企业级AI盈利密码：Cohere CEO深度解析

企业级AI，真的能成为通往利润的关键吗？这可不是一个随口就能回答的问题。最近，Cohere的CEO Aidan Gomez在一次深度对谈中，分享了他对这个问题的核心判断。说起来，他的观点很有意思，也和我们通常听到的“AI无所不能”的论调很不一样。

Gomez的核心论点其实很直白：过去一年里，大部分人的注意力都被那些面向大众的、酷炫的AI应用吸引走了。ChatGPT的一夜爆火，让所有人都觉得AI的风口就在眼前。但他说，真正赚钱的地方，或者说，能带来长期利润的，其实是企业级AI，也就是那些藏在后台、为特定公司提供服务的AI。

这听起来好像有点“反直觉”？毕竟，面向消费者的AI应用流量巨大，看起来更容易变&现。但Gomez给出了几个非常具体的理由。

为什么企业级AI更有可能通往利润？

第一，是需求的刚性和持续性。消费者用AI，可能今天觉得新奇，明天就忘了。但企业不同。企业用AI是为了解决具体问题——比如自动处理客服工单、优化供应链、分析海量财务报表。这些需求是实实在在的，而且是持续性的。一旦企业将AI嵌入核心业务流，就很难再剥离，这就形成了稳定的付费意愿。

第二，是数据壁垒和定制化。大众AI应用往往依赖通用模型，但企业需要的是“懂自己”的AI。一个银&行的AI需要理解复杂的金融术语和内部数据，一个医疗公司的AI需要掌握临床指南和病历结构。这种深度定制，需要AI公司与企业紧密合作，甚至进行模型微调。这本身就是一道极高的竞争壁垒，也是利润的坚实来源。

第三，是安全和可控性。很多企业，尤其是金融、医疗、法律等行业，对数据隐私和模型的“可靠性”有着近乎苛刻的要求。他们不会希望自己的核心数据被传输到某个第三方大模型里，更不希望模型“胡编乱造”出错误信息。因此，那些能够提供私有化部署、模型行为可精确控制的企业级AI提供商，就具备了天然的议价能力和利润空间。

这就引出了一个关键问题：既然企业级AI这么好，为什么之前大家都去追大众AI了？

其实很好理解。大众AI的故事听起来更性感、更易于传播。但Gomez在访谈中反复强调，企业级AI需要更扎实的技术和更深的行业理解。它不是一次性的技术Demo，而是一个长期系统工程。这需要耐心，也需要对商业本质有清醒的判断。

利润在哪里？几个值得关注的信号

那么，从目前的市场数据看，企业级AI的利润到底体现在哪些具体方向？

首先是模型定制服务。不是所有企业都需要从头训练一个大模型。很多企业只需要在现有强大模型的基础上，用自己公司的数据做“微调”。这就好像提供一个精良的发动机，企业只需要根据自身车型进行调校。提供这种“预训练+微调”服务的公司，正在赚取相当可观的利润，因为这是从“通用”走向“专用”的必经之路。

其次是“模型即服务”的深度化。传统的“软件即服务”（SaaS）模式已经跑通了。现在，AI公司提供的“模型即服务”（MaaS），不仅仅是API调用。他们开始提供更复杂的服务：比如针对特定行业的预配置模型、模型的安全审计、以及持续的运营支持。这种服务模式的深度，直接拉高了客户粘性，也抬高了利润率。

最后，是围绕企业AI的“基础设施”建设。这里的利润，不局限于模型本身。比如，如何高效打包、部署和监控企业级AI的软件平台，如何让AI模型在企业的私有服务器上流畅运行，这些都是利润丰厚的细分领域。真正的利润，往往就藏在这些“脏活累活”背后。

三条核心路径：从技术到利润的转化

结合Aidan Gomez的分享和行业趋势，一个清晰的企业级AI利润路径正在浮现。

路径一：垂直深耕。 放弃贪大求全，选择一个具体的垂直行业，比如医疗影像诊断、合同审查、工业质检。把模型在特定任务上的能力做到极致，比一个“什么都懂但什么都不精”的通用模型值钱得多。行业专家与AI工程师的结合，才是利润的真正源泉。

路径二：工具化与平台化。 把复杂的模型训练、部署、监控过程，封装成易用的工具或低代码平台。这样，企业内部的传统开发者也能快速利用AI能力，而不是必须依赖高级AI科学家。降低AI的使用门槛，就能打开更广阔的市场空间，利润自然水到渠成。

路径三：数据管道与生态合作。 企业级AI的瓶颈往往不在模型，而在数据。那些能够帮助企业构建高质量、隐私合规的内部数据管道的服务商，会变得不可或缺。同时，与云厂商、咨询公司、系统集成商建立生态合作，组成“联合舰队”去服务大型企业，利润会更加稳定和持久。

必须警惕的几个误区

当然，企业级AI的蓝海也不是没有暗礁。

一个常见的误会是：错把生成式AI当万能钥匙。它能生成文案、代码，但很多企业级的核心需求是“预测”（比如预测库存流转）和“高效检索”（比如在海量法律文书中找出关键信息）。如果不匹配真实场景，技术再先进也是空转。

另一个需要留意的陷阱是：唯参数论。一味追求更大的模型、更多的参数，在企业级市场未必吃得开。企业更在意的是模型是否可靠、落地成本是否合理、显存占用和响应速度等具体指标。一个体积小、速度快、准确率达标且成本低的模型，可能比一个庞大但昂贵的模型更受企业欢迎。

从整体趋势看，大众AI的喧嚣正在逐渐沉淀，而企业级AI的“闷声发财”阶段或许才刚刚开始。对于这一赛道的参与者和关注者来说，理解这个逻辑，或许比追逐下一个热词要重要得多。

来源：互联网