AI 應(yīng)用大爆發(fā)，B 端 AI 應(yīng)用交易的超級(jí)賣(mài)場(chǎng)來(lái)了

企業(yè) AI 轉(zhuǎn)型，再也不需要自建 agent 了

作者｜Cynthia

編輯｜鄭玄

AI 圈瘋卷大模型參數(shù)的前兩年，在中國(guó)的 B 端 AI 市場(chǎng)，一個(gè)荒誕的場(chǎng)景始終存在：

科技密度最高的技術(shù)領(lǐng)域，卻流行著最原始的小農(nóng)經(jīng)濟(jì)模式。

企業(yè)們忙著自建知識(shí)庫(kù)、自研 AI 產(chǎn)品，全員培訓(xùn)搞人人都是開(kāi)發(fā)者運(yùn)動(dòng)，最終一萬(wàn)個(gè)企業(yè)造出了十萬(wàn)個(gè) AI 應(yīng)用，其中九萬(wàn)九千九百個(gè)都穩(wěn)定性和易用性雙雙拉胯，最后在公司服務(wù)器吃灰。

當(dāng)然，這背后有歷史原因，模型側(cè)，SOTA（state-of-the-art，當(dāng)前最優(yōu)）一月一迭代，產(chǎn)品側(cè)，僅僅是 AI 記憶層的編排框架，就有幾十種方案各立山頭。接口標(biāo)準(zhǔn)上，僅僅 2025 年，就有 MCP、A2A、skills 一代版本一代神，讓人眼花繚亂。

上游技術(shù)更迭起伏如同坐過(guò)山車(chē)，中游 AI 應(yīng)用的保質(zhì)期也就會(huì)隨之被壓縮到以周計(jì)算，企業(yè)選對(duì)是運(yùn)氣，選錯(cuò)更是常態(tài)。

既然如此，不如自己上手，親自造輪子。

但 2025 年成為了行業(yè)一個(gè)明確的轉(zhuǎn)折點(diǎn)：隨著大模型格局逐漸穩(wěn)定，各種 AI 應(yīng)用的標(biāo)準(zhǔn)化方案加速跑通，市場(chǎng)開(kāi)始逐漸接受為 AI 應(yīng)用付費(fèi)的商業(yè)模式，而阿里云云市場(chǎng)等平臺(tái)的擴(kuò)張，也補(bǔ)全了標(biāo)準(zhǔn)化供給-交易市場(chǎng)-規(guī)模化需求的交易閉環(huán)。

企業(yè) AI 轉(zhuǎn)型，終于從自耕自種、看天吃飯，邁入了貨架林立、按需采買(mǎi)的商品經(jīng)濟(jì)時(shí)代。

但新的命題也隨之而來(lái)：AI 應(yīng)用的未來(lái)終究是小農(nóng)經(jīng)濟(jì)的復(fù)辟，還是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的狂歡？獨(dú)立 AI 應(yīng)用究竟是真實(shí)需求，還是虛假泡沫？

01

AI 應(yīng)用的供需正走向冰火兩重天

當(dāng)前 B 端 AI 市場(chǎng)的核心痛點(diǎn)，早已不是有沒(méi)有，而是好不好用、怎么選。

圍繞著這一痛點(diǎn)，需求端瘋狂增長(zhǎng)與供給端虛假飽和正上演著一場(chǎng)冰火兩重天的大戲。

首先是需求端的爆發(fā)堪稱(chēng)恐怖。當(dāng)前，AI 應(yīng)用的部署形式中，agent 是其中一大主要方向。IDC 數(shù)據(jù)顯示，全球 Agent 年度 Token 消耗將從 2025 年的 0.0005 PetaTokens，暴增至 2030 年的 152667 PetaTokens，年復(fù)合增長(zhǎng)率高達(dá) 3418%。這意味著企業(yè)對(duì)數(shù)字勞動(dòng)力的渴求，正以指數(shù)級(jí)速度膨脹，從金融風(fēng)控到工業(yè)運(yùn)維，從營(yíng)銷(xiāo)設(shè)計(jì)到編程繪畫(huà)，幾乎沒(méi)有行業(yè)能避開(kāi) Agent 的滲透。

