中國AI應(yīng)用的終局：AI RaaS和AI包工頭模式

DeepSeek R1頭部推理模型的開源，讓2025年成為AI應(yīng)用真正開始落地的元年；但什么樣的AI應(yīng)用才能跑出長期價(jià)值、建立持續(xù)競爭力而不會在高內(nèi)卷的競爭中被吞噬或者消亡，是每個(gè)政策制定者、產(chǎn)業(yè)人、創(chuàng)業(yè)者、投資人都高度關(guān)注的課題。

盛景網(wǎng)聯(lián)董事長、盛景嘉成創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人彭志強(qiáng)，盛景嘉成管理合伙人王湘云撰文指出， RaaS（Result as a Service，結(jié)果即服務(wù)），即“AI包工頭模式”，是AI應(yīng)用的核心邏輯。

文章精華觀點(diǎn)摘要如下：

1、過去依靠標(biāo)準(zhǔn)化功能、流程模塊和私有數(shù)據(jù)積累、統(tǒng)計(jì)、分析立足的傳統(tǒng)SaaS產(chǎn)品，必然會被“端到端”“高智能”的AI應(yīng)用替代，失去資本市場的青睞。

2、AI包工頭模式的出現(xiàn)，將突破數(shù)字化利潤池的天花板。不同的商業(yè)模式下，從同一客戶獲得的凈利潤空間相差可達(dá)10-30倍，如果再疊加上AI的賦能和降本提效，凈利潤空間相差可達(dá)20-60倍，可謂天差地別。

3、AI包工頭模式將有可能打破“規(guī)模、收益、確定性“的“不可能三角”，在10倍利潤池放大的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)“高科技含量、高系統(tǒng)性優(yōu)化、高可控和可復(fù)制性，高客戶粘性和復(fù)購、高財(cái)務(wù)確定性和可預(yù)測性”等“五高”，從而實(shí)現(xiàn)高長期資本價(jià)值。

4、AI包工頭模式分為L1-L4的四大進(jìn)化層級，L1解決初級效率問題，L2解決綜合效率問題，L3實(shí)現(xiàn)利益共享，L4則完成從被動到主動、從服務(wù)到掌控資源的質(zhì)變，映射了人工智能從勞動替代到價(jià)值創(chuàng)造的進(jìn)化路徑。

5、AI包工頭模式，必須垂直、垂直、再垂直；不專注，必?cái)　?/p>

6、AI包工頭模式，無人則敗，人機(jī)協(xié)同方可勝出。

7、AI包工頭模式，不能排斥臟活累活，輕AI是短樂長痛；回避臟活累活將切斷AI進(jìn)化通路，在更高層次的AI競爭中出局。

8、 AI包工頭模式，1年內(nèi)是寶貴窗口期，需要快速落地拼執(zhí)行力；快速推進(jìn)需要組合式聯(lián)創(chuàng)，沒有時(shí)間慢慢交學(xué)費(fèi)。

9、AI應(yīng)用公司的發(fā)展走向一定是結(jié)果導(dǎo)向的端到端完整服務(wù)，必須回到物理世界甚至必須考慮與硬件集成在一起才能為客戶真正解決問題，薄薄一層的AI軟件應(yīng)用早晚會像SaaS一樣很難賺錢。而AI RaaS（Result as a Service）和AI包工頭模式也將成為中國SaaS企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的最后機(jī)遇。

文章目錄為：

1、中外“AI包工頭”：顛覆傳統(tǒng)硬件、軟件和服務(wù)產(chǎn)業(yè)

2、AI讓絕大部分傳統(tǒng)SaaS不再值錢，不再具有高資本價(jià)值

3、AI包工頭模式：相比傳統(tǒng)SaaS和傳統(tǒng)包工頭，開啟10倍級利潤池放大

4、AI包工頭模式：高資本價(jià)值來源于10倍級利潤池放大下的“五高”

5、從計(jì)件計(jì)量制到AI業(yè)主：AI包工頭模式的四大進(jìn)化層級

6、AI包工頭模式：必須完成的四大認(rèn)知升級

人工智能的技術(shù)進(jìn)步在實(shí)現(xiàn)“技術(shù)平權(quán)”和“知識平權(quán)”的同時(shí)，也同步改變了技術(shù)和知識的稀缺性、壁壘和重置成本，并終將顛覆AI應(yīng)用的競爭格局、價(jià)值體系和商業(yè)模式。

按結(jié)果付費(fèi)的商業(yè)模式——RaaS（Result as a Service，結(jié)果即服務(wù)）——將大行其道，而“AI包工頭模式”是盛景對AI RaaS模式更“接地氣”、更“易于理解”的提煉。

AI包工頭模式最核心特點(diǎn)是按工作量和工作結(jié)果付費(fèi) (RaaS)，如計(jì)件式、計(jì)量式付費(fèi)或者交易收入分成等，從而實(shí)現(xiàn)了AI服務(wù)方與客戶最大程度的利益綁定。為此，AI包工頭需要構(gòu)建從一套完整的交付體系和系統(tǒng)性業(yè)務(wù)能力，即“端到端的服務(wù)能力”，包括但不限于：投資或租賃生產(chǎn)設(shè)備并且將其組織成一套完整的交付系統(tǒng)，招聘、培訓(xùn)、組織和管理工作人員，構(gòu)建專業(yè)的管理和運(yùn)營制度，購買交付所需要的輔助物料，以及投入必要的運(yùn)營周轉(zhuǎn)資金，即俗稱的“包工包料包人包結(jié)果”的包工頭模式。

在IT服務(wù)領(lǐng)域，如美國的Accenture，印度的Tata、 Infosys有大量的運(yùn)營外包業(yè)務(wù)屬于包工頭模式。在實(shí)體經(jīng)濟(jì)的各行各業(yè)，包工頭模式也相當(dāng)普遍。

AI的到來將徹底改變“包工頭”業(yè)務(wù)的低端濾鏡，亦是中國SaaS企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的最后機(jī)會。

傳統(tǒng)包工頭業(yè)務(wù)往往賺錢，但被認(rèn)為不值錢，即資本價(jià)值不高，因?yàn)橹厝肆蛑刭Y產(chǎn)投入，干的都是客戶不愿意干的臟活累活，技術(shù)門檻不高，附加值低等等；但在AI時(shí)代，提供端到端運(yùn)營服務(wù)的“AI包工頭模式”則是構(gòu)建長期客戶關(guān)系、規(guī)模化收入和利潤、足夠業(yè)務(wù)壁壘和競爭能力的必須路徑。任何基于AI的應(yīng)用如果做不到“AI包工頭模式”交付結(jié)果、端到端的RaaS能力，雖然可能一時(shí)熱鬧，但極大可能終將被市場邊緣化。

