文 | 蒋昌盛
朋友们，
在科技与商业的交叉口混了这么多年，我见过风口，也见过泡沫。从 O2O 的百团大战到元宇宙的虚火一场，概念来了又去，留下一地鸡毛。但这一次，人工智能 （AI） 带来的冲击，在我看来，性质完全不同。它不是一阵风，而是一次彻底的、不可逆的 「地壳运动」，它改变的是我们思考、创造和连接世界的基本方式。
最近，无论是和执掌百亿资产的传统行业老板吃饭，还是和锐意进取的互联网新贵喝茶，话题总会绕到 AI。我能清晰地感受到一种复杂的情绪，一半是对未来的兴奋，一半是对未知的深不见底的焦虑。他们几乎都在问我同一个问题，翻来覆去，本质不变：「我们知道 AI 很重要，是生死问题，但到底该怎么办？」
正是这个问题，以及我看到的无数企业在转型路上的挣扎与迷茫，让我越来越坚信一个判断：一个全新的、独立的、专注于帮助企业完成 「AI 化」 的咨询品类，不仅即将诞生，而且必将成长为一个万亿级的庞大市场。
这篇文章，不是一篇四平八稳的分析报告。这是我多年来在一线的观察，是我夜深人静时的思考，以及我对所有想抓住这次时代机遇的企业家、创业者和管理者们，掏心掏肺的分享。
我亲眼所见的 「巨大真空」
为什么我敢如此笃定地做出这个判断？因为我看到了一个巨大的、亟待填补的市场真空。这个真空，源于企业强烈的 「求生欲」 和孱弱的 「行动力」 之间那道深不见底的鸿沟。
1.1 企业普遍陷入的四大 「能力陷阱」
在和数十家不同行业的公司——从制造业的 「老法师」 到新消费的 「弄潮儿」——深入交流后，我发现，绝大多数企业在试图拥抱 AI 时，都会掉进四个几乎一模一样的 「陷阱」 里。我把它们总结为 「四大能力鸿沟」，它们像一个精密的连环锁，死死地困住了企业前进的脚步。
- 认知的陷阱：从 「不明觉厉」 到 「不知所措」老板们在新闻上看到 AI 能写诗、能画画，觉得很神奇，也热血沸腾地开了全员动员会，要求大家 「All in AI」。但这种热情往往是脆弱的。我亲身经历过一个案例：一家消费品公司的老板，豪掷千万成立了一个 「AI 创新实验室」，招了几个博士，买了最好的设备。一年后，实验室交出的成果是几个酷炫但毫无商业价值的 Demo。老板问：「这东西能帮我把客户流失率降低几个点？能帮我把新品研发周期缩短几天？」 没人能回答。这种对 AI 商业价值的认知模糊，导致战略无法落地，资源无法聚焦，最终沦为一场昂贵的 「科技烟花秀」。他们追逐的是 「AI」 这个时髦的标签，而不是它能解决的具体业务问题。
- 技术的陷阱：在 「买」 与 「建」 之间反复横跳 好，就算战略明确了，就做智能客服。新的问题立刻涌现：用哪个大模型做基座？OpenAI 的 GPT-4 虽好，但数据要出境，合规吗？国内的大模型这么多，哪个更懂中文语境下的客服对话？是直接买一套成熟的 SaaS 服务，图个省心，但又担心被厂商 「绑架」，未来无法迁移？还是自己组团队做私有化部署，把数据牢牢抓在手里，但招聘、硬件、运维的成本算下来，又是个无底洞。我见过太多公司在这个 「买」 与 「建」 的岔路口上反复纠结，蹉跎了数月甚至一年的宝贵时间，市场窗口期稍纵即逝。他们缺乏一个中立的 「技术翻译官」，来帮他们把商业需求翻译成最合理、最经济的技术实现路径。
