OpenAI、Claude 开始做咨询了，对国内 2B企业的启示是什么？

我记得还是3月份的时候为某 2B 的企业做了一场 AI 咨询，当时的甲方是一家做软件 SaaS 的公司，他们本意是想转型做 AI SaaS 的转型，否则产品没有竞争力，我当时的建议是：

产品基于 AI 的改造是必须的，其次就是要在策略上做大的调整，从卖 AI 产品的思路转为卖 AI 咨询

然后就是5月4日了，全球最顶尖的两家公司 OpenAI、Anthropic 同一天宣布他们要做咨询公司！额，这算是“英雄所见略同”吗…

5月4日：Bloomberg 爆料 OpenAI 正在融资成立独立公司 
"The Development Company"
估值 100 亿美金，融资 40 亿

5月4日：Anthropic 联合 Blackstone、Hellman & Friedman、Goldman Sachs 
官宣成立 15 亿美金合资公司，专做企业 AI 服务

所以，今天我们先不去看顶尖的公司为什么要做咨询，先回归第一个问题：为什么 2B 公司应该去做 AI 咨询？

2B 的生意逻辑

现阶段做2B的业务还是经典老三样：

花钱投流，扩大线索来源 → 初步接触，达成合作意向 → 最终敲定，确定价格…

这一套打法肯定是没问题的，他本身也运行得很好，但我就是隐约觉得哪里有问题，因为其中有非常大的不合理，什么不合理呢？ROI 不合理。

这套模式的驱动核心表面上是产品（产研），事实上是销售。而我敢肯定，销售对产品（产研）并不熟悉，他们卖的东西大概率是夸大其词的

所以，整个2B的行业出现了一个奇怪的现象：

1. 甲方拿着白菜价想买黄金；
2. 乙方销售真的敢承诺，并且吹出去的还是钻石；
3. 乙方产研团队成下游最大受害者，经常作为不明真相群众被销售坑、被老板骂；
4. 在一个周期内，乙方销售拿到了足够的利益（职位或奖金），研发付出了额外的代价；
5. 甲方验收通过但整体ROI为负。或者甲方验收不通过，拒绝尾款，开始扯皮；
6. 在2B团队ROI为负的情况下，公司靠着收入规模，达成了某种成就，拿到了莫名其妙的补贴，公司整体赚钱了？？？
7. 或者，在甲方第一阶段验收通过后，要开启第二阶段，乙方大概率会坐地起价，整体也赚钱了！！！

这套模式的核心精髓是让定价更加合理，白菜价就该买白菜，就算初期不合理，也一定会有神秘的力量让最终结果变成合理：

1. 先免费再收费、先低价再高价是一种策略；
2. 拿到政府补贴是一种策略；
3. 维持收入规模，拿到投资是一种策略；
4. 赔钱维持项目量与收入规模，用案例拿到更好订单也是一种策略；
5. …

反正总会有人补足差价，否则这个生意是做不下去的。但不得不说，这种模式在如今的市场环境里面风险有点太大了，并且都是赚些苦哈哈的钱。

所以，在AI时代的2B生意到底该如何做呢？以下是我的思考：

AI 时代的2B 生意

在我先后经历CEO数字分身（AI 2B）、空气小猪（AI 2C） 产品后，我有一些心得，就个人实践结果：

卖品牌（大号IP） > 卖IP > 标品（易）> 卖咨询服务 >  商单（广告） > 卖人头，纯定制化外包 > 卖产品（难）

以创业项目 AI 2B 的数字分身举例，客户方面的实际反馈是：

1. 几乎没有公司愿意直接购买该产品；
2. 公司愿意为我提供的产研提效服务买单；
3. 公司非常愿意为我提供的AI咨询服务买单；
4. 公司非常想要我这个人，项目实践过程中几个老板想让我直接入职；

综上，可以拿到的几个结论（从我的角度展开）：

1. 标品很难售卖；
2. 企业就算买产品也会买定制化产品，但这样做下去ROI很低；
3. 企业希望将公司一部分服务外包出来，但这部分工作价值很低（脏乱差），如果没有收入规模的诉求，这块只能赚取员工人头费的20%——50%；
4. 咨询服务特别赚钱，这个钱也特别好赚，这个东西标准很宽泛，只要不是太拉胯 公司/个人客户 都很满意（甚至赚的就是老实人的钱）；
5. 同步 2C产品 AI训练营的情况，只要流量足够大，是个非常好的生意，而且明显具有滚雪球的效果，有越做越大的趋势；

综上，我认为在AI Coding如此变态的今天，一个2B公司纯粹想做软件服务外包，几乎是在往死里走了。也许可以的做法是：

打造一个核心的产品，围绕这个产品做流量，打着产品的幌子做咨询服务的生意，因为单纯想卖Saas服务也很难，反而：流量、GEO、AI出海、AIGC这些生意还好做点。但客户找过来究竟做什么就不好说了…

