从“会说”到“会做”：2026企服养虾大会全国巡演南京站圆满收官

文 | 牛透社

5月21日，以“破局 AI 时代商业化路径”为主题的 2026 企服养虾大会全国巡演南京站在南京市建邺区数智城模法学院举行。

本次大会由崔牛会主办，江苏省企业信息化协会协办，模法学院 OPC 社区支持，汇聚企服创始人、SaaS 厂商高管、大厂生态负责人、甲方数字化实践者、AI 原生创业者等多方力量，围绕企业软件的商业化、场景应用与组织转型展开交流。

当大模型基础设施竞争进入下半场，行业关注点正在从模型能力转向应用落地。

对企服企业而言，真正的压力也随之显现：传统按账号、按席位的软件售卖模式受到挑战，基于 AI 效能的新付费方式仍在探索；客户更看重实际 ROI，厂商则要面对模型调用成本、系统连接、数据安全和交付复杂度等现实问题。

在这一背景下，我们希望找到可落地的商业化答案。

01 从卖软件到卖能力，商业模式面临重构

AI 带来的变化，并不只是给原有软件增加一个智能入口，而是让企业重新思考“客户究竟为什么付费”。

以前，企服厂商交付的是系统、账号和流程工具；在 Agent、Skill 等形态逐渐成熟后，软件能力可能被拆解为可调用的服务，客户也会更关注这些能力能否带来明确结果。

崔牛会创始人 & CEO 崔强在《AI 商业化的终局推演》中指出，企业软件正在从“人找系统、人点界面”，转向“人表达意图、AI 调度能力、系统返回结果”。在这一变化中，前端界面的价值会被重新评估，厂商的能力封装、结果衡量和收入模式都会受到影响。

同时，崔强提醒，按席位收费的模式已面临压力，AI 提效后客户侧使用人数可能减少，厂商不能只强调“有 AI”，更要思考能力如何被调用、如何被计量、如何形成收入。

e签宝品牌市场中心总经理韩泽原则从营销角度补充了这一变化。

他分享，AI 对市场团队的影响不是简单生成文章、图片或视频，而是改变知识整理、客户洞察和营销策划的方式。通过个人知识库、AI CMO Skill 等工具，过去依赖经验沉淀的工作正在被重新组织。对 ToB 企业来说，品牌与品类教育也需要与产品资料、客户案例、渠道数据和销售线索更紧密地结合。

02 从工具提效到流程闭环，落地要回到真实场景

企业并不缺少会聊天、会生成内容的 AI 工具，真正难的是让 AI 进入业务流程，连接系统、调用数据并完成连续任务。会议期间，多位嘉宾的分享都指向同一点：AI 是否有价值，最终要在真实业务场景中被验证。

悟空事业部钉钉服务中心江苏业务负责人何丹介绍，企业使用个人化或开源 AI 工具时，常见问题包括与内部流程割裂、权限与安全不可控、能力难以沉淀复用。

钉钉悟空希望通过任务推理、技能调用、记忆沉淀和安全管控，帮助企业把 AI 从个人助手推进到组织协作场景。她以门店运营、电商选品、供应商调研、商品上架和经营数据分析为例，展示了 AI 如何围绕一个业务目标拆解任务、调用技能并反馈结果。

远东控股集团大数据 AI 高级主任蒋杰则从甲方实践出发，分享了远东在数据治理和 AI 应用上的探索。

远东长期建设 ERP、MES、大数据平台和经营分析平台，将数据从可视化展示推进到预警洞察和辅助决策。

在此基础上，远东把 AI 用于客户注册、价格抓取、资料查询、单据流转、设备管理、AI 标书制作、智能辅助报价和经营分析问数等场景。蒋杰强调，高质量数据是 AI 应用的基础，企业需要的不是只会聊天的 AI，而是能进入流程、持续复用并接受治理的 AI。

超级 AI Show 环节中，FInSight 人工智能实验室负责人、北京泛钛客科技有限公司总经理崔润邦分享了企业 Agent 应用案例。

他认为，近期 Agent 产品受到关注，不只是模型能力提升，也因为产品形态让普通用户更直观地感受到“AI 在替我工作”。围绕汽车金融监管信息监控、行业情报分析、招聘数据分析等场景，他展示了如何通过工作区、Skill、信息源和结果看板，把 AI 助手用于持续性任务。

03 从组织协同到生态共建，企服厂商仍有机会

当 AI 进入业务流程，变化会进一步影响研发方式、岗位分工和生态关系。企服企业既要理解大厂底座和入口的变化，也要重新审视自身在垂直行业中的价值。

衡石科技 CEO 刘诚忠结合自身实践指出，企业未来在公有模型之外，私有化 AI 能力可能会成为常态配置，原因包括 Token 成本、服务稳定性、数据安全、可审计和可管控等因素。

他认为，垂直软件公司仍有结构性机会，因为很多复杂、细分、贴近客户业务的场景，需要长期理解行业的软件厂商来完成落地。

在 BI 场景中，衡石科技的实践并不是重新做一个庞大的智能体，而是通过接口和能力开放，让 Agent 调用既有 BI 平台。在研发组织内部，AI 已被用于编程、批量修复 Bug、生成测试计划和辅助产品设计。

但刘诚忠也提醒，AI Agent 本身不够了解企业长期积累的产品、代码、客户和组织背景，因此还需要知识中枢、工程规范、测试驱动和约束机制，帮助人与 AI、AI 与 AI 更稳定地协作。

这场会议的讨论也显示，AI 企服商业化不是某一类企业单独完成的事情。大厂提供底座、入口和安全能力，企服厂商沉淀行业场景与业务 Know-how，甲方企业用真实需求和数据反馈验证价值，AI 原生创业者则持续探索新的产品形态。只有把这些角色连接起来，AI 才能从技术热潮走向可持续应用。

2026 企服养虾大会南京站的圆满举办，为企服商业化路径探索提供了一次扎实的样本。会议从商业模式、场景应用到组织转型展开讨论，既呈现了行业压力，也展示了不同角色正在形成的实践路径。

AI 重塑企服已不再是远处的趋势。

对企服厂商而言，未来竞争的核心不只是软件功能是否完整，而是能否把行业经验转化为客户认可的业务价值。行业探索仍在继续，崔牛会也将持续联合大厂生态、企服厂商、甲方客户与 AI 原生创业者，推动更多真实案例和商业化经验浮出水面。

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