今年6月份，《纽约时报》披露，埃森哲和波士顿咨询（BCG）从生成式人工智能赚的钱，比OpenAI、Anthropic等公司加起来还要多。波士顿咨询预计，由于人工智能在各种企业运营中的融合程度不断加深，到2024年底，人工智能咨询业务将占其收入的20%，并预计到2026年这一数字将翻倍至40%。
意外吗？但当我们回头思考一下，就会发现其中的逻辑：向企业销售AI产品，关键在于提供全面的咨询服务，而非单纯的软件开发。在AI领域，企业寻求的是端到端的解决方案。随着大语言模型变得越来越强大，人工智能变得更加普及，卖人工智能将更多地变成卖时间，而非产品本身。更多的工作将会从编程转移到提供咨询服务和客户服务。另一方面，由于对服务的依赖，人工智能初创公司在扩大规模方面将面临比传统软件公司更大的挑战。同时，进入门槛也在降低，特别是当知识工作者开始掌握使用低代码工具来构建自己的自动化解决方案的时候。因此，最优秀的AI初创公司最终可能发展成为特定垂直领域的头部咨询公司，而并非像OpenAI这样的产品型公司。这对风险投资来说可是个不利消息，因为这些公司难以实现快速扩张。我们这里说的“人工智能初创公司”是指提供人工智能代理(AI Agent)、工作流（workflow）或聊天机器人的公司。常见的功能包括:1）工作流程构建器 2）工作流程模板 3）与数据库等的大量集成和连接器。现在在B2B的AI领域，尤其是那些专注于AI自动化的初创公司，有一个不愿公开的秘密——他们实际上更多是在提供AI软件咨询服务，而非销售那些高毛利的标品软件。这里的“咨询”指的是为企业客户量身定制解决方案，而非提供能够带来稳定平台收入的产品。对于初创公司而言，在尚未形成可复制销售的产品之前，提供服务是可行的。只要能够掌握所需的领域专业知识，服务往往比产品更容易做初步销售，特别是他们所构建的产品还不够确定时。但问题在于，在销售AI软件的过程中，咨询的成分很难完全剔除，除了一些非常特定的领域（例如编程代理）。这是因为除了非常简单的任务，很少有工作流程模板能够直接适用于另一个客户。创建一个“通用”的AI代理、集成、工作流程或聊天机器人几乎是不可能的，尤其是当任务超出了简单自动化的范畴，这会减缓销售周期并降低利润率。由于存在不同的利益相关者、数据库架构、政策和其他各种限制条件，解决方案的工程化变得不可避免。定制服务、集成支持以及现场技术支持的需求一直都会存在。换句话说，这种“产品”只能与“部署服务”捆绑销售。每个企业客户都认为自己的用例和场景是独一无二的。即使在同一个行业内，客户的需求也存在明显差异。AI自动化的目标越宏大，说服客户相信现成的自动化解决方案能够适用于他们就越具有挑战性。当然，AI初创公司在解决方案工程方面会逐渐变得更加精进，客户也会更愿意快速推进概念验证。但每次合作都可能存在显著差异，这意味着初创公司只能通过增加解决方案工程师或顾问的人数来增加收入，因为客户仍然期望与人类进行交流。这种个性化咨询的部分永远不会消失，因为销售AI自动化或提高生产力本质上是在销售业务转型，这就意味着客户成功至关重要。初创公司需要谨慎选择他们进入的“自动化市场”，以避免沦为一家全方位的软件咨询公司。不幸的是，大多数AI初创公司的创始人会发现他们自己深陷于这种“泥潭”之中。有人会认为，一旦企业开始采用人工智能工作流和代理，它们就难以被替代。毕竟，如果你的财务部门将所有合规性工作都外包给了AI代理，那么这些AI代理就不太可能被裁撤。但现实是：随着LLM和AI代理基础设施的进步，客户变得更加精明，低代码工具也日益成熟，各种规模的公司将更容易构建自己的自动化解决方案——而且已经在进行中了。时间会告诉我们，AI代理和自动化平台是否真正具有强大的锁定效应。与传统的SaaS产品不同，换用AI工作流和代理可能不会有太多迁移数据和重新培训员工的成本，所以替换起来可能更容易。此外，随着企业客户对AI的理解日益加深，他们不太可能认为为已经实施的工作流程支付高昂的推理费用是值得的。他们可能会选择保留提供咨询服务的公司，但完全放弃“平台”。- 开发可以不依赖重咨询服务而单独出售的单点解决方案。
单点解决方案的问题在于，它们很容易被现有企业模仿和复制，然后作为产品的一个“AI功能”发布出去。更不用说，大多数有价值的工作流程已经有现成的单一解决方案了，这种情况已经在发生。这意味着，如果你的初创公司只提供单一的、容易被模仿的解决方案，那么在大型竞争对手面前，你可能很难保持竞争优势。关于通过积累单点解决方案来构建一个平台，就像ServiceNow那样，我认为LLM不太可能催生多个规模达到ServiceNow那样的公司。相反，可能会出现许多规模较小的竞争对手，它们在特定的细分市场中运营，本质上扮演着咨询公司的角色。
这种模式意味着，尽管这些公司可能在技术上提供类似于ServiceNow的服务，但它们的业务范围和市场定位会更加专注和细分。这些小型竞争对手可能无法与大型平台的广泛功能和影响力相匹敌，但它们可以通过提供更加定制化、专业化的服务来满足特定客户群体的需求，从而在市场中找到自己的立足点。
此外，这些小型公司可能更擅长快速适应市场变化和客户需求，因为它们没有大型企业的层级结构和内部流程那么复杂。它们可以灵活地调整自己的服务和产品，以更好地服务于特定的垂直市场或客户群体。
总的来说，虽然LLM为构建智能平台提供了强大的工具，但要达到ServiceNow那样的规模和影响力，需要的不仅仅是技术，还需要市场定位、商业模式、品牌建设等多方面因素的综合考量。对于许多初创公司来说，成为一个小而美、精而专的咨询公司，可能是一个更为现实和可行的目标。
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