了全新的模式探索，為我們提供了有價值的參考。

Palantir直擊CEO的戰略決策痛點，其AIP平臺通過數據“實戰推演”交付關鍵任務結論，成為真正的“決策大腦”；Databricks將割裂的大數據與AI工作流統一，其Lakehouse架構交付“即時可用的洞察力”，讓數據直接轉化為行動力；更激進的如Upstart，它基于AI風控模型，直接向銀行交付“優質貸款資產包”，風險自擔、按效果收費，將軟件服務徹底金融化為結果保障。

它們的實踐指向了同一個方向：越過工具層，用AI系統形成閉環，直接交付商業確定性。

曹犟也注意到了這些海外企業的最新動態，他也有著相類似的觀察，不過他的思考比較辯證：“并非標準化產品沒有未來，而是傳統‘只交工具、不管結果’的模式遇到了天花板。”

神策數據成立于2015年，是中國領先的大數據分析和營銷科技服務商。一直奮戰在一線，他們對市場水溫的變化非常敏感。

曹犟發現，市場上一些客戶的訴求已發生轉變：“不要再向我炫耀你的算法多復雜、模型多大，我只關心一件事——你的產品，能不能直接影響我的核心業務指標。”

這意味著，價值的衡量標尺，正在從技術規格清單（SOW）上的功能點完成度，遷移至如北極星指標、用戶增長率、轉化效率等與業務結果強綁定的指標上。

無論廠商是否準備好，在客戶心智的戰場上，一場深刻的價值遷移已經全面開啟。

架構重生：不是外掛“智能插件”，

而是重構“智能基因”

擁抱AI，絕非在舊有技術架構上外掛一個“智能聊天框”。它要求企業以AI原生的思維方式，在全新的智能土壤上，重新規劃與播種。

一家新銳創業公司靈快科技的產品聯創劉天一表示：“在AI時代，標準化是基礎，但真正的魔力在于，必須在這個基座上，生長出千變萬化的個性化智能。”靈快科技致力于通過AI Agent技術，打造“全鏈路Data Agent”，將人類自然語言需求自動轉化為完整的數據洞察報告，體現了AI時代產品設計的新思路。

紛享銷客的實踐為這一轉型提供了有價值的參考路徑。2025年4月，紛享銷客發布了其首個企業級智能CRM平臺——ShareAI，標志著其從“連接型CRM”向“智能型CRM”的戰略躍遷。其目標，是讓CRM從一個被動的記錄與流程工具，進化為一個能夠主動賦能每一個業務角色的智慧中樞。

ShareAI的架構清晰體現了其設計哲學：不是將AI簡單嫁接于原有系統之上，而是以既有PaaS平臺為土壤，讓智能自然生長。以成熟的PaaS平臺為底座，在上面構建專屬的AI PaaS層。這一層深度融合了行業知識和多模態AI能力，形成“AI+CRM+行業智慧”的核心三角。無論是營銷線索篩選、銷售商機洞察，還是服務階段的智能客服，各種AI智能體（Agent）都能基于統一的AI PaaS平臺和深厚的行業知識庫，提供場景化、定制化的賦能。

“我們的AI從誕生起就具備結構化的業務理解能力，”羅旭闡釋道，“而通用的AI平臺往往只提供基礎的推理能力，面對復雜的業務邏輯，需要從零開始構建認知框架，這在實際落地中難度極大。”

他舉了一個關于權限的生動例子：許多人憧憬用自然語言指令直接生成BI報表，看似便捷。但若沒有底層嚴謹的權限管控體系，這樣的智能體或許只能為擁有“全公司”數據權限的CEO服務。試想，一位銷售總監若隨意提出“查看公司財務數據”，系統是否應該毫無保留地呈現？這其中隱藏著巨大的數據安全與管理風險。

而在紛享銷客的CRM PaaS底座中，數據權限機制自設計之初就與組織架構深度耦合、一體化構建。這種“天然隔離”的設計，不僅確保了數據安全與合規，更使得上層AI能在一個邊界清晰、可信可控的框架內釋放價值，讓智能真正服務于業務，而非制造混亂。

新護城河：從“最佳工具”到“最佳實踐”

我們談了太多AI對傳統優勢的“破壞”。是的，過去用代碼砌成的功能壁壘正在松動。但破壞只是表象，緊隨其后的是破壞性創新。能活到現在的企業，都穿越過好幾個技術周期了，沒道理在AI時代就舉手投降。舊的城墻在塌，新的城墻也在立。