另一方面，现阶段2B生意难做有很多原因：

1. 现在竞品太多，不太可能有客户愿意直接为你的产品买单，主要多数人也不懂，不知道什么是好坏，需要不停教育，他们最终到哪里买，完全看运气；
2. 但大概率会有用户愿意为你行业AI的认知买单，比如帮助他们做团队提效、或者“教”他们做生意；
3. 客户应该很愿意有“专家”驻场陪伴，甚至会经常发生“挖人事件”；

所以，如果想抢占你们行业在AI侧的流量先机，有三个要点：服务清单、团队以及最重要的流量（而且要免费流量）。

所以，什么是服务清单呢？

产品、服务清单

就个人实践来说，我们要提供的清单是最为关键的，而且这个赛道要选准，一定是市场需要什么，我们就同步补充什么，而不是我们擅长什么，非要去给市场什么，比如以下课题是很不错的：

1. xx业务流量该怎么做，GEO该怎么做；
2. xx业务AI该怎么做，市面上已经有哪些成功案例；
3. AI如何帮机构提质、提效，最重要的是如何帮机构赚钱；
4. AIGC（AI视角）在教学、科普方面的意义；
5. xx业务AI能不能出海，如何在海外卖货，如何解决支付问题；
6. ……

如果需要把服务对象扩大，就可以扩散到对应业务主体。

在服务内容准备的时候有几点要注意：

1. 服务内容未必围绕公司原来业务场景展开，比如你做医疗未必一定要做医疗AI，你做信息安全也不用非要做AI安全；
2. 整体内容一定要成体系，全体系必须由公司少数人掌握，实际执行员工只需要掌握部分即可；
3. 100家企业能学完的不会超过20家，20家里面学会的不会超过5家，其中给钱不学习的80家是你最需要的，如何保证他们“不吃亏”是重点；
4. 不用担心客户会学会你的东西，因为你的东西是随市场而变的，并且不涉及核心算法和数据就都还好；
5. ……

总而言之，当前市面上AI所有流行的品类，都要有实践、都要作为服务清单的内容，最终需要产出一个系统性的清单，服务清单本身就要给人眼前一亮的感觉，而公司本来的业务和品牌是最终决定客户相信你们的原因之一。

团队构成

因为当前服务内容已经从原来的 卖产品、卖系统、卖人头模式变成了卖咨询、卖认知 的铲子服务，所以对人员的能力要求变化会很大，首先是核心团队的职责：

1. 设计服务清单，并且需要一笔一划的将内容做出来，包括文字、PPT、视频、系统等；
2. 方法论形成，核心人员需要基于已有的内容，成功的卖出去至少3套，并且形成一套切实可落地的方法论；
3. 流量运营、团队搭建，在内容基本没问题后，核心团队的另一个重点工作是用最低成本的方式做大流量，并且需要建立一个完善的团队推动执行这一切；

除了核心团队之外，就是辅助团队：

1. 流量团队，成本低，负责各种流量运营操作，吃流量平台红利（去抖音、视频号、小红书截流）；
2. 客服团队，成本低，负责收集用户信息，转化订单，初期这块需要核心团队完成，以形成标准话术；
3. 实施团队，成本中，负责实际去各个公司做咨询服务实施落地，他们可能会做基于公司核心业务做订单二次转化，这批人要求较高，最好AI产品出身、能说会道，同时团队要做好这个角色随时被挖的准备；
4. IT团队，成本中，不可避免，依旧会有一些简单系统需要实施，或者基于客户做的二次开发等需求，为了保证咨询服务的完整性，该团队必不可少；

流量运营

在基本服务清单和团队确定后，需要3个月左右做孵化，逻辑上第三个月就应该有案例了，也就是第三个月应该就要看到他是否是一个不错的生意了，就我这两年实践情况：

如果一个业务不能成为收费模式，或者看不到清晰的变现路径，那么他就不应该存在。所以，我们在做流量之前，就必须实际搞清楚，我们要赚谁的钱，他们愿意为我提供的什么产品/服务买单。

关于流量运营全部是偏技巧性的描述，这里就不一一展开了，这里会包括做内容、做小红书、做直播等等很细碎的动作。因为这块本身也应该是对外提供的服务清单的一部分。

只不过这里要强调一点，就我对于市场的观察是：很多企业还很落后，信息差比大家想的要大很多，我们觉得很Low的事情，正是其他公司所急需的，包括AI客服、AI Coding、AI提效等：

很多团队/个人，都活在我们编织的故事里，只要你可以用一个故事去哄着他们，那么他们就一定愿意买单，如果他不愿意买单，要么是他们不知道，要么是给的东西不行。

启动成本

该业务模式启动成本其实很低，如表所述：

最后说一些风险：在实际执行过程中，结合自身以及身边人的情况，上述业务也有一个不小的问题：规模化能力较弱

该业务是有天花板的，最终卡点很容易出现在团队的几个“天才”身上，据我的观察，之前个人的天花板在300万左右；

所以这个业务要展开做，必须思考“天才”、内容乃至团队之间的关系，必须利益方向一致，否则就要降低“天才”的比重，以服务内容 + AI去武装普通人，让他们可以部分扮演“天才”的角色。

