在李开复博士的亲自站台下，一家明星创业公司在AI圈内掀起了波澜。年初，该公司宣布全面进军ToB市场，近日，他们终于展示了其战略的核心——一套企业级Agent操作系统，以及一项雄心勃勃的市场策略。
这项策略看似极具吸引力：首先，通过“一把手工程”直接与企业CEO沟通，确定顶层设计方案；接着，深度咨询团队介入，明确项目需求；最后，利用强大的Agent平台实现项目交付。据联合创始人马杰透露，他们已经开始为大型企业提供服务，项目金额巨大，且项目毛利率堪称行业顶尖。
然而，在这光鲜亮丽的背后，笔者却嗅到了一丝熟悉的气息。这所谓的创新策略，本质上不就是“PaaS平台+项目定制”的老路吗？唯一的不同，或许只是李开复博士的明星效应为其增添了几分光彩。但这条路，在传统软件时代就已步履维艰，如今即便披上了AI的外衣，就能改写命运吗？
笔者对此持谨慎态度。看似完美的策略闭环，实则暗藏四大隐患。
第一大隐患：人才瓶颈。定制化项目的成败，关键在于人。技术平台再先进，也离不开交付团队的实力。李开复博士曾提及，他们的算法工程师会亲自出差，住在客户附近的酒店，以确保项目的顺利推进。这看似是极致服务的体现，却也是其软肋所在。AI领域的高级人才本就稀缺，随着业务扩张，项目数量激增，这种依赖精英突击队的模式将难以为继。
第二大隐患：期望泡沫。由李开复博士这样的行业领袖直接与企业CEO对话，无疑能大幅提升签单效率和客户信任度。但这也带来了一个问题：客户期望过高。售前阶段的大肆承诺，往往让交付团队在进场后面临巨大的“填坑”压力。更何况，该公司目前尚无成熟的标准产品，更多依靠方案和PPT打动客户。这种销售模式极易导致需求失真、膨胀，最终让交付团队陷入困境。
第四大隐患：战略傲慢。李开复博士认为，企业AI转型失败的原因在于执行层缺乏战略视野，中层管理者因担忧职权变化而抵触变革。因此，该公司的策略是自上而下，先搞定CEO，从顶层战略出发，再寻找落地场景。但在AI时代，这种策略可能行不通。AI的能力边界模糊，场景适配风险极高。一个AI项目的成功，关键在于场景是否足够收敛和简单。因此，AI项目落地的正确姿势应该是“场景优先”，而非“战略优先”。该公司的策略看似高举高打，实则增加了AI落地的失败风险。
当然，该公司也拥有独特的优势——李开复博士的个人品牌和行业影响力。但商业的本质在于价值交付。ToB业务的成败，关键在于“交付”能否兑现“售前”的承诺。李开复博士强大的售前能力，是否会成为该公司的甜蜜负担，最终让其深陷交付泥潭？一切尚待时间验证。
