对话微盟技术副总裁肖锋：调用一次小龙虾五毛钱，这笔AI账必须算清楚

肖锋算过一笔账：调用一次小龙虾，一句话五毛钱。日活百万级的零售平台，这个数字乘以用户量和对话轮次，很快就撑不住。

这是他在交流开始没多久就主动抛出来的数字。上周，微盟在上海总部举办WEIMOB DAY 2026城市峰会上，笔者见到了肖锋，他是微盟技术副总裁，管着一家零售SaaS公司的技术方向。他眼下最在意的事情之一，就是把AI这笔账算清楚——不只是成本账，还有商业模式那本更难的账。

从Workflow到Agent+Skills，微盟一直在重新审视自己跟AI的关系。现在答案逐渐清晰了：零售SaaS行业第一个Admin Skill上线了，不收钱，不消耗自己的Token，丢进小龙虾生态后甚至没给它安排一个显眼的入口，安装量和调用频次却跑过了预期。AI正在重写整个软件行业的剧本，微盟选择了一条看起来不急的路。

“多说几句话，一天饭钱没了”

“企业用户量大，稍微优化20%就能省大量成本。”

微盟的应对是三层策略：缓存、分层模型、上下文压缩。简单问题丢给小模型，需要强推理的才上大模型。没什么花活，管用就行。肖锋判断，随着规模上去，成本会往下走，对底层模型厂商的议价能力也会跟着涨。

但真正让他在意的是付费模式的走向。按Token收费在他看来只是过渡阶段。“100万Token两毛钱，我们收客户两毛二、两毛五，赚个差价。这已经把人的智力价值抛开了。”

他打了个比方——白菜五毛一斤买进来，五毛五卖出去，那叫赚差价。洗干净切好炒好端上桌卖五块，中间那四块五才是真本事。“AI收费的终局应该照着这个逻辑走——按结果付费，比如导购Agent带来多少GMV增长，按比例分成，这才能体现真正的价值。”

微盟做Agent，踩过两次坑。

第一次是workflow路线。过去的逻辑是把页面给用户填充得尽可能完善——可能有100、150个参数，每个参数AI都要理解并填上。一致性有了，但换个说法就卡住。用户反馈四个字：不够聪明。

第二次是“兜底”。AI不愿意冷场，一本正经编一个看起来合理的数出来。你不登后台查根本分不清对错。C端用户翻篇就算了，B端客户不行。“你只要有一个bad case，他就认为整个AI都有问题。”

现在的路子是：能答就答，答不了就说“对不起，我不会”。不给兜底，不编数据。用户慢慢建立一种预期——它回答的，就是准的。

“行业里大家应该都会往这条路走，否则遇到的问题差不多。”肖锋说。

Admin Skill：免费，但不是白做

Weimob Admin Skill说白了就是微盟WOS后台的OpenAPI换了一层皮。以前调这些接口得自己读文档、写代码，现在AI帮着包装好了，用户在小龙虾里直接问“我今天订单交易量什么样”，数据就回来了。Token消耗算用户的，Skill本身不收费。

不收钱的产品值不值得做？对于这个问题微盟内部也有讨论。肖锋的态度很明确：“微盟想做行业的引领者，不是追随者。”零售SaaS赛道里，微盟是头一家发布Admin Skill的。

上线后连个二级入口都没给，藏得挺深。安装倒是方便，复制一句话就能搞定。没怎么推，数据却跑过了内部预期。

小龙虾给微盟打开了一扇门，也带来了一个头疼的问题。

“它太开放了。之前有新闻很多企业crash了，因为给的权限太多。它才不管，什么都要收集，要root权限、用户名密码。”肖锋对OpenClaw的评价不留余地。作为个人助理产品，它在隐私处理上简单粗暴，To B服务商没法照搬。

