最前线|AI收入破亿后的路径选择:微盟推行AI First战略与B端交付的挑战

张子怡Leslie·2026年04月24日 16:21
审慎的拥抱AI。

文|张子怡

编辑|袁斯来

在SaaS行业普遍面临增长瓶颈、寻求数智化转型的背景下,微盟于2026年4月22日在上海总部举办了城市峰会,正式对外呈现其“AI First”战略全景。

根据微盟2025年财报披露,其AI相关业务收入已首次突破亿元大关,且2025年下半年的环比增长率达到130%。在此财务数据基础上,微盟试图通过战略升维,将AI从原有的产品辅助插件地位提升至业务底座高度。

微盟此次提出的“AI First”战略,核心覆盖了AI+SaaS、AI+营销、AI+出海及AI To C等方向。

在技术架构层面,微盟将其升级为“Agent+Skills”。这一转变的底层逻辑在于:将原本复杂的SaaS系统功能(Skills)封装成更易交互的形态,由智能体(Agent)调用,从而降低商家操作复杂系统的门槛。

微盟集团执行董事兼集团总裁游凤椿表示,AI正在从简单的对话交互向自主执行演进。

目前,这一逻辑已在微盟的“小龙虾”生态等业务中尝试落地。例如,商家不再需要通过后台多级菜单查找数据,而是直接通过对话方式调取当日交易量。这种从“点状功能”到“系统性赋能”的跨越,是微盟试图重构生意底层逻辑的开始。

不过,将这一宏大战略推向实际商业场景时,SaaS厂商必须面对一个残酷的现实:To B业务对技术的确定性要求远高于To C。

尽管消费端人人都会用AI,但在实际运用层面B端客户远比C端要求与需求都更严格。

微盟技术副总裁肖锋肖锋指出,C端用户对AI的幻觉具有较高的心理容忍度。如果一个AI工具在回答常识性问题时出错,C端用户通常只会认为产品“不够聪明”,并尝试调整提问方式。但B端客户是付费用户,AI的每一个动作都与经营场景、财务结果直接挂钩。

“只要出现一个坏案例(bad case),B端客户就会认为整个AI模块都是不可用的。”肖锋举例说明了这种差异:在AI试衣场景中,如果模特照片中存在靠墙或手拿重物的情况,识别效果会受到干扰。对于C端用户,客服解释后用户通常愿意配合换个姿势;但B端商家则会直接质疑技术效能并拒绝买单。这种对稳定性的近乎“零容错”的要求,决定了微盟在推行AI First战略时,必须在安全性检查和场景适配上投入更多研发资源,而非盲目追求技术指标的华丽。

基于这种审慎的考量,微盟在推出面向龙虾生态的Weimob Admin Skill等功能时,首先聚焦于安全Check机制。其目的并非急于变现,而是通过对原有API的封装,先解决商家在经营场景下的操作稳定性问题,通过“顺畅感”逐步建立B端用户对AI的信任。

这种对“确定性”和“稳定性”的追求,也直接影响了微盟在新兴业务领域的扩张节奏。

以近期推出的GEO(生成式引擎优化)解决方案“星启”为例,随着AI搜索逐渐重构用户获取信息的路径,如何让品牌信息在AI的回答中获得更高的可见度,成为了营销业务的新机会。

但在肖锋看来,GEO技术本身并不难,难点在于如何在快速变化的流量红利中保持合规。他透露,微盟在内部为GEO业务设立了极其严密的审核机制:每一笔订单都需要经过三道审核,最后一关由法务部门把控。

肖锋明确表示,微盟曾拒绝过预算很高但涉及传销或存在合规风险的产品。这种在商机面前的“克制”,反映出B端AI服务商的底层逻辑——在技术转型期,保护业务的健康和可持续性远比短期的营收爆发更重要。

目前,包括GEO及AI Work365在内的多款产品,均源自微盟内部的创新中心机制,这套机制鼓励员工孵化具备市场前景的AI原生应用,同时在制度框架内进行小步快跑的尝试。

在业务向外探索的同时,微盟内部的研发管理模式也在适配AI First战略。在代码编写环节,微盟已经引入AI辅助编程,但肖锋强调,目前的AI仍无法独立承担大规模、跨模块的开发任务。

为了确保底层业务的稳定性,微盟会选择选择采取片段式生成的渐进路线,确保技术底座在转型过程中不受冲击。

从财务表现来看,微盟AI收入的破亿意味着AI在SaaS业务中的融合已初步获得市场验证。然而,从“辅助工具”到“业务引擎”的跃迁,意味着微盟需要处理更复杂的B端交付关系。

未来,微盟在AI First战略下的表现,将很大程度上取决于其能否在B端客户极高的质量要求与AI技术的边界之间找到最优的平衡点。

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