AI 正在重构 ToB 世界

长久以来，传统软件 ToB 销售模式往往侧重于产品功能的推销，强调软件工具能够为企业带来的便利性提升。然而，AI 的崛起正彻底改写这一局面。如今，AI 应用的价值衡量标准已从单纯的功能提供转向是否能切实满足客户的真正需求，并为其带来可量化的成果。过去十年，软件的核心价值是“提升效率":提高运营效率、自动化部分流程、辅助人类决策。企业为此购买 Saas、堆积工具，预算划在“软件费用”-栏里。但现在，AI正在穿透这层逻辑。红杉提出一个结构模式:

工具，是你用;成果，是它为你交付。以 OpenAI、Ramp、Sierra 等为代表的应用层玩家，不再执着于比拼 “最先进的 AI 模型”，而是全力聚焦于 “谁能交付成果”。这一转变意味着，企业在选择 AI 应用时，不再仅仅关注产品的功能清单，而是更看重其能否在实际业务流程中发挥作用，完成从起点到终点的全流程任务交付，并为企业带来明确的价值提升，比如成本的降低、效率的提高或是业务增长的加速等。

我们看到很多公司从软件起步，逐步智能化，变成协助式产品（co-pilot），再进一步变成自动化产品（autopilot）。从销售“工具”进软件预算，到销售“结果”进人力预算。两个TAM（可服务市场总量）都在变化。

从“客户倒推”出发，做垂直领域、具体职能，解决复杂问题，哪怕需要人类参与。这就是赛道，价值就在这。如果你能从工具销售转向结果销售，价格会上涨，毛利会上升，关键是有没有路径。

「从工具销售（Software Budget软件预算），进化到结果销售（Labor Budget劳动力预算）。」——正是这种能量重构的核心。AI不仅是技术替代，而是经济结构的根本性重塑，同时攻击服务市场与软件市场两个利润池。它从「提高效率」的工具，正在转向「直接交付成果」的智能劳动力。

Agent Economy的最终形态意味着企业将成为「互通的智能体网络」。这不再是雇佣员工，而是调用Agent；不是谈判SaaS接口，而是设计智能体的协作逻辑。组织的竞争力将来自：数据是否可共享、意图是否能准确表达、Agent是否能高效协作。这相当于一种新型「社会契约」的出现，就像工业革命催生了现代公司制度一样，AI革命将催生一种基于智能体网络的新型组织形态，重新定义权力、责任和价值分配的机制。

虽然价值将主要在应用层实现，但基础模型的能力边界不断扩展（推理、工具使用、代理间通信），正在侵蚀应用层的传统壁垒。这创造了一种新的辩证关系，要求应用开发者必须从客户需求出发，构建垂直或功能特定的解决方案。

成功的应用层公司将是那些「为行业而生，成为行业的一部分」，而非「提供工具给行业」的企业。Harvey、Open Evidence等成功案例证明，深度行业理解与嵌入式解决方案是应用层的核心竞争力。

我们正从确定性计算向随机计算转变，这代表了认知范式的根本转变。未来的竞争优势将取决于组织和个人适应「随机思维模式」的能力——接受不确定性，管理概率结果，而非追求绝对确定性。这将重新定义领导力：未来的组织领导人必须掌握「模糊中的决策」能力，不再依赖KPI等确定性工具，而是通过「概率路径判断+快速试错机制」来引导组织。大部分当今高管尚未意识到自己的决策模型即将过时。

用户不再“操作工具”，而是发出一句话:“安排一个东京出差”，A|就自动完成航班预定、会议安排、天气查询和报销流程。你看到的，不是产品，而是一套可配置的行动系统。真正的 AI 产品，不是“有没有能力”，而是“有没有结果”;不是“你点它做了什么”，而是“它替你完成了什么”。

这种变革对 AI 产品的研发与销售提出了全新的挑战。研发团队需要深入理解不同行业客户的业务痛点，以客户需求为导向，构建端到端的解决方案。销售团队也需要转变思路，从推销工具转变为展示成果，通过实际案例和数据，向客户证明 AI 应用能够为其带来的实际收益。

产品即服务，这个概念听起来是不是很酷？这可不是随便就能搞定的。你得想想，我的核心客户是谁？核心客户的核心需求是什么？满足核心客户核心需求的核心产品是什么？核心销售系统是什么？只有聚焦核心客户的核心需求，深挖客户价值链，实现端到端的服务，这样才能为结果负责，在小切口、大市场中找到突破，开创真正的商业未来。服务化到底能给你带来什么？是降低拥有成本，还是提升客户价值？服务化不是一蹴而就的，需要持续的优化和改进。如果你真的想把产品服务化，准备好迎接挑战了吗？