本文点破AI行业被融资、PPT掩盖的真相,指出AI不会改变商业常识,不是免死金牌,点明行业与从业者的核心问题。 ## 1. 靠定制项目续命的AI公司已实质死亡 很多AI公司看似收入不错,实际全靠定制项目撑着。售前为拿单过度承诺,交付后会陷入模型不稳定、需求多变、扯皮不断的困境,验收和回款都遥遥无期。公司只能用下一个项目的预付款填前一个项目的坑,本质是续命而非增长,已经是经营意义上的死亡。 ## 2. AI转型的核心风险在企业老板 很多企业的AI转型仅停留在采购项目、推广工具层面,核心问题是老板本人未深度使用AI。从未深度用过AI的一号位无法准确判断AI价值,分不清问题出在工具、人员还是场景,也没法正确判断投入方向,这才是转型的最大危险。 ## 3. 企业多数积累的数据属于垃圾数据 很多企业认为自身积累十几年的文档是数据金矿,但对AI而言并非如此。这类文档普遍存在口径混乱、规则不明确的问题,AI无法自动补全信息,喂给AI只能产出垃圾,这类AI项目80%的工作都要用来整理数据,本质是企业还过去欠下的数据债。 ## 4. AI不会改变商业与产品的底层逻辑 AI只是提效工具,只会画原型的产品经理即便用上AI,本质还是缺乏业务理解的原型仔,无法做出好产品;很多AI产品要么长在大模型迭代路线上,大模型升级就会沦为内置功能,要么没理清付费逻辑、没有竞争壁垒,出生就注定失败。**AI没有改变商业常识,也不是免死金牌,老问题不会因为加了AI标签就自动消失**。
很多AI公司还活着,但其实已经死了
2026-06-05 08:08

很多AI公司还活着,但其实已经死了

本文来自微信公众号: ToB老人家 ,作者:王戴明


最近我看了不少AI应用公司。


有一个现象特别明显:很多公司看起来收入不错,但仔细一问,基本都在接定制项目。


这背后藏着AI行业没人愿意说的实话。


很多所谓的新问题,其实都不是新问题。AI没有让商业常识失效,只是把过去那些被融资、PPT、项目收入和岗位体面遮住的问题,全都照出来了。


第一,很多AI公司已经死了。


我说的不是工商意义上的死亡,而是经营意义上的死亡。


很多AI应用公司现在最大的问题,就是靠定制项目撑收入。


定制项目最麻烦的地方是:售前挖坑,交付填坑。


售前为了拿单,什么都敢答应。客户要智能体,要知识库,要自动生成报告,要接ERP、CRM、OA,还要符合自己几十年的业务习惯。


合同签了以后,真正的大坑才开始。


模型效果不稳定,客户数据一团乱,业务规则没人说得清,现场需求一天一个样。最后看起来是一个AI项目,干到后面全是交付和客户扯皮。


账面收入可能很好看,但项目验收遥遥无期,回款遥遥无期。


更可怕的是,定制项目是泥潭。


一旦陷进去,公司就很难爬出来。因为上一个项目的坑还没填完,下一个项目又要靠售前去挖更大的坑。你只能用下一个项目的预付款,去填上一个项目的交付大坑。


这就不是增长,这是续命。


这样的AI公司,在我眼里,其实已经死了。


第二,AI转型最大的风险,是老板自己


很多公司的所谓AI转型,其实就是上几个AI项目,或者全员推广几个AI工具。


但AI转型最关键的,不是员工有没有用AI,而是一号位有没有深度用AI。


比如软件行业正在被AI颠覆。产品设计、程序开发、软件测试,都在AI化。


但很多公司到现在仍然不愿意给员工报销AI工具。


我觉得这不一定是老板舍不得钱。更大的可能是,他根本不知道AI到底有没有用。


问题是,AI有没有用,取决于你会不会用AI,也取决于你用的是什么AI。


一个从来没有深度用过AI的一号位,是不可能有准确判断的。


他分不清是工具不行,还是员工不会用;分不清是模型能力不够,还是场景选错了;更分不清哪些地方应该马上投钱,哪些地方只是AI噱头。


很多公司的AI转型,真正危险的不是员工不会用,而是老板不懂AI。


第三,大部分数据都是垃圾数据。


几乎所有企业都觉得,自己积累了十几年的PDF、Excel、Word、流程文件,是一座金矿。


这话只说对了一半。


对人来说,这些文档可能有用。


因为人会猜,会补上下文,会问老员工。


但AI不会自动猜。


很多企业文档最大的问题,不是没有数据,而是口径太乱。


同一个字段,在不同部门有不同叫法;同一个流程,制度写一套,现场干一套;同一个Excel,关键规则藏在备注和合并单元格里。


这种东西喂给AI,出来的当然也是垃圾。


所以很多看起来很高科技的AI项目,最后80%的工作都在整理数据。


这不是AI项目不先进,而是企业过去欠的数据债,终于到了还的时候。


第四,AI救不了原型仔。


我见过不少产品经理,最近突然兴奋起来。


他们觉得过去自己只会画原型,现在只要补一点AI经验,就能在AI时代咸鱼翻身。


这个想法很危险。


AI当然能提高产品经理效率。写需求、画原型、做竞品分析、生成页面,都能快很多。


但AI只是一种技术手段。


没有产品思维,没有业务理解,没有对用户价值的判断,你掌握再多AI工具,也做不出好产品。


原型仔+AI,得到的只会是AI时代的原型仔。


过去你只是把老板的话画成页面。现在你只是把老板的话喂给AI,再让AI画成页面。


本质上没有变化。


AI时代,产品经理当然要补AI课,但更重要的是补业务课。


你得知道客户为什么付费,业务为什么这样流转,用户真正想解决什么问题,研发资源应该投在哪里,又不该浪费在哪里。


否则AI越强,越容易暴露你的平庸。


第五,很多AI产品,出生第一天就注定失败。


我观察过很多AI产品。


有些产品一开始就长在大模型迭代的路线上。


短期看很风光,因为模型还没来得及做。但长期看,只要大模型能力往前走一步,它就会变成一个内置功能。


还有些AI产品,根本没有想清楚用户价值。


产品是做出来了,Demo也挺漂亮,发布会也很热闹,但客户为什么要付费、为什么要持续付费、为什么不用大模型自己凑一个,没人说得清。


还有一些AI产品,曾经风光过,但没有竞争壁垒。


竞对一降价,自己就只能跟着降;客户一比较,发现换谁都差不多。


这些失败看起来发生在AI时代,其实过去几十年反复出现过。


没有用户价值的产品会失败,没有商业模式的公司会失败,没有壁垒的产品会被价格战打穿。


AI改变了产品的技术和形态,但没有改变产品的商业逻辑。


所以今天看AI行业,我越来越觉得,真正可怕的不是泡沫。


泡沫至少还有破的时候。


真正可怕的是,很多人以为只要加上AI,过去那些老问题就会自动消失。


定制项目不会因为叫AI项目,就突然变轻。


老板不会因为公司上了AI工具,就突然有判断力。


垃圾数据不会因为进了知识库,就突然变成金矿。


原型仔不会因为会用AI,就突然拥有产品思维。


没有用户价值和商业壁垒的产品,也不会因为名字里有AI,就突然有人持续付费。


AI不是免死金牌。


该死的公司,会继续死。


该平庸的人,也会继续平庸。

AI原生产品日报频道: 前沿科技
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