文 | 蔣昌盛
朋友們，
在科技與商業的交叉口混了這么多年，我見過風口，也見過泡沫。從 O2O 的百團大戰到元宇宙的虛火一場，概念來了又去，留下一地雞毛。但這一次，人工智能（AI）帶來的沖擊，在我看來，性質完全不同。它不是一陣風，而是一次徹底的、不可逆的 " 地殼運動 "，它改變的是我們思考、創造和連接世界的基本方式。
最近，無論是和執掌百億資產的傳統行業老板吃飯，還是和銳意進取的互聯網新貴喝茶，話題總會繞到 AI。我能清晰地感受到一種復雜的情緒，一半是對未來的興奮，一半是對未知的深不見底的焦慮。他們幾乎都在問我同一個問題，翻來覆去，本質不變：" 我們知道 AI 很重要，是生死問題，但到底該怎么辦？"
正是這個問題，以及我看到的無數企業在轉型路上的掙扎與迷茫，讓我越來越堅信一個判斷：一個全新的、獨立的、專注于幫助企業完成 "AI 化 " 的咨詢品類，不僅即將誕生，而且必將成長為一個萬億級的龐大市場。
這篇文章，不是一篇四平八穩的分析報告。這是我多年來在一線的觀察，是我夜深人靜時的思考，以及我對所有想抓住這次時代機遇的企業家、創業者和管理者們，掏心掏肺的分享。
我親眼所見的 " 巨大真空 "
為什么我敢如此篤定地做出這個判斷？因為我看到了一個巨大的、亟待填補的市場真空。這個真空，源于企業強烈的 " 求生欲 " 和孱弱的 " 行動力 " 之間那道深不見底的鴻溝。
1.1 企業普遍陷入的四大 " 能力陷阱 "
在和數十家不同行業的公司——從制造業的 " 老法師 " 到新消費的 " 弄潮兒 " ——深入交流后，我發現，絕大多數企業在試圖擁抱 AI 時，都會掉進四個幾乎一模一樣的 " 陷阱 " 里。我把它們總結為 " 四大能力鴻溝 "，它們像一個精密的連環鎖，死死地困住了企業前進的腳步。
認知的陷阱：從 " 不明覺厲 " 到 " 不知所措 "老板們在新聞上看到 AI 能寫詩、能畫畫，覺得很神奇，也熱血沸騰地開了全員動員會，要求大家 "All in AI"。但這種熱情往往是脆弱的。我親身經歷過一個案例：一家消費品公司的老板，豪擲千萬成立了一個 "AI 創新實驗室 "，招了幾個博士，買了最好的設備。一年后，實驗室交出的成果是幾個酷炫但毫無商業價值的 Demo。老板問：" 這東西能幫我把客戶流失率降低幾個點？能幫我把新品研發周期縮短幾天？" 沒人能回答。這種對 AI 商業價值的認知模糊，導致戰略無法落地，資源無法聚焦，最終淪為一場昂貴的 " 科技煙花秀 "。他們追逐的是 "AI" 這個時髦的標簽，而不是它能解決的具體業務問題。
技術的陷阱：在 " 買 " 與 " 建 " 之間反復橫跳 好，就算戰略明確了，就做智能客服。新的問題立刻涌現：用哪個大模型做基座？OpenAI 的 GPT-4 雖好，但數據要出境，合規嗎？國內的大模型這么多，哪個更懂中文語境下的客服對話？是直接買一套成熟的 SaaS 服務，圖個省心，但又擔心被廠商 " 綁架 "，未來無法遷移？還是自己組團隊做私有化部署，把數據牢牢抓在手里，但招聘、硬件、運維的成本算下來，又是個無底洞。我見過太多公司在這個 " 買 " 與 " 建 " 的岔路口上反復糾結，蹉跎了數月甚至一年的寶貴時間，市場窗口期稍縱即逝。他們缺乏一個中立的 " 技術翻譯官 "，來幫他們把商業需求翻譯成最合理、最經濟的技術實現路徑。