- 数据的陷阱：想做满汉全席，手头却只有发霉的食材我常说，数据是 AI 的 「饲料」，算法是 「菜谱」。可大部分公司的现状是，想做一桌 「满汉全席」，可打开冰箱一看，食材不仅散落在各个角落，很多还发霉变质了。客户数据在销售的 Excel 里，产品数据在老旧的 ERP 系统里，用户行为数据在网站后台的日志里，彼此老死不相往来。这些 「饲料」 不仅不通，还夹杂着大量沙子和石块 （无效、重复、错误的数据）。我曾辅导一家零售企业，他们想做销售预测，却发现历史数据里，同一个客户既叫 「张先生」，又叫 「张总」，还有手机号登记错误的。光是数据清洗和治理，就花了项目团队一半的时间和精力。没有干净、通畅、高质量的数据，再牛的 AI 模型也只是个绣花枕头，算出来的都是垃圾。
- 组织的陷阱：技术能上九天揽月，人心却在原地踏步 这是最难，也最隐蔽的陷阱。AI 转型，本质上是一场权力、利益和习惯的重新分配。你想让客服用 AI 辅助，他怕被 AI 抢了饭碗，嘴上支持，实际操作时却处处设卡，告诉你 「AI 不好用」。你想让市场部用 AIGC 写文案，他们是靠 「灵感」 吃饭的，觉得 AI 写的东西 「没有灵魂」，是对他们专业性的侮辱。我见过一个非常成功的 AI 试点项目，在一个部门里把效率提升了 50%，但就是无法推广到其他部门。为什么？因为那个部门的负责人是个技术狂人，强力推动，而其他部门的负责人觉得 「多一事不如少一事」，担心变革带来混乱，影响自己的 KPI。技术可以一夜之间更新迭代，但改变一个人的思维习惯和组织惯性，需要漫长而艰苦的努力。这道坎，比技术本身难跨越得多。
这四个陷阱，环环相扣，共同构成了一个让企业动弹不得的 「能力沼泽」。它们自己爬不出来，迫切需要一个专业的 「向导」 和 「登山队」。
1.2 为什么现有的 「巨头」 们当不了这个完美的 「向导」？
你可能会问，市场上不是有麦肯锡、埃森哲这些咨询巨头，还有谷歌、微软这些科技巨头吗？他们不行吗？
以我之见，他们能解决部分问题，但因为其固有的 「基因缺陷」，无法完美胜任。
- 我对传统咨询巨头的看法：优雅的 「战略建筑师」，却不善于 「亲手砌墙」我非常尊敬他们。他们的聪明才智、行业洞察和高层关系无人能及。他们能帮你做出一份逻辑无可挑剔、视觉呈现完美的战略 PPT，从宏观经济、竞争格局、组织架构等多个维度，告诉你为什么要做 AI。但当你拿着这份 PPT，问他们 「好了，战略我懂了，下周一开始，第一行代码怎么写？第一个模型怎么调？」 他们往往会告诉你，他们可以帮你 「管理」 一个技术供应商来做这件事。
他们的基因是 「商业」，是 「战略」，是按小时向客户收取高昂费用的 「智慧服务」，而不是 「工程」。他们能帮你 「看清未来」，但很难手把手地陪你 「走到未来」。在 AI 这个需要快速迭代、反复试错、在实践中找答案的领域，他们传统的、瀑布式的、高举高打的咨询模式，显得有些水土不服。
- 我对科技巨头的看法：强大的 「军火商」，但屁股决定脑袋 他们是技术的源头，是规则的制定者。他们的咨询团队非常专业，能帮你把自家的 AI 工具和云服务用得炉火纯青。但问题也恰恰出在这里。他们的身份首先是 「运动员」 和 「军火商」，其次才是 「裁判」。
当你向他们咨询时，他们给出的解决方案，几乎百分之百会落到自家的产品和云服务上。这未必是错的，甚至在很多时候是高效的。但作为一个企业主，我更想要一个完全中立的、站在我的立场、为我的利益负责的合作伙伴。我需要有人告诉我，在解决我这个特定问题上，A 公司的开源模型可能比 B 公司的闭源 API 性价比更高；C 公司的 SaaS 工具虽然便宜，但有数据安全隐患。这种超越厂商利益的、绝对客观的建议，是科技巨头很难给予的。
