中国 AI 应用的终局：AI RaaS 和 AI 包工头模式

AI 应用的付费模式，看起来只是付费模式，但本质上，是 AI 产品的价值到底是什么的问题。

尤其是在国内，各大厂商的 chatbot 应用都已经变成了免费应用，甚至有大佬断言「AI 应用的付费订阅在国内跑不通」。

AI 应用到底如何呈现自己独特的价值，在 C 端、B 端获得用户的认可，并且取得商业化收入？会对现在的互联网免费模式、以及 SaaS 的模式有新的冲击吗？

投资基金盛景嘉成的两位合伙人就此发表了自己的观点：RaaS（Result as a Service，结果即服务），即「AI 包工头模式」，是 AI 应用的核心逻辑。

某种意义上也是呼应了 Founder Park 此前的一篇文章：Agent 产品如何定价？一文说清 AI 产品的四种付费模式

作者介绍：

盛景网联董事长、盛景嘉成创投创始合伙人彭志强，

盛景嘉成管理合伙人王湘云

TLDR：

1、过去依靠标准化功能、流程模块和私有数据积累、统计、分析立足的传统 SaaS 产品，必然会被「端到端」「高智能」的 AI 应用替代，失去资本市场的青睐。

2、AI 包工头模式的出现，将突破数字化利润池的天花板。

不同的商业模式下，从同一客户获得的净利润空间相差可达 10-30 倍，如果再叠加上 AI 的赋能和降本提效，净利润空间相差可达 20-60 倍，可谓天差地别。

3、AI 包工头模式将有可能打破「规模、收益、确定性「的「不可能三角」，在 10 倍利润池放大的同时，

实现「高科技含量、高系统性优化、高可控和可复制性，高客户粘性和复购、高财务确定性和可预测性」等「五高」，从而实现高长期资本价值。

4、AI 包工头模式分为 L1-L4 的四大进化层级，L1 解决初级效率问题，L2 解决综合效率问题，L3 实现利益共享，

L4 则完成从被动到主动、从服务到掌控资源的质变，映射了人工智能从劳动替代到价值创造的进化路径。

5、AI 包工头模式，必须垂直、垂直、再垂直；不专注，必败。

6、AI 包工头模式，无人则败，人机协同方可胜出。

7、AI 包工头模式，不能排斥脏活累活，轻 AI 是短乐长痛；回避脏活累活将切断 AI 进化通路，在更高层次的 AI 竞争中出局。

8、 AI 包工头模式，1 年内是宝贵窗口期，需要快速落地拼执行力；快速推进需要组合式联创，没有时间慢慢交学费。

9、AI 应用公司的发展走向一定是结果导向的端到端完整服务，必须回到物理世界甚至必须考虑与硬件集成在一起才能为客户真正解决问题，

薄薄一层的 AI 软件应用早晚会像 SaaS 一样很难赚钱。而 AI RaaS（Result as a Service）和 AI 包工头模式也将成为中国 SaaS 企业转型升级的最后机遇。

人工智能的技术进步在实现「技术平权」和「知识平权」的同时，

也同步改变了技术和知识的稀缺性、壁垒和重置成本，并终将颠覆 AI 应用的竞争格局、价值体系和商业模式。

按结果付费的商业模式——RaaS（Result as a Service，结果即服务）——将大行其道，

而「AI 包工头模式」是盛景对 AI RaaS 模式更「接地气」、更「易于理解」的提炼。

AI 包工头模式最核心特点是按工作量和工作结果付费 （RaaS），如计件式、计量式付费或者交易收入分成等，从而实现了 AI 服务方与客户最大程度的利益绑定。

为此，AI 包工头需要构建从一套完整的交付体系和系统性业务能力，即「端到端的服务能力」，包括但不限于：

投资或租赁生产设备并且将其组织成一套完整的交付系统，招聘、培训、组织和管理工作人员，构建专业的管理和运营制度，购买交付所需要的辅助物料，

以及投入必要的运营周转资金，即俗称的「包工包料包人包结果」的包工头模式。

在 IT 服务领域，如美国的 Accenture，印度的 Tata、 Infosys 有大量的运营外包业务属于包工头模式。在实体经济的各行各业，包工头模式也相当普遍。

AI 的到来将彻底改变「包工头」业务的低端滤镜，亦是中国 SaaS 企业转型升级的最后机会。

传统包工头业务往往赚钱，但被认为不值钱，即资本价值不高，因为重人力或重资产投入，干的都是客户不愿意干的脏活累活，技术门槛不高，附加值低等等；

但在 AI 时代，提供端到端运营服务的「AI 包工头模式」则是构建长期客户关系、规模化收入和利润、足够业务壁垒和竞争能力的必须路径。

任何基于 AI 的应用如果做不到「AI 包工头模式」交付结果、端到端的 RaaS 能力，虽然可能一时热闹，但极大可能终将被市场边缘化。

反观中国的 SaaS 公司，99%都仍处于亏损状况，是中国 VC 的投资黑洞。SaaS 公司曾经获得了资本的青睐，但却一直得不到中国客户的认可，这是为什么？

就是因为中国 SaaS 公司面临三座大山：研发费用高、销售费用高、运维难度大，但同时面临着两低：客单价低、续费率低。

「三高两低」几乎压垮了中国 SaaS 行业，而 AI RaaS（Result as a Service）和 AI 包工头模式恰恰是中国 SaaS 企业转型升级的最后机遇。

