Procore亮出AI杀招，工地上的AI创业者迎来生死劫

封面来源 | 海外创业者领英，经Sora风格化

10月14日，美国休斯顿。当数千名建筑行业从业者涌入George R. Brown会议中心，参加一年一度的Procore Groundbreak大会时，没人想到这会成为建筑科技创业圈的一次"地震"。

在这场汇集了超过200位演讲者、70多场专业会议的行业盛会上，Procore CEO Tooey Courtemanche在主题演讲中宣布了三项重磅AI功能。台下的创业者们笑着鼓掌，但心里已经凉了半截。

一位海外建筑科技创业者在会后写下这样一句话："LLM包装淘金热已经结束。这场盛会不仅有美食和音乐，更是一家公司在展示市场支配力，向创业者发出'臣服或死亡'的信号。"

一名创业者的思考，图源：领英

对国内读者来说，Procore可能还有些陌生。但在全球建筑科技领域，它是绝对的霸主，体量和影响力与国内广联达相当。全球超过300万个项目在Procore上运行，业务遍及150多个国家。换句话说，全行业的数据都往它这儿流。

在这次大会上，Procore推出了三件套：

Procore Helix智能层 —— 这是底层数据引擎。Helix将分散在项目管理系统中的静态数据——BIM模型、合同文档、进度计划——转化为可分析、可预测的动态数据流。系统能够自动识别规范冲突、预测进度偏差、标记潜在风险点，实现从被动记录到主动预警的跃升。

Procore Assist对话式AI —— 这是用户交互层。基于自然语言处理(NLP)技术，Assist提供类ChatGPT的对话界面，支持用户通过自然语言查询项目数据，如"检索所有待审批的RFI"或"分析本周安全隐患"。

Agent Builder低代码平台 —— 这是自动化编排层。通过可视化流程设计器和预训练的领域模型，非技术用户可以构建定制化的AI Agent。系统提供工作流模板库，支持RFI自动起草、提交文件智能归档、日志自动生成等场景。

底层采用模型上下文协议（MCP）实现跨系统数据调用，Agent可以直接读取Procore数据库、调用第三方API、触发业务流程。

关键是，这些功能目前都免费。

过去两年，一批创业公司找到了好生意：在Procore上面加一层"智能外壳"。

他们的逻辑很简单。Procore虽然存了海量项目数据，但系统本身不够聪明。于是这些公司做了一层AI包装，让用户能用对话方式查数据、问问题。客户觉得挺方便，愿意掏钱。

典型代表是Trunk Tools和Datagrid AI。他们把问答系统接到Procore数据上，做成了建筑行业的"智能助理"，把ChatGPT那套搬到工地上。

但现在，Procore自己把这事儿干了。而且干得更彻底：数据本来就在我这儿，调用速度更快；功能直接内置，不用再装第三方软件；目前还不额外收钱。

这些创业公司的客户本来就在用Procore，现在发现原厂就有这功能，还免费，为什么还要另外花钱买你的？

可能有人会说，创业公司的产品不是更好吗？也许吧。但在商业世界里，分销渠道往往比产品质量更重要。

微软Teams就是最好的例子。当年Slack做得又酷又好用，但微软把Teams捆绑进Office 365，几年就把Slack甩在了身后。不是产品不行，是分销太猛。

Procore现在走的就是这条路。他们有两个巨大优势：

第一，数据都在我这儿，天然的主场优势

第二，客户已经习惯用我的系统，切换成本太高

除非创业公司有真正独特的东西，否则很难打得过。

当然，也不是完全没机会。就像CRM市场里，Salesforce虽然最大，但垂直行业还是有专业公司能活得很好。关键是要有别人学不走的东西。

Procore的AI功能现在免费，但懂行的都知道，这只是暂时的。

Procore的营收增速从去年至今一直在下滑。新客户越来越难拉，老客户又不能随便涨价。怎么办？AI就是最好的涨价理由。先免费让大家用上，养成习惯，离不开了，再收钱。这招其实不新鲜，很多软件公司都这么干。

有创业者预测，未来一年半内，Procore肯定会调整AI功能的价格。到时候客户可能会不爽，但能怎么办？数据和工作流都绑在上面了，搬家成本太高。一位创业者分享，最近Autodesk办了场讲座，主题是"怎么从Procore迁移到我们这儿"。现场爆满，来的人大多是因为对Procore涨价不满。

靠给Procore套个AI壳子赚钱的时代，已经结束了。

那接下来还能做什么？我们可以看到四个方向：

第一，搞到别人没有的数据。不是从Procore或者图纸里抠数据，而是用新方法收集新数据。比如工地上的物联网传感器数据、工人的实时定位数据、设备运行数据。这些Procore没有，也不容易搞到。

第二，建立数据壁垒。不光要有数据，还要是别人复制不了的。比如某个细分领域的历史项目库、某类工程的标准化知识图谱。这种东西需要时间积累，大公司也抢不走。

第三，做真技术。别只是套个聊天界面，要有底层的技术护城河。比如建筑结构的自动检测算法、施工进度的AI预测模型、安全风险的智能识别系统。这些需要研发投入，不是调个API就能搞定的。

第四，做独立闭环。别把命运绑在别人的平台上。从数据采集、处理到应用，自己做完整个链条。哪怕慢一点，但至少不会被平台卡脖子。

最后，Procore这一手，对国内建筑科技企业也是个提醒。

（完）