所以你看，真空出现了：一个既懂战略、又懂技术、还懂组织，并且绝对中立的 「价值整合者」 角色，是缺位的。这，就是 AI 咨询公司的历史性机遇。
我的构想：AI 咨询公司到底该怎么做？
如果我来创办一家 AI 咨询公司，我不会把它做成一个简单的项目外包或者技术贩卖公司。我会把它打造成一个 「企业 AI 化转型的长期合伙人」。我的服务方法论，会遵循一个清晰的、价值驱动的四步流程。
2.1 第一步：像医生一样 「会诊」，找到最有价值的 「病灶」
我会带着我的 「专家会诊团队」——里面有懂商业的资深顾问、懂数据的数据科学家、懂技术架构的解决方案架构师——深入到客户的公司肌理里。我们的第一件事不是推销任何东西，而是做一次彻底的 「AI 机遇审计」。
我们会像侦探一样，搜集各种 「证据」。我们会去客服中心，旁听电话，用语音识别和 NLP 技术分析上万条聊天记录，看看 「查物流」、「问发票」、「改地址」 这些问题到底占了客服多少工作量，精准计算出用 AI 能省下多少人力成本。我们会去市场部，看他们做一个营销活动要花多少人力和时间，从创意、文案、设计到投放，评估用 AIGC 工具链能把整体效率提高多少倍。我们会去供应链部门，拉取过去三年的销售和库存数据，结合天气、节假日等外部变量，用 AI 预测模型告诉他们，如果早用 AI，能把多少积压的库存资金盘活。
最后，我们会拿出一份报告，但这份报告不是讲空话，而是一张写满了具体数字的 「价值地图」。我们会像一个专业的基金经理一样，向 CEO 呈现一个 「AI 投资组合建议」：「张总，我们发现了三个高价值场景。A 场景 （智能客服），预计投入 100 万，基于您目前的人员规模和话务量，一年能直接节省人力和运营成本 300 万，ROI 是 300%。B 场景 （营销内容生成），投入 50 万，能让您的内容产出效率提升 5 倍，间接带来市场声量和销售线索的增长。C 场景 （销售预测），技术难度最高，但一旦成功，能优化您数千万的库存。我们建议，第一阶段，集中火力主攻 A，同时以 B 作为快速见效的辅助，C 作为长期探索。您看如何？」
2.2 第二步：像导演一样 「拍片」，从一个精彩的 「短片」 开始
有了价值地图，我们不会一上来就劝客户拍一部投资巨大的 「史诗大片」。那会把人吓跑，也容易失控。我们会选择一个投入产出比最高的项目，把它打造成一个 「灯塔项目」，一个能快速见效、振奋人心的 「精彩短片」。
比如，智能客服。我的方案不会是 「三个月后用 AI 替代你所有客服」。那会引起巨大反弹。我会这样设计：
- 第一个月：我们先不上机器人，而是给每个客服发一个 「AI 副驾」。 客户问问题，AI 在旁边实时分析，从知识库中提取信息，生成最佳回答建议，并进行情绪识别，提醒客服 「注意，客户现在有点不耐烦了」。这一下，新员工就有了老员工的知识储备和经验。客服们会发现，AI 是来帮我的，不是来抢我饭碗的，是我的 「神队友」。
- 第三个月：当客服们习惯了 AI 的存在，我们再上线机器人，处理掉那一半以上最简单、最重复的问题。 这时候，客服们会很高兴，因为他们终于可以从烦人的、机械的重复劳动中解脱，去处理那些需要共情、需要复杂判断、更有价值的客户沟通了。他们的岗位，也从 「接线员」 升级为了 「客户关系专家」。