01

中外「AI 包工头」：

颠覆传统硬件、软件和服务产业

AI 包工头模式对传统的硬件、软件和服务业，以及 2B 和 2C 市场都可能造成颠覆。

案例 1：2B 市场，矿山自动驾驶企业升级为「AI 包工头」模式，端到端采矿运输商

某自动驾驶智矿企业的母公司是一家全球知名的工程机械制造商。

面对 AI 带来的巨大的技术革命契机，母公司积极进行第二曲线创新和孵化，

不再仅仅出售自动驾驶软件套装，而是升级为矿山开采生产运输的「AI 包工头」模式，为矿山「端到端」的生产运输结果负责。

在其服务的标杆客户—某大型露天矿山，已经实现超过 1 年近 50 台矿车无人驾驶连续运营，

经过持续的技术升级和运营迭代，其自动驾驶矿卡出勤率和运营效率已经超越传统的人类运营模式。

从商业模式角度看，该企业不再按设备数量或软件许可收费，而是根据矿山的实际运输量，按照不同的运输往返距离，以 X 元/立方米进行定价和收费。

这种计费方式意味着该企业的收入模式从一次性设备和软件销售转变为运营服务收入，这种模式将企业与矿山企业的利益深度绑定，

促使或者是倒逼自动驾驶公司不断优化技术和服务，以实现更高的生产效率和更低的运营成本。

该企业自主研发的无人驾驶和无人运输智能调度系统，融合了无人驾驶、高精度地图、环境感知、决策规划、车辆控制等多项 AI 技术，

还负责矿山运输的运营、调度、安全保障等一系列工作，构建了一套完整的运营管理、项目管理、供应链管理、质量控制和客户服务体系，

是真正意义上高科技的「AI 包工头」，即自动驾驶新技术的 AI 运输商。

案例 2: 2B 市场，OpenAI 董事会主席联合创建的 Sierra， 端到端服务企业客服环节

AI 客服独角兽 Sierra 由 OpenAI 董事会主席、Salesforce 前联席 CEO Bret Taylor 和 Google 前高管 Clay Bavor 于 2023 年创立，

之后迅速获得 Sequoia Capital、Benchmark 等全球顶级风投机构的青睐，累计融资达 2.85 亿美元，估值高达 45 亿美元。

Sierra 颠覆了传统 SaaS 按席位收费的模式，采用按对话量或成功解决案例数量计费的策略。

这种模式下，Sierra 与客户利益深度绑定，只有真正为客户创造价值，才能获得收益。

例如，WeightWatchers 和 OluKai 等客户在使用 Sierra 后，均实现了约 70%的客户请求由 AI 独立解决，且客户满意度保持高位。

这种结果导向的定价模式，正是「AI 包工头」理念的核心体现。

Sierra 的技术壁垒也是非常明确的，那就是其对大模型的深度应用和创新编排：

Sierra 并非简单调用 OpenAI 的 API，而是采用多模型协同架构，通过「监督者模型」降低「幻觉」风险，确保输出的准确性和可靠性。

同时，Sierra 通过提示工程、知识库嵌入、API 集成等方式，为每个客户定制专属 AI 代理，使其深度融入企业业务流程。

这种技术深度和定制化能力，构筑了 Sierra 的核心竞争力。

Sierra 深知，AI 并非万能，成功的关键在于与客户的深度合作。Sierra 采用「高触碰」服务模式，与客户的客户体验部门、IT 部门紧密协作，共同打造解决方案。

