《孙子兵法》中提到：“高明的用兵之道是先攻取敌人的计谋，其次是削弱其外交联盟，再其次是攻击其军队，最后才是攻城掠地。”这句话意在说明，取胜的关键在于智谋的运用，只有那些在战斗之前就深思熟虑、制定出败敌策略的智者，才能确保自己立于不败之地。

正如我在前文《工业互联网与人工智能的融合，谁将最终胜出？四类参与者剖析》中所提到的，本文将共同进行“事前审查”，对特定行业模型企业在变革发展过程中可能遭遇的风险和困难进行深入探讨。

目前，专注于特定领域的AI模型在业界备受青睐，但在这片热闹的景象中，我们更应保持清醒与理智。让我们换个角度来考虑：如果一家专注于特定领域的AI模型企业最终走向衰败，它的致命弱点究竟在哪里？

在着手进行这场思维的深入挖掘之前，我们有必要向那些勇于尝试、不断犯错的前辈表示敬意。是他们的不懈探索和偶尔的迷失，为我们开辟了前进的道路。

“事前验尸”这一做法虽然令人感到些许惊悚，实则却是一种充满创新精神的反向思考决策手段。

在制定初步行动计划并正式执行之前，决策者们需进行一项逆向思考：设想所拟定的计划已实际执行，却不幸以失败告终。在此假设基础上，他们需分析可能导致失败的各种因素，并据此对原计划进行修改和完善，力求最大限度地减少风险，保障计划的顺利实施。

这种思维方式的独到之处在于，它有助于我们摆脱固有的思维框架，并谨慎地审视可能出现的未来情景。

处于当前这个关键时期，专注于特定领域的模型企业正遭遇着史无前例的机遇与挑战，这无疑是一段交织着未知、机遇与风险并行的征途。让我们从“事前验尸”的角度出发，深入分析这些企业成功的关键因素和潜在的失败隐患，为产业向智能化转型贡献一些值得参考的见解。

从“人工智能”到“业务价值”：垂类模型企业的“鬼门关”

曾有一家名为ScaleFactor的奇特企业，它凭借人工智能技术实现了会计工作的自动化，在成功筹集到一亿美元资金后，却不幸迅速破产。

前员工透露，所谓的“人工智能”并非实际编制财务报表，实际上这项工作主要由数十名会计师手工完成。更有甚者，部分客户接到了满是错误的账本，无奈之下只得重新聘请会计师来处理这些混乱局面。

ScaleFactor的失利并非孤立现象。实际上，众多AI初创企业，尤其是在发展的初期，都不得不依赖人工的介入。在AI系统无法自主解决问题时，“AI科学家”这一角色便显现出来，他们提供人工支持，参与到数据集的构建以及算法的优化工作中。

然而，创业公司的最终追求在于，通过持续的锻炼与改进，逐步、逐块地增强自动化能力，以期达到近乎100%的AI自动化水平。

这关乎垂类模型企业能否顺利迈过首道难关：其智能技术是否真正被融入软件之中，而非仅仅被表面化地“包装”成一项服务？

只有将行业内的专业知识、资深专家的丰富经验、以及业务运作的规范等所谓的“软实力”彻底转化为模型算法，并将这些算法融入产品核心，才能打造出真正的智能化解决方案，而不是仅仅成为人工服务的替代品。

即便成功迈过了第一道关卡，这些专注于特定领域的模型企业依旧遭遇着第二道挑战：它们需要实现从“大型模型展示”到“实际业务价值”的转变。在这个过程中，许多企业可能会在转型的中途遭遇失败。

许多AI领域的公司初期常犯错误。他们往往将自己定位为“行业知识的GPT版本”，认为只需对几个模型稍作调整、积累一些案例、展示几场演示，便能在产业竞争中占据一席之地。然而，他们并未意识到，产业真正的需求并非一个更智能的聊天机器人，而是一个能够掌握流程、提供结果的智能助手。

目前，对于绝大多数用户来说，“垂类模型”以及“大模型”仍旧显得既陌生又前卫。若无法简化模型的使用步骤、降低用户理解的难度，即便技术再怎么先进，也可能最终变成一种炫耀技能的摆设。

对于专注于特定领域的模型企业来说，这无疑是一项重大的挑战：他们需要如何以简单明了的方式向客户解释这项创新技术？又该如何从综合拥有成本的角度来证明产品的经济效益？如何利用产品切实解决不同客户的痛点需求？这些问题都难以轻易找到答案。

面临更为棘手的难题是，我们如何能够将特定领域的模型与公司的运营流程实现深度的结合，进而构建起数据、业务、知识三者相互循环的闭环？倘若特定领域的模型始终与业务活动保持距离，不能渗透到组织的核心部分，即便是再卓越的算法也可能仅仅成为徒有其表的装饰。

垂类AI企业的致命陷阱：商业模式的迷津

针对特定领域的模型企业来说，最危险的陷阱通常并非技术层面，而是商业模式方面。若无法完成从单纯销售模型到销售流程、从技术主导到业务主导的实质性转型，即便是最尖端的算法，也难免会像昙花一样短暂绽放后便消失无踪。

某些企业可能会陷入一个普遍的误区，即过分关注API调用次数、模型微调服务以及定制化开发的盈利点。

这种依赖“技术销售”的策略，虽然短期内或许能带来丰厚的收益，然而从长远角度考量，却可能孕育着风险。若客户发展出自己的建模能力或是转向开源解决方案，这些企业或许将陷入被市场遗弃的困境。