微盟的做法是自己做一层封装。开放出去的接口逐个做安全check，防非授权访问，防越权——A店铺管理员不能碰B品牌的数据。有漏洞风险的接口干脆不开放。这不是能不能做到的问题，是愿不愿意做的问题。“安全合规是第一位的。”

中国AI的成本优势是一把刀

肖锋自己装了OpenClaw，但几乎不调Claude。“太贵了，性价比不高。”算得很细：一个普通上班族，每月花200美金还是花40块人民币？国内的AI编程工具——智谱GLM 5、字节Trae、阿里Code Cocoon——他用下来都够用。

“你写个Hello World，用哪个AI都一样。并不是Claude就更聪明，Trae就写得不好。”

这是中国AI眼下最大的结构性筹码。肖锋估了一下，国内模型调用的成本大概是美国的十分之一，体验差距远远拉不开十倍。“我的成本只有美国的1/10，你的优势又没有达到10倍。”

背后的账是基建。中国在电力上的投入远超美国，而“未来AI就是算力，算力背后是电力”。美国的基建能力跟中国比有差距，加上中国应用层面的传统优势，他把判断推到了更远的地方——“放眼十年，也许竞争到最后只剩中国AI。”

微盟在零售场景推AI，最大的阻力不是技术。“商家认为AI是万能的，不应该出错。但凡有点错，就觉得不可用。”这种想法不光存在于运营出身的商户，连一些技术人员也处于“又想用又不想完全信”的状态。

还有一层现实困难：老板想学，员工未必跟上。一线运营觉得“AI全自动了，我干啥”。微盟两手抓——Weimob Day推标杆案例，运营人员上门做培训。但真正管用的是同行压力。“商家看到同行用AI人效是自己的两倍，会更容易主动学。以事教人，一次就会。”

GEO：不是什么客户都接

从控成本、防幻觉，到开放Admin Skill、押注生态，微盟在Agent这条线上的打法已经逐渐成型。而在AI这波浪潮里，肖锋还盯着另一个机会：GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）。

逻辑并不复杂——SEO和GEO底层相通，一个是优化页面信息给搜索引擎，一个是优化品牌信息给AI模型。微盟手上有大量品牌方客户，天然有优势。但微盟设了三道审核，最后一关是法务。有的客户预算很高，被拒了。“可能涉及传销或有问题的产品。”

“315曝光的那家公司，几个人就能干，但那不可持续。”肖锋的态度是这件事得当正经生意做。微盟提供实时数据，客户自己去验证。报价跟着市场走——同一个关键词投的人多，价格自然上去。数据源对接了小红书、新浪、腾讯广告。

对商家的建议就一句话：“必须做。就像搜索时代的SEO一样，你不做别人做，以后就没你啥事了。”

有一种观点认为，未来SaaS公司会沦为飞书、钉钉、企业微信的API或MCP供应商，价值被平台吃掉。肖锋不同意。“不管用什么入口，商户的核心数据和行业know-how还是在微盟手里。并不是因为我开放了，微盟的作用就没了。”

微盟的策略是主动往外走——从微信、企业微信到飞书、钉钉，入口越多越好。模型层也一样，不站队。“腾讯的3D建模不错，这个领域只能跟他合作；大模型领域DeepSeek、Qwen都可以；偏娱乐性的可能是豆包。看谁家哪个产品好，就跟谁合作那一块。”

内部还搭了一个创新中心，谁有idea都可以来聊。GEO和AI Work365就是这么从0到1跑出来的。“不管AI还是非AI，都可以聊。如果不错，就产品化。”

Admin Skill、GEO、创新中心，微盟在AI这波浪潮里的打法不算激进，但每一步都踩在它认为对的位置上。没在小龙虾上搞收费工具来证明什么，把筹码压在了信任、安全和行业标准上。

“你不做别人做，以后就没你啥事了。”肖锋说这话是在讲GEO，但放在整篇文章里，同样成立。（本文首发钛媒体APP，文 | DeepWrite秦报局，作者｜秦聪慧 ）