反觀中國的SaaS公司，99%都仍處于虧損狀況，是中國VC的投資黑洞。SaaS公司曾經(jīng)獲得了資本的青睞，但卻一直得不到中國客戶的認(rèn)可，這是為什么？就是因?yàn)橹袊鳶aaS公司面臨三座大山：研發(fā)費(fèi)用高、銷售費(fèi)用高、運(yùn)維難度大，但同時(shí)面臨著兩低：客單價(jià)低、續(xù)費(fèi)率低。“三高兩低”幾乎壓垮了中國SaaS行業(yè)，而AI RaaS（Result as a Service）和AI包工頭模式恰恰是中國SaaS企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的最后機(jī)遇。

01

中外“AI包工頭”：

顛覆傳統(tǒng)硬件、軟件和服務(wù)產(chǎn)業(yè)

AI包工頭模式對傳統(tǒng)的硬件、軟件和服務(wù)業(yè)，以及2B和2C市場都可能造成顛覆。

案例1：2B市場，礦山自動駕駛企業(yè)升級為“AI包工頭”模式，端到端采礦運(yùn)輸商

某自動駕駛智礦企業(yè)的母公司是一家全球知名的工程機(jī)械制造商。面對AI帶來的巨大的技術(shù)革命契機(jī)，母公司積極進(jìn)行第二曲線創(chuàng)新和孵化，不再僅僅出售自動駕駛軟件套裝，而是升級為礦山開采生產(chǎn)運(yùn)輸?shù)摹癆I包工頭”模式，為礦山“端到端”的生產(chǎn)運(yùn)輸結(jié)果負(fù)責(zé)。在其服務(wù)的標(biāo)桿客戶—某大型露天礦山，已經(jīng)實(shí)現(xiàn)超過1年近50臺礦車無人駕駛連續(xù)運(yùn)營，經(jīng)過持續(xù)的技術(shù)升級和運(yùn)營迭代，其自動駕駛礦卡出勤率和運(yùn)營效率已經(jīng)超越傳統(tǒng)的人類運(yùn)營模式。

從商業(yè)模式角度看，該企業(yè)不再按設(shè)備數(shù)量或軟件許可收費(fèi)，而是根據(jù)礦山的實(shí)際運(yùn)輸量，按照不同的運(yùn)輸往返距離，以X元/立方米進(jìn)行定價(jià)和收費(fèi)。這種計(jì)費(fèi)方式意味著該企業(yè)的收入模式從一次性設(shè)備和軟件銷售轉(zhuǎn)變?yōu)檫\(yùn)營服務(wù)收入，這種模式將企業(yè)與礦山企業(yè)的利益深度綁定，促使或者是倒逼自動駕駛公司不斷優(yōu)化技術(shù)和服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)效率和更低的運(yùn)營成本。

該企業(yè)自主研發(fā)的無人駕駛和無人運(yùn)輸智能調(diào)度系統(tǒng)，融合了無人駕駛、高精度地圖、環(huán)境感知、決策規(guī)劃、車輛控制等多項(xiàng)AI技術(shù)，還負(fù)責(zé)礦山運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)營、調(diào)度、安全保障等一系列工作，構(gòu)建了一套完整的運(yùn)營管理、項(xiàng)目管理、供應(yīng)鏈管理、質(zhì)量控制和客戶服務(wù)體系，是真正意義上高科技的“AI包工頭”，即自動駕駛新技術(shù)的AI運(yùn)輸商。

案例2: 2B市場，OpenAI董事會主席聯(lián)合創(chuàng)建的Sierra, 端到端服務(wù)企業(yè)客服環(huán)節(jié)

AI客服獨(dú)角獸Sierra由OpenAI董事會主席、Salesforce前聯(lián)席CEO Bret Taylor和Google前高管Clay Bavor于2023年創(chuàng)立，之后迅速獲得Sequoia Capital、Benchmark等全球頂級風(fēng)投機(jī)構(gòu)的青睞，累計(jì)融資達(dá)2.85億美元，估值高達(dá)45億美元。

Sierra顛覆了傳統(tǒng)SaaS按席位收費(fèi)的模式，采用按對話量或成功解決案例數(shù)量計(jì)費(fèi)的策略。這種模式下，Sierra與客戶利益深度綁定，只有真正為客戶創(chuàng)造價(jià)值，才能獲得收益。例如，WeightWatchers和OluKai等客戶在使用Sierra后，均實(shí)現(xiàn)了約70%的客戶請求由AI獨(dú)立解決，且客戶滿意度保持高位。這種結(jié)果導(dǎo)向的定價(jià)模式，正是“AI包工頭”理念的核心體現(xiàn)。

Sierra的技術(shù)壁壘也是非常明確的，那就是其對大模型的深度應(yīng)用和創(chuàng)新編排：Sierra并非簡單調(diào)用OpenAI的API，而是采用多模型協(xié)同架構(gòu)，通過“監(jiān)督者模型”降低“幻覺”風(fēng)險(xiǎn)，確保輸出的準(zhǔn)確性和可靠性。同時(shí)，Sierra通過提示工程、知識庫嵌入、API集成等方式，為每個(gè)客戶定制專屬AI代理，使其深度融入企業(yè)業(yè)務(wù)流程。這種技術(shù)深度和定制化能力，構(gòu)筑了Sierra的核心競爭力。

Sierra深知，AI并非萬能，成功的關(guān)鍵在于與客戶的深度合作。Sierra采用“高觸碰”服務(wù)模式，與客戶的客戶體驗(yàn)部門、IT部門緊密協(xié)作，共同打造解決方案。這種“聯(lián)合開發(fā)”式的交付體系，確保了AI代理與客戶業(yè)務(wù)的無縫對接。Sierra不僅僅提供技術(shù)，更提供運(yùn)營改進(jìn)建議，甚至參與客戶的業(yè)務(wù)流程再造，這正是“AI包工頭”的“包工”之處。

Sierra的成功，不僅在于其領(lǐng)先的技術(shù)，更在于其對“AI包工頭”模式的深刻理解和成功實(shí)踐。它以結(jié)果為導(dǎo)向，與客戶利益深度綁定，通過AI技術(shù)和深度服務(wù)，為客戶創(chuàng)造了實(shí)實(shí)在在的商業(yè)價(jià)值。

案例3：2B市場，Kobold，AI包工頭的升級版—AI業(yè)主，顛覆傳統(tǒng)探礦服務(wù)和礦產(chǎn)投資行業(yè)

在能源轉(zhuǎn)型浪潮中，關(guān)鍵礦產(chǎn)的穩(wěn)定供應(yīng)成為制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展的瓶頸。傳統(tǒng)礦產(chǎn)勘探效率低、成本高、成功率低，KoBold Metals這家由比爾·蓋茨、杰夫·貝索斯等支持的初創(chuàng)公司，正以“AI包工頭”的姿態(tài)，顛覆這一古老行業(yè)，并在2025年1月的C輪融資了5.37億美元，投后估值達(dá)29.6億美元。

