AI公司的倒闭折射出中国整个AI产业面临的困境：如何让AI落地将。此文阐述了让AI落地的前提，供大家参考。

“ AI 四小龙”某汤大裁员的消息，闹得沸沸扬扬。

那为什么裁员呢？

原因其实很简单，那就是亏损太多，不赶紧止血，恐怕熬不了几年了。

数据来源：百度股市通

根据财报数据，从 2019到 2023 年，某汤合计亏损了 467 亿元。要知道，中国A股所有软件上市公司 2023 年的净利润，合计才 169 亿。

也就是说，所有 A 股软件上市公司都给某汤打工，也要差不多 3 年才能填完亏空。

某汤的问题，折射出整个中国 AI 产业面临的困境。

首先就是产品化太难。

某汤亏损的一个重要原因就是定制化项目太多。

定制化项目看起来金额高，但交付成本更高，加上各种“不可描述”的商务成本，其实根本不赚钱。

连马化腾都说：

腾讯最近反舞弊抓到了很多CSIG（ToB事业部），很多都是在打单、招待。这种模式真的不太适合我们，效率低、不透明。所以我们还是聚焦做产品，我们做被集成，别人买我们的标准产品去卖，我们内部管理清清楚楚、干干净净。

某汤不懂这个道理吗？当然懂。

但是当下的 AI 产品大多依赖海量的场景数据，一旦出现跨场景的情况——比如新的客户出现了新的业务场景——就可能需要重新训练。

这就意味着，在B端业务中，AI 技术不具备普适性，大规模的定制难以避免。

第二个难题则是价格战。

中国软件行业一大抄，而且大家都特别擅长抄，所谓的 996，本质上也只是为了加快抄的速度。

最后，大家的产品都长得差不多，于是很快又开始打价格战，结果谁都赚不到钱。

比如，某汤的主要收入都来自于安防业务，但是这个赛道早已是一片红海，某汤为了完成销售业绩，只能不计成本的低价拿单。

你可能会说：那都是传统的 AI 技术！现在是 AIGC 时代，已经不可同日而语了。

毫无疑问，AIGC的出现是 AI 时代的一个里程碑，但是从目前来看，AI 的老问题并没有得到根本性改善。

我甚至可以断言，这两年成立的中国 AI 公司，99% 都会倒闭。

而这一波倒闭潮，其实已经悄悄开始了。

就在最近，一位投资人私下告诉我，一家去年刚融资了几个亿的 AI 公司，今年已经拖欠好几个月工资了。

这家 AI 公司的底子其实颇为不错，创始团队出身名校，投资机构也很有名，结局尚且如此，那些默默无闻的 AI 公司，处境就更不用说了。

比如，最近一家 AI 公司的创始人就在找我咨询如何求职，因为他的公司基本已处于濒临倒闭的状态。

造成这一局面的原因主要有 5 点。

第一是定制化+价格战的老问题。

由于 ToC 领域基本都是大厂的菜，创业公司很难竞争过大厂，于是大量AI 创业公司都面向 ToB领域。

但是和传统 AI 产品一样，AIGC 同样面临严重的定制问题。

一位头部 SaaS 公司的技术 VP 告诉我，在他们的领域，大部分AIGC产品在交付给新的客户时，都需要进行定制。

因为新的客户总有新的场景，而且新的场景还在不断涌现，不可穷尽。标准化产品如果不进行定制，那么在面向这些新场景的时候，效果总是差强人意。

定制项目最大的问题，一是成本高，二是缺乏差异化壁垒，反正都是垒人工。

既然缺乏壁垒，那么在中国就一定会走向价格战。

结果就是大家都赚不到钱。

第二个原因，是 AIGC 的价值不够凸显

不知道大家发现没有，虽然 AIGC 越来越火，但是真正赚钱的还是两个 AIGC最擅长的领域：AI 聊天、AI 图文。

这两个领域的特点，就是对内容的准确性要求不高。

但是在 ToB场景下，内容的准确性要求非常苛刻，这就导致 AIGC 看起来哪哪都能用，但是哪哪都不能让客户满意。

比如，一家软件公司轰轰烈烈推出了自己的 AI 产品，市场宣传好评如潮，但是他们的高管却偷偷告诉我：AI 产品的效果基本停留在售前阶段，实际落地远远达不到客户的期望，因此回款特别困难。

就连傅盛也说：AI看起来非常热，但好的案例几乎没有，除了大模型公司自己讲的案例。

第三个原因，是中国企业太擅长抄袭。

抱着乐观的态度，我也相信一些 AI 公司能做出好的标准化产品，甚至是赚钱的产品。

但是请放心，根据我多年的经验，只要出现这样的苗头，马上就会有无数同行甚至大厂抄袭，很快这个产品就会成为大路货，根本赚不到钱。

可以说，中国企业最擅长卷死自己，AI 公司也不例外。

第四个原因，则是资本退潮。

最近一位 AI 公司的合伙人和我聊天，他说即便是 AI 赛道，投资人的要求也非常苛刻。

不仅要看你的增长数据，还要看你什么时候能赚钱。哪怕最后认可了你，投资金额也很谨慎。

实际上，相比于国外不断爆出 AIGC 创业公司的巨额融资新闻，国内最近两年成立的 AIGC 创业公司——除了月之暗面这样的明星公司——基本都拿不到融资。

这就意味着 99%的 AI公司最后都会出现严重的现金流问题，只能选择倒闭。

最后一个原因，也是最重要的原因：至少就目前而言，中国的 AI市场，可能远没有我们想象中那么大。

核心原因还是 AI 落地的前提，是业务的高度在线化，而中国企业的数字化基础目前还非常薄弱，这就从根本上限制了 AI 的市场天花板。

现在 AI 很热，很多传统企业的老板很兴奋，但就是找不到 AI 可以落地的场景。

其实原因很简单，AI 的本质是对“线上数据”的处理，大部分传统企业的数字化建设都没有完成，线上只有零散的业务数据，AI 根本就没有用武之地。

当然了，随着 AI技术的不断突破，我相信中国企业的在线化程度会越来越高，到了那一天，AI 可能就会真正的颠覆软件行业了。