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為什么強調這一點？這一論斷的依據(jù)源于三重邏輯：從客戶需求看，企業(yè)關注的是問題或痛點的徹底解決，而不是隔靴搔癢；從競爭格局看，數(shù)字世界易必然被頭部企業(yè)壟斷、通吃，物理世界因行業(yè)場景差異化顯著，更易形成創(chuàng)業(yè)公司的獨特競爭壁壘；從利潤空間看，數(shù)字世界的利潤上限通常局限于1—3%左右，超過90% 的高價值利潤還是在物理世界

彭志強：是的。企業(yè)需明確選擇平臺化或超級垂直化發(fā)展路徑，如果搖擺糾結，就會錯過很多的窗口機會。而在超級垂直化領域，市場碎片化特征明顯，存在大量機會。以 AI 探礦為例，不同企業(yè)可憑借技術專長與區(qū)位優(yōu)勢，在不同的細分市場獲利。

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AI RaaS爆發(fā)前夜：未來1年是行業(yè)卡位關鍵期

彭志強：選品如同探礦，需聚焦富礦與高品位礦脈，而非低價值的雞肋型品類。以工業(yè)領域產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)第一股國聯(lián)股份為例，其早期選擇涂多多為業(yè)務切入口，現(xiàn)在涂料業(yè)務年利潤達7至8億元人民幣，占公司整體利潤的50%。國聯(lián)股份當時做行業(yè)黃頁信息服務，覆蓋了工業(yè)原材料領域上百個細分領域，而國聯(lián)選擇了涂料品類，憑借高毛利與規(guī)模效應，成為其第一個、也是今天最重要的細分市場。

科技：在成為甲方的路徑中，您提到了兩種可能：平臺化與超級垂直化。對AI RaaS創(chuàng)業(yè)者來說，選對垂直行業(yè)的重要性是否比技術本身更大？

彭志強：純軟件驅動的數(shù)字化企業(yè)對跨界業(yè)務存在天然顧慮?！案粜腥绺羯健?，AI創(chuàng)業(yè)是融合性創(chuàng)業(yè)，需要團隊中有既懂技術又懂產(chǎn)業(yè)邏輯的伙伴或重要股東。數(shù)字化企業(yè)在AI技術賦能下，具備穿透傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)利潤池的能力，但這需要企業(yè)首先完成認知覺醒。

最后，選擇垂直場景做MVP以及進行組織建設，確保團隊能力和物理世界的要求相匹配。一旦demo成功，便可進一步運營該業(yè)務。除此之外，必須緊跟底層大模型的發(fā)展和進展，站在其肩膀之上，這樣技術研發(fā)投入才可控。

再舉個痛點：我們投資的一家智能體公司，通過Agent直接把電路圖快速拆解成 BOM 清單。過去，一旦電路圖設計改動，BOM清單 也得隨之調整，隨后的報價、合同都需要同步修改，因此，往往需要十幾個碩士通宵改報價、改文檔，整個過程讓人崩潰。A-to-A 時代，電路圖一變，Agent 即可自動拆解、自動報價、自動生成文檔，再也用不著是十幾個人一起熬到半夜改價、改文檔了。

我最近經(jīng)常舉AI探礦的例子，因為一家技術公司可以徹底成為AI業(yè)主、AI甲方，可謂腦洞大開，令人印象深刻。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”的模式成為共同甲方，在2025年1月的C輪融資了5.37億美元，投后估值達29.6億美元。不同于傳統(tǒng)SaaS公司按軟件許可或使用時長收費，KoBold利用其AI平臺“Machine Prospector”為礦業(yè)公司提供勘探服務，不收取前期費用，而是通過合資、收購等方式獲取礦業(yè)項目的權益，承擔勘探風險并分享成果收益。這種模式下，KoBold的收入直接與勘探成果掛鉤，真正實現(xiàn)了“按結果賺大錢”。