KoBold的“AI包工頭”模式體現(xiàn)在其結(jié)果導(dǎo)向、價(jià)值導(dǎo)向的商業(yè)邏輯。不同于傳統(tǒng)SaaS公司按軟件許可或使用時(shí)長收費(fèi)，KoBold直接參與礦產(chǎn)勘探項(xiàng)目，通過獲取礦權(quán)、合作開發(fā)等方式，最終從礦產(chǎn)銷售或項(xiàng)目權(quán)益中獲利。這是一種“包工包料包結(jié)果”的模式，與客戶的商業(yè)利益高度綁定。

KoBold并非出售軟件，而是利用其AI平臺“Machine Prospector”為礦業(yè)公司、資源國政府等“客戶”提供勘探服務(wù)。它不收取前期咨詢費(fèi)，而是通過合資、收購等方式獲取項(xiàng)目權(quán)益，承擔(dān)勘探風(fēng)險(xiǎn)。一旦發(fā)現(xiàn)有價(jià)值礦藏，KoBold參與后續(xù)開發(fā)或轉(zhuǎn)讓，實(shí)現(xiàn)商業(yè)變現(xiàn)。這種模式下，KoBold的收入直接與勘探成果掛鉤，真正實(shí)現(xiàn)了“按工作結(jié)果賺錢”。

同時(shí)， KoBold的核心壁壘在于其AI驅(qū)動的勘探平臺。該平臺整合了衛(wèi)星遙感、地球物理、地球化學(xué)等多源數(shù)據(jù)，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法尋找礦化線索。這套系統(tǒng)不僅能處理海量數(shù)據(jù)，還能發(fā)現(xiàn)人類難以察覺的關(guān)聯(lián)，大幅提高勘探成功率。KoBold將地質(zhì)學(xué)家的專業(yè)知識編碼成規(guī)則，與AI模型結(jié)合，形成“物理引導(dǎo)的AI”，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性和可靠性。這種技術(shù)壁壘使KoBold在競爭中脫穎而出。

最后，KoBold不僅提供AI技術(shù)，還構(gòu)建了完整的勘探交付體系。它在全球范圍內(nèi)獲取勘探權(quán)，組建專業(yè)團(tuán)隊(duì)，進(jìn)行實(shí)地勘探。KoBold與礦業(yè)巨頭（如必和必拓、力拓）及資源國政府（如贊比亞）合作，整合各方資源，形成“技術(shù)+資本+運(yùn)營”的閉環(huán)。這種系統(tǒng)性交付能力確保了AI技術(shù)的落地，將預(yù)測轉(zhuǎn)化為實(shí)際的礦產(chǎn)發(fā)現(xiàn)。

從實(shí)踐看，KoBold的“AI包工頭”模式對傳統(tǒng)礦業(yè)勘探行業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。它將勘探成功率顯著提高，也大幅縮短了勘探周期，降低了成本。KoBold在贊比亞發(fā)現(xiàn)的大型銅礦價(jià)值高達(dá)100-150億美金，而其買入成本僅為1.5億美金，這證明了AI勘探的巨大潛力。

KoBold的案例表明，“AI包工頭”模式不僅適用于軟件服務(wù)領(lǐng)域，也能在傳統(tǒng)行業(yè)中落地。通過將AI技術(shù)與行業(yè)深度融合，以結(jié)果為導(dǎo)向，重塑商業(yè)流程。

案例4：2C市場，特斯拉Robotaxi，顛覆傳統(tǒng)汽車服務(wù)產(chǎn)業(yè)

特斯拉（Telsa）的Robotaxi項(xiàng)目，也是“AI包工頭”理論的典型案例。該項(xiàng)目不僅獲得了軟銀、ARK Invest等頂級投資機(jī)構(gòu)的青睞，更在資本市場引發(fā)高度關(guān)注。ARK Invest甚至預(yù)測特斯拉的Robotaxi業(yè)務(wù)年?duì)I收未來可能高達(dá)7600億美元。

從商業(yè)模式角度看，特斯拉的Robotaxi正是“AI包工頭”按結(jié)果付費(fèi)的生動體現(xiàn)。Robotaxi的運(yùn)營成本遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)出租車和網(wǎng)約車，預(yù)計(jì)每英里僅0.18美元。這使得特斯拉可以向乘客收取極具競爭力的價(jià)格（如每英里1美元），同時(shí)仍保持豐厚利潤。乘客按實(shí)際行駛里程付費(fèi)，特斯拉則從每筆收入中抽取20-30%作為平臺服務(wù)費(fèi)，剩余部分歸車主所有。這種模式下，特斯拉不再是單純的汽車制造商，而是出行服務(wù)提供商，其收入與車輛實(shí)際提供的服務(wù)（行駛里程）直接掛鉤。

特斯拉用AI構(gòu)建了強(qiáng)大的技術(shù)壁壘，特斯拉 Robotaxi的核心，是其全棧自動駕駛系統(tǒng)（FSD）。FSD完全依賴純視覺感知和深度學(xué)習(xí)算法，無需昂貴的激光雷達(dá)。特斯拉通過全球數(shù)百萬輛汽車收集的海量真實(shí)行駛數(shù)據(jù)，持續(xù)訓(xùn)練其AI模型。這種“車隊(duì)學(xué)習(xí)”模式，為特斯拉構(gòu)建了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)壁壘。此外，特斯拉自研的FSD芯片和Dojo超級計(jì)算機(jī)，為其AI算法提供了強(qiáng)大的算力支撐。

在強(qiáng)大的AI技術(shù)之外，特斯拉的Robotaxi更提供了完整的系統(tǒng)性交付能力。特斯拉為此構(gòu)建了涵蓋硬件制造、軟件平臺、基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營管理的完整體系。特斯拉采用“無框架”制造流程，大幅提升生產(chǎn)效率、降低成本。其全球超級充電站網(wǎng)絡(luò)，為Robotaxi提供了便捷的充電保障。特斯拉還建立了云端調(diào)度平臺和遠(yuǎn)程監(jiān)控中心，實(shí)現(xiàn)對車隊(duì)的實(shí)時(shí)管理和安全保障。

Robotaxi的出現(xiàn)，將對傳統(tǒng)出租車、網(wǎng)約車行業(yè)產(chǎn)生顛覆性影響。其低成本、高效率的運(yùn)營模式，將迫使傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級。同時(shí)，Robotaxi也可能改變?nèi)藗兊馁徿囈庠福苿悠嚠a(chǎn)業(yè)從“賣產(chǎn)品”向“賣服務(wù)”轉(zhuǎn)型。

正如Elon Musk所言，特斯拉應(yīng)該被看作一家人工智能機(jī)器人公司，而非僅僅汽車制造商。Robotaxi，在2C方向展現(xiàn)了“AI包工頭”的理念，特斯拉并不是僅僅提供FSD自動駕駛應(yīng)用，而是將你送達(dá)到最終目的地后按運(yùn)輸里程收費(fèi)

