破局 AI 时代商业化路径，2026企服养虾大会广州站圆满收官

来源：市场资讯

（来源：牛透社）

7 月 23 日，由崔牛会主办、元岗·智汇PARK 协办，并得到钉钉、腾讯云、销售易等合作伙伴支持的「2026 企服养虾大会」第八站在广州举行。

本次大会以破局 AI 时代商业化路径为主题，汇聚企服创始人、SaaS 高管、甲方企业 CIO、AI 产品负责人及产业实践者，围绕 AI 应用落地、商业模式重构、开放生态与组织转型等议题展开深度交流。

在大模型基础设施逐步成熟、企业应用进入落地深水区的背景下，企服行业正从“要不要做 AI”，进入“AI 如何创造收入、证明价值、实现规模化交付”的新阶段。大会现场，多位嘉宾结合实践指出，AI 时代的商业化并非简单叠加 AI 功能，而是围绕客户需求、产品形态、成本结构与价值交付进行系统重构。当传统 SaaS 的席位增长模式遭遇瓶颈，行业必须直面“无 AI 难获客、有 AI 难盈利”的现实账本。

01

商业化与生态入口重构：

从卖软件走向卖能力、卖结果

当前，传统企服商业模式正在受到 AI 的持续冲击。过去，软件厂商主要依靠账号、席位、订阅和续费构建收入模式；而在 AI 深入业务流程后，客户关注的重点逐渐从“买了什么系统”转向“实际产生了什么结果”。与此同时，企业级 Agent 要真正落地，也需要开放平台、业务系统和生态伙伴能力的协同支撑。

崔牛会创始人兼 CEO 崔强在《 FDE：AI不缺模型，缺的是把结果做出来的人 》中指出，这一轮 AI 不是传统软件的功能升级，而是对软件使用方式和商业逻辑的重构。他认为，行业真正的痛点是“有深度无规模、有规模无深度”，破局之道不在于是否接入 AI，而在于如何把一次项目的经验沉淀为可跨客户复用的产品与能力。他提出的 FDE（现场交付工程师）模式，本质上是一套从场景中验证、从实践中迭代的闭环部署机制：通过进入客户现场获取真实业务上下文，在实际环境中完成验证，再将经验反哺产品，实现项目能力回流产品的双向循环，从而突破传统依赖人力交付的增长模式。

在生态侧，阿里巴巴千问办公华南 AI 解决方案架构师负责人冯嘉毅分享了阿里的商业化思考。他指出，当前通用市场Token 单价已逼近边际成本，单纯售卖 Token 或硬件难以建立利润护城河；在重度复杂任务场景下，任务式 Agent 的 Token 消耗量最高可达传统对话式的千倍，且企业级应用还涉及安全、落地等配套需求。正因如此，阿里选择从模型与 MaaS 平台进一步走向千问办公这样的前端应用——将 Token 封装为面向企业的任务型产品，以此争取掌握 AI 商业化的定价主导权，并抢占企业办公的新入口。

02

真实业务场景验证：

AI 价值必须形成闭环

从现场分享来看，AI 能否真正落地，关键不在概念是否先进，而在是否进入真实业务流程，并完成从数据采集、任务执行到效果反馈的闭环。尤其在营销、获客、运营等高频场景中，AI 的核心价值正在于接管重复性流程、沉淀业务经验，并实现能力规模化复制。

卫瓴科技创始人兼 CEO 杨炯纬分享了从协同 CRM 向 AI 员工演进的实践。他指出，传统按坐席收费的 CRM模式，正受到企业人员结构变化的冲击；而卫瓴依托多年积累的客户旅程数据与用户画像，将业务上下文转化为 AI 落地基础，推出聚焦线索全链路转化的 AI 员工产品。实际应用表明，在典型客户座席缩减约 40%、算力消耗增加约 3 倍的情况下，整体收入仍实现增长。杨炯纬认为，在当前技术条件下，纯 AI 驱动流程已具备超越传统人机协同的可能，业务效果也能够通过流量、留资等客观指标进行验证。

加搜科技 CEO 加玮则从营销场景出发，分享了AI对增长模式的重塑方向。他认为，AI 时代市场供给端产品爆炸，用户注意力成为稀缺资源，营销价值进一步凸显。但通用 AI 工具难以适配高度个性化的业务需求，未来营销人员需要掌握 vibe coding，即通过自然语言快速构建业务能力，降低对研发资源的依赖，并将重复性营销工作交由AI完成。他给出一个关键判断：企业需要重新思考未来品牌触达与增长路径。随着 AI Agent 成为信息获取入口，营销竞争不仅是触达用户心智，更要进入 AI 搜索与推荐体系，影响“AI 的判断”。

03

产品与组织再造：

企业软件走向可调度的数字劳动力

当 AI 进入业务执行层，企业软件形态与企服厂商组织方式正在发生变化。过去的软件强调功能完整与界面操作，用户需要主动理解菜单、流程与权限；而在 AI 时代，软件正从“被人使用的工具”演进为“可被调度、协同与考核的数字劳动力”。

衡石科技 CEO 刘诚忠分享了企业内部 AI 原生研发实践。他认为，AI 价值释放不仅依赖模型能力，更需要围绕业务场景定义、规则设计、效果验证与知识积累形成完整闭环。衡石引入数字员工贾维斯，具备独立企微、飞书及开发环境账号，可 7×24 小时运行，日均完成 100+ 独立分支任务，产能达到高级工程师的 3.5 倍。刘诚忠认为，数字员工更适合承担 bug 修复、QA、数据汇总等限定域任务，而复杂架构设计仍需人类把控边界；企业落地需要经历构建组织记忆、训练技能、搭建闭环工作流、建立迭代机制四个阶段，标准化部署周期约为 2—3 周，完整业务闭环落地需更长周期的适配与迭代。

贝锐 B 端 AI 产品负责人 刘立璇

贝锐 B 端 AI 产品负责人刘立璇则围绕远程控制场景分享了企业 Agent 实践。她指出，企业 Agent 落地首先需要解决操作安全、权限管理以及设备接入成本等问题。依托 20 年连接领域积累，贝锐自研远控智能体 OrayClaw 将标准排障流程沉淀为可调用 Skill，将传统十几分钟的排障流程压缩至 3—5 分钟。与此同时，贝锐进一步开放远控能力，通过 MCP 标准协议支持第三方 AI Agent 调用完整远控能力，并依托主控端 AI 部署，使 26 亿台存量设备无需升级即可接入 AI 能力。

从广州站的分享可以看到，AI 时代的企服商业化的关键，已不再是技术叠加，而是能否基于真实场景打通数据与流程，沉淀行业知识、形成可交付、可计费、可验证ROI的业务闭环。无论是阿里千问办公的入口重构、卫瓴与加搜的营销闭环，还是衡石的数字员工与贝锐的远控 Agent，真正可持续的路径都指向同一个方向：让AI从产品能力转化为业务结果。这也意味着，企服企业的竞争逻辑正在改变。谁更快将AI融入客户流程，谁能更清晰交付业务价值，谁就更有机会在AI时代建立新的商业化优势。未来，崔牛会将持续关注 AI 技术演进与企业应用实践，记录产业变化，推动行业交流，助力探索 AI 时代企服商业化的新路径。