这种「联合开发」式的交付体系，确保了 AI 代理与客户业务的无缝对接。

Sierra 不仅仅提供技术，更提供运营改进建议，甚至参与客户的业务流程再造，这正是「AI 包工头」的「包工」之处。

Sierra 的成功，不仅在于其领先的技术，更在于其对「AI 包工头」模式的深刻理解和成功实践。

它以结果为导向，与客户利益深度绑定，通过 AI 技术和深度服务，为客户创造了实实在在的商业价值。

案例 3：2B 市场，Kobold，AI 包工头的升级版—AI 业主，颠覆传统探矿服务和矿产投资行业

在能源转型浪潮中，关键矿产的稳定供应成为制约产业发展的瓶颈。

传统矿产勘探效率低、成本高、成功率低，KoBold Metals 这家由比尔·盖茨、杰夫·贝索斯等支持的初创公司，

正以「AI 包工头」的姿态，颠覆这一古老行业，并在 2025 年 1 月的 C 轮融资了 5.37 亿美元，投后估值达 29.6 亿美元。

KoBold 的「AI 包工头」模式体现在其结果导向、价值导向的商业逻辑。

不同于传统 SaaS 公司按软件许可或使用时长收费，KoBold 直接参与矿产勘探项目，通过获取矿权、合作开发等方式，最终从矿产销售或项目权益中获利。

这是一种「包工包料包结果」的模式，与客户的商业利益高度绑定。

KoBold 并非出售软件，而是利用其 AI 平台「Machine Prospector」为矿业公司、资源国政府等「客户」提供勘探服务。

它不收取前期咨询费，而是通过合资、收购等方式获取项目权益，承担勘探风险。

一旦发现有价值矿藏，KoBold 参与后续开发或转让，实现商业变现。这种模式下，KoBold 的收入直接与勘探成果挂钩，真正实现了「按工作结果赚钱」。

同时， KoBold 的核心壁垒在于其 AI 驱动的勘探平台。该平台整合了卫星遥感、地球物理、地球化学等多源数据，运用机器学习算法寻找矿化线索。

这套系统不仅能处理海量数据，还能发现人类难以察觉的关联，大幅提高勘探成功率。

KoBold 将地质学家的专业知识编码成规则，与 AI 模型结合，形成「物理引导的 AI」，提高了预测的准确性和可靠性。这种技术壁垒使 KoBold 在竞争中脱颖而出。

最后，KoBold 不仅提供 AI 技术，还构建了完整的勘探交付体系。它在全球范围内获取勘探权，组建专业团队，进行实地勘探。

KoBold 与矿业巨头（如必和必拓、力拓）及资源国政府（如赞比亚）合作，整合各方资源，形成「技术+资本+运营」的闭环。

这种系统性交付能力确保了 AI 技术的落地，将预测转化为实际的矿产发现。

从实践看，KoBold 的「AI 包工头」模式对传统矿业勘探行业产生了深远影响。它将勘探成功率显著提高，也大幅缩短了勘探周期，降低了成本。

KoBold 在赞比亚发现的大型铜矿价值高达 100-150 亿美金，而其买入成本仅为 1.5 亿美金，这证明了 AI 勘探的巨大潜力。

KoBold 的案例表明，「AI 包工头」模式不仅适用于软件服务领域，也能在传统行业中落地。通过将 AI 技术与行业深度融合，以结果为导向，重塑商业流程。

案例 4：2C 市场，特斯拉 Robotaxi，颠覆传统汽车服务产业

特斯拉（Telsa）的 Robotaxi 项目，也是「AI 包工头」理论的典型案例。

该项目不仅获得了软银、ARK Invest 等顶级投资机构的青睐，更在资本市场引发高度关注。

ARK Invest 甚至预测特斯拉的 Robotaxi 业务年营收未来可能高达 7600 亿美元。

从商业模式角度看，特斯拉的 Robotaxi 正是「AI 包工头」按结果付费的生动体现。Robotaxi 的运营成本远低于传统出租车和网约车，预计每英里仅 0.18 美元。

这使得特斯拉可以向乘客收取极具竞争力的价格（如每英里 1 美元），同时仍保持丰厚利润。

乘客按实际行驶里程付费，特斯拉则从每笔收入中抽取 20-30%作为平台服务费，剩余部分归车主所有。

这种模式下，特斯拉不再是单纯的汽车制造商，而是出行服务提供商，其收入与车辆实际提供的服务（行驶里程）直接挂钩。

特斯拉用 AI 构建了强大的技术壁垒，特斯拉 Robotaxi 的核心，是其全栈自动驾驶系统（FSD）。FSD 完全依赖纯视觉感知和深度学习算法，无需昂贵的激光雷达。

