AI应用盈利困境解析：为何To B的Workflow Capture才是核心利润源

事件概述

近期关于AI行业盈利模式的讨论指出，尽管AI基础设施（Infra）因传统企业改造供应链的需求而持续获利，但面向消费者的AI应用（Apps）大多难以实现盈利。这一现象并非单纯因为“卖铲子比挖矿赚”，而是由供给侧的能力壁垒和商业模式本质决定的。

核心信息

1. 单点能力无法构建护城河

• 供给过剩与零切换成本：写代码、做图、翻译、生成PPT等单点AI能力，市场上供给充足，用户切换成本几乎为零。在完全竞争市场中，这类产品的利润必然趋向于零。
• Token成本非核心瓶颈：决定AI落地成败的关键因素不是Token成本的高低，而是能否跑通全流程并带来增量营收。即使未来Token成本大幅下降，若无法绑定客户真实损益表（P&L），依然无法形成可持续收入。

2. Workflow Capture是盈利关键

• 定义与价值：真正的利润来自“工作流捕获”（Workflow Capture），即接管一条完整的业务流程，交付明确的营收增长。例如，帮助客户每月多赚50万，收取30万服务费，客户关注的是绑定的垂直ROI，而非背后使用的具体模型。
• 最佳靶场：人力密集的认知劳动行业是AI替代的最佳场景，包括电商、直播、保险销售、网课销售等。这些领域白领从事重复度高、产出可量化的认知劳动，人力是最大成本项。通过“替人率 × 人数”公式，可分割出明确的可分割价值。

3. 供给侧重构优于需求侧优化

• 需求侧天花板低：面向消费者的AI功能（如比价、筛选、决策辅助）虽有用，但用户不愿为此付费。例如，用户不会为节省十分钟选裙子的时间支付月度订阅费。
• 供给侧创造增量：企业利用AI重做产品、服务和运营，将AI成本计入销货成本（COGS），通过更优的单位经济模型（Unit Economics）覆盖成本。消费者享受更好的产品和服务，无需感知AI的存在。
• 新成本结构带来的变革：当认知劳动成本趋零，过去不经济的业务变得可行。例如，品牌可以低成本实现个性化售后和客户维护，从而提升用户体验和品牌忠诚度，类似特斯拉或鸿蒙智行深入产品定义与品牌运营的模式。

值得关注

• To B Enterprise模式主导：Anthropic、智谱、OpenAI Codex、字节Seedance等案例表明，AI的正确姿势是To B，最终付款方应为企业端。
• 重新定义传统业务：最大的商业机会是用全新的成本结构从头做一家企业提供传统但已被验证的业务。关键在于对经营结果负责并共享利润，而非仅仅出售SaaS工具或咨询服务。
• 利不在器，在器所成之事：AI的价值不在于工具本身，而在于工具所完成的具体业务成果。只有深入业务流程，解决真实痛点并产生可量化的经济效益，才能打破AI应用不赚钱的魔咒。