對話微盟技術副總裁肖鋒：調用一次小龍蝦五毛錢，這筆AI賬必須算清楚

肖鋒算過一筆賬：調用一次小龍蝦，一句話五毛錢。日活百萬級的零售平臺，這個數字乘以用戶量和對話輪次，很快就撐不住。

這是他在交流開始沒多久就主動拋出來的數字。上周，微盟在上海總部舉辦WEIMOB DAY 2026城市峰會上，筆者見到了肖鋒，他是微盟技術副總裁，管著一家零售SaaS公司的技術方向。他眼下最在意的事情之一，就是把AI這筆賬算清楚——不只是成本賬，還有商業模式那本更難的賬。

從Workflow到Agent+Skills，微盟一直在重新審視自己跟AI的關系。現在答案逐漸清晰了：零售SaaS行業第一個Admin Skill上線了，不收錢，不消耗自己的Token，丟進小龍蝦生態后甚至沒給它安排一個顯眼的入口，安裝量和調用頻次卻跑過了預期。AI正在重寫整個軟件行業的劇本，微盟選擇了一條看起來不急的路。

“多說幾句話，一天飯錢沒了”

“企業用戶量大，稍微優化20%就能省大量成本。”

微盟的應對是三層策略：緩存、分層模型、上下文壓縮。簡單問題丟給小模型，需要強推理的才上大模型。沒什么花活，管用就行。肖鋒判斷，隨著規模上去，成本會往下走，對底層模型廠商的議價能力也會跟著漲。

但真正讓他在意的是付費模式的走向。按Token收費在他看來只是過渡階段。“100萬Token兩毛錢，我們收客戶兩毛二、兩毛五，賺個差價。這已經把人的智力價值拋開了。”

他打了個比方——白菜五毛一斤買進來，五毛五賣出去，那叫賺差價。洗干凈切好炒好端上桌賣五塊，中間那四塊五才是真本事。“AI收費的終局應該照著這個邏輯走——按結果付費，比如導購Agent帶來多少GMV增長，按比例分成，這才能體現真正的價值。”

微盟做Agent，踩過兩次坑。

第一次是workflow路線。過去的邏輯是把頁面給用戶填充得盡可能完善——可能有100、150個參數，每個參數AI都要理解并填上。一致性有了，但換個說法就卡住。用戶反饋四個字：不夠聰明。

第二次是“兜底”。AI不愿意冷場，一本正經編一個看起來合理的數出來。你不登后臺查根本分不清對錯。C端用戶翻篇就算了，B端客戶不行。“你只要有一個bad case，他就認為整個AI都有問題。”

現在的路子是：能答就答，答不了就說“對不起，我不會”。不給兜底，不編數據。用戶慢慢建立一種預期——它回答的，就是準的。

“行業里大家應該都會往這條路走，否則遇到的問題差不多。”肖鋒說。

Admin Skill：免費，但不是白做

Weimob Admin Skill說白了就是微盟WOS后臺的OpenAPI換了一層皮。以前調這些接口得自己讀文檔、寫代碼，現在AI幫著包裝好了，用戶在小龍蝦里直接問“我今天訂單交易量什么樣”，數據就回來了。Token消耗算用戶的，Skill本身不收費。

不收錢的產品值不值得做？對于這個問題微盟內部也有討論。肖鋒的態度很明確：“微盟想做行業的引領者，不是追隨者。”零售SaaS賽道里，微盟是頭一家發布Admin Skill的。

上線后連個二級入口都沒給，藏得挺深。安裝倒是方便，復制一句話就能搞定。沒怎么推，數據卻跑過了內部預期。

小龍蝦給微盟打開了一扇門，也帶來了一個頭疼的問題。

“它太開放了。之前有新聞很多企業crash了，因為給的權限太多。它才不管，什么都要收集，要root權限、用戶名密碼。”肖鋒對OpenClaw的評價不留余地。作為個人助理產品，它在隱私處理上簡單粗暴，To B服務商沒法照搬。