特斯拉通过全球数百万辆汽车收集的海量真实行驶数据，持续训练其 AI 模型。这种「车队学习」模式，为特斯拉构建了强大的数据壁垒。

此外，特斯拉自研的 FSD 芯片和 Dojo 超级计算机，为其 AI 算法提供了强大的算力支撑。

在强大的 AI 技术之外，特斯拉的 Robotaxi 更提供了完整的系统性交付能力。特斯拉为此构建了涵盖硬件制造、软件平台、基础设施和运营管理的完整体系。

特斯拉采用「无框架」制造流程，大幅提升生产效率、降低成本。其全球超级充电站网络，为 Robotaxi 提供了便捷的充电保障。

特斯拉还建立了云端调度平台和远程监控中心，实现对车队的实时管理和安全保障。

Robotaxi 的出现，将对传统出租车、网约车行业产生颠覆性影响。其低成本、高效率的运营模式，将迫使传统行业转型升级。

同时，Robotaxi 也可能改变人们的购车意愿，推动汽车产业从「卖产品」向「卖服务」转型。

正如 Elon Musk 所言，特斯拉应该被看作一家人工智能机器人公司，而非仅仅汽车制造商。

Robotaxi，在 2C 方向展现了「AI 包工头」的理念，特斯拉并不是仅仅提供 FSD 自动驾驶应用，而是将你送达到最终目的地后按运输里程收费。

02

AI 让绝大部分传统 SaaS 不再值钱，

不再具有高资本价值

在 AI 技术加速渗透的背景下，传统 SaaS（软件即服务）行业的价值逻辑正在被颠覆。

过去依靠标准化功能、流程模块和私有数据积累、统计、分析立足的传统 SaaS 产品，必然会被「端到端」「高智能」的 AI 应用替代，失去资本市场的青睐。

1，传统 SaaS 代码资产价值贬值

AI 自动化编程能力将使传统 SaaS 软件的重置成本 10 倍速、100 倍速的下降，传统 SaaS 以代码资产为核心的竞争壁垒将加速瓦解。

AI 驱动的自动化编程正在彻底颠覆传统 SaaS 软件的开发逻辑。

传统 SaaS 产品依赖庞大的开发团队和数年的迭代周期，其高昂的人力与时间成本直接推高了软件重置门槛。

而 AI 代码生成工具通过自然语言指令即可完成 70%以上的基础代码编写，甚至能基于需求自动生成完整功能模块。同时，AI 大幅降低了软件维护与迭代成本。

更关键的是，开源 AI 模型和模块化组件的普及，使得企业可通过「组装式开发」快速复用现有能力，而非从零构建。

当软件生产的边际成本趋近于零时，传统 SaaS 以代码资产为核心的竞争壁垒将加速瓦解，

行业门槛将从「技术储备」转向「场景理解与数据闭环能力」，最终倒逼产业价值链条重构。

2，传统 SaaS 数据模式和数据接口过时

AI 时代，数据资产价值超越软件本身，传统 SaaS 企业曾以数据积累为卖点，绝大部分传统 SaaS 本质上是一个「特定数据记录和共享」系统，

且只擅长统计分析人为进行结构化的数据和打过特定标签的数据，业务断点和数据缺失大部分业务流程中占比超过 80%。

在 AI 时代，MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）提供了一种统一标准的方式，将 AI Agent 和模型与外部数据和工具集成。