- 第六个月：我们让 AI 变得更主动，从 「被动响应」 到 「主动关怀」。 比如，AI 通过分析客户行为数据，发现一位 VIP 客户最近浏览了好几次退货页面但没操作，AI 可以主动触发一个关怀任务，让人工客服去跟进，问一句 「X 总，看到您最近在关注我们的退货政策，是遇到什么问题了吗？」。这时候，客服中心就从一个花钱的 「成本中心」，变成了创造惊喜和忠诚度的 「体验中心」。
通过这样分步快跑、步步为营的方式，我们让企业在每一步都尝到甜头，建立起对 AI 的信心和掌控感。
2.3 第三步：像买手一样 「挑货」，做最中立、最务实的技术决策
当项目进入实施阶段，我的团队将扮演客户的 「首席技术买手」 和 「项目监理」。
市面上的 AI 技术和平台太多了，开源的、闭源的、大公司的、创业公司的……到底该用谁家的？我们会建立一个**「技术选型评估矩阵」**，从性能 （准确率、响应速度）、成本 （API 调用费、部署运维费）、可扩展性、数据安全、生态系统成熟度等多个维度，对主流方案进行量化打分。
我们会基于对客户业务、预算和数据安全的深刻理解，做出最中立、最合适的选择。我们不卖任何产品，我们只为最终的效果负责。我们的价值，恰恰在于我们的 「不站队」 和 「懂行」。我们会告诉客户：「针对您目前的需求，A 公司的开源模型，经过我们的微调，性能可以达到 B 公司闭源模型的 90%，但长期使用成本只有其 20%。我们建议用 A 方案，把省下来的钱投到数据治理上，效果会更好。」
2.4 第四步：像教练一样 「陪练」，赋能到组织的每一个细胞
在我看来，AI 咨询项目交付的，绝不应该仅仅是一套冷冰冰的系统，而应该是一个被激活的、会自我进化的组织。
所以，项目的最后一步，也是贯穿始终的一步，是 「赋能于人」。这绝非一次性的工具使用培训，而是一场持续的思维模式和工作习惯的升级。我们会设计一整套赋能方案：
- 针对全员的 「AI 工作坊」：我们会教大家怎么用 「人话」 和 AI 高效沟通，也就是 「提示工程」 的艺术。让法务学会用 AI 起草合同初稿，让市场学会用 AI 做头脑风暴，让行政学会用 AI 自动生成会议纪要。
- 针对管理者的 「决策驾驶舱」：我们会培训中高层管理者，如何看懂 AI 生成的业务分析报告，如何基于 AI 的预测进行更科学的排兵布阵，以及如何管理 「人机协同」 的新型团队。
- 与 HR 部门共建 「未来技能模型」：我们会和人力资源部门坐在一起，分析 AI 对现有岗位体系的冲击，识别出哪些技能正在贬值，哪些新技能正在涌现，并提前为员工设计技能转型和职业发展的新路径，将 「岗位危机」 转化为 「人才升级」 的战略机遇。
我们的目标是，当我们的咨询项目结束时，我们留下的不仅是一个 AI 系统，更是一种人人会用 AI、人人敢用 AI、人人都想用 AI 的新文化，和一个能够持续自我造血、自我创新的 「AI 卓越中心」（CoE）。
我的预判：这个赛道的终局和生存法则
这样一个激动人心的赛道，未来会是什么样子？我斗胆做一个预判。
3.1 商业模式的想象力：从 「卖时间」 到 「共创价值」
我认为，AI 咨询的商业模式会远比传统咨询按小时收费的模式更性感、更多元。它会沿着一条 「价值绑定」 的路径不断进化：
- 模式 1.0：项目制/订阅制。这是基础。通过一次性的诊断项目建立信任，通过年度订阅服务成为企业的 「外脑」，解决 「有没有」 的问题。