科技：盛景啟動了AI RaaS聯(lián)合創(chuàng)業(yè)計劃，其核心或者初衷是什么？

未來，數(shù)字化企業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)公司將加速融合，競爭焦點在于誰能率先成為AI甲方或業(yè)主。

“AI Raas”的觀點源自盛景十多年在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化投資領域的深度觀察，并且我們的合伙人團隊早年也是數(shù)字化出身的。因此，我們注意到中國大部分SaaS及數(shù)字化企業(yè)始終處于虧損狀態(tài)，并成為風險投資的“黑洞”。在中國市場，依托工具導向的SaaS模式往往難以成立：企業(yè)面臨研發(fā)費用高、銷售費用高、運維難度大，同時又受限于客單價低和續(xù)費率低的困境，“三高兩低”的局面幾乎壓垮整個SaaS行業(yè)。在此背景下，我們提出“AI RaaS”，該觀點與紅杉AI峰會上提出的“不賣工具、賣收益”理念異曲同工。

阿里巴巴前 CEO、嘉御資本創(chuàng)始人衛(wèi)哲曾說：“B2B 的核心其實是 Business People to Business People，是Z組織里的‘人對人’交易?！边@很有道理，但在實際操作中，People-to-People 其實也很麻煩，并不高效：比如，我正在開會，你發(fā)來信息詢價，我就沒法及時給予回復了；爆品上線，幾十條詢盤同時涌來，靠人，根本不能同時高效及時地回答這些詢盤。

以下是《科技》與盛景網(wǎng)聯(lián)董事長、盛景嘉成創(chuàng)投創(chuàng)始合伙人彭志強的對話實錄，經(jīng)不改變原意的編輯。

彭志強曾投資大量產(chǎn)業(yè)數(shù)字化企業(yè)，他直言：“早在2015年，我們就明確反對投資“工具導向型”的SaaS?！泵鎸Ξ斍暗腁I發(fā)展浪潮，他更加堅定數(shù)字化企業(yè)應走向極致化結果導向，鼓勵創(chuàng)業(yè)者抓住這一東風，及時調整方向、把握機遇。

彭志強指出，“中國的SaaS公司，99%都仍處于虧損狀況，是中國VC的投資黑洞?！痹谒磥?，傳統(tǒng)SaaS模式已走到盡頭：“過去依靠標準化功能、流程模塊和私有數(shù)據(jù)積累的傳統(tǒng)SaaS產(chǎn)品，必然會被‘端到端’‘高智能’、融合物理世界的AI應用所替代?！?/p>

科技：通過這個問題，我們探討了未來商業(yè)價值鏈和商業(yè)模式中利潤躍遷的可能性。這意味著，傳統(tǒng)的“幫忙做生意”角色正在轉變?yōu)閾碛性捳Z主導權的AI資產(chǎn)管理者或擁有者。

這一案例揭示了AI創(chuàng)業(yè)的核心邏輯：通過 AI技術穿透至傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的利潤池，成為新型產(chǎn)業(yè)主導者或共同主導者。與此同時，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)公司若不能借助AI實現(xiàn)自我革新，將面臨被 “AI新物種”超越的風險。

對于AI創(chuàng)業(yè)者而言，選擇正確的商品類別至關重要。如果一個品類有足夠的毛利空間，并能實現(xiàn)拼單集采以產(chǎn)生規(guī)模效應，那么從產(chǎn)業(yè)交易平臺的角度來看，這便是一個值得投入的領域。無論是消費品還是工業(yè)品領域，聚焦高毛利品類開展集中采購與產(chǎn)業(yè)交易的商業(yè)價值不言而喻。即便是傳統(tǒng)業(yè)務場景，同樣可通過AI技術實現(xiàn)數(shù)字化升級。

