2026，没有“AI+”的创始人，没有定价权

昨晚十一点，一位做B2B建材的创始人给我发微信。

他的工厂开了十五年，产品不输一线品牌，客户稳定，现金流健康。但过去半年，他连续丢了三个大单。

不是输在价格。他的报价比中标方还低8%。

不是输在关系。其中两家客户，他喝了不下二十场酒。

他输在交付方案。

竞品拿着AI生成的定制化施工模拟动画，把每个节点的材料损耗精确到小数点后两位，工期承诺精确到小时。

而他，还在给客户发Excel排期表。

“我明明更懂这个行业，”他说，“但客户看他的眼神，就像看下一个时代。”

我没回他。

因为我不知道该怎么安慰一个正在被时代平移替换的人。

一、2026年，生意场正在发生一种“不讲武德”的竞争

你有没有发现，这两年冒出来的对手，打法有点“不讲道理”？

他们报价比你低15%，交付周期比你短一半——你以为是资本催熟的怪物，烧钱换市场。结果一打听，人家毛利率还比你高5个点。

你团队里最有悟性的95后主管，上周提了离职。你说给他加薪，他说不是钱的事，想去一家“决策更理性”的公司。后来你发现他去了一个只有你三分之一体量的竞品。

甚至你的老客户，续约时开始问一些奇怪的问题：“你们有AI辅助服务吗？需不需要单独付费？”

——你不是不够努力。

你是还在用2022年的武器，打2026年的仗。

二、创始人关于AI的三个幻觉，该醒一个了

我在2025年初写过一篇小范围流传的文章，讲AI落地企业的三个误区。一年过去，我发现这些误区不仅没消失，反而进化成了更顽固的认知护城河——不是保护企业，是困住创始人。

幻觉一：AI是巨头的事，我用不起，也用不上。

这是最致命的一个。

2023年，训练一个垂直模型确实要几百万。但2026年，AI已经变成水电一样的基础设施。

你拧开水龙头，水就来了。你不会问“我需要建自来水厂吗”，你只需要按用量付费。

飞书内置的AI助理，帮你写会议纪要、生成待办、督办进度——免费。钉钉的发票识别，单张审核从5分钟变成3秒钟——按次收费，一次三分钱。亚马逊云开箱即用的质检模型，部署成本不到5万，是小厂2002年买第一台传真机的价格。

你不需要拥有一头牛，你只需要花一瓶牛奶的钱，租它耕一天地。

幻觉二：我不懂技术，搞不了AI。

这是创始人最容易脱口而出的借口，也是对自己最不公平的评价。

你不需要懂技术，你只需要懂“痛点”。

你不需要知道OCR的算法原理，但你比任何人都清楚财务部每个月要审多少张发票、出错率有多高、加班费花了多少。

你不需要知道大模型的参数规模，但你闭着眼都能画出销售漏斗最堵塞的那一环——是线索筛选太粗放，还是跟进话术同质化。

AI不需要你会修车，只需要你指一下——这轮子不转了。

幻觉三：AI有风险，不如等成熟了再上。

这句话在过去三年是谨慎，在2026年是战略性懒惰。

所有“等”字头的决策，本质都是把主动权交给对手。

等你觉得AI成熟了，对手已经把AI嵌入业务流程的毛细血管，迭代了三十七个版本。等你研究明白数据安全法案，对手已经用AI沉淀出行业专属的know-how，成本结构跟你不在一个次元。

风险是真实的。但最大的风险，是活在风险焦虑里，忘了机会窗口从来不等全票通过。

三、2026年的效率账，已经算到你不寒而栗

年初我调研了两家规模相当、赛道相同的出口贸易企业。

A公司老板，去年被儿子“逼着”上了AI选品工具。

B公司老板，坚持“经验大于算法”，继续靠买手团队刷海外社媒找爆款。

半年后的对比数据：

A公司：选品人力压缩60%，上新速度提升3倍，爆款命中率从12%提到29%。
B公司：买手团队从4人扩到7人，上新速度没变，爆款命中率掉到9%——不是人变笨了，是TikTok的流量分发机制改版了，人类肉眼刷不过算法。

A公司老板跟我说了一句话，我记到现在：

“以前我养4个买手，一年工资加绩效差不多60万，还得受年轻人闹情绪的气。
现在AI帮我干70%的选品活，一年工具订阅费不到6万。
差的这54万，不是省下来的，是捡回来的。”

这不是效率差距。

这是生存成本差距。

你的竞争对手每做一次决策，成本比你低，速度比你快，样本量比你大——这不是一城一池的得失，这是复利级的代差。

四、反面案例：那家消失的包装厂

2024年底，我拜访过一家包装印刷厂的老板，老张，六十二岁，干这行三十四年。

他带我看车间，如数家珍：这台海德堡印刷机是2008年买的，两千三百万，现在二手还能卖八百万；这套刀模是他自己改的，精度比原厂还高0.1毫米。

我问他，有没有想过上AI视觉质检。

他摆手：“我的老师傅，闭着眼摸都能摸出0.1毫米的毛刺。机器能有手准？”