- 模式 2.0：按效果付费 （Value-based Pricing）。这是进阶。将我们的收入与为客户创造的可量化价值深度绑定。比如，我们和一个零售企业合作，约定把库存周转率提升 3 个点。我们前期可以少收甚至不收费，但项目成功后，我们从每年为客户节省下来的数千万仓储成本里，分走 10%-20%。这种模式，倒逼我们必须为最终结果负责，与客户形成真正的 「利益共同体」。
- 模式 3.0：共担风险，共享收益 （Venture Building）。这是终极形态。对于那些最具创新性的项目，我们不再是 「乙方」，而是 「联合创始人」。我们可以和客户成立一个合资公司 （Joint Venture），用我们的 「技术+咨询能力」 入股，共同孵化一个由 AI 驱动的全新业务线。比如，和一家药企合作，成立一家专注于 AI 新药研发的子公司。我们共享未来业务增长带来的巨大股权收益。这才是真正把咨询公司和客户的命运，用最深刻的方式绑在了一起。
3.2 未来的 「三国演义」 与 「吴国」 的生存法则
这个赛道，未来必将是 「三国杀」 的格局。
- 「魏国」：麦肯锡、BCG 这些传统咨询巨头。他们挟品牌与客户以令诸侯，实力雄厚，占据了战略制高点。
- 「蜀国」：谷歌、微软、阿里这些科技巨头。他们坐拥技术和生态，根基稳固，掌握了核心生产资料。
- 「吴国」：也就是我们这类新兴的、独立的、灵活机动的 AI 咨询公司。
作为势单力薄的 「吴国」，我们怎么在夹缝中活下去，甚至赢下来？我认为有四条核心生存法则：
- 做专做深，占山为王：不要想着什么都做，那是巨头的游戏。我们必须像一颗钉子一样，选择一个足够深的垂直行业 （比如金融风控、生物医药），或者一个足够专的业务职能 （比如智能供应链、数字营销），然后扎进去，做到比所有人都懂。用深度建立认知壁垒和品牌护城河。
- 人才密度是唯一的堡垒：这个生意的核心资产，不是代码，不是办公室，而是人。我必须想尽一切办法，找到那些既懂商业、又懂技术、还懂人性的 「三栖」 人才，并把他们服务好，让他们有最大的成长空间和最好的回报。公司的天花板，就是团队的认知天花板。我们必须建立自己的 「人才熔炉」，把聪明的年轻人，培养成合格的 AI 咨询顾问。
- 成为思想的源头，用内容捕获信任：在没有品牌优势的时候，要靠思想去赢。我们必须像一家媒体公司一样，持续地输出有深度的行业洞察、详实的案例分析、可落地的实践方法论。当客户想到 AI 转型时，第一个想到的就是你，不是因为你的广告打得响，而是因为你的文章、你的报告，让他觉得你比所有人都更懂他面临的痛苦。
- 以信任为基石，构建开放生态：我们不可能什么都自己做。我们必须积极地与顶尖大学的 AI 实验室、前沿的 AI 技术创业公司、风险投资机构、甚至独立的专家顾问建立合作关系，形成一个强大的外部智力网络。我们要做那个最值得信赖的 「枢纽」，确保自己始终能为客户链接到最优秀、最合适的资源。
一个时代的序幕，正由我们共同拉开
朋友们，我之所以对 AI 咨询这个方向如此兴奋，甚至有些痴迷，是因为我看到，它不仅仅是一个巨大的商业机会。它是一个杠杆，一个能够撬动整个商业社会进行结构性升级的、充满想象力的杠杆。
我们正在做的事情，不是简单地卖软件或卖服务。我们是在帮助一家家在时代浪潮中感到迷茫的企业，完成一次脱胎换骨的 「智能进化」。我们是在这个波澜壮阔、机遇与挑战并存的时代里，扮演那个 「陪练」、「向导」 和 「领航员」 的角色。
历史的机遇之窗，在我看来，已经开了一条缝。窗外的风景，是前所未见的壮丽，也是前所未见的混沌。而那些敢于在混沌中寻找秩序、在不确定性中创造价值的人，终将被时代所奖赏。
你，准备好一起跳进来了吗？