02

AI讓絕大部分傳統(tǒng)SaaS不再值錢，

不再具有高資本價(jià)值

在AI技術(shù)加速滲透的背景下，傳統(tǒng)SaaS（軟件即服務(wù)）行業(yè)的價(jià)值邏輯正在被顛覆。過去依靠標(biāo)準(zhǔn)化功能、流程模塊和私有數(shù)據(jù)積累、統(tǒng)計(jì)、分析立足的傳統(tǒng)SaaS產(chǎn)品，必然會被“端到端”“高智能”的AI應(yīng)用替代，失去資本市場的青睞。

1，傳統(tǒng)SaaS代碼資產(chǎn)價(jià)值貶值

AI自動化編程能力將使傳統(tǒng)SaaS軟件的重置成本10倍速、100倍速的下降，傳統(tǒng)SaaS以代碼資產(chǎn)為核心的競爭壁壘將加速瓦解。AI驅(qū)動的自動化編程正在徹底顛覆傳統(tǒng)SaaS軟件的開發(fā)邏輯。傳統(tǒng)SaaS產(chǎn)品依賴龐大的開發(fā)團(tuán)隊(duì)和數(shù)年的迭代周期，其高昂的人力與時(shí)間成本直接推高了軟件重置門檻。而AI代碼生成工具通過自然語言指令即可完成70%以上的基礎(chǔ)代碼編寫，甚至能基于需求自動生成完整功能模塊。同時(shí)，AI大幅降低了軟件維護(hù)與迭代成本。更關(guān)鍵的是，開源AI模型和模塊化組件的普及，使得企業(yè)可通過“組裝式開發(fā)”快速復(fù)用現(xiàn)有能力，而非從零構(gòu)建。當(dāng)軟件生產(chǎn)的邊際成本趨近于零時(shí)，傳統(tǒng)SaaS以代碼資產(chǎn)為核心的競爭壁壘將加速瓦解，行業(yè)門檻將從“技術(shù)儲備”轉(zhuǎn)向“場景理解與數(shù)據(jù)閉環(huán)能力”，最終倒逼產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈條重構(gòu)。

2，傳統(tǒng)SaaS數(shù)據(jù)模式和數(shù)據(jù)接口過時(shí)AI時(shí)代，數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值超越軟件本身，傳統(tǒng)SaaS企業(yè)曾以數(shù)據(jù)積累為賣點(diǎn)，絕大部分傳統(tǒng)SaaS本質(zhì)上是一個(gè)“特定數(shù)據(jù)記錄和共享”系統(tǒng)，且只擅長統(tǒng)計(jì)分析人為進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和打過特定標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)斷點(diǎn)和數(shù)據(jù)缺失大部分業(yè)務(wù)流程中占比超過80%。 在AI時(shí)代，MCP（Model Context Protocol，模型上下文協(xié)議）提供了一種統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的方式，將 AI Agent 和模型與外部數(shù)據(jù)和工具集成。它是一個(gè)強(qiáng)大的連接框架，而不僅僅是另一個(gè) API，使智能、動態(tài)和上下文豐富的 AI 應(yīng)用成為可能。而傳統(tǒng)API的同步請求模式難以支撐海量AI推理與訓(xùn)練任務(wù)，且協(xié)議僵化制約系統(tǒng)擴(kuò)展性。同時(shí)，AI的介入徹底改變了數(shù)據(jù)價(jià)值的挖掘方式：通過機(jī)器學(xué)習(xí)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像）被轉(zhuǎn)化為洞察力，實(shí)時(shí)反饋到業(yè)務(wù)閉環(huán)中。 例如，傳統(tǒng)電商SaaS僅提供庫存管理功能，而AI電商平臺能通過用戶行為數(shù)據(jù)預(yù)測爆款、優(yōu)化供應(yīng)鏈，甚至自動生成廣告內(nèi)容。此時(shí)，軟件不再是核心資產(chǎn)，數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能決策才是競爭力來源。傳統(tǒng)SaaS若無法構(gòu)建AI驅(qū)動的數(shù)據(jù)閉環(huán)，初期將淪為低附加值的“數(shù)據(jù)管道”，后期將被全新架構(gòu)的AI應(yīng)用所吞噬和消融。3，傳統(tǒng)SaaS的標(biāo)準(zhǔn)化功能模塊過時(shí)靜態(tài)的、功能標(biāo)準(zhǔn)化的傳統(tǒng)SaaS將被AI的動態(tài)智能適配取代，傳統(tǒng)SaaS通過標(biāo)準(zhǔn)化功能滿足企業(yè)共性需求，越是長流程、多樣化、高動態(tài)、高不確定性、以及需要對接各類外部工具的業(yè)務(wù)流程，需要高智能、高適應(yīng)性處理能力的環(huán)節(jié)，SaaS的能力差距就越大，貢獻(xiàn)度越低，需要人類進(jìn)行大量的補(bǔ)齊工作；AI驅(qū)動的軟件能夠根據(jù)企業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整功能，甚至自動生成個(gè)性化服務(wù)。例如，AI客戶管理系統(tǒng)不僅記錄數(shù)據(jù)，還能分析客戶行為趨勢并給出營銷建議，其價(jià)值從“工具”升級為“決策大腦”。當(dāng)軟件從靜態(tài)功能轉(zhuǎn)向動態(tài)智能時(shí)，傳統(tǒng)SaaS依賴的標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品壁壘迅速瓦解，資本估值模型也隨之失效。

03

AI包工頭模式：

相比傳統(tǒng)SaaS和傳統(tǒng)包工頭，

開啟10倍級利潤池放大

企業(yè)本質(zhì)上有五大利潤池，它們是：

1，數(shù)字化利潤池，包括企業(yè)自研、外采、委托開發(fā)的軟件和IT服務(wù)等資金投入

2，人力資源利潤池，包括企業(yè)自雇、外包的人力資源性資金投入

3，資產(chǎn)利潤池，包括采購和租賃的無形資產(chǎn)、設(shè)備/產(chǎn)線、土地/廠房/辦公場所等資金投入

4，供應(yīng)鏈利潤池，包括為產(chǎn)品研發(fā)和制造而外采的原材料、半成品、零部件、耗材用品等資金投入

5，資本/資金利潤池，包括企業(yè)為貸款而支付的資金利息，繳納的各項(xiàng)稅費(fèi)，股東的稅后利潤等

企業(yè)創(chuàng)造收入的五大利潤池

假設(shè)一個(gè)企業(yè)的收入是100%，通常由五大利潤池構(gòu)成，五大利潤池占比X1+X2+X3+X4+X5=100%，拆解如圖1，

l數(shù)字化利潤池：占到總收入X1%，通常情況為1-2%，甚至更低；

l人力資源利潤池：占到總收入X2%，通常情況下為20-40%左右；

l資產(chǎn)利潤池：占到總收入X3%，通常情況下為10-20%左右；

l供應(yīng)鏈利潤池：占到總收入X4%，通常情況為20%-40%左右；

l資本/資金利潤池，占到總收入X5%，通常情況為10%-20%左右；

企業(yè)的數(shù)字化利潤池，對應(yīng)軟件和IT服務(wù)產(chǎn)業(yè)，在全球GDP中占比僅為2%或更低：軟件和IT服務(wù)行業(yè)，雇傭著行業(yè)平均受教育程度最高的人力資源，但卻僅僅在一塊最小的數(shù)字化利潤池中高強(qiáng)度競爭，高度內(nèi)卷。