它是一个强大的连接框架，而不仅仅是另一个 API，使智能、动态和上下文丰富的 AI 应用成为可能。

而传统 API 的同步请求模式难以支撑海量 AI 推理与训练任务，且协议僵化制约系统扩展性。

同时，AI 的介入彻底改变了数据价值的挖掘方式：通过机器学习，非结构化数据（如文本、图像）被转化为洞察力，实时反馈到业务闭环中。

例如，传统电商 SaaS 仅提供库存管理功能，而 AI 电商平台能通过用户行为数据预测爆款、优化供应链，甚至自动生成广告内容。

此时，软件不再是核心资产，数据驱动的智能决策才是竞争力来源。

传统 SaaS 若无法构建 AI 驱动的数据闭环，初期将沦为低附加值的「数据管道」，后期将被全新架构的 AI 应用所吞噬和消融。

3，传统 SaaS 的标准化功能模块过时

静态的、功能标准化的传统 SaaS 将被 AI 的动态智能适配取代，传统 SaaS 通过标准化功能满足企业共性需求，

越是长流程、多样化、高动态、高不确定性、以及需要对接各类外部工具的业务流程，需要高智能、高适应性处理能力的环节，

SaaS 的能力差距就越大，贡献度越低，需要人类进行大量的补齐工作；AI 驱动的软件能够根据企业实时数据动态调整功能，甚至自动生成个性化服务。

例如，AI 客户管理系统不仅记录数据，还能分析客户行为趋势并给出营销建议，其价值从「工具」升级为「决策大脑」。

当软件从静态功能转向动态智能时，传统 SaaS 依赖的标准化产品壁垒迅速瓦解，资本估值模型也随之失效。

03

AI 包工头模式：

相比传统 SaaS 和传统包工头，

开启 10 倍级利润池放大

企业本质上有五大利润池，它们是：

1，数字化利润池，包括企业自研、外采、委托开发的软件和 IT 服务等资金投入

2，人力资源利润池，包括企业自雇、外包的人力资源性资金投入

3，资产利润池，包括采购和租赁的无形资产、设备/产线、土地/厂房/办公场所等资金投入

4，供应链利润池，包括为产品研发和制造而外采的原材料、半成品、零部件、耗材用品等资金投入

5，资本/资金利润池，包括企业为贷款而支付的资金利息，缴纳的各项税费，股东的税后利润等

企业创造收入的五大利润池

假设一个企业的收入是 100%，通常由五大利润池构成，五大利润池占比 X1+X2+X3+X4+X5=100%，拆解如图 1，

• 数字化利润池：占到总收入 X1%，通常情况为 1-2%，甚至更低；

• 人力资源利润池：占到总收入 X2%，通常情况下为 20-40%左右；

• 资产利润池：占到总收入 X3%，通常情况下为 10-20%左右；

• 供应链利润池：占到总收入 X4%，通常情况为 20%-40%左右；

• 资本/资金利润池，占到总收入 X5%，通常情况为 10%-20%左右；

企业的数字化利润池，对应软件和 IT 服务产业，在全球 GDP 中占比仅为 2%或更低：

软件和 IT 服务行业，雇佣着行业平均受教育程度最高的人力资源，但却仅仅在一块最小的数字化利润池中高强度竞争，高度内卷。

• 2022 年全球 GDP100.22 万亿美元：全球软件支出额为 6750 亿美元（占比 0.67%），

IT 服务支出额为 12651.27 亿美元（占比 1.2%），合计仅为 1.87%（不足 2%）；

• 即使把美国单独拆开来看，也并未有明显改善：2022 年美国 GDP25.4 万亿美元：

美国软件及服务支出额约为 7890 亿美元（占全球软件和 IT 服务产业 40%以上），也仅占美国当年 GDP3.1%，

如果扣除 IT 服务，美国软件市场的总规模超过 3000 亿美元，占美国当年 GDP 仅 1.2%。

AI 能力的突破，AI 包工头模式的出现，将突破数字化利润池的天花板。

三种不同的商业模式下，从同一客户获得的净利润空间相差可达 10-30 倍，如果再叠加上 AI 的赋能和降本提效，净利润空间相差可达 20-60 倍，可谓天差地别。

以 2B 为例，选择企业不同的利润池，可以形成三种不同的商业模式：

1，工具模式：按照 License/用户数收费；

2，人力外包模式：按照人头收费；

3，运营外包模式：俗称「包工头」模式，包工包设备包结果，按照工作量和结果收费；

1，工具型商业模式：当软件和 IT 服务以 License、用户数、或者项目制付费的方式卖给客户，

无论是一次性买断还是按年度订阅（SaaS），本质上都是工具型商业模式；按照用户数售卖本质上就是为客户员工提供辅助性工具；

工具型商业模式对应上图中的 A 区，覆盖的数字化利润池。

2，人力外包商业模式：为客户提供单纯人力外包的服务，按照外包人力的数量向客户收费；该模式对应上图中的 B 区，覆盖的人力资源利润池；

以美国为例，2022 年，美国软件和 IT 服务合计占 GDP 的 3.1%；

而以白领为主（含企业和政府）劳动力市场规模约 10 万亿美元，占 2022 年美国 GDP 的 39%（数据来源：硅谷顶尖风投 Andreessen Horowitz 的研究报告）；

相比于软件和 IT 服务，仅白领人力资源市场就是 13 倍的规模；从企业角度，数字化利润池（1-2%）和人力资源利润池（20-40%）的总规模相差约 20 倍。

所以，派遣数智员工（机器人员工）分享庞大的人力利润池，收取所派遣数智员工的薪酬，在政务、企业中后台等领域，也将是一个高价值领域。

3，包工头商业模式（运营外包模式）

该模式对应上图的 A+B+C 区，不仅包含对数字化、人力资源能力的覆盖，也包含对设备/产线等能力的覆盖，实现全流程的端到端外包，即典型的「包工头模式」。

以矿山无人驾驶为例：在露天矿山土石方挖掘运输场景中，某露天煤矿一年大约需要 500 台左右的宽体车用于土石方的运输。

• 工具型商业模式下

如果只是自动驾驶套件（软硬件），一年该矿山的购买上限也就是在 2000 万人民币以内

（利润率按照 10%计算仅 200 万利润，如果是定制化开发，可能利润更微薄）。

如果把无人驾驶技术+车辆整合在一起，按照单台 40 吨， 60 万 RMB 计算，采购空间是 3 亿，

算上设备轮替的周期，每年的采购上限也就是 7000-8000 万人民币（利润率按照 15%计算仅 1000 万人民币）。

• 传统包工头（运营外包）模式下

一年的土石方运输外包（按照每立方米不超过 10 元人民币计算）的收入在 10 亿人民币量级，利润率按照 5%计算是 0.5 亿人民币，

相比工具模式的 200 万净利润，传统包工头模式有近 20-30 倍的利润池放大。

• AI 包工头模式下

未来，随着 AI 技术和运营经验的成熟，人工智能的成本效率将超越传统方式，利润率将进一步提升，

利润率按照 10%计算，AI 包工头模式的总利润可进一步放大到 1 亿人民币，相比工具模式的 200 万利润，AI 包工头模式有潜力实现近 30-60 倍的利润放大。