數據的陷阱：想做滿漢全席，手頭卻只有發霉的食材我常說，數據是 AI 的 " 飼料 "，算法是 " 菜譜 "?？纱蟛糠止镜默F狀是，想做一桌 " 滿漢全席 "，可打開冰箱一看，食材不僅散落在各個角落，很多還發霉變質了?？蛻魯祿阡N售的 Excel 里，產品數據在老舊的 ERP 系統里，用戶行為數據在網站后臺的日志里，彼此老死不相往來。這些 " 飼料 " 不僅不通，還夾雜著大量沙子和石塊（無效、重復、錯誤的數據）。我曾輔導一家零售企業，他們想做銷售預測，卻發現歷史數據里，同一個客戶既叫 " 張先生 "，又叫 " 張總 "，還有手機號登記錯誤的。光是數據清洗和治理，就花了項目團隊一半的時間和精力。沒有干凈、通暢、高質量的數據，再牛的 AI 模型也只是個繡花枕頭，算出來的都是垃圾。
組織的陷阱：技術能上九天攬月，人心卻在原地踏步 這是最難，也最隱蔽的陷阱。AI 轉型，本質上是一場權力、利益和習慣的重新分配。你想讓客服用 AI 輔助，他怕被 AI 搶了飯碗，嘴上支持，實際操作時卻處處設卡，告訴你 "AI 不好用 "。你想讓市場部用 AIGC 寫文案，他們是靠 " 靈感 " 吃飯的，覺得 AI 寫的東西 " 沒有靈魂 "，是對他們專業性的侮辱。我見過一個非常成功的 AI 試點項目，在一個部門里把效率提升了 50%，但就是無法推廣到其他部門。為什么？因為那個部門的負責人是個技術狂人，強力推動，而其他部門的負責人覺得 " 多一事不如少一事 "，擔心變革帶來混亂，影響自己的 KPI。技術可以一夜之間更新迭代，但改變一個人的思維習慣和組織慣性，需要漫長而艱苦的努力。這道坎，比技術本身難跨越得多。
這四個陷阱，環環相扣，共同構成了一個讓企業動彈不得的 " 能力沼澤 "。它們自己爬不出來，迫切需要一個專業的 " 向導 " 和 " 登山隊 "。
1.2 為什么現有的 " 巨頭 " 們當不了這個完美的 " 向導 "？
你可能會問，市場上不是有麥肯錫、埃森哲這些咨詢巨頭，還有谷歌、微軟這些科技巨頭嗎？他們不行嗎？
以我之見，他們能解決部分問題，但因為其固有的 " 基因缺陷 "，無法完美勝任。
我對傳統咨詢巨頭的看法：優雅的 " 戰略建筑師 "，卻不善于 " 親手砌墻 "我非常尊敬他們。他們的聰明才智、行業洞察和高層關系無人能及。他們能幫你做出一份邏輯無可挑剔、視覺呈現完美的戰略 PPT，從宏觀經濟、競爭格局、組織架構等多個維度，告訴你為什么要做 AI。但當你拿著這份 PPT，問他們 " 好了，戰略我懂了，下周一開始，第一行代碼怎么寫？第一個模型怎么調？" 他們往往會告訴你，他們可以幫你 " 管理 " 一個技術供應商來做這件事。
他們的基因是 " 商業 "，是 " 戰略 "，是按小時向客戶收取高昂費用的 " 智慧服務 "，而不是 " 工程 "。他們能幫你 " 看清未來 "，但很難手把手地陪你 " 走到未來 "。在 AI 這個需要快速迭代、反復試錯、在實踐中找答案的領域，他們傳統的、瀑布式的、高舉高打的咨詢模式，顯得有些水土不服。
我對科技巨頭的看法：強大的 " 軍火商 "，但屁股決定腦袋 他們是技術的源頭，是規則的制定者。他們的咨詢團隊非常專業，能幫你把自家的 AI 工具和云服務用得爐火純青。但問題也恰恰出在這里。他們的身份首先是 " 運動員 " 和 " 軍火商 "，其次才是 " 裁判 "。
當你向他們咨詢時，他們給出的解決方案，幾乎百分之百會落到自家的產品和云服務上。這未必是錯的，甚至在很多時候是高效的。但作為一個企業主，我更想要一個完全中立的、站在我的立場、為我的利益負責的合作伙伴。我需要有人告訴我，在解決我這個特定問題上，A 公司的開源模型可能比 B 公司的閉源 API 性價比更高；C 公司的 SaaS 工具雖然便宜，但有數據安全隱患。這種超越廠商利益的、絕對客觀的建議，是科技巨頭很難給予的。