前车之鉴不止一家，我们以树根互联的故事为例。

树根互联，曾被誉为工业互联网领域的璀璨明星，对核心技术的研发投入颇多，并在广域连接、工业理解、高性能表现以及易于应用等方面形成了坚实的实力基础。在2019年至2021年期间，仅针对根云平台操作系统的研发项目，树根互联便投入了总计4.26亿元的资金用于研发。

然而，这样的研发投入给公司带来了相当大的经济压力。在2019年至2021年期间，树根互联的总亏损额超过了13亿元，其中研发费用占比超过5.3亿元，非研发人员成本投入达到了6.3亿元，而股权激励相关费用更是高达7.5亿元。尽管在扣除相关成本之后，树根互联的实际运营亏损正在逐渐减少，然而，其研发投入与产出之间的比率较低，且商业模式较为单一的问题，已经变得十分明显。

对于科技企业来说，初期出现亏损是正常现象，但关键在于要在持续投入中构筑坚实的防御线，提升资金投入与产出的比例，并培养出能够持续产生收益的核心竞争力。

若仅是机械地累积技术，未能形成与客户需求完美对接、能够产生商业价值的解决方案，即便投入再多资源，也可能最终化为乌有。

垂类模型企业若想打破这一困境，必须对商业运作模式进行根本性调整：销售成果而非仅仅工具；依据服务流程进行收费，而非仅仅按调用次数；将业务成效与具体成果挂钩，而非仅仅与功能模块绑定。

只有实现从“模型即产品”到“业务成果即服务”(BOaaS)的转变，才能深入融入客户的核心业务流程，并建立起高水平的紧密联系和防护屏障。

若此类企业始终停留在技术层面，未能深入产业领域，那么被行业巨头内部取代、遭受通用模型价格打压、或被客户自行构建的替代方案所替代，都将成为不可避免的趋势。

垂类AI企业的生态困局：从“单点突破”到“平台增长”

对于垂类AI企业而言，最大的挑战不在于技术，而在于生态。

众多企业倾向于针对某一高价值领域进行集中发力，期望通过这种“以点带面”的策略，推动整个行业向智能化方向实现全面转型。

然而，若不能将单个突破拓展成流程革新，若不能将分散的场景连接成完整的闭环，若不能持续吸引外部生态伙伴投入力量，那么这种所谓的“局部胜利”注定只是短暂的光辉，难以激发生态循环的效应。

以智能质检为案例。此类场景中确实蕴含着极大的潜在价值，若能通过智能化手段有效提高工作效率、降低成本、减少失误，必将为客户带来显著的收益。

然而，问题核心在于，此类应用场景通常仅是业务流程中的一小部分，若无法实现首尾相接、协同配合，便难以深度融入客户的核心业务，从而只能作为“锦上添花”的点缀，而非“雪中送炭”的实质帮助。

举例来说，一款智能化的质量检测设备，若仅能辨别出产品的瑕疵，却不能与生产计划、工艺改进、供应商协调等环节实现数据共享和流程的封闭管理，即便其算法再怎么先进，也可能只是停留在表面层次。

由此可见，若要使垂类人工智能真正成为产业化的平台，必须对业务流程进行端到端的全面革新，从整体角度着手制定场景解决方案，并建立起数据流、控制流、知识流的相互协作与封闭循环。

企业需深入业务前沿，与客户携手梳理业务流程，重新构建任务体系，消除信息壁垒，构建出可编排、可优化、可迭代的智能化解决方案。唯有如此，方能将“单点突破”转变为“流程再造”，将“场景驱动”提升为“平台思维”，从而有效推动客户的业务创新。

在这一过程中，垂类AI企业还应高度重视生态的力量。

一个充满活力的产业平台，务必具备吸引各类参与者持续投入价值的本领，进而构建起合作互惠、良性循环的局面。

这就意味着相关AI企业需从起步阶段便秉持开放与协同的理念来构建系统框架，并将外部创新资源融入其平台的核心之中。

写在最后

在智能化的激烈市场竞争中，若要确保AI领域的企业稳固发展，必须打造一道坚固的“防线”。此防线不仅需依赖技术上的优势，还需对行业运作流程进行精准掌控，以及构建起完善的生态网络。

换句话说，这类人工智能企业需从单纯的“任务执行者”的角色中蜕变，成为“流程管理者”，并将服务范围从单一模型扩展至一个开放的生态系统平台。

Agent作为垂类AI企业构筑防御工事的根基，而平台化则成为打造生态防御工事的最高点。

只有紧紧抓住Agent这一核心，全面掌控流程的执行环节；以开放的平台为发展方向，吸引更多的参与者加入，才能从本质上确立该行业的发言权。

具体而言，垂类AI企业要在三个层面精准发力：

首先，以流程为导向，以Agent作为核心，全方位融入并对行业流程进行革新；其次，实现从“辅助决策”向“自主执行”的质变。

二是我们聚焦于成效，以软件即服务（BOaaS）作为经营策略，提供涵盖全流程的“流程外包”服务，进而实现了从单纯销售模型调用到销售流程最终成果的跨越式提升。

第三个方面，以生态建设为核心，把握任务范围、数据循环、智能分配这三个关键环节，吸引各类参与者加入平台，形成正向的增强网络效应和规模效应。

流程为体、结果为翼、生态为魂，是垂类AI的立体护城河。

垂类人工智能的发展即将步入“战国时期”，决定胜负的因素并非单纯是模型力量的强弱，而是看谁能够深刻理解产业的根本，谁能够以客户价值为中心打造一个持续发展的生态系统。

本文来自微信公众号 ，作者：彭昭，36氪经授权发布。