因此，在露天矿山领域，AI 包工头模式的潜力和空间正在成为越来越多矿山 AI 技术公司的共识。

当然，不同的 AI 包工头场景，其商业化潜力也有所不同，对任何 AI 应用企业都有需要一个严谨评估和筛选的过程；

这种战略取舍的能力在 AI 应用企业的早期尤为重要，AI 包工头模式必须坚守一米宽、一百米深，而选择往往会决定企业命运。

04

AI 包工头模式：

高资本价值来源于

10 倍级利润池放大下的「五高」

传统包工头模式赚钱不值钱的原因：投资人顾虑低科技含量、重人力成本、高人力管理难度带来的交付质量的不可控，

从而导致难以大规模复制、难以形成规模化收入、利润和持续增长，以及人力资源合规成本高等原因，即所谓「规模、收益、确定性「的不可能三角；

而这些减损资本价值的因素，在 AI 包工头模式下，都可以被有效克服。

AI 包工头模式将有可能打破「不可能三角」，在 10 倍利润池放大的同时，

实现「高科技含量、高系统性优化、高可控和可复制性，高客户粘性和复购、高财务确定性和可预测性」等「五高」，从而实现高长期资本价值。

下面我们仍以前述「智矿项目「为例来阐述和解析。

第一高：高科技含量

露天矿山的「AI 包工头模式」是通过集成人工智能、物联网、5G 通信等前沿技术，实现矿山运输全流程无人化、智能化和自主决策的创新管理模式。

包括但不限于：单车多模态感知和单车无人驾驶技术、全链路协同和自主调度、露天矿区高精度地图，妥妥地学霸。

第二高：高系统性、全链条优化

其实，过去通常的软件、SaaS、企业服务公司都是铁路警察只管一段，只是关注薄薄的数字化应用，

但包工头企业必须考虑端到端全链路，必须考虑最终的交付结果、效率和成本，其关注范围和难度远高于薄薄的数字化应用。

这往往导致数字化应用被束之高阁，或者只是一个「昂贵」的摆设，并不能真正为客户解决最终的问题、并不能产生真正的客户价值。

源自按结果付费倒逼出来的「端到端」、全流程、高系统性优化能力，包括但不限于：

（1）设备/车辆/备品备件的选配、采购、租赁、维修维护、物流和库存管理，调度，保证出勤率和工作效率的情况下，控制运营成本；

（2）AI 和无人驾驶软硬件：设计、研发以及与车辆的有机集成、测试、升级、维修保障等；（3）业务日常运营调度，保证产出和效率；

（4）全方位成本优化和控制；（5）运营资金筹措和调度 （6）和客户其它业务系统和流程的协同和高效对接；

（7）各类辅助生产资料和服务的采购和保障（8）现场人员管理培训；（9）安全管理和保障等。

由此可见，这不是一个单一系统和节点优化就可以实现最优，而是必须进行端到端全链条优化，

这其中意味着巨大的工作量和难度，但这恰恰就是包工头的价值所在，也恰恰是商业利润池所在。

第三高：高可控和可复制性

第一高、第二高作为第三高的基础，交付能力和质量高度可控、最大限度降低人为因素的影响

（譬如因为作业环境恶劣导致作业人员招工难且流失严重，人员培训保障不充分、专业度不足导致的效率、成本、质量的恶化），

而高可控性就为高可复制性提供了必要的前提。

第四高：高客户粘性和复购

无论传统的包工头模式还是 AI 包工头模式，都会有较高的客户粘性和复购（在交付能力保障的前提下），

因为客户的流程、人员、系统、数据都需要和包工头充分协同和共享，筋骨相连。

随意更换服务商，不仅是包工头的损失，客户也要支付巨大的显性和隐性成本，切割成本较高。

所以，除非达不到客户要求或者交付质量无法持续保障的情况下，客户有非常强烈的主观意愿来保持和包工头的粘性和复购。

这也是包工头模式在客户粘性和复购层面天然优于工具 SaaS 模式的方面。埃森哲时常能签署长达十年、高达十亿美金的运营外包合同就源自于此。

第五高：高财务确定性和可预测性

这是第四高，高客户粘性和复购所带来的必然结果，也是资本市场给予高估值、青睐有加的核心原因。

05

从计件计量制到 AI 业主：

AI 包工头模式的四大进化层级

随着人工智能技术的深入应用，AI 产业链中的「包工头」模式逐渐从简单的任务分发演变为深度参与甚至主导核心业务的新型商业模式。

这一进化路径可划分为四大层级：

L1: 简单、标准化任务按工作量计费

L2: 软硬结合复杂系统按工作量计费；

L3: 收入分成与佣金模式

L4: AI 业主模式。

每个层级的进化不仅体现了技术能力的提升，更标志着 AI 从工具属性向资产属性的跨越。