所以你看，真空出現了：一個既懂戰略、又懂技術、還懂組織，并且絕對中立的 " 價值整合者 " 角色，是缺位的。這，就是 AI 咨詢公司的歷史性機遇。
我的構想：AI 咨詢公司到底該怎么做？
如果我來創辦一家 AI 咨詢公司，我不會把它做成一個簡單的項目外包或者技術販賣公司。我會把它打造成一個 " 企業 AI 化轉型的長期合伙人 "。我的服務方法論，會遵循一個清晰的、價值驅動的四步流程。
2.1 第一步：像醫生一樣 " 會診 "，找到最有價值的 " 病灶 "
我會帶著我的 " 專家會診團隊 " ——里面有懂商業的資深顧問、懂數據的數據科學家、懂技術架構的解決方案架構師——深入到客戶的公司肌理里。我們的第一件事不是推銷任何東西，而是做一次徹底的 "AI 機遇審計 "。
我們會像偵探一樣，搜集各種 " 證據 "。我們會去客服中心，旁聽電話，用語音識別和 NLP 技術分析上萬條聊天記錄，看看 " 查物流 "、" 問發票 "、" 改地址 " 這些問題到底占了客服多少工作量，精準計算出用 AI 能省下多少人力成本。我們會去市場部，看他們做一個營銷活動要花多少人力和時間，從創意、文案、設計到投放，評估用 AIGC 工具鏈能把整體效率提高多少倍。我們會去供應鏈部門，拉取過去三年的銷售和庫存數據，結合天氣、節假日等外部變量，用 AI 預測模型告訴他們，如果早用 AI，能把多少積壓的庫存資金盤活。
最后，我們會拿出一份報告，但這份報告不是講空話，而是一張寫滿了具體數字的 " 價值地圖 "。我們會像一個專業的基金經理一樣，向 CEO 呈現一個 "AI 投資組合建議 "：" 張總，我們發現了三個高價值場景。A 場景（智能客服），預計投入 100 萬，基于您目前的人員規模和話務量，一年能直接節省人力和運營成本 300 萬，ROI 是 300%。B 場景（營銷內容生成），投入 50 萬，能讓您的內容產出效率提升 5 倍，間接帶來市場聲量和銷售線索的增長。C 場景（銷售預測），技術難度最高，但一旦成功，能優化您數千萬的庫存。我們建議，第一階段，集中火力主攻 A，同時以 B 作為快速見效的輔助，C 作為長期探索。您看如何？"
2.2 第二步：像導演一樣 " 拍片 "，從一個精彩的 " 短片 " 開始
有了價值地圖，我們不會一上來就勸客戶拍一部投資巨大的 " 史詩大片 "。那會把人嚇跑，也容易失控。我們會選擇一個投入產出比最高的項目，把它打造成一個 " 燈塔項目 "，一個能快速見效、振奮人心的 " 精彩短片 "。
比如，智能客服。我的方案不會是 " 三個月后用 AI 替代你所有客服 "。那會引起巨大反彈。我會這樣設計：
第一個月：我們先不上機器人，而是給每個客服發一個 "AI 副駕 "。 客戶問問題，AI 在旁邊實時分析，從知識庫中提取信息，生成最佳回答建議，并進行情緒識別，提醒客服 " 注意，客戶現在有點不耐煩了 "。這一下，新員工就有了老員工的知識儲備和經驗?？头儠l現，AI 是來幫我的，不是來搶我飯碗的，是我的 " 神隊友 "。
第三個月：當客服們習慣了 AI 的存在，我們再上線機器人，處理掉那一半以上最簡單、最重復的問題。 這時候，客服們會很高興，因為他們終于可以從煩人的、機械的重復勞動中解脫，去處理那些需要共情、需要復雜判斷、更有價值的客戶溝通了。他們的崗位，也從 " 接線員 " 升級為了 " 客戶關系專家 "。