l2022年全球GDP100.22萬億美元：全球軟件支出額為6750億美元（占比0.67%），IT服務(wù)支出額為12651.27億美元（占比1.2%），合計(jì)僅為1.87%（不足2%）；

l即使把美國單獨(dú)拆開來看，也并未有明顯改善：2022年美國GDP25.4萬億美元：美國軟件及服務(wù)支出額約為7890億美元（占全球軟件和IT服務(wù)產(chǎn)業(yè)40%以上），也僅占美國當(dāng)年GDP3.1%，如果扣除IT服務(wù)，美國軟件市場的總規(guī)模超過3000億美元，占美國當(dāng)年GDP僅1.2%。

AI能力的突破，AI包工頭模式的出現(xiàn)，將突破數(shù)字化利潤池的天花板。三種不同的商業(yè)模式下，從同一客戶獲得的凈利潤空間相差可達(dá)10-30倍，如果再疊加上AI的賦能和降本提效，凈利潤空間相差可達(dá)20-60倍，可謂天差地別。

以2B為例，選擇企業(yè)不同的利潤池，可以形成三種不同的商業(yè)模式：

1，工具模式：按照License/用戶數(shù)收費(fèi)；

2，人力外包模式：按照人頭收費(fèi)；

3，運(yùn)營外包模式：俗稱“包工頭”模式，包工包設(shè)備包結(jié)果，按照工作量和結(jié)果收費(fèi)；

1，工具型商業(yè)模式：當(dāng)軟件和IT服務(wù)以License、用戶數(shù)、或者項(xiàng)目制付費(fèi)的方式賣給客戶，無論是一次性買斷還是按年度訂閱（SaaS），本質(zhì)上都是工具型商業(yè)模式；按照用戶數(shù)售賣本質(zhì)上就是為客戶員工提供輔助性工具；工具型商業(yè)模式對應(yīng)上圖中的A區(qū)，覆蓋的數(shù)字化利潤池。

2，人力外包商業(yè)模式：為客戶提供單純?nèi)肆ν獍姆?wù)，按照外包人力的數(shù)量向客戶收費(fèi)；該模式對應(yīng)上圖中的B區(qū)，覆蓋的人力資源利潤池；

以美國為例，2022年，美國軟件和IT服務(wù)合計(jì)占GDP的3.1%；而以白領(lǐng)為主（含企業(yè)和政府）勞動力市場規(guī)模約10萬億美元，占2022年美國GDP的39%（數(shù)據(jù)來源：硅谷頂尖風(fēng)投Andreessen Horowitz的研究報(bào)告）；相比于軟件和IT服務(wù)，僅白領(lǐng)人力資源市場就是13倍的規(guī)模；從企業(yè)角度，數(shù)字化利潤池（1-2%）和人力資源利潤池（20-40%）的總規(guī)模相差約20倍。

所以，派遣數(shù)智員工（機(jī)器人員工）分享龐大的人力利潤池，收取所派遣數(shù)智員工的薪酬，在政務(wù)、企業(yè)中后臺等領(lǐng)域，也將是一個(gè)高價(jià)值領(lǐng)域。

3，包工頭商業(yè)模式（運(yùn)營外包模式）

該模式對應(yīng)上圖的A+B+C區(qū)，不僅包含對數(shù)字化、人力資源能力的覆蓋，也包含對設(shè)備/產(chǎn)線等能力的覆蓋，實(shí)現(xiàn)全流程的端到端外包，即典型的“包工頭模式”。

以礦山無人駕駛為例：在露天礦山土石方挖掘運(yùn)輸場景中，某露天煤礦一年大約需要500臺左右的寬體車用于土石方的運(yùn)輸。

• 工具型商業(yè)模式下

如果只是自動駕駛套件（軟硬件），一年該礦山的購買上限也就是在2000萬人民幣以內(nèi)（利潤率按照10%計(jì)算僅200萬利潤，如果是定制化開發(fā)，可能利潤更微薄）。

如果把無人駕駛技術(shù)+車輛整合在一起，按照單臺40噸, 60萬RMB計(jì)算，采購空間是3億，算上設(shè)備輪替的周期，每年的采購上限也就是7000-8000萬人民幣（利潤率按照15%計(jì)算僅1000萬人民幣）。

• 傳統(tǒng)包工頭（運(yùn)營外包）模式下

一年的土石方運(yùn)輸外包（按照每立方米不超過10元人民幣計(jì)算）的收入在10億人民幣量級，利潤率按照5%計(jì)算是0.5億人民幣，相比工具模式的200萬凈利潤，傳統(tǒng)包工頭模式有近20-30倍的利潤池放大。

• AI包工頭模式下

未來，隨著AI技術(shù)和運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)的成熟，人工智能的成本效率將超越傳統(tǒng)方式，利潤率將進(jìn)一步提升，利潤率按照10%計(jì)算，AI包工頭模式的總利潤可進(jìn)一步放大到1億人民幣，相比工具模式的200萬利潤，AI包工頭模式有潛力實(shí)現(xiàn)近30-60倍的利潤放大。

因此，在露天礦山領(lǐng)域，AI包工頭模式的潛力和空間正在成為越來越多礦山AI技術(shù)公司的共識。當(dāng)然，不同的AI包工頭場景，其商業(yè)化潛力也有所不同，對任何AI應(yīng)用企業(yè)都有需要一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)評估和篩選的過程；這種戰(zhàn)略取舍的能力在AI應(yīng)用企業(yè)的早期尤為重要，AI 包工頭模式必須堅(jiān)守一米寬、一百米深，而選擇往往會決定企業(yè)命運(yùn)。

04

AI包工頭模式：

高資本價(jià)值來源于

10倍級利潤池放大下的“五高”

傳統(tǒng)包工頭模式賺錢不值錢的原因：投資人顧慮低科技含量、重人力成本、高人力管理難度帶來的交付質(zhì)量的不可控，從而導(dǎo)致難以大規(guī)模復(fù)制、難以形成規(guī)模化收入、利潤和持續(xù)增長，以及人力資源合規(guī)成本高等原因，即所謂“規(guī)模、收益、確定性“的不可能三角；而這些減損資本價(jià)值的因素，在AI 包工頭模式下，都可以被有效克服。