當大模型技術日益平權，功能模塊可被快速復制，在AI時代，什么才是企業真正的護城河？

紛享銷客的答案鏗鏘有力：“在于對行業的深度理解與知識沉淀。”

“我們不僅是一家軟件商，更是一家‘數字化最佳實踐運營商’。”羅旭闡釋道。通過服務海量行業客戶，在嚴格保護隱私的前提下，抽象、提煉出行業的共性最佳實踐，再將這套經過驗證的“行業認知”產品化、模型化，反哺給更多客戶。

他們的壁壘，是“知識產品化”的能力——將看不見、摸不著的行業經驗，轉化為可數據化、可迭代的智能。

神策數據則將核心競爭力歸結為三點：品牌信譽與客戶口碑、快速抽象業務本質的能力、快速閉環驅動業務的能力。

要塑造新的護城河，不光是技術問題，更要從產品哲學上進行升維。

曹犟從兩個層面分享了觀察：

·第一，系統必須為AI調用而生。過去的標準是Open API（開放接口），但那主要是給人用的。未來，在上面封裝一層標準化的模型上下文協議（MCP）將成為必然。這幾乎是工具類產品的進化共識。

·第二，文檔的范式需要革命。過去的文檔是寫給人看的，人可以腦補和糾錯。但給AI看的文檔必須是絕對精準、高度結構化、毫無歧義的“機器語言”，任何細微的模糊都可能造成任務鏈的崩潰。所以，高質量的、機器可讀的文檔和MCP一樣重要。

在人機交互上，純粹的“聊天框主義”可能是個誤解。“我們發現，用戶在很多場景下依然需要圖形界面（GUI）的直觀操作，”曹犟指出，“未來更可能是自然語言和圖形界面根據場景無縫切換、混合的智能交互模式。”

這種“AI友好”的特性，甚至會改變產品開發的根本范式。傳統模式下，一個新需求意味著長開發周期。但在AI原生架構下，如果底層能力已經以“工具集”形式就緒，那么適應新場景可能主要靠向“知識層”注入新領域知識，前端交互可以更靈活輕量。就像從“重建一座工廠”轉向“為通用流水線換一套生產配方”。

曹犟強調，必須建立從數據血緣到AI思考鏈的全程可解釋、可追溯機制。“人類的最終判斷權和‘審美’依然關鍵，”曹犟指出，“在重大決策上，AI可以建議，但發動按鈕必須在人手里。”這是風險控制的底線，也是組織接納AI的前提。

價值從來不在工具本身

讓我們回到最初那個靈魂拷問：大模型時代，純工具類的企業服務公司還有未來嗎？

紛享銷客、神策數據以及靈快科技的探索，共同指向了一個超越二元對立的答案：

純粹交付標準化工具、將使用效果完全拋給客戶的“甩手掌柜”模式，前路確實越來越窄。客戶不愿再為華而不實的功能清單付費，他們只愿為可見的業務成果買單。

但這絕不意味著“標準化產品”的消亡。恰恰相反，強大、靈活、平臺化的產品能力，是承載AI智能、應對復雜需求的高效基底和必要前提。沒有結構化的數據、沒有抽象的業務模型、沒有穩健的PaaS平臺，AI智能體便是無本之木。

真正的未來，在于一場從商業模式、產品思維到企業行動的全面變革：

·從“賣工具”轉向“賣效果”，從交付軟件轉向交付業務價值。

·從“產品功能”競爭轉向“行業認知”競爭。

·從“人適應軟件”轉向“軟件智能適配人”。

·商業模式從“非此即彼”走向“分層共生”。標準化產品滿足廣譜需求，AI增值服務深挖個性價值。

這場變革，要求科技企業必須首先將自己鍛造為一個AI原生的組織：數據驅動、知識運營、智能決策。正如羅旭所言：“我們未來希望交付給客戶的，正是我們自己在這個變革時代中，用真金白銀和無數實戰驗證過的最佳實踐。”

大模型的洪流，終于撕開了一道歷史性的裂口。讓那些長期被困在“反復重構”的企服廠商，第一次有機會觸摸到這個行業的本質內核：生意的核心，從來不是銷售某款產品，而是幫助客戶贏得商業成功。當工具被賦予智慧，當軟件真正懂得了業務，國內企業服務的賽道，或許真能迎來千億級營收的企業誕生。

未來，從來不在工具本身，而在使用工具的人所要抵達的目的地里。而AI，正成為抵達那里最短、也最智能的路徑。