从互联网+，物联网+，区块链+到 AI+

免责声明

从业这么些年，经过了多轮技术变革浪潮，稍微聊两句
这些年一直在做某垂类软件，一路经历了互联网+、物联网+区块链+到 AI+
每个浪头都去追逐了，有些一地鸡毛，有些留下点成果
注意，接下来的一些讨论仅从商业价值本身出发，不以技术能力为体现。

首先，商业公司为什么要追逐这些热点词？

从商业层面讲，无论是拉融资、抬股价，还是为了提高流量，本质上都是想借这些热点，拿到原本拿不到的资源，或者让原来的生意更好做一点。

这个事情不难理解。商业公司不是技术研究机构，没有义务等一项技术完全成熟、行业充分验证之后再下场。真等到那个时候，可能市场位置已经没有了。

这个事情其实剖开来讲非常简单，特定场景的需求，是长期存在且持续的，每个垂类公司都是为了解决特定使用场景而存在，存活或者说上市的各家软件公司实力不说伯仲之间，但也是 60 ～ 80 分的区间，再辅以包括销售能力、售后能力、响应速度、议价区间等各特点占有自己的一亩三分田。那么当一个新的权重因子出现，尤其是这个权重因子在刚冒出来时显得尤为重要时，各大公司必然会冲刺性的丢出一些产品来讲自己在新技术上的思考和答案。

如果有做过市场侧的同学可以发现，同样一套软件，讲业务流程优化，可能讲半天都没人愿意听。加上一个当下热门的概念，至少能多获得一次介绍的机会。至于这次机会最后变成了融资、订单，还是一次无效汇报，那是后面的事情。

所以，追热点本身不是什么原罪。有些技术人员喜欢指出，这不就是以前的某某技术吗，换个名字又来一遍。技术上可能没说错，但商业上，人家要解决的可能就是以前那个名字不好卖的问题。

这种价值有些人可能会不喜欢，但不能因为它没什么技术含量，就认为它不存在。反过来，也不能因为包装成功，就认为产品真的完成了一次升级。

其次，要分清楚，热点带来的价值，和产品本身创造的价值，不完全是一回事。

靠一个新概念拿到项目，说明这个概念在当时有用。至于项目做完以后，客户还用不用，愿不愿意继续付钱，下一家客户能不能复用，又是另外几笔账。

一单生意做成了，当然也是商业价值。没必要非得做成平台、生态，才承认人家赚到了钱。但如果要讨论这是不是公司接下来几年的增长方向，就不能只拿签约时的热闹作为依据。

尤其是垂类软件，我觉得很容易在这里产生误判。

某个项目因为政策、预算、客户关系，或者某位负责人的个人意愿做成了，最后复盘的时候，全部归功于用了某项新技术。接下来公司觉得这条路跑通了，开始扩团队、做平台、铺市场，结果发现第二个客户根本不是那么回事。

不是说技术没起作用，而是到底起了多大的作用，要搞清楚。例如标题中的各个"+"，它到底是添头？还是主菜？如果连这个判断都下错了，那带来的打击将是毁灭性的。犹记得 19 年前各家风风火火的领域化改造，管他的业务沉淀深不深，改造频繁不频繁，团队适应不适应，硬件开销大不大，都是上了再说。

再说这轮 AI 。

我不怀疑 AI 能做出很多以前不好做的东西。但从商业角度，更应该关心的是，做出来以后，它替谁解决了什么问题，这个人有没有预算，又愿不愿意为这个问题付钱。

这几个问题不能合并。

使用的人觉得好，不代表采购的人觉得值得买。采购的人愿意买，也不代表使用的人愿意改变原来的习惯。更不代表交付团队有能力在约定的成本内，把它稳定地放进客户的日常工作里。

客户买软件，也不只是为了降本增效。满足管理要求、打通已有系统、减少工作中的责任不清，都可能是购买理由。我们不能只拿自己觉得最有价值的那一项，去替客户解释他为什么应该付钱。

比如做一个 AI 助手，可以问答，可以生成文书，可以总结材料。演示的时候很好看，这没什么问题。但接下来总要回答：它放在哪个流程里？生成的东西谁审核？错了谁处理？原来的系统能不能接？客户为什么不直接用一个通用工具？

这些事情如果没有答案，那它目前更接近一个能力展示，而不是已经成立的生意。

注意，我不是说能力展示没有意义。它可以帮助销售，也可以帮助团队验证方向。问题在于，不能拿演示阶段的投入，去估算生产环境的成本；也不能拿演示时的掌声，去预测后面的付费意愿。

还有一个经常被混在一起讨论的事情，叫开发效率（交付效率）。

假设以前一个月才能做完的功能，现在一周就能做完，这当然有价值。但省下来的这三周，最后能不能变成公司的利润，不是自动成立的（敲黑板）。

需求确认、数据整理、系统对接、客户培训、上线保障，这些事情不会因为代码生成得快，就跟着按同样的比例变快。一个项目原本就卡在客户迟迟定不下来需求，你把编码时间压缩一半，也不代表项目周期就能缩短一半。

而且，这种效率提升如果大家都能获得，最后也可能体现为报价下降。公司做得更快，客户要求更便宜，双方重新谈一轮价格。

因此，“我们现在能更快地做软件”和“我们现在能靠软件赚更多的钱”，中间还有不少事情要做。对于已经在做垂类软件的公司，我反而觉得，不必一上来就讨论如何用 AI 重做整个行业。

先看看现有客户每天在重复做什么，哪些环节需要反复录入、反复核对，哪些交付工作每个项目都要重新来一遍。选一个问题解决掉，把节省的时间和新增的成本算清楚，再谈下一步。
有时候，一个不怎么适合拿来做发布会的功能，可能比一个什么都能聊的助手，更容易让客户续费。我认识一些 OPC 和 FDE ，他们能在客户那站稳脚跟，共建（注意此处用共建，据我所知演示物很少能直接上线）出来的第一款产品往往是客观地解决了对特定工种重度依赖的场景。

也不一定非要单独卖钱。它可以提高原来产品的竞争力，降低实施成本，减少售后的重复工作。只要账算得过来，这同样是商业价值。没必要为了证明公司做了 AI ，就硬拆一个 AI 产品，再去寻找本来不存在的购买需求。

个人看法

最后，我并不认为经历过前面几轮热潮，就可以得出“这次也一样，过几年就没了”的结论。

前面有过泡沫，不代表后面的技术没有价值。这次技术进步很大，也不代表所有挂着 AI 名字的项目都值得做。这两件事情并不矛盾。

当然，现在招投标书 AI 比重越来越大，尤其是中美开启全面 AI 竞赛的当下，有些项目你如果不蹭个 AI 甚至都摆不上台面，这是另说。

辩证地看，当下开启新项目存在以下几种情况：为了宣传做的，就看宣传效果；为了探索做的，就接受它可能没有短期回报；准备当成长期业务做的，就认真看客户、交付、复用和利润。
浪头来的时候，借势没什么问题。只是热闹过后，到底是否有人还在用，钱能不能收回来，下一单是不是还得从头做，这些总归要有人回答。