AI包工頭模式將有可能打破“不可能三角”，在10倍利潤池放大的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)“高科技含量、高系統(tǒng)性優(yōu)化、高可控和可復(fù)制性，高客戶粘性和復(fù)購、高財(cái)務(wù)確定性和可預(yù)測性”等“五高”，從而實(shí)現(xiàn)高長期資本價(jià)值。下面我們?nèi)砸郧笆觥爸堑V項(xiàng)目“為例來闡述和解析。

第一高：高科技含量

露天礦山的“AI包工頭模式”是通過集成人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G通信等前沿技術(shù)，實(shí)現(xiàn)礦山運(yùn)輸全流程無人化、智能化和自主決策的創(chuàng)新管理模式。包括但不限于：單車多模態(tài)感知和單車無人駕駛技術(shù)、全鏈路協(xié)同和自主調(diào)度、露天礦區(qū)高精度地圖，妥妥地學(xué)霸。

第二高：高系統(tǒng)性、全鏈條優(yōu)化

其實(shí)，過去通常的軟件、SaaS、企業(yè)服務(wù)公司都是鐵路警察只管一段，只是關(guān)注薄薄的數(shù)字化應(yīng)用，但包工頭企業(yè)必須考慮端到端全鏈路，必須考慮最終的交付結(jié)果、效率和成本，其關(guān)注范圍和難度遠(yuǎn)高于薄薄的數(shù)字化應(yīng)用。這往往導(dǎo)致數(shù)字化應(yīng)用被束之高閣，或者只是一個(gè)“昂貴”的擺設(shè)，并不能真正為客戶解決最終的問題、并不能產(chǎn)生真正的客戶價(jià)值。

源自按結(jié)果付費(fèi)倒逼出來的“端到端”、全流程、高系統(tǒng)性優(yōu)化能力，包括但不限于：（1）設(shè)備/車輛/備品備件的選配、采購、租賃、維修維護(hù)、物流和庫存管理，調(diào)度，保證出勤率和工作效率的情況下，控制運(yùn)營成本;（2）AI和無人駕駛軟硬件：設(shè)計(jì)、研發(fā)以及與車輛的有機(jī)集成、測試、升級、維修保障等；（3）業(yè)務(wù)日常運(yùn)營調(diào)度，保證產(chǎn)出和效率；（4）全方位成本優(yōu)化和控制；（5）運(yùn)營資金籌措和調(diào)度 （6）和客戶其它業(yè)務(wù)系統(tǒng)和流程的協(xié)同和高效對接；（7）各類輔助生產(chǎn)資料和服務(wù)的采購和保障（8）現(xiàn)場人員管理培訓(xùn)；（9）安全管理和保障等。

由此可見，這不是一個(gè)單一系統(tǒng)和節(jié)點(diǎn)優(yōu)化就可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)，而是必須進(jìn)行端到端全鏈條優(yōu)化，這其中意味著巨大的工作量和難度，但這恰恰就是包工頭的價(jià)值所在，也恰恰是商業(yè)利潤池所在。

第三高：高可控和可復(fù)制性

第一高、第二高作為第三高的基礎(chǔ)，交付能力和質(zhì)量高度可控、最大限度降低人為因素的影響（譬如因?yàn)樽鳂I(yè)環(huán)境惡劣導(dǎo)致作業(yè)人員招工難且流失嚴(yán)重，人員培訓(xùn)保障不充分、專業(yè)度不足導(dǎo)致的效率、成本、質(zhì)量的惡化），而高可控性就為高可復(fù)制性提供了必要的前提。

第四高：高客戶粘性和復(fù)購

無論傳統(tǒng)的包工頭模式還是AI包工頭模式，都會有較高的客戶粘性和復(fù)購（在交付能力保障的前提下），因?yàn)榭蛻舻牧鞒獭⑷藛T、系統(tǒng)、數(shù)據(jù)都需要和包工頭充分協(xié)同和共享，筋骨相連。隨意更換服務(wù)商，不僅是包工頭的損失，客戶也要支付巨大的顯性和隱性成本，切割成本較高。所以，除非達(dá)不到客戶要求或者交付質(zhì)量無法持續(xù)保障的情況下，客戶有非常強(qiáng)烈的主觀意愿來保持和包工頭的粘性和復(fù)購。這也是包工頭模式在客戶粘性和復(fù)購層面天然優(yōu)于工具SaaS模式的方面。埃森哲時(shí)常能簽署長達(dá)十年、高達(dá)十億美金的運(yùn)營外包合同就源自于此。

第五高：高財(cái)務(wù)確定性和可預(yù)測性

這是第四高，高客戶粘性和復(fù)購所帶來的必然結(jié)果，也是資本市場給予高估值、青睞有加的核心原因。

05

從計(jì)件計(jì)量制到AI業(yè)主：

AI包工頭模式的四大進(jìn)化層級

隨著人工智能技術(shù)的深入應(yīng)用，AI產(chǎn)業(yè)鏈中的“包工頭”模式逐漸從簡單的任務(wù)分發(fā)演變?yōu)樯疃葏⑴c甚至主導(dǎo)核心業(yè)務(wù)的新型商業(yè)模式。這一進(jìn)化路徑可劃分為四大層級：

L1: 簡單、標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)按工作量計(jì)費(fèi)

L2: 軟硬結(jié)合復(fù)雜系統(tǒng)按工作量計(jì)費(fèi)；

L3: 收入分成與傭金模式

L4: AI業(yè)主模式。

每個(gè)層級的進(jìn)化不僅體現(xiàn)了技術(shù)能力的提升，更標(biāo)志著AI從工具屬性向資產(chǎn)屬性的跨越。

L1: 簡單、標(biāo)準(zhǔn)化任務(wù)按照工作量計(jì)費(fèi)，提升初級效率

該層級以任務(wù)完成量為核心計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)，適用于高度標(biāo)準(zhǔn)化、可量化的場景。例如，美國AI客服公司Sierra通過獨(dú)立AI代理處理客戶工單，每個(gè)工單收費(fèi)0.99美元，其核心優(yōu)勢在于將復(fù)雜的服務(wù)流程拆解為可計(jì)價(jià)的單元任務(wù)，通過規(guī)模化降低成本。此模式的優(yōu)勢在于可快速復(fù)制和規(guī)模化，但亦有其局限性：如果覆蓋的場景過于簡單和標(biāo)準(zhǔn)化，易陷入低價(jià)競爭，因此需要不斷提升AI和業(yè)務(wù)能力的長度和深度。

L2: 軟硬結(jié)合復(fù)雜系統(tǒng)按工作量計(jì)費(fèi)，提升綜合效率

露天礦山無人駕駛運(yùn)輸系統(tǒng)，其收費(fèi)模式基于土石方的體積與運(yùn)輸距離（如根據(jù)不同的往返運(yùn)輸距離，每立方米/公里5-15元人民幣），也是典型的按照工作量計(jì)費(fèi)模式；