第六個月：我們讓 AI 變得更主動，從 " 被動響應 " 到 " 主動關懷 "。 比如，AI 通過分析客戶行為數據，發現一位 VIP 客戶最近瀏覽了好幾次退貨頁面但沒操作，AI 可以主動觸發一個關懷任務，讓人工客服去跟進，問一句 "X 總，看到您最近在關注我們的退貨政策，是遇到什么問題了嗎？"。這時候，客服中心就從一個花錢的 " 成本中心 "，變成了創造驚喜和忠誠度的 " 體驗中心 "。
通過這樣分步快跑、步步為營的方式，我們讓企業在每一步都嘗到甜頭，建立起對 AI 的信心和掌控感。
2.3 第三步：像買手一樣 " 挑貨 "，做最中立、最務實的技術決策
當項目進入實施階段，我的團隊將扮演客戶的 " 首席技術買手 " 和 " 項目監理 "。
市面上的 AI 技術和平臺太多了，開源的、閉源的、大公司的、創業公司的……到底該用誰家的？我們會建立一個 **" 技術選型評估矩陣 "**，從性能（準確率、響應速度）、成本（API 調用費、部署運維費）、可擴展性、數據安全、生態系統成熟度等多個維度，對主流方案進行量化打分。
我們會基于對客戶業務、預算和數據安全的深刻理解，做出最中立、最合適的選擇。我們不賣任何產品，我們只為最終的效果負責。我們的價值，恰恰在于我們的 " 不站隊 " 和 " 懂行 "。我們會告訴客戶：" 針對您目前的需求，A 公司的開源模型，經過我們的微調，性能可以達到 B 公司閉源模型的 90%，但長期使用成本只有其 20%。我們建議用 A 方案，把省下來的錢投到數據治理上，效果會更好。"
2.4 第四步：像教練一樣 " 陪練 "，賦能到組織的每一個細胞
在我看來，AI 咨詢項目交付的，絕不應該僅僅是一套冷冰冰的系統，而應該是一個被激活的、會自我進化的組織。
所以，項目的最后一步，也是貫穿始終的一步，是 " 賦能于人 "。這絕非一次性的工具使用培訓，而是一場持續的思維模式和工作習慣的升級。我們會設計一整套賦能方案：
針對全員的 "AI 工作坊 "：我們會教大家怎么用 " 人話 " 和 AI 高效溝通，也就是 " 提示工程 " 的藝術。讓法務學會用 AI 起草合同初稿，讓市場學會用 AI 做頭腦風暴，讓行政學會用 AI 自動生成會議紀要。
針對管理者的 " 決策駕駛艙 "：我們會培訓中高層管理者，如何看懂 AI 生成的業務分析報告，如何基于 AI 的預測進行更科學的排兵布陣，以及如何管理 " 人機協同 " 的新型團隊。
與 HR 部門共建 " 未來技能模型 "：我們會和人力資源部門坐在一起，分析 AI 對現有崗位體系的沖擊，識別出哪些技能正在貶值，哪些新技能正在涌現，并提前為員工設計技能轉型和職業發展的新路徑，將 " 崗位危機 " 轉化為 " 人才升級 " 的戰略機遇。
我們的目標是，當我們的咨詢項目結束時，我們留下的不僅是一個 AI 系統，更是一種人人會用 AI、人人敢用 AI、人人都想用 AI的新文化，和一個能夠持續自我造血、自我創新的 "AI 卓越中心 "（CoE）。
我的預判：這個賽道的終局和生存法則
這樣一個激動人心的賽道，未來會是什么樣子？我斗膽做一個預判。
3.1 商業模式的想象力：從 " 賣時間 " 到 " 共創價值 "
我認為，AI 咨詢的商業模式會遠比傳統咨詢按小時收費的模式更性感、更多元。它會沿著一條 " 價值綁定 " 的路徑不斷進化：
模式 1.0：項目制 / 訂閱制。這是基礎。通過一次性的診斷項目建立信任，通過年度訂閱服務成為企業的 " 外腦 "，解決 " 有沒有 " 的問題。