但同一份 IDC 報(bào)告中，另一個(gè)有意思的細(xì)節(jié)是，全球 Agent 的供給，也正在經(jīng)歷一場(chǎng)指數(shù)級(jí)的擴(kuò)張：全球活躍 Agent 數(shù)量將從 2025 年的 2860 萬(wàn)，飆升至 2030 年的 22.16 億，五年增長(zhǎng)近 80 倍，年復(fù)合增長(zhǎng)率 139%。平均每年新增的 Agent 數(shù)量，都能超過(guò)上一年的總和。

于是，泡沫式虛假飽和供給與需求側(cè)的小農(nóng)經(jīng)濟(jì)雙管齊下，一個(gè)詭異的現(xiàn)象出現(xiàn)了：AI 應(yīng)用的供給越多，企業(yè)的選擇門(mén)檻反而越大。

最近幾天，從小紅書(shū)到各種 AI 學(xué)習(xí)社群，一張來(lái)自大 V 的吐槽截圖被反復(fù)傳播，盤(pán)出了電子包漿：

各種 AI 產(chǎn)品已經(jīng)太多太多，用戶已經(jīng)學(xué)不過(guò)來(lái)，也完全選不過(guò)來(lái)了。

市場(chǎng)亟需一個(gè) app store 一樣的中間平臺(tái)，幫開(kāi)發(fā)者做產(chǎn)品曝光，也幫助用戶加速篩選。

To C 方向成熟最快，2024 年迄今，已經(jīng)有了 OpenAI 的 GPT Store 以及阿里的 Mulerun，還有 Enso、YOMIRGO 等創(chuàng)業(yè)公司探路，走類(lèi)似傳統(tǒng)應(yīng)用商店的路數(shù)。

但 To B 市場(chǎng)完全是另一套邏輯：消費(fèi)級(jí) App Store 的自由上架、下載量排名邏輯徹底失效，企業(yè)采購(gòu) AI 服務(wù)，安全、合規(guī)、穩(wěn)定性是不可逾越的紅線。比如最近很火的了 Moltbot，看似萬(wàn)能，但過(guò)高且無(wú)監(jiān)管的權(quán)限開(kāi)放，就導(dǎo)致使用場(chǎng)景只能局限在一個(gè)非工作設(shè)備或者虛擬機(jī)。否則一旦接入核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)，一次誤操作刪庫(kù)，就可能讓企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)清零。

而阿里云云市場(chǎng)的 AI 應(yīng)用及服務(wù)平臺(tái)正是這個(gè)節(jié)點(diǎn)上，最典型的 To B AI 應(yīng)用市場(chǎng)玩家。不過(guò)，不同于傳統(tǒng) APP Store 的簡(jiǎn)單展示邏輯，圍繞選、買(mǎi)、用的三大環(huán)節(jié)，一端鏈接客戶，洞察行業(yè)需求；一端深度合作ISV提供更多的商機(jī)與創(chuàng)新加速，AI 時(shí)代的阿里云云市場(chǎng)所提供的服務(wù)要積極主動(dòng)的多。

02

阿里云正在打造企業(yè)級(jí)

AI 應(yīng)用及服務(wù)市場(chǎng)

一個(gè)有意思的現(xiàn)象是，從互聯(lián)網(wǎng)電商到工業(yè)再到潮玩 IP 不同行業(yè)，面臨的痛點(diǎn)天差地別，卻在做企業(yè) AI 轉(zhuǎn)型時(shí)，他們做出了一致的選擇：繞過(guò)自建泥潭，在阿里云云市場(chǎng)采購(gòu) AI 能力，快速嵌入自身業(yè)務(wù)流。