总而言之，在规模化探索这块，还需要有更多的思考，我之前的经历和资金还不足以覆盖这一块，但肯定是可以解决的。

最后是一个商业预估：

AI 重塑国内 2B 格局

国内传统2B生意的扭曲，表面上原因是销售前端夸大承诺导致的和产研脱节，其实本质是甲方对于知识付费的不尊重，总以为有钱就是爹，而经常性陷入免费更贵的陷阱。

之前我做一个AI客服方案，大概要10万的成本，结果一家公司报价不到1万，PPT做得还比我漂亮，一下就给我干懵了：

其产品真实效果肯定是很差的，但没办法，劣币驱逐良币已经开始了，而且甲方是没有判断力的，这东西就算靠谁会吹…

现阶段AI Coding极大的提升了代码效率，我们就不得不面临：当技术成为基础设施，价值会从“工具交付”转向“认知对齐”。

我这里提出的路径：以咨询服务切入，用内容建立信任，最终孵化产品。本质上是将生意的核心从我能做什么重置为你需要什么。

它不逃避产品的艰难，这条路挑战在于难以规模化，优势在于能构建更深壁垒。它要求你不仅提供技术，更要成为客户行业中的“翻译者”与“陪跑者”。

未来2B这件事，最终还是要回归价值交互，因为“知识”看起来不值钱了，所以我们需要更加专业的人。

在回答了第一个问题后，我们回归第二个问题：基模公司为什么要做咨询？

基模公司为什么要做咨询？

Anthropic 这家公司就不多说了，OpenAI 这个决定就很神奇，因为他们前些日子在业务上才经历很大的变化：

Sora 曾经是 OpenAI 最有冲击力的产品之一，但他最近被砍了

并且原因是：它不是 OpenAI 当下最核心的产品押注。

OpenAI 现在真正想做的，不是一个个孤立的 AI 工具，而是一个能持续理解你、代表你行动、嵌入工作和生活的智能体系统

所以，OpenAI 现在又“瞎折腾”投入咨询行业，这是要闹哪样？

更进一步：基座模型公司为什么要做咨询？

答案其实和前面讲的 2B SaaS 公司差不多：

模型能力不等于企业价值，API 调用不等于业务落地，基模公司需要更了解业务

过去两年，大家对模型公司的想象很简单：你只要把模型训得足够强、上下文做得足够长、价格打得足够低，然后把 API 卖给全世界，这个生意就结束了。

这个逻辑是成立的，但前提是全球只有一个基座模型，

可真实情况不是这样，现阶段基座模型是卷到爆啊！

然后企业端一旦有了更多选择，那么买的就不是模型能力了，企业买的是业务结果。

就我咨询过的土老板们，他们不会关心你这个模型参数多少、上下文多少、benchmark 排名多少，他只会问几个特别朴素的问题：

1. 能不能帮我降低成本？
2. 能不能帮我提高效率？
3. 能不能帮我多赚钱？
4. 能不能嵌进我现有的业务流程？
5. 能不能让我团队真的用起来？
6. 接下来就是能不能裁点人…

模型公司卖 API，和 2B 公司很类似，本质上卖的是一种基础能力，但企业真正需要的是一套可运行的业务改造方案。

现阶段我遭遇到最多的咨询困局是：AI 已经可以帮每个人提高很多效率了，但公司根本不知道 AI 可以帮企业做什么，整体战略又该怎么重做，这才是老板们关心的。

企业需要的是有人进去帮它把工具、基础能力变成流程、变成细化的战略目标，最终把流程变成结果

上述可能是为什么 OpenAI 和 Anthropic 要亲自下场的原因，毕竟只靠卖 token，这个生意虽然大，但护城河并没有想象中深。

现阶段他们也面临着市占率的竞争啊！

结语

所以，OpenAI 和 Anthropic 同一天做咨询，并不是一个偶然新闻。它更像是一个信号：

AI 公司的竞争，正在从模型能力之争，进入企业落地之争

真正决定客户会不会买单的，不是你能不能做 AI，而是你能不能帮客户回答三个问题：

1. 我的业务里，哪些地方真的值得 AI 化？
2. 这件事应该先从哪里做，做到什么程度？
3. 做完以后，到底怎么衡量它有没有价值？

这里可不像大家想的那么简单，这里需要做的是：需要帮助 企业讲 AI 的故事，甚至需要将与 AI 毫无关系的业务，强行挂钩！

所以我一直觉得，现阶段很多 2B 公司最大的误区，不是技术不够强，而是太急着把自己包装成一家 AI 产品公司。

但是，话说回头，他们不着急，我这种人也没生意了啊，所以，挺好的，感谢这个时代！