我没再劝。

2025年，他的大客户——一家休闲零食头部品牌——开始推行“零缺陷”供应商评级。AI质检覆盖率必须达到98%以上，否则自动降级为备选。

老张的老师傅，手感依然精准。但客户不认手感，只认数据。

2026年春节前，老张的工厂开始拍卖设备。

那台他引以为傲的海德堡，起拍价三百二十万，流拍两次。

他直到最后都没想明白：我明明比对手更懂产品、更懂工艺、更懂客户，怎么就到了这一步？

他没输在专业上。

他输在以为“专业”就够了。

五、真正的问题不是“怎么做”，而是“从哪里开始”

我知道你在想什么。

你不抗拒AI，你只是不知道该从哪里下手。

你怕一上来就搞个大工程，钱花了，团队累了，业务没起色，变成一场昂贵的“技术秀”。

这是对的。最怕的不是不做，是做一半发现做错了，然后三年不敢再碰。

所以，2026年搭建“AI+”体系的正确姿势，不是顶层设计、全景规划、三年蓝图。

是外科手术式切入。

第一步：找一个“流血的伤口”

不要找“提升客户体验”这种虚的。要找财务部每个月加班最多的那一天、客服部被投诉最多的那一类问题、生产部废品率最高的那一道工序。

哪里痛，哪里就是AI的第一落点。

第二步：用“租”的逻辑，不用“建”的逻辑

不要招算法工程师，不要自建机房。

钉钉宜搭，解决报销审核；销售易，解决线索评分；晓多科技，解决客服自动应答；格创东智，解决产线视觉质检。

按年付费，甚至按次付费。 效果不好，下个月就停；效果好，下个季度再复制到下一个场景。

第三步：让AI先当“实习生”，别一上来就当“主管”

不要追求全自动化、无人值守。

AI筛出的高意向客户，先让销售主管过目确认；AI识别的产品缺陷，先由质检员抽检复核。

给人留一票否决权。

这不是保守，这是用低风险换信任。团队用过三个月，发现AI出错率比自己还低，你让他交权，他主动交。

六、2026年，创始人必须亲自写的三份“AI遗嘱”

这是我在2025年底给一家制造业企业做顾问时，要求创始人亲自完成的三个文档。

不是技术文档，是决策文档。

第一份：AI边界清单

哪些决策可以完全交给AI？（库存补货、首次报价、售后分流）

哪些环节必须人机协作？（客户方案初稿、员工绩效初评）

哪些是AI禁区？（签约、辞退、危机公关）

这份清单的目的，不是限制AI，是把创始人的焦虑具象化。 你会发现，真正需要严防死守的领域，其实少得可怜。

第二份：岗位能力重构地图

每个岗位，回答三个问题：

这个岗位30%的低价值耗时工作，能不能用AI替代？

如果替代掉，这个岗位应该新增什么高价值职责？

现有员工的AI使用能力，占晋升权重的多少？

第三份：AI溢价测算表

这是一个残酷的算术题：

假设你不用AI，对手用AI，他的综合成本比你低10%。

你是跟着降价，保住份额，但利润率掉10%？

还是不降价，看着份额被一点一点啃掉？

这两个选项，都是输。

唯一的赢法，是用AI把你的成本也降下来，甚至降得比他更多。

这多出来的利润空间，就是你的定价权。

七、结尾：这不是拥抱未来的故事，是支付代价的故事

每次写这类文章，总有人问我：你是不是过度焦虑了？是不是把AI神化了？是不是在贩卖焦虑？

我的回答很简单：

2026年，AI不会淘汰所有企业。但它会加速分化。

分化成两类：

一类是用AI放大经验的人——他手下30人的团队，能干出别人50人的产出。他不需要更勤奋，他只需要每一分勤奋都长在AI的肩膀上。

另一类是用经验对抗AI的人——他依然敬业，依然懂行，依然每天工作12小时。只是每一单的成本都比对手高出一截，每一次决策都比对手慢半拍，每一个年轻员工面试时都会犹豫三秒钟。

商业史上，从来没有一种淘汰叫“突然死亡”。

所有掉队的人，都曾站在十字路口，对自己说过同一句话：

“再等等看。”

2026年，这句话的代价，你已经看到了。

另：
这篇文章不是让你马上签一张大额采购单。

是让你今晚睡前，想一个问题：

如果明天醒来，你最大的竞争对手突然宣布——交付周期缩短一半，定制化能力提升三倍，成本下降15%。

你觉得他做了什么？

你觉得你需要多久，才能还手？

这个“多久”，就是2026年创始人的生存时差。