最典型的案例是電梯物聯(lián)網(wǎng)玩家新再靈的 AI 低碳轉(zhuǎn)型過(guò)程。阿里云云市場(chǎng)不僅提供精準(zhǔn)的供需匹配，解決他們即買(mǎi)即用解決的效率問(wèn)題，也讓 AI 從成本工具升級(jí)成為了增長(zhǎng)引擎。

專(zhuān)注電梯物聯(lián)網(wǎng)十年的新再靈，早已把安全運(yùn)維做到行業(yè)頂尖，但雙碳戰(zhàn)略帶來(lái)了新命題：電梯作為高頻用能場(chǎng)景，如何從管安全升級(jí)到管綠色？

「碳管理不是加個(gè)模塊就能搞定的，涉及一堆專(zhuān)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和排放因子，自研門(mén)檻太高，找外部咨詢又周期長(zhǎng)、成本高。」新再靈技術(shù)負(fù)責(zé)人的困擾，也是眾多傳統(tǒng)企業(yè) AI 轉(zhuǎn)型的縮影。

在阿里云云市場(chǎng)，新再靈找到了中碳的碳盤(pán)查 Agent。它擺脫了過(guò)去重咨詢項(xiàng)目的非標(biāo)化，而是一套可集成、可復(fù)制的 AI 工具。通過(guò)阿里云標(biāo)準(zhǔn)化接口，新再靈可以將云梯平臺(tái)的電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)推送至 Agent，原本需數(shù)周的碳盤(pán)查工作，變成 AI 自動(dòng)運(yùn)行的標(biāo)準(zhǔn)化流程，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性和效率雙雙提升。

更意外的價(jià)值藏在后續(xù)：量化碳排放數(shù)據(jù)后，新再靈發(fā)現(xiàn)了新商機(jī)。將電梯碳足跡監(jiān)測(cè)、節(jié)能分析作為增值服務(wù)，打造安全+低碳一體化方案，一舉拿下多個(gè)政府老舊電梯更新項(xiàng)目的投標(biāo)。「AI 不僅解決了合規(guī)問(wèn)題，還幫我們開(kāi)辟了新業(yè)務(wù)線」這是新再靈最初完全沒(méi)想到的。

高效的買(mǎi)賣(mài)與供需匹配之外，To B 交易的核心壁壘除了技術(shù)，更關(guān)鍵的是信任。尤其對(duì)初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)而言，有限的窗口期內(nèi)，如何建立跨領(lǐng)域合作的初始信任，難度堪比登天。

雨之靈動(dòng)打造爆款 AI 潮玩 Walulu 的經(jīng)歷，完美詮釋了阿里云云市場(chǎng)的信任加速器價(jià)值。

過(guò)去一年，AI 玩具迎來(lái)了爆發(fā)，也陷入語(yǔ)音音箱+毛絨的同質(zhì)化怪圈。在此背景下，雨之靈動(dòng)要做差異化的微具身潮玩——能物理交互、多模態(tài)感知，靠肢體動(dòng)作傳遞情緒。

但 AI 玩具市場(chǎng)變化飛快，留給他們的只有 6 個(gè)月窗口期，團(tuán)隊(duì)找遍深圳十余家硬件方案商，全都無(wú)法滿足低成本、高品質(zhì)、快交付的要求。

阿里云云市場(chǎng)的 AI 應(yīng)用及服務(wù)市場(chǎng)平臺(tái)「貨架」成了破局關(guān)鍵。通過(guò)平臺(tái)匹配到深勵(lì)科技后，阿里云的企業(yè)認(rèn)證、SLA 服務(wù)保障和真實(shí)案例沉淀，讓雙方跳過(guò)了冗長(zhǎng)的公司考察、資質(zhì)審核環(huán)節(jié)，直接進(jìn)入研發(fā)階段。「初始信任太難自建，平臺(tái)幫我們省了至少 3 個(gè)月的磨合成本」雨之靈動(dòng)創(chuàng)始人表示。最終 Walulu 如期上市，靠阿里云生態(tài)提供的 AI 內(nèi)容測(cè)款+硬件嵌入式技術(shù)組合能力，產(chǎn)品兩個(gè)月全球圈粉 30 萬(wàn)，單條 TikTok 視頻曝光超 3000 萬(wàn)，實(shí)現(xiàn)了從 0 到 1 的快速突破。