L1: 简单、标准化任务按照工作量计费，提升初级效率

该层级以任务完成量为核心计费标准，适用于高度标准化、可量化的场景。

例如，美国 AI 客服公司 Sierra 通过独立 AI 代理处理客户工单，每个工单收费 0.99 美元，

其核心优势在于将复杂的服务流程拆解为可计价的单元任务，通过规模化降低成本。

此模式的优势在于可快速复制和规模化，但亦有其局限性：如果覆盖的场景过于简单和标准化，易陷入低价竞争，因此需要不断提升 AI 和业务能力的长度和深度。

L2: 软硬结合复杂系统按工作量计费，提升综合效率

露天矿山无人驾驶运输系统，其收费模式基于土石方的体积与运输距离（如根据不同的往返运输距离，每立方米/公里 5-15 元人民币），

也是典型的按照工作量计费模式；

不过，矿山无人驾驶运输系统的系统复杂度和壁垒大大提高，不管融资租赁还是购买，整体设备的投资金额巨大，财务和信用门槛就很高；

同时，需要结合复杂的软件和硬件系统，还要通过各种类型的传感器响应和适应真实、动态的物理环境和有效的安全保障，进行整体系统和流程的调度，

以及达到和超越人类驾驶员的整体运营效率，而不仅仅是完成简单、标准的工单和任务；这也是矿山场景商业价值和资本价值上限更高的原因所在。

L3：收入分成与佣金模式——深度绑定业务成果

进阶至第三层级的 AI 包工头模式，不再满足于按量收费，而是通过收入分成或佣金与客户业务成果深度绑定。

例如，某品牌日化公司一个年收入 5 亿的产品线，70%的消费者首次购买闭环可以由 AI 销售包工头独立完成，客单价可以达到 700-800 人民币，

线上销售人员已从原来的 1000 人下降到 300 多人。

某条 AI 营销平台为电商企业提供智能广告投放服务，其收费模式为广告实际成交额的 5%-10%，而非传统的点击量计费。

这种模式下，AI 需深度介入业务逻辑，通过算法优化直接提升客户收入，从而实现双方利益共享。

该模式的成功依赖于 AI 对业务逻辑的深度把控能力，尤其是升级到帮助客户实现增收，触达了客户最核心的资产（客户资产）和外向型流程，

而不仅仅是客户内部运营能力和流程的优化，此类模式对数据质量和算法泛化能力要求更高。

L4：AI 业主模式——从服务提供者到资源掌控者

最高层级的进化是从「AI 包工头」进一步跃升为「AI 业主」，即通过技术优势直接掌控核心资产并主导价值链。

典型案例是 AI 探矿公司 Kobold Minerals，其利用深度学习算法分析地质数据，精准定位赞比亚某铜矿后，斥资 1.5 亿美元收购矿权。

该矿藏预估价值达 100-150 亿美元，AI 不仅赚取技术服务费，更通过资源所有权获得长期收益。

此模式的核心在于技术壁垒与资源掌控的双重优势。AI 需具备跨学科整合能力（如地质学+算法），同时通过资本运作将技术优势转化为资产控制权。

然而，高投入与长周期回报的特性也带来风险。

例如，Kobold 的矿权投资需面对大宗商品价格波动和政策不确定性，若 AI 预测模型未考虑地缘政治变量，可能导致巨额亏损。

AI 包工头模式从 L1-L4 的四大进化层级，映射了人工智能从劳动替代到价值创造的进化路径。

L1 解决初级效率问题，L2 解决综合效率问题，L3 实现利益共享，L4 则完成从被动到主动、从服务到掌控资源的质变。

未来，随着 AI 技术向通用化发展，更多行业或将涌现「AI 业主」，但这一进程需平衡技术创新、商业伦理与风险管理，方能实现可持续发展。

06

AI 包工头模式：

必须完成的四大认知升级

认知 1：AI 包工头模式，必须垂直、垂直、再垂直；不专注，必败

AI 包工头模式的核心竞争力不在于技术的不可替代，而在于对垂直场景的极致渗透。

这一领域遵循「一米宽、一百米深」的生存法则——唯有持续聚焦细分行业，才能构建技术、数据、行业认知、行业资源生态、风险控制能力五重护城河。

试图「通吃」多个领域的企业，往往因技术泛化陷入平庸。

例如，某 AI 客服平台同时进军医疗问诊、金融风控和零售推荐，结果因缺乏行业专属数据与场景理解，被垂直领域的专业对手全面碾压。

因此，垂直化不仅是技术选择，更是商业逻辑的必然。行业 Know-how 的差异性和稀缺性要求 AI 包工头必须与客户业务深度绑定。

尤其在 AI 时代，当类似 DeepSeek 基础 AI 模型和推理模型把大量通用知识和技能「平权化」壁垒不再之后，做 AI 应用垂直化是建立商业壁垒的唯一路径，

