超九成AI初创企业，折戟商业化落地关卡

本文来自微信公众号：ToBeSaaS，作者：戴珂

近期笔者参加了多场由海外头部科技企业和知名咨询机构举办的AI商业化研讨会，发现了行业里一个非常致命的问题：如今大部分AI商业化的发展思路，都还停留在部门职能拆分、学者空想规划、顾问空泛套话的表层阶段。

行业内习惯性照搬商学院和传统科技行业的成熟模式，生硬地把产品化、原型制作、方案开发、市场推广、定价包装、渠道销售、客户成功、续费留存、流失管理这一整套标准化流程罗列出来。

这套方法看起来体系完整、逻辑严密，实际上却十分空泛，只有宏观的框架，没有具体的落地方法，根本没办法实际执行。

这些传统的商业化模式，用在功能固定成熟的传统软件、SaaS产品上还能奏效，但硬套到生成式AI赛道上，就完全出现了水土不服的问题。

它看起来覆盖了商业化的全部环节，实际上根本解决不了AI商业化真正的痛点，没办法指导团队实现获客、兑现价值、长期留存，最后只能变成纸上谈兵，走不通真实的商业闭环。

深究根源，核心矛盾十分突出：整个行业一直用“传统产品确定不变的商业逻辑”，来硬套“不确定性极强的AI产品和服务”。

传统数字化产品的功能固定、价值稳定、应用场景清晰、收益可以提前量化预估，标准化的商业流程能够精准落地执行；但大语言模型和生成式AI的能力在动态更新，带给用户的价值难以明确，落地场景门槛高，给客户业务带来的收益没办法固定下来。所以，静态固定的传统框架，根本适配不了AI商业化动态多变、依赖价值落地的核心特点。

这也直接造成了AI行业的一大困局：超过九成的AI创业公司，都被牢牢卡在了商业化落地这个核心关卡——有技术、有产品、有概念风声，却始终赚不到稳定可预期的收入。

把复杂的事情做简化，往往更能触达事物的本质。

其实AI商业化根本没必要搞得这么复杂，只要抓牢三个核心环节，就有可能打破困局。

• 做出来

  
  

  
  

AI时代，搭建一个产品原型很容易，甚至不需要太关注底层代码。

但要做出一个真正合格的好AI产品却难度很大，和传统SaaS相比，你必须兼顾产品的增量价值、创新能力和新增收入，同时还要控制算力带来的边际成本。换句话说，如果没办法实现价值的正向增长，这个产品根本没必要做。

所以，打造AI产品，必须采用和传统产品不一样的产品管理思路。

• 卖出去

  
  

  
  

凭借新颖的概念特性，AI产品更容易吸引客户关注，但因为AI输出结果存在不确定性，客户做采购决策会更加谨慎，实际成交的难度反而更大，想要实现规模化销售更是难上加难。

因此，AI产品需要一套完全不同的销售流程和销售方法，比如必须用验证实际效果的POR，代替过去只验证功能的POC模式。

• 留得住

  
  

  
  

AI产品最难的部分，其实还是客户留存。

因为AI产品自带“尝鲜”属性，再加上效果缺少统一的评判标准，导致很多AI产品一直靠不断拉新维持收入。尤其是大部分AI公司都没有设置专门的客户成功团队，客户流失根本没办法管控。

而一旦没有稳定的留存收入，基于订阅的商业模式就会彻底失灵，更谈不上实现成熟的商业化了。

按照这套精简的商业化标准来评判，哪怕是如今风头正盛的Claude这类头部AI产品，也只能刚好达到及格线，更不用提其他中小AI创业公司了。

实际上，大多数AI企业都拥有不错的技术实力，却没办法驾驭复杂的商业化流程。所以，“做出来、卖出去、留得住”这套简化的商业化逻辑非常具备实操价值。

而AI创业公司想要活下来，依靠的不是多么顶尖复杂的技术，也不是解决简单的“变现”问题，而是要把商业化逻辑跑通、走顺。