03

阿里云云市場(chǎng) AI 應(yīng)用及服務(wù)市場(chǎng)，

成為優(yōu)質(zhì) agent 的產(chǎn)銷(xiāo)車(chē)間

如果說(shuō)，對(duì)需求側(cè)而言，阿里云的 AI 應(yīng)用及服務(wù)市場(chǎng)提供的是一個(gè)類(lèi)似盒馬、山姆超市，涵蓋各種場(chǎng)景、降低信任成本的超級(jí)賣(mài)場(chǎng)。那么對(duì)供給側(cè)來(lái)說(shuō)，阿里云則是優(yōu)質(zhì) AI 產(chǎn)品的產(chǎn)銷(xiāo)車(chē)間，既解決生產(chǎn)效率問(wèn)題，又能打通銷(xiāo)售通路，甚至重構(gòu)商業(yè)模式。

對(duì) AI 服務(wù)商而言，最大的內(nèi)耗往往不是技術(shù)研發(fā)，而是非核心環(huán)節(jié)的拖累。

過(guò)去，AI 初創(chuàng)公司要花大量精力搞商務(wù)談判、搭建交付體系，甚至為單個(gè)客戶定制化開(kāi)發(fā)，分散了研發(fā)精力；中小 SaaS 廠商雖懂行業(yè)需求，卻受限于 AI 技術(shù)能力，難以快速迭代產(chǎn)品。

阿里云云市場(chǎng)上的 AI 應(yīng)用及服務(wù)市場(chǎng)則提供了全流程工具閉環(huán)，讓服務(wù)商聚焦核心創(chuàng)意。

鄰商科技就是這一套閉環(huán)服務(wù)的眾多受益者之一。作為服務(wù)數(shù)百萬(wàn)義烏商家的 SaaS 提供商，鄰商深諳電商行業(yè)痛點(diǎn)，當(dāng)流量紅利見(jiàn)頂、內(nèi)容過(guò)載，商家們被迫卷入商品數(shù)量、上新速度的競(jìng)賽，每天上百個(gè)新品的模特、影棚、修圖成本，足以壓垮小本生意。

針對(duì)這一痛點(diǎn)，用 AI 幫助商家們做好素材制作服務(wù)，背后的市場(chǎng)空間不可小覷。

鄰商有行業(yè)洞察，但沒(méi)有自研 AI 視覺(jué)能力。但好在有千問(wèn)大模型，阿里在大模型的領(lǐng)先地位，成為他們集成接口，快速打造自身優(yōu)勢(shì)化產(chǎn)品服務(wù)的重要一環(huán)。

為此，他們通過(guò)阿里云云市場(chǎng)的 AI 應(yīng)用及服務(wù)市場(chǎng)對(duì)接萬(wàn)相營(yíng)造等工具，快速完成選-買(mǎi)-用閉環(huán)：先是在市場(chǎng)比對(duì)篩選最優(yōu) AI 能力，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化接口即接即用，再集成到商家工作臺(tái)。最終，商家新品素材準(zhǔn)備從天級(jí)壓縮到小時(shí)級(jí)，固定生產(chǎn)成本轉(zhuǎn)為按需伸縮的變量成本，小商家也能用得起大品牌專(zhuān)屬的 3D 展示功能。

更重要的是，阿里云徹底降低了 AI 應(yīng)用的獲客成本。

上架阿里云云市場(chǎng)就像把店開(kāi)在目標(biāo)客戶家門(mén)口，阿里云天然匯聚了有預(yù)算、有明確需求的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，獲客效率遠(yuǎn)高于地推、行業(yè)展會(huì)等傳統(tǒng)方式。