微盟的做法是自己做一層封裝。開放出去的接口逐個做安全check，防非授權訪問，防越權——A店鋪管理員不能碰B品牌的數據。有漏洞風險的接口干脆不開放。這不是能不能做到的問題，是愿不愿意做的問題。“安全合規是第一位的。”

中國AI的成本優勢是一把刀

肖鋒自己裝了OpenClaw，但幾乎不調Claude。“太貴了，性價比不高。”算得很細：一個普通上班族，每月花200美金還是花40塊人民幣？國內的AI編程工具——智譜GLM 5、字節Trae、阿里Code Cocoon——他用下來都夠用。

“你寫個Hello World，用哪個AI都一樣。并不是Claude就更聰明，Trae就寫得不好。”

這是中國AI眼下最大的結構性籌碼。肖鋒估了一下，國內模型調用的成本大概是美國的十分之一，體驗差距遠遠拉不開十倍。“我的成本只有美國的1/10，你的優勢又沒有達到10倍。”

背后的賬是基建。中國在電力上的投入遠超美國，而“未來AI就是算力，算力背后是電力”。美國的基建能力跟中國比有差距，加上中國應用層面的傳統優勢，他把判斷推到了更遠的地方——“放眼十年，也許競爭到最后只剩中國AI。”

微盟在零售場景推AI，最大的阻力不是技術。“商家認為AI是萬能的，不應該出錯。但凡有點錯，就覺得不可用。”這種想法不光存在于運營出身的商戶，連一些技術人員也處于“又想用又不想完全信”的狀態。

還有一層現實困難：老板想學，員工未必跟上。一線運營覺得“AI全自動了，我干啥”。微盟兩手抓——Weimob Day推標桿案例，運營人員上門做培訓。但真正管用的是同行壓力。“商家看到同行用AI人效是自己的兩倍，會更容易主動學。以事教人，一次就會。”

GEO：不是什么客戶都接

從控成本、防幻覺，到開放Admin Skill、押注生態，微盟在Agent這條線上的打法已經逐漸成型。而在AI這波浪潮里，肖鋒還盯著另一個機會：GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎優化）。

邏輯并不復雜——SEO和GEO底層相通，一個是優化頁面信息給搜索引擎，一個是優化品牌信息給AI模型。微盟手上有大量品牌方客戶，天然有優勢。但微盟設了三道審核，最后一關是法務。有的客戶預算很高，被拒了。“可能涉及傳銷或有問題的產品。”

“315曝光的那家公司，幾個人就能干，但那不可持續。”肖鋒的態度是這件事得當正經生意做。微盟提供實時數據，客戶自己去驗證。報價跟著市場走——同一個關鍵詞投的人多，價格自然上去。數據源對接了小紅書、新浪、騰訊廣告。

對商家的建議就一句話：“必須做。就像搜索時代的SEO一樣，你不做別人做，以后就沒你啥事了。”

有一種觀點認為，未來SaaS公司會淪為飛書、釘釘、企業微信的API或MCP供應商，價值被平臺吃掉。肖鋒不同意。“不管用什么入口，商戶的核心數據和行業know-how還是在微盟手里。并不是因為我開放了，微盟的作用就沒了。”

微盟的策略是主動往外走——從微信、企業微信到飛書、釘釘，入口越多越好。模型層也一樣，不站隊。“騰訊的3D建模不錯，這個領域只能跟他合作；大模型領域DeepSeek、Qwen都可以；偏娛樂性的可能是豆包。看誰家哪個產品好，就跟誰合作那一塊。”

內部還搭了一個創新中心，誰有idea都可以來聊。GEO和AI Work365就是這么從0到1跑出來的。“不管AI還是非AI，都可以聊。如果不錯，就產品化。”

Admin Skill、GEO、創新中心，微盟在AI這波浪潮里的打法不算激進，但每一步都踩在它認為對的位置上。沒在小龍蝦上搞收費工具來證明什么，把籌碼壓在了信任、安全和行業標準上。

“你不做別人做，以后就沒你啥事了。”肖鋒說這話是在講GEO，但放在整篇文章里，同樣成立。（本文首發鈦媒體APP，文 | DeepWrite秦報局，作者｜秦聰慧 ）