不過，礦山無人駕駛運(yùn)輸系統(tǒng)的系統(tǒng)復(fù)雜度和壁壘大大提高，不管融資租賃還是購買，整體設(shè)備的投資金額巨大，財(cái)務(wù)和信用門檻就很高；同時(shí)，需要結(jié)合復(fù)雜的軟件和硬件系統(tǒng)，還要通過各種類型的傳感器響應(yīng)和適應(yīng)真實(shí)、動態(tài)的物理環(huán)境和有效的安全保障，進(jìn)行整體系統(tǒng)和流程的調(diào)度，以及達(dá)到和超越人類駕駛員的整體運(yùn)營效率，而不僅僅是完成簡單、標(biāo)準(zhǔn)的工單和任務(wù)；這也是礦山場景商業(yè)價(jià)值和資本價(jià)值上限更高的原因所在。

L3：收入分成與傭金模式——深度綁定業(yè)務(wù)成果

進(jìn)階至第三層級的AI包工頭模式，不再滿足于按量收費(fèi)，而是通過收入分成或傭金與客戶業(yè)務(wù)成果深度綁定。例如，某品牌日化公司一個(gè)年收入5億的產(chǎn)品線，70%的消費(fèi)者首次購買閉環(huán)可以由AI銷售包工頭獨(dú)立完成，客單價(jià)可以達(dá)到700-800人民幣，線上銷售人員已從原來的1000人下降到300多人。某條AI營銷平臺為電商企業(yè)提供智能廣告投放服務(wù)，其收費(fèi)模式為廣告實(shí)際成交額的5%-10%，而非傳統(tǒng)的點(diǎn)擊量計(jì)費(fèi)。這種模式下，AI需深度介入業(yè)務(wù)邏輯，通過算法優(yōu)化直接提升客戶收入，從而實(shí)現(xiàn)雙方利益共享。

該模式的成功依賴于AI對業(yè)務(wù)邏輯的深度把控能力，尤其是升級到幫助客戶實(shí)現(xiàn)增收，觸達(dá)了客戶最核心的資產(chǎn)（客戶資產(chǎn)）和外向型流程，而不僅僅是客戶內(nèi)部運(yùn)營能力和流程的優(yōu)化，此類模式對數(shù)據(jù)質(zhì)量和算法泛化能力要求更高。

L4：AI業(yè)主模式——從服務(wù)提供者到資源掌控者

最高層級的進(jìn)化是從“AI包工頭”進(jìn)一步躍升為“AI業(yè)主”，即通過技術(shù)優(yōu)勢直接掌控核心資產(chǎn)并主導(dǎo)價(jià)值鏈。典型案例是AI探礦公司Kobold Minerals，其利用深度學(xué)習(xí)算法分析地質(zhì)數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)定位贊比亞某銅礦后，斥資1.5億美元收購礦權(quán)。該礦藏預(yù)估價(jià)值達(dá)100-150億美元，AI不僅賺取技術(shù)服務(wù)費(fèi)，更通過資源所有權(quán)獲得長期收益。

此模式的核心在于技術(shù)壁壘與資源掌控的雙重優(yōu)勢。AI需具備跨學(xué)科整合能力（如地質(zhì)學(xué)+算法），同時(shí)通過資本運(yùn)作將技術(shù)優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為資產(chǎn)控制權(quán)。然而，高投入與長周期回報(bào)的特性也帶來風(fēng)險(xiǎn)。例如，Kobold的礦權(quán)投資需面對大宗商品價(jià)格波動和政策不確定性，若AI預(yù)測模型未考慮地緣政治變量，可能導(dǎo)致巨額虧損。

AI包工頭模式從L1-L4的四大進(jìn)化層級，映射了人工智能從勞動替代到價(jià)值創(chuàng)造的進(jìn)化路徑。L1解決初級效率問題，L2解決綜合效率問題，L3實(shí)現(xiàn)利益共享，L4則完成從被動到主動、從服務(wù)到掌控資源的質(zhì)變。未來，隨著AI技術(shù)向通用化發(fā)展，更多行業(yè)或?qū)⒂楷F(xiàn)“AI業(yè)主”，但這一進(jìn)程需平衡技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)倫理與風(fēng)險(xiǎn)管理，方能實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

06

AI包工頭模式：

必須完成的四大認(rèn)知升級

認(rèn)知1：AI包工頭模式，必須垂直、垂直、再垂直；不專注，必?cái)?/p>

AI包工頭模式的核心競爭力不在于技術(shù)的不可替代，而在于對垂直場景的極致滲透。這一領(lǐng)域遵循“一米寬、一百米深”的生存法則——唯有持續(xù)聚焦細(xì)分行業(yè)，才能構(gòu)建技術(shù)、數(shù)據(jù)、行業(yè)認(rèn)知、行業(yè)資源生態(tài)、風(fēng)險(xiǎn)控制能力五重護(hù)城河。

試圖“通吃”多個(gè)領(lǐng)域的企業(yè)，往往因技術(shù)泛化陷入平庸。例如，某AI客服平臺同時(shí)進(jìn)軍醫(yī)療問診、金融風(fēng)控和零售推薦，結(jié)果因缺乏行業(yè)專屬數(shù)據(jù)與場景理解，被垂直領(lǐng)域的專業(yè)對手全面碾壓。因此，垂直化不僅是技術(shù)選擇，更是商業(yè)邏輯的必然。行業(yè)Know-how的差異性和稀缺性要求AI包工頭必須與客戶業(yè)務(wù)深度綁定。尤其在AI時(shí)代，當(dāng)類似DeepSeek 基礎(chǔ)AI模型和推理模型把大量通用知識和技能“平權(quán)化”壁壘不再之后，做AI應(yīng)用垂直化是建立商業(yè)壁壘的唯一路徑，AI包工頭模式的終局，必屬于那些甘于在垂直領(lǐng)域“挖穿地球”的專注者。

認(rèn)知2：AI包工頭模式，無人則敗，人機(jī)協(xié)同方可勝出

AI包工頭模式的成敗關(guān)鍵在于能否有效整合人類價(jià)值，而非盲目追求“純AI替代”。首先，在模式落地初期，AI必須與人類服務(wù)深度耦合，形成完整的解決方案。例如，AI客服系統(tǒng)若僅提供標(biāo)準(zhǔn)化應(yīng)答，客戶仍需自行協(xié)調(diào)人工處理復(fù)雜投訴，體驗(yàn)割裂；而頭部企業(yè)如Sierra將AI與人類坐席無縫協(xié)作，由AI預(yù)處理工單并實(shí)時(shí)推送情緒識別結(jié)果至人工，既提升效率又保障服務(wù)閉環(huán)。一旦客戶被迫自行整合人機(jī)資源，AI便淪為可替換的“零件”——當(dāng)更優(yōu)算法出現(xiàn)時(shí)，客戶切換成本極低，原供應(yīng)商則很容易被替代。