因此，在 B2B 領域，Agent-to-Agent 將帶來革命性突破，真正讓“智能配對”落地，也將打開嶄新的利潤池。

彭志強：企業(yè)的利潤池體系包含五大維度：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服務等資金投入）、人力資源利潤池、資產(chǎn)與設備利潤池、供應鏈利潤池與資本資金利潤池等。傳統(tǒng)數(shù)字化業(yè)務深陷1%—3%的狹窄利潤池空間，而AI RaaS模式的出現(xiàn)，使數(shù)字化企業(yè)有可能突破這一天花板。

當2025年成為AI應用真正落地的元年，什么樣的AI應用才能跑出長期價值、建立持續(xù)競爭力，并且不會在高內卷的競爭中被吞噬？這個命題正牽動著每個政策制定者、產(chǎn)業(yè)人、創(chuàng)業(yè)者和投資人的神經(jīng)。

AI創(chuàng)業(yè)公司需要有極致化結果導向的策略，不僅要追求結果，更要追求結果的極致化，避免成為可被替代的中間服務商，而應成為產(chǎn)業(yè)鏈的主導者，擁有產(chǎn)業(yè)鏈控制權，否則就是白干。如果你認為自己的AI能力強，就要去成為一個AI業(yè)主、AI甲方或者是共同甲方，成為AI驅動的資產(chǎn)管理公司、品牌公司或者是IP擁有者。

科技：AI公司如何直接切入礦權、藥物管線、D2C品牌這些傳統(tǒng)資產(chǎn)？

科技：“AI RaaS”，即“AI包工頭”模式，核心區(qū)別在于“賣結果而不是賣工具”，您如何看待這個轉變背后的商業(yè)邏輯？這與傳統(tǒng)SaaS或工具型AI產(chǎn)品最大的分野在哪里？

與傳統(tǒng)SaaS或工具型AI產(chǎn)品相比，“AI Raas” 商業(yè)邏輯完全不同，甚至是完全相反的。工具型產(chǎn)品側重銷售工具，結果導向模式則聚焦為客戶創(chuàng)造實際價值；前者將工具使用的難度和復雜性留給客戶，后者需把簡單留給客戶，把難度和復雜性留給自己，按交付結果定價或收費。從人性角度，全世界的客戶都更愿意為結果付費，在美國也是如此，中國客戶則更加不愿意為工具付費。

在這樣的行業(yè)背景下，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，這位管理著130億基金，投資過德方納米、康龍化成、國聯(lián)股份、匯通達、完美世界等明星企業(yè)的產(chǎn)業(yè)觀察者，提出了以“AI RaaS”（Result as a Service）極致化結果導向模式，其核心在于交付結果而非工具，敢于以結果作為定價、收費或盈利的依據(jù)， 并將其形象地比喻為“AI業(yè)主、AI包工頭模式”，主張企業(yè)應依托端到端的完整服務，回歸物理世界，通過與硬件及實際業(yè)務場景深度融合，釋放真正的商業(yè)潛力。

首先，在戰(zhàn)略上堅定進入AI極致化結果導向的領域，決心是至關重要的，這是前提條件。

突破數(shù)字化利潤天花板：AI驅動利潤池躍遷

彭志強：AI創(chuàng)業(yè)者在從外包者轉變?yōu)橘Y產(chǎn)持有者的過程中，需經(jīng)歷三個關鍵階段。

比方說，過去你做一個品牌，需要10年時間、5億投入、成功率不超過5%，但現(xiàn)在，通過使用AI全鏈路能力，如AI選品、AI設計、AI營銷、AI投流、AI銷售等等，那么，打造一個成功的新品牌，可能只需要5年時間、5千萬投入、成功率10%。從本質上看，AI技術在幫助這些產(chǎn)業(yè)公司用更短的時間、更小的投入、更高的成功率重構他們的優(yōu)質資產(chǎn)，可能是一個新品牌、一個新ip，或者是一個創(chuàng)新藥、一個新材料等等。