模式 2.0：按效果付費（Value-based Pricing）。這是進階。將我們的收入與為客戶創造的可量化價值深度綁定。比如，我們和一個零售企業合作，約定把庫存周轉率提升 3 個點。我們前期可以少收甚至不收費，但項目成功后，我們從每年為客戶節省下來的數千萬倉儲成本里，分走 10%-20%。這種模式，倒逼我們必須為最終結果負責，與客戶形成真正的 " 利益共同體 "。
模式 3.0：共擔風險，共享收益（Venture Building）。這是終極形態。對于那些最具創新性的項目，我們不再是 " 乙方 "，而是 " 聯合創始人 "。我們可以和客戶成立一個合資公司（Joint Venture），用我們的 " 技術 + 咨詢能力 " 入股，共同孵化一個由 AI 驅動的全新業務線。比如，和一家藥企合作，成立一家專注于 AI 新藥研發的子公司。我們共享未來業務增長帶來的巨大股權收益。這才是真正把咨詢公司和客戶的命運，用最深刻的方式綁在了一起。
3.2 未來的 " 三國演義 " 與 " 吳國 " 的生存法則
這個賽道，未來必將是 " 三國殺 " 的格局。
" 魏國 "：麥肯錫、BCG 這些傳統咨詢巨頭。他們挾品牌與客戶以令諸侯，實力雄厚，占據了戰略制高點。
" 蜀國 "：谷歌、微軟、阿里這些科技巨頭。他們坐擁技術和生態，根基穩固，掌握了核心生產資料。
" 吳國 "：也就是我們這類新興的、獨立的、靈活機動的 AI 咨詢公司。
作為勢單力薄的 " 吳國 "，我們怎么在夾縫中活下去，甚至贏下來？我認為有四條核心生存法則：
做專做深，占山為王：不要想著什么都做，那是巨頭的游戲。我們必須像一顆釘子一樣，選擇一個足夠深的垂直行業（比如金融風控、生物醫藥），或者一個足夠專的業務職能（比如智能供應鏈、數字營銷），然后扎進去，做到比所有人都懂。用深度建立認知壁壘和品牌護城河。
人才密度是唯一的堡壘：這個生意的核心資產，不是代碼，不是辦公室，而是人。我必須想盡一切辦法，找到那些既懂商業、又懂技術、還懂人性的 " 三棲 " 人才，并把他們服務好，讓他們有最大的成長空間和最好的回報。公的天花板，就是團隊的認知天花板。我們必須建立自己的 " 人才熔爐 "，把聰明的年輕人，培養成合格的 AI 咨詢顧問。
成為思想的源頭，用內容捕獲信任：在沒有品牌優勢的時候，要靠思想去贏。我們必須像一家媒體公司一樣，持續地輸出有深度的行業洞察、詳實的案例分析、可落地的實踐方法論。當客戶想到 AI 轉型時，第一個想到的就是你，不是因為你的廣告打得響，而是因為你的文章、你的報告，讓他覺得你比所有人都更懂他面臨的痛苦。
以信任為基石，構建開放生態：我們不可能什么都自己做。我們必須積極地與頂尖大學的 AI 實驗室、前沿的 AI 技術創業公司、風險投資機構、甚至獨立的專家顧問建立合作關系，形成一個強大的外部智力網絡。我們要做那個最值得信賴的 " 樞紐 "，確保自己始終能為客戶鏈接到最優秀、最合適的資源。
一個時代的序幕，正由我們共同拉開
朋友們，我之所以對 AI 咨詢這個方向如此興奮，甚至有些癡迷，是因為我看到，它不僅僅是一個巨大的商業機會。它是一個杠桿，一個能夠撬動整個商業社會進行結構性升級的、充滿想象力的杠桿。
我們正在做的事情，不是簡單地賣軟件或賣服務。我們是在幫助一家家在時代浪潮中感到迷茫的企業，完成一次脫胎換骨的 " 智能進化 "。我們是在這個波瀾壯闊、機遇與挑戰并存的時代里，扮演那個 " 陪練 "、" 向導 " 和 " 領航員 " 的角色。
歷史的機遇之窗，在我看來，已經開了一條縫。窗外的風景，是前所未見的壯麗，也是前所未見的混沌。而那些敢于在混沌中尋找秩序、在不確定性中創造價值的人，終將被時代所獎賞。
你，準備好一起跳進來了嗎？