AI 包工头模式的终局，必属于那些甘于在垂直领域「挖穿地球」的专注者。

认知 2：AI 包工头模式，无人则败，人机协同方可胜出

AI 包工头模式的成败关键在于能否有效整合人类价值，而非盲目追求「纯 AI 替代」。首先，在模式落地初期，AI 必须与人类服务深度耦合，形成完整的解决方案。

例如，AI 客服系统若仅提供标准化应答，客户仍需自行协调人工处理复杂投诉，体验割裂；

而头部企业如 Sierra 将 AI 与人类坐席无缝协作，由 AI 预处理工单并实时推送情绪识别结果至人工，既提升效率又保障服务闭环。

一旦客户被迫自行整合人机资源，AI 便沦为可替换的「零件」——当更优算法出现时，客户切换成本极低，原供应商则很容易被替代。

专业和资深的人类数据是 AI 进化的核心驱动力。医疗 AI 诊断系统初期依赖医生标注数万张病理切片，而资深医师的临床经验更能指导算法优化诊断逻辑。

人类创造性思维与自适应能力，为 AI 提供高质量数据与决策范式，这是封闭式训练的 AI 无法自发获取的「隐性知识」。

人机分工的长期动态平衡决定竞争力。

当前 AI 可部分替代客服、数据录入等基础工作，但战略决策、跨领域创新仍需人类主导（参考 OpenAI 提出的 L1-L5 的 AGI 能力）。

若 AI 包工头企业放弃人类参与，AI 将因缺乏场景反馈与价值观校准而退化，

AI 包工头模式必须将人类定位为「系统的校准者与进化伙伴」，方能在技术迭代中保持生命力。

认知 3：AI 包工头模式，不能排斥脏活累活，轻 AI 是短乐长痛

AI 包工头模式的真正壁垒，恰恰藏在那些被轻视的「脏活累活」中——越是繁琐、非标、高摩擦的环节，越能沉淀不可替代的价值。

许多企业沉迷于开发「轻量化 AI」，仅聚焦高标准化场景，这种策略短期可快速变现，但长期将陷入被动；轻 AI 的本质是「重技术轻业务」。

例如，某物流企业引入通用路径优化 AI，却因不愿投入人力适配不同仓库的货架间距、工人操作习惯等细节，导致系统频繁误判，最终被迫退回人工调度。

更深层的危机在于，回避脏活累活将切断 AI 进化通路，在更高层次的 AI 竞争中出局。

制造业 AI 质检系统的精准度，依赖对百万张瑕疵图片的标注与产线噪声数据的反复清洗；矿山无人驾驶的可靠性，源自对暴雨、塌方等极端场景的千百次路测。

这些「苦力活」积累的行业专属数据与场景认知，正是算法迭代的燃料。当行业进入深水区竞争时，不能「端到端」解决客户需求的「轻 AI」终将出局。

认知 4：AI 包工头模式，1 年内是宝贵窗口期，需要快速落地拼执行力；快速推进需要组合式联创，没有时间慢慢交学费

AI 包工头模式正处爆发前夜，1 年窗口期是行业卡位的黄金阶段。

当前技术迭代速度远超场景渗透效率，先发者可通过快速落地抢占数据、客户与行业标准的话语权。

例如，Kobold 凭借抢先收购赞比亚铜矿权，将勘探算法与资源绑定，形成竞品难以复制的闭环；

而动作迟缓的同行即便技术更优，也可能因矿权被瓜分而失去落地场景。

执行力决定护城河深度：AI 基础通用模型和推理模型的快速进化和提升把大家的起跑线拉平了，任何一家 AI 应用企业目前都很难有绝对地、不可颠覆的优势。

因此，在宝贵的抢跑窗口期内需完成：一快速绑定头部客户，通过标杆案例建立行业信任；

二是抢占稀缺生态资源，迅速找到能在 AI 的理解和部署能力，

专业数据和 Know-how，独有的数据、行业运营服务经验和客户关系等方面形成能力互补的战略合作伙伴并通过深度绑定，

避免在未知领域低效摸索和无谓地浪费时间，把宝贵的窗口期拱手让给其他竞争对手。

三是找到对「AI 包工头模式」有共同愿景和认知的资本支持，为后续的竞争储备弹药。

若陷入技术完美主义或盲目扩张，极易错失战机——某物流 AI 企业因耗时半年打磨「通用系统」，反被垂直聚焦区域冷链的对手抢占 70%市场份额。

唯有以「战时状态」推进场景攻坚，方能在 AI 包工头模式混战中突围。

这也是盛景发起「AI RaaS 联合创业计划」的初衷所在。

如果你是一家有实力的产业公司或是一位产业资源丰厚的产业老兵，你有场景，有数据，有订单；

亦或你是 AI 应用创业者，你有非常强的数字化技术能力，年轻、有闯劲。

盛景希望组织大家一起来联合创业，一方面我们帮助产业方插上 AI 的翅膀，用结果导向的 AI 新技术加持实体产业；

另一方面我们帮助 AI 创业者找场景，带来 RaaS 模式的全套 Knowhow 和关键成功因素的全周期赋能。

我们还将提供共享 AI CTO 和训练架构师，共享算力服务，当然，我们还会提供第一笔启动资金和长期融资的持续支持，甚至帮助联创公司上市或者注入上市公司。

文章来自于微信公众号 “盛景新经济”，作者 ：彭志强、王湘云