隨著AI技術的到來，使產(chǎn)業(yè)公司與數(shù)字化企業(yè)能夠實現(xiàn)完美融合，并且這種強強聯(lián)合將不斷深化，并催生許多新的機會。而盛景發(fā)起“AI RaaS聯(lián)合創(chuàng)業(yè)計劃”的核心便是尋找那些敢于踐行極致化結果導向的創(chuàng)業(yè)者，共同把握AI時代的巨大紅利。

彭志強：AI RaaS領域已進入爆發(fā)前夜，未來1年是行業(yè)卡位的關鍵窗口期。當前技術迭代速度顯著超越場景滲透效率，率先落地的企業(yè)可通過快速部署搶占數(shù)據(jù)壁壘、客戶資源與行業(yè)標準的主導權。

科技：在您看來，AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)如何從外包者變成資產(chǎn)持有者，需要經(jīng)歷哪些關鍵躍遷？

A-to-A 則可能形成突破。雖然我肉身在開會，但我的Agent、數(shù)字分身已經(jīng)和對方的 Agent 聊得熱火朝天，同時還能和幾十個采購方的 Agent 并行溝通。許多初步信息交換本就不適合人類去做——繁瑣、枯燥且容易出錯——讓 AI 和機器人來替代再合適不過。人類應該做的是面對面的情感交流。

科技：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)B2B在A2A的加持下將如何實現(xiàn)“智能配對”的大突破并開啟新利潤池？

科技：您提出“AI應用不能沉迷于數(shù)字化利潤池”，要敢于進入勞動力池、供應鏈池、資本池。這種“利潤池躍遷”會如何重構未來企業(yè)的價值鏈和商業(yè)模式？

彭志強：是這樣的。我認為過去作為技術服務工具的“幫忙”，實際上是在推卸責任。我只是一個提供幫助的人，至于結果是否成功，仍然取決于您自己的能力。這種做法將責任和收益都推了出去，都推給了客戶。但如果它決定成為AI的業(yè)主或共同業(yè)主，其做法和心態(tài)便會不同。例如，KoBold不僅提供AI技術，還構建了完整的勘探交付體系。它在全球范圍內獲取勘探權，組建專業(yè)團隊，甚至自己承擔前期投入進行實地勘探，積極整合各方資源，形成“技術+資本+運營”的閉環(huán)。這種系統(tǒng)性交付能力確保了AI技術的落地，將預測轉化為實際的高品位礦產(chǎn)發(fā)現(xiàn)。

Al RaaS：從賣工具到賣結果的徹底轉變

彭志強：是的，這里指AI應用公司。底座大模型是 “螃蟹橫著走” 的模式，1萬米寬、10米深，AI應用公司則是 “鉆井深挖” 模式，1米寬、1百米深。二者相互成就?！癆I RaaS” 模式的核心壁壘，在于對端到端、全鏈路全流程能力的深耕，并且最終敢于按結果定價和收費。例如，礦區(qū)自動駕駛按運送土石方數(shù)量收費，robotaxi按照將客人運送到目的地后按每公里定價收費，這種模型的難度是很大的，但一旦成功，可以獲取豐厚的利潤。相反，僅聚焦標準化場景的 “輕量化AI”，短期雖有價值，但長期將被底座大模型或互聯(lián)網(wǎng)大廠迅速摧毀。

基于盛景在數(shù)字化企業(yè)領域的長期投資實踐，我們深刻認識到軟件與數(shù)字化轉型的戰(zhàn)略價值。但實踐表明，單純依賴軟件或數(shù)字化來實現(xiàn)規(guī)模化盈利的可能性趨近于零。因此，企業(yè)的生存問題將更加凸顯，因為不會再有那么多資金大規(guī)模投入，這個時代已經(jīng)徹底過去了。早在2015年，我們就明確反對投資“工具導向型”的SaaS，也因此躲過了很多的坑。

