作者： 孔某人的低维认知 来源： 孔某人的低维认知

####TLDR

• 大模型应用层To B仍然属于传统To B软件开发赛道，仍然要跟其他传统To B供应商在旧的标准下进行竞争。

####0、前言

本文并不是一个复杂的观点，但现在似乎在To B公司以外的人来说还并非共识。为了节省我后续的重复沟通成本，所以单独写一个短篇来简述这个观点。

由于To B领域包罗万象，远非这一个观点能够概括的，所以得先说明这个观点针对的范围 ：

• 主要讨论To 中大B的场景，面向小微B/Pro C 领域专家个体等的不在讨论范围内。

• 不讨论品牌价值已经很高的极为知名的公司（如智谱等），更多讨论品牌价值不高的To B公司。

• 不讨论“核心技术能力在其方向鹤立鸡群，几乎看不到第二名”的以核心技术能力和优秀的战略选择立身的公司。

• 不讨论客户就是要买大模型产品的“政绩”类需求。

####1、认知的演变

大模型的热潮启动之后，整个领域自然的出现了一些分化，例如：文本模态与Agent、生图场景、泛游戏圈等。

从技术层级来说，大家一般粗略划分为：模型层、中间件层+应用层。目前中间件层仍然较薄，跟应用层的边界模糊。（我个人角度其实认为这个划分太过粗糙，不过这不是本文的主题。）

在应用层中，根据客户的不同大致分为：To B、To C、To Pro、To Dev的中间件等。而本文就是讨论这里的To B。

从应用层To B的团队背景来说主要有两类：

• 之前就是做To B的，正在往增加大模型能力的方面转型。

• 原目标是跳大模型的浪潮，一番探索之后决定去做To B方向。

对于前者来说，团队的思路、已有客户、公司品牌等都已经绑定在传统To B赛道中，对他们来说本文的观点才是默认认知。

而对于后者来说，大家在前期的认知可能是：大模型应用层To B是一个新赛道，跟传统To B供应商的竞争有限，也享受着不同的评价标准与定价体系。而这里就是本文抛出不同观点的地方。

####2、房间里的大象

####2.1、客户不会单纯为AI inside支付溢价

经常被大模型创业者所忽视的一点是：客户并不会单纯为AI inside支付溢价。前期过度宣传阶段，大家可能会把新技术与更好的效果联系在一起而为此买单，但很快市场就因为涌入的人太多而良莠不齐。市场经过一段时间教育之后，终会回归为效果付费。

这个不止在To B方面，在To C中，会更偏好AI inside的人也是有限的，想想我们的父母一代，他们是否会只因为一个App使用了GPT4而不看效果就为它持续付费？

不过现在To C方面无论是国内还是海外，做一锤子买卖，骗用户进行订阅然后指望TA忘记退订的商业思路已经大行其道。用户对大模型的信心就那么些，迟早会有用完的时候。我相信即使是海外用户，也不会看着账单上一堆不用的鸡肋订阅费无动于衷。

####2.2、在B客户内落地需要深度“适配”

大模型的应用仍然要深入接入B客户企业内的流程中才能发挥价值，并不是说我们卖客户一个RAG产品就可以直接数钱。想象我们是在没有Office的市场里销售Excel，市场上也没有同类的表格产品。如何才能让用户能够利用上它的价值呢？需要很多的用户培训与原有文档体系的改造，而这些客户自己无法完成。

踏上这条路之后，就跟传统的2B业务没有太多的区别。传统2B中需要的所有事情，在大模型应用层2B中也都需要。而客户也更习惯以对待传统2B供应商的方式来对待未来的供应商。

####3、大模型应用层To B仍然属于传统To B

由于我一直对To B方面关注有限，所以也是直到最近才意识到这个事情，是在与一个2B方向的创业者讨论时意识到的。线下后续与人讨论时，有2B经验的人也都赞同这个观点。

大模型应用To B甚至都不是一个传统To B的子赛道，也不是To B + AI，它与传统To B的区别实际上更小，需要被视为就是传统To B中又增加了一种新技术而已，就像是增加了GBDT模型（例如XGBoost）一样。

目前仍然属于变更期，一些之前没有To B能力的团队可以靠着现在的大模型方案来获得To B的敲门砖，进入到B客户的供应商体系内。但长期来说他们需要补齐To B的其他能力/职能，无法“独善其身”，这可能是一些转型过来的团队没有意识到的。客户只需要一个能力更强的新供应商，而不是一个什么“大模型应用供应商”。脏活累活仍然是要做的，否则要么认识到自己不想做而主动退出，要么被客户嫌弃而丢弃。

相对来说，本文更多是针对于文本模态/Agent的场景，生图/生视频等没有现存替代方案的方面这方面收到的制约会少一点，但也无法不受此影响。

我很难有效的论证这个观点，会同意的人自然会同意，强烈反对人总会反对。所以我只能抛出来引发大家的思考，也许能够帮助到一些中间还没有想清楚的人。

欢迎对此有认同或反对的读者在评论中留下自己的感受。

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本文于2024.5.16首发于微信公众号与知乎。

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