更具革命性的是，阿里云 AI 應(yīng)用及服務(wù)市場(chǎng)的存在，讓 AI 應(yīng)用的商業(yè)模式從按量計(jì)費(fèi)向結(jié)果付費(fèi)進(jìn)化成為可能。通過(guò)與客戶云上資產(chǎn)的無(wú)縫集成，AI 應(yīng)用能清晰量化為客戶帶來(lái)的價(jià)值（如營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化提升、成本降低），解決了效果難衡量的行業(yè)痛點(diǎn)，讓付費(fèi)邏輯更可持續(xù)。

04

結(jié)尾

如今 AI 產(chǎn)品的野蠻生長(zhǎng)，像極了 20 年前電商產(chǎn)業(yè)的草莽時(shí)代：

磅礴的市場(chǎng)需求與井噴的產(chǎn)能驟然相遇，賽道里既有扎根本土的創(chuàng)新玩家，也充斥著蹭熱點(diǎn)的空氣產(chǎn)品，魚(yú)龍混雜的格局讓供需雙方都陷入選擇困境。

而阿里云云市場(chǎng)的 AI 應(yīng)用及服務(wù)市場(chǎng)，恰如當(dāng)年淘寶、天貓于電商行業(yè)。在供給端，它為不同梯隊(duì)的玩家搭建了標(biāo)準(zhǔn)化舞臺(tái)：老牌 SaaS 廠商藍(lán)凌可依托生態(tài)延續(xù)服務(wù)優(yōu)勢(shì)，AI 開(kāi)發(fā)新貴 Dify、斑頭雁能專(zhuān)心深耕技術(shù)創(chuàng)新，借助平臺(tái)觸達(dá)此前難以覆蓋的海量客戶；在需求端，它為從互聯(lián)網(wǎng)大廠到中小制造、消費(fèi)企業(yè)的各類(lèi)主體，提供了低成本、可驗(yàn)證的篩選路徑，讓企業(yè)無(wú)需再為試錯(cuò)付出高額代價(jià)，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量、低風(fēng)險(xiǎn)的 AI 轉(zhuǎn)型。

最終，這套機(jī)制將 AI 市場(chǎng)從無(wú)序狂歡，拽入公開(kāi)透明、可落地、可信賴(lài)的規(guī)范化軌道。

如果再把目光拉得更遠(yuǎn)，我們則會(huì)發(fā)現(xiàn)，所有技術(shù)革命的爆發(fā)都逃不開(kāi)固定范式：技術(shù)發(fā)現(xiàn)—基礎(chǔ)設(shè)施成熟—應(yīng)用規(guī)模化爆發(fā)，三步迭代環(huán)環(huán)相扣.

而基礎(chǔ)設(shè)施的定型，往往是技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向產(chǎn)業(yè)浪潮的核心拐點(diǎn)。就像電的發(fā)現(xiàn)早于第二次工業(yè)革命，卻直到交流電技術(shù)突破、電網(wǎng)體系普及，電能才真正重構(gòu)全球生產(chǎn)生活；大模型技術(shù)自 2018 年前后被行業(yè)發(fā)掘，卻始終受限于算力瓶頸，直到算力基礎(chǔ)設(shè)施逐步成熟，才迎來(lái)今天 AI 應(yīng)用爆發(fā)。

阿里云云市場(chǎng)的 AI 應(yīng)用及服務(wù)市場(chǎng)作為今天 AI B 端應(yīng)用的超級(jí)賣(mài)場(chǎng)，它的日趨成熟，不僅是當(dāng)前 AI 商品化的核心推手，更意味著，屬于 AGI 爆發(fā)的故事才剛剛開(kāi)始。

*頭圖來(lái)源：視覺(jué)中國(guó)

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系極客君微信 geekparkGO

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