商业虎嗅·周喆吾-Max©··AI 生成
利不在器：论为何AI 应用都不赚钱
本文的核心结论是：AI应用（to C）不赚钱，而AI基础设施（to B）和传统行业改造才是利润所在。作者认为，单点AI能力（写代码、做图）因壁垒低、切换成本为零，利润必然趋零；真正的价值在于“Workflow Capture”——接管完整业务流程，帮客户实现可量化的营收增长。文章将AI类比为一场供给侧新能源革命，指出大机会在于用全新成本结构重塑传统业务（如电商、直播、保险销售），而非优化现有效率。作者立场鲜明，批评了行业对“卖铲子比挖矿赚钱”的简单归因，强调企业付费意愿绑定在真实P&L上的垂直ROI。适合创业者、企业战略决策者、关注AI商业落地的投资者阅读。原文 ↗原文 ↗
核心观点
- ▍AI应用（to C）不赚钱的根本原因是单点能力壁垒低、切换成本为零，利润趋零；真正的商业机会在于Workflow Capture——接管完整业务流程并帮客户实现可量化的营收增长。
- ▍AI的最大商业机会不是优化现有效率，而是用全新的成本结构从头做一家企业，提供已被验证的传统业务。
- 01NVIDIA持续印钞、Higgsfield活得不错，而做AI app的前赴后继被碾平。Manus刚起来就被Muse Spark截胡，Cursor势头正猛转眼Claude Code出来了。
- 02企业付费对AI的长期KPI只有一类：绑定在真实P&L上的垂直ROI。其余皆为demo。
- 03作者算账的公式：替人率 x 人数，乘出来就是可分割价值。目前雇佣纯低端白领就能赚钱的生意（电商、直播、游戏公会、保险销售团队）是AI workflow capture的最佳靶场。
- 04AI的大机会在供给侧：帮企业造出更好的产品、提供更好的服务。消费者可以通过商家提供的产品与服务享受AI收益，甚至不必知道背后用了AI。
- 05历史反复验证：底层成本结构发生数量级变化的时候，新玩家的胜率远比在位者预期的要高。例如特斯拉创办那年，没有资本看好。
- 06作者以鸿蒙智行为例：不卖SaaS，不收咨询费，深入到产品定义和品牌运营里，和有制造能力的产业伙伴联合造面向消费者的产品，对经营结果负责，共享利润。
反方 / 局限
- — 文章虽强调AI应用不赚钱，但未充分讨论to C订阅模式（如ChatGPT Plus、Midjourney）的可持续性及其已有营收体量。这些案例可能构成反例，或需在特定条件下（如垄断性生态、极高粘性）才能成立。
概念锚点
前置背景
平行视角
未来推演
延伸追问