AI agent真正的壁垒在于苦活累活？

推荐语

AI行业的壁垒并非技术领先，而是能否将算法落地为具体的“苦活累活”。

核心内容：
1. AI行业的壁垒转变：从模型到场景
2. 行业语料、垂直流程和合规安全的三合一
3. SoundHound如何打造AI应用“整机模板”

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

不可否认，当前整个AI行业已经进入了从“模型即卖点”到“场景即卖点”的阶段，大模型红利已成为公地，真正差异转向 行业语料 + 垂直流程 + 合规/安全 三合一。

苦活累活 ≠ 纯人力外包，而是“产品化脏活”，自动化测试、A/B、RLHF、模板化集成把人力转化为规模不敏感的成本结构。谁率先把隐性知识固化为 SaaS/PaaS，谁拿到高毛利护城。

数据飞轮是“苦活”最终升华，只有独占数据 + 自动回流管线，才能让模型持续演进并压制后进入者。

投资评估日常三问：

• 技术层面，不依赖单一 LLM，采用 裁缝式混合：Polaris 精调短时语音意图；GPT-4o 负责推理； Internal Deterministic Agent 处理支付流程。
• 数据层面，场景专属语料壁垒：十年真实对话 > 版权受限；难以简单抓公开语料复制。
  
• 运维层面，Auto-Tuning Pipeline + 自监控，让 N×客户 运维成本呈亚线性增长。
  
• 财务层面，模板化降低实施人力，PoC 成本封顶 → 毛利率回升是可预见的。
  
• 客户层面，交付速度从“项目制 6 个月” → “模板开箱 4 周”，直接缩短 CIO 付款周期。

“脏活累活”造就 AI 深护城河：美股科技公司巡礼

下列公司都是典型的聚焦靠长期数据采集、业务流程重塑、行业合规打磨而非纯模型参数堆砌，真正沉淀出 AI 护城河的代表性公司。公司的AI产品也瞄准帮助企业处理更多的“脏活累活”，节省更多的人力物力。

上述公司存在什么共性呢？算法价值 = 数据垂直度 × 流程耦合度 × 合规难度

• 垂直数据私域，ServiceNow百万企业工单；Intuit 纳税样本 —— 外部无法合法复制。
• 流程 & 插件生态，Salesforce Standard Objects + AppExchange；Palantir Foundry Pipeline。迁移成本 ≫ 模型 fine-tune 成本。
• 合规“苦功”，金融信贷、医疗、国防领域 → 先发拿下审计/安全认证，一步卡死后入者。
• 持续治理工具链，自动标签、反馈、灰度回滚（NOW, DDOG）让“苦活”递减边际成本，新客户越多，竞争门槛越高。

所以，为什么“苦活累活”难被大模型 API 消灭？

1. 对话生成层面，LLM API 能力极强，语义、语法近乎完美，苦活累活难点在于行业词槽、实体对齐：需真实业务事件喂养；

2. 任务编排层面，Agent 能调 REST，苦活累活难点在于流程状态机：必须保证事务一致、权限、审计；

3. 决策/预测层面，少样本推理，苦活累活难点在于标签分布偏差、负向样本难采 (欺诈/罕见故障)；

4. 合规层面，可补插件，苦活累活难点在于多法规交叉＋实时监控，靠 组织流程 而非 API。

所以，前阵子市场对于大模型吃掉软件行业的担忧可以阶段性缓解了，AI应用的复杂程度远超普通SaaS应用，普通有的都要有，另外还要加一层AI，AI还要各种治理，在devsecops环节复杂度就明显提升了很多（以jfrog的devsevops架构模型为例）。

AI App 在 DevSecOps 全链条多出 3 个维度：

1. 模型（重量级二进制 + 权重安全）
2. 数据（训练/微调数据来源、隐私）
3. 推理（运行时成本 + 行为安全 + 伦理）

为什么AI 软件业比过去更复杂？

• 多模型调度，一条业务链可能同时调用自家专用 LLM + GPT-4o + open-source TinyLLM，依场景取长补短。
  
  
• 数据/模型双向漂移，语义意图、用户行为和模型权重同时变化，需要 A/B 与在线学习持续监控。
  
  
• “Agentic” 任务分解，单层 ChatGPT 变多智能体协作（Planner-Executor-Critic），每层都有故障点与安全边界。
  
  
  