專業(yè)和資深的人類數(shù)據(jù)是AI進(jìn)化的核心驅(qū)動力 。醫(yī)療AI診斷系統(tǒng)初期依賴醫(yī)生標(biāo)注數(shù)萬張病理切片，而資深醫(yī)師的臨床經(jīng)驗(yàn)更能指導(dǎo)算法優(yōu)化診斷邏輯。人類創(chuàng)造性思維與自適應(yīng)能力，為AI提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)與決策范式，這是封閉式訓(xùn)練的AI無法自發(fā)獲取的“隱性知識”。

人機(jī)分工的長期動態(tài)平衡決定競爭力。當(dāng)前AI可部分替代客服、數(shù)據(jù)錄入等基礎(chǔ)工作，但戰(zhàn)略決策、跨領(lǐng)域創(chuàng)新仍需人類主導(dǎo)（參考OpenAI提出的L1-L5的AGI能力）。若AI包工頭企業(yè)放棄人類參與，AI將因缺乏場景反饋與價(jià)值觀校準(zhǔn)而退化，AI包工頭模式必須將人類定位為“系統(tǒng)的校準(zhǔn)者與進(jìn)化伙伴”，方能在技術(shù)迭代中保持生命力。

認(rèn)知3：AI包工頭模式，不能排斥臟活累活，輕AI是短樂長痛

AI包工頭模式的真正壁壘，恰恰藏在那些被輕視的“臟活累活”中——越是繁瑣、非標(biāo)、高摩擦的環(huán)節(jié)，越能沉淀不可替代的價(jià)值。許多企業(yè)沉迷于開發(fā)“輕量化AI”，僅聚焦高標(biāo)準(zhǔn)化場景，這種策略短期可快速變現(xiàn)，但長期將陷入被動；輕AI的本質(zhì)是“重技術(shù)輕業(yè)務(wù)”。例如，某物流企業(yè)引入通用路徑優(yōu)化AI，卻因不愿投入人力適配不同倉庫的貨架間距、工人操作習(xí)慣等細(xì)節(jié)，導(dǎo)致系統(tǒng)頻繁誤判，最終被迫退回人工調(diào)度。

更深層的危機(jī)在于，回避臟活累活將切斷AI進(jìn)化通路，在更高層次的AI競爭中出局。制造業(yè)AI質(zhì)檢系統(tǒng)的精準(zhǔn)度，依賴對百萬張瑕疵圖片的標(biāo)注與產(chǎn)線噪聲數(shù)據(jù)的反復(fù)清洗；礦山無人駕駛的可靠性，源自對暴雨、塌方等極端場景的千百次路測。這些“苦力活”積累的行業(yè)專屬數(shù)據(jù)與場景認(rèn)知，正是算法迭代的燃料。當(dāng)行業(yè)進(jìn)入深水區(qū)競爭時(shí)，不能“端到端”解決客戶需求的“輕AI”終將出局。

認(rèn)知4：AI包工頭模式，1年內(nèi)是寶貴窗口期，需要快速落地拼執(zhí)行力；快速推進(jìn)需要組合式聯(lián)創(chuàng)，沒有時(shí)間慢慢交學(xué)費(fèi)

AI包工頭模式正處爆發(fā)前夜，1年窗口期是行業(yè)卡位的黃金階段。當(dāng)前技術(shù)迭代速度遠(yuǎn)超場景滲透效率，先發(fā)者可通過快速落地?fù)屨紨?shù)據(jù)、客戶與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的話語權(quán)。例如，Kobold憑借搶先收購贊比亞銅礦權(quán)，將勘探算法與資源綁定，形成競品難以復(fù)制的閉環(huán)；而動作遲緩的同行即便技術(shù)更優(yōu)，也可能因礦權(quán)被瓜分而失去落地場景。

執(zhí)行力決定護(hù)城河深度： AI基礎(chǔ)通用模型和推理模型的快速進(jìn)化和提升把大家的起跑線拉平了，任何一家AI應(yīng)用企業(yè)目前都很難有絕對地、不可顛覆的優(yōu)勢。因此，在寶貴的搶跑窗口期內(nèi)需完成：一快速綁定頭部客戶，通過標(biāo)桿案例建立行業(yè)信任；二是搶占稀缺生態(tài)資源，迅速找到能在AI的理解和部署能力，專業(yè)數(shù)據(jù)和Know-how，獨(dú)有的數(shù)據(jù)、行業(yè)運(yùn)營服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和客戶關(guān)系等方面形成能力互補(bǔ)的戰(zhàn)略合作伙伴并通過深度綁定，避免在未知領(lǐng)域低效摸索和無謂地浪費(fèi)時(shí)間，把寶貴的窗口期拱手讓給其他競爭對手。三是找到對“AI包工頭模式”有共同愿景和認(rèn)知的資本支持，為后續(xù)的競爭儲備彈藥。

若陷入技術(shù)完美主義或盲目擴(kuò)張，極易錯(cuò)失戰(zhàn)機(jī)——某物流AI企業(yè)因耗時(shí)半年打磨“通用系統(tǒng)”，反被垂直聚焦區(qū)域冷鏈的對手搶占70%市場份額。唯有以“戰(zhàn)時(shí)狀態(tài)”推進(jìn)場景攻堅(jiān)，方能在AI包工頭模式混戰(zhàn)中突圍。

這也是盛景發(fā)起“AI RaaS聯(lián)合創(chuàng)業(yè)計(jì)劃”的初衷所在。

如果你是一家有實(shí)力的產(chǎn)業(yè)公司或是一位產(chǎn)業(yè)資源豐厚的產(chǎn)業(yè)老兵，你有場景，有數(shù)據(jù)，有訂單；亦或你是AI應(yīng)用創(chuàng)業(yè)者，你有非常強(qiáng)的數(shù)字化技術(shù)能力，年輕、有闖勁。盛景希望組織大家一起來聯(lián)合創(chuàng)業(yè)，一方面我們幫助產(chǎn)業(yè)方插上AI的翅膀，用結(jié)果導(dǎo)向的AI新技術(shù)加持實(shí)體產(chǎn)業(yè)；另一方面我們幫助AI創(chuàng)業(yè)者找場景，帶來RaaS模式的全套Knowhow和關(guān)鍵成功因素的全周期賦能。我們還將提供共享AI CTO和訓(xùn)練架構(gòu)師，共享算力服務(wù)，當(dāng)然，我們還會提供第一筆啟動資金和長期融資的持續(xù)支持，甚至幫助聯(lián)創(chuàng)公司上市或者注入上市公司。

歡迎有意向者識別以下二維碼，聯(lián)系我們！