微盟肖锋：AI成本账与商业模式重构，拒绝“兜底”幻觉

事件概述

在WEIMOB DAY 2026城市峰会上，微盟技术副总裁肖锋深入剖析了AI在零售SaaS领域的落地挑战与战略方向。面对“调用一次小龙虾（OpenClaw）五毛钱”的高昂成本，微盟并未选择激进收费，而是通过技术优化与模式创新，重新定义AI的商业价值与安全边界。

核心信息

1. 成本账与付费模式重构

• 成本痛点：对于日活百万级的零售平台，若按传统Token计费，对话轮次累积将导致成本不可持续。例如，单次调用成本约0.5元，大规模应用下费用惊人。
• 技术降本策略：
  • 三层架构：采用缓存机制、分层模型（简单问题用小模型，强推理用大模型）及上下文压缩技术。
  • 议价预期：随着规模扩大，底层模型厂商的议价能力将增强，成本有望进一步下降。
• 商业模式终局：肖锋认为按Token收费只是过渡阶段（类似“倒买倒卖”）。真正的价值在于“加工后交付”，即按结果付费。例如，导购Agent带来的GMV增长按比例分成，而非仅赚取差价。

2. Agent 开发路径修正

微盟在Agent探索中经历了两次试错，确立了当前路线：

• 第一次尝试（Workflow）：试图填充大量参数（100+），虽保证一致性但缺乏灵活性，用户反馈“不够聪明”。
• 第二次尝试（兜底机制）：AI为避免冷场编造数据，导致B端客户信任崩塌（“一个Bad Case否定整个系统”）。
• 当前策略：拒绝兜底。能回答则回答，不能回答直接告知“不会”。通过建立“准确即可信”的用户预期，解决幻觉问题。

3. Admin Skill：免费开放与安全封装

• 产品形态：微盟WOS后台OpenAPI的AI化封装。用户无需阅读文档或写代码，直接在OpenClaw生态中通过自然语言查询数据（如“今日订单交易量”）。
• 运营策略：
  • 零成本：Skill本身不收费，Token消耗由用户承担。
  • 低调上线：无显眼入口，安装仅需复制一句话，但数据表现超出预期。
  • 安全合规：针对OpenClaw权限过大风险，微盟自行封装接口层，实施严格的安全检查（防越权访问、隔离店铺数据），确保To B场景下的数据安全。

4. 中国AI的结构性优势

• 成本对比：国内模型调用成本约为美国的十分之一，而体验差距远未达到十倍级。肖锋认为，中国在电力基建上的投入构成了未来算力的核心优势。
• 工具选择：智谱GLM 5、字节Trae、阿里Code Cocoon等国产工具已能满足日常编程需求，性价比优于Claude等国际模型。
• 长期判断：基于基建与应用优势，十年后全球AI竞争格局可能仅剩中国AI。

5. GEO（生成式引擎优化）与新业务

• 逻辑：类比SEO，优化品牌信息以适应AI模型的检索逻辑。
• 准入机制：设立三道审核（含法务关），拒绝涉及传销或违规产品的客户，确保业务可持续性。
• 建议：商家必须布局GEO，否则将在未来的AI搜索时代失去曝光机会。

值得关注

• 生态中立策略：微盟不绑定单一模型或入口，采取“谁好跟谁合作”的策略（如腾讯3D建模、DeepSeek/Qwen大模型、豆包娱乐性应用），并计划从微信/企微拓展至飞书/钉钉等多入口。
• 行业定位：微盟坚持保留商户核心数据与行业Know-how，反对沦为纯API供应商，主张通过创新中心孵化如GEO、AI Work365等新产品。