彭志強：其實AI探礦與創(chuàng)新藥、材料、合成生物研發(fā)的底層邏輯具有共通性。AI驅動的資產(chǎn)管理公司作為AI應用領域的首批利潤池，其落地路徑并非遙不可及。過往業(yè)界常認為跨界進入傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)壁壘過高，實則通過能力整合可突破這一障礙，關鍵在于構建端到端的全流程服務能力 —— 這正是傳統(tǒng)數(shù)字化企業(yè)的短板（其往往僅具備單一數(shù)字化能力）。因此需明確：AI競爭的主戰(zhàn)場是物理世界而非數(shù)字世界，唯有與物理世界深度融合，才能為客戶提供實質性解決方案，單純的AI軟件層應用終將陷入與傳統(tǒng)SaaS類似的盈利困局。

科技：“選品即探礦”，在AI語境下，為什么“品類選擇”已經(jīng)不是市場問題，而是決定能否拿到結果的戰(zhàn)略問題？您會建議AI創(chuàng)業(yè)者怎么選品、怎么走第一步？

科技：也是就說，AI新技術與產(chǎn)業(yè)公司的融合將產(chǎn)生“AI新物種”，如AI甲方？

其次，需要具備復合型全鏈條的商業(yè)化能力。傳統(tǒng)數(shù)字化企業(yè)常陷入 “分段式協(xié)作模式”—— 僅聚焦技術模塊交付，而AI RaaS模式要求企業(yè)必須具備“全流程責任閉環(huán)” 能力：從需求定義、技術集成到成果交付，形成完整的價值創(chuàng)造鏈條。一旦成為AI業(yè)主或AI包工頭，責任便無法推卸，所有問題都得自己解決。正如俗語所說，“你要有金剛鉆，才能攬瓷器活”。反過來，既然你有金剛鉆，就應當敢于攬瓷器活。

真正的利潤池絕不是在狹窄的數(shù)字化利潤池里面，而是在重度端到端的運營服務當中。過去重度運營服務雖盈利，但投入大、風險高；如今在AI驅動下，運營成本得以革命性地降低，催生出 “AI資產(chǎn)管理” 等“AI新物種”。

出品 | 科技《態(tài)度AGI》欄目

科技：AI創(chuàng)業(yè)公司的首要問題不是能力問題，而是“有沒有決心做交易”？在目前國內創(chuàng)業(yè)環(huán)境下，這種決心為什么反而稀缺？

彭志強：我們在今年3月便提出了“AI RaaS”概念，為便于理解，我們將其形象比作“AI業(yè)主、AI包工頭模式”?！癛aaS”即Result as a Service，意在通過按工作量、工作成果計費（如計件付費、計量付費或交易收入分成等方式），最大程度上實現(xiàn)AI服務方與客戶間的利益綁定。

彭志強：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)B2B在A2A加持下形成大突破。產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)本質上就是按結果分成的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化，但很多期待中的突破卻遲遲沒實現(xiàn)，尤其是 B2B 場景里的“智能配對”離預想效果差距仍很大，所謂“智能配對”就是買方和賣方之間供給與需求精準配對。因為傳統(tǒng)軟件和 SaaS 能力不夠，做不到真正的“智能配對”，所以往往雷聲大雨點小。如今 AI 出現(xiàn)，谷歌提出的 A-to-A（Agent-to-Agent）模型正是解決 B2B 智能配對瓶頸的“大殺器”。

他認為，AI應用公司的發(fā)展走向一定是極致化結果導向的端到端完整服務，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軟件應用早晚會像SaaS一樣很難賺錢。而“AI RaaS”模式將成為中國SaaS企業(yè)轉型升級的最后機遇。

以AI探礦為例，其商業(yè)邏輯與風險投資高度相似：通過大數(shù)據(jù)篩選與AI分析鎖定高潛力區(qū)域，分階段注入資金（類比天使輪、A 輪、B 輪等投資階段），完成礦權收購與資產(chǎn)增值。這一過程中，可分階段投入、分階段估值與融資、分階段出售資產(chǎn)，這與創(chuàng)新藥研發(fā)中的臨床階段估值邏輯完全一樣，這個邏輯可復用于各行各業(yè)。