• 实时 ROI 量化需求，CFO 要求分钟级看到成本/收益；SaaS 要嵌入 FinOps、Usage Metering、边际成本可见化。
  
  
• 合规与安全堆栈更厚，从传统 SSO/LDAP + SOC2，升级到 声纹验证、RAG 引用可追溯、Prompt 防注入、隐私微调。

1. 模型同质化，语义/流程差异化，模型性能差距变窄，真正壁垒来自私域语料和深垂直流程，SaaS 厂商应把行业知识图谱、Best Practice 工作流固化进模板，形成“数据＋流程”双锁。

2. AI 成本曲线下降，但运维复杂度上升，推理单价跌 >90%，但多模型编排、监控、版本管理难度飙升，平台需要提供 LLM Router、指标监控、可解释性，SaaS 运维价值反而提高。

3. CapEx→OpEx 转换正在加速，企业先用月度订阅试水 AI，ROI 通过后放大用量，SaaS 模式天然适配按量计费，可用 PoC→扩容模型吃到第二波增长。

4. 合规成为决策入口，数据驻留、AI 可信评估、行业特定法规（HIPAA/PCI），内置合规模板、自动化审计报告的厂商更易获大单。

5. 生态整合取代单点竞赛，“模型→中间件→流程→前端”呈链式协同，孤岛工具将被抛弃，SaaS 需开放插件接口，与其他 SaaS / SI / CSP 互通，形成生态锁定。

重点关注什么？

• 看“插件粘性”：垂直 SaaS 是否已把 LLM 变为“发动机”，而驾驶舱、车架、轮胎都是自家？
• 评估“苦活自动化比”：越自动化，边际毛利越高——ServiceNow & Salesforce 的第二曲线就在这里。
• 关注“监管前壁垒”：FICO、Intuit、Palantir 先把监管串进 AI pipeline——后进者难打穿。

2 | API 价格腰斩，AI PaaS 进入“平价时代”

3 | 应用侧“纵深推进”三条清晰的正例

SoundHound、ServiceNow、Verint：嘈杂 ASR + Agentic；北美 QSR 门店渗透率仍<5 %，同店 ROI <12 月、交互一次解决率 >90 %。

ServiceNow Now Assist 每月处理 5亿+ 事件；微软 Copilot for Security 公测量破 20k 租户，减少 MTTR >40 %、工单手写 -60 %。

PwC、Deloitte 内部 3–6 月就把检索-生成应用推到所有顾问桌面，单顾问人效 +15–20 %，邮件/报告时长腰斩。

宏观杂音之下，企业在 客服、营销、供应链 这三条“数据现成 + KPI 显性 + 合规成熟”的跑道，已进入 规模化落地拐点：PoC 成功率 > 60 %，说明技术验证门槛已被成本拐点击穿；55 % 投产率，则标志着“从试验室到产线”的通道已打通。

下一阶段，真正的胜者将是那些能把 苦活累活产品化、迅速将 PoC 复制到更多流程，并将用量转化为 高毛利订阅 或 交易抽佣 的垂直 AI 供应商。

4 | 底线认知

风浪越大鱼越贵，外部风高浪急，但 AI 的“碳基苦活 + 硅基算力”正好同步降本——宏观噪声掩盖下，应用加速的信号正在底层 KPI 悄然放大，真正的 α 将来自能把降本红利转化为高毛利订阅、交易抽佣的垂直玩家，而不是日常被情绪放大又缩小的“关税 headlines”。

对投资与产业的 4 点启示：

大模型降维打击的是“通用 API 层”，而不是“整机式流程 SaaS”。谁能把领域数据、流程 Know-how、合规安全 一次性封装，谁就能在 AI 时代拿到粘性最高、Margin 最厚的那块蛋糕。对投资者而言，关注那些 NRR 持续 >120 %、毛利率提升且 CapEx 轻 的 AI-Native SaaS，才是穿越模型迭代的稳健选择。

全文完。