果总观点 ｜ 中国AI咨询的现状和展望

今天，我与某咨询公司中国区 AI 咨询负责人讨论了中国 AI 咨询市场的现状，并展望了未来走向。以下是我的观点分享。

（一）AI 咨询的定义

首先，我们要厘清“AI 咨询”的边界。我将其定义为：

咨询顾问协助企业利用人工智能技术来解决业务问题、推动组织转型并创造商业价值的服务。

AI 咨询并非凭空出现，它是信息技术（IT）咨询的一个分支，更是其最新发展阶段。回顾历史，IT 咨询大致经历了三次浪潮：

第一阶段：传统 IT 咨询（90年代中期起）

以 ERP、CRM、HCM 等企业级信息系统的建设与实施为核心，主要解决技术应用与流程、组织的标准化整合问题。

第二阶段：数字化转型咨询（2012年左右至今）

利用云、大数据、移动互联网、物联网及早期 AI（主要是机器学习、机器视觉）等新一代技术，推动技术架构现代化，旨在实现“一切业务在线，数据驱动业务”。

第三阶段：AI 咨询（2023年爆发）

虽然上一代AI 技术贯穿了前述两个阶段，早期AI咨询内容主要是高级数据分析，例如 从行业鼻祖奥浦诺谈企业级 AI 咨询服务的模式， 但到2022 年底，大模型技术的横空出世，重构并整合了多种传统 AI/ML 技术，大幅降低了AI的应用成本与门槛。

生成式 AI 与智能体（Agent）的出现，标志着企业级 AI 应用进入了全新形态。

虽然市场上这三类IT咨询服务目前是并存的，但从市场热度与服务利润率来看，AI 咨询正处于爆发式增长的窗口期。

（二）中国AI咨询市场现状

我和朋友梳理了过去一年多在中国AI咨询市场上观察到的实际案例，发现目前AI 咨询内容呈现“双轨并行”的特征，即尽管大模型占据了社会舆论的中心，但是企业真正买的AI咨询项目，不少还是用的早已有之的上一代AI技术——事实上大多数企业咨询购买者并不清楚“老AI”和“新AI”的区别：

-  传统 AI 市场仍然广阔： 包括高级数据分析（趋势洞察）、机器学习（预测与推荐）、运筹优化（方案决策）、业务仿真、模式识别（风控与绩效辅导）以及机器视觉等应用，在中国仍有广泛的市场。

- 大模型应用异军突起：涵盖生成式 AI（多模态生成与解析）、基于私有知识库的智能问答，以及利用模型推理能力完成特定任务（如合同处理）的 Agent 应用等。

1. 市场格局：国际咨询品牌仍占主导

尽管中国本土的 AI 技术应用与国外已无显著代际差，但在咨询服务领域，高品质、高溢价的“AI 咨询”仍由国际领先咨询品牌主导。原因在于，AI 咨询的本质仍是“咨询”，国际咨询大牌的品牌背书与叙事能力，依然是大企业客户选择咨询合作伙伴时的核心考量。

国内品牌管理咨询公司在AI领域的影响力较低，而IT服务公司缺乏咨询形象，难以承担高价值的咨询工作，表现为低价值的开发外包。

2. 交付模式：从人海战术到全能顾问

和传统管理咨询以及IT咨询相比，AI 咨询的交付模式发生了深刻变革。

传统 IT 咨询依赖业务咨询顾问、解决方案架构师、技术架构师、开发工程师、测试工程师等多工种协作的“人海战术”。而 AI 咨询多基于企业成熟的数字化底座，对架构资源依赖较低，且 AI 自身的代码生成与分析能力对交付工作大幅提效，使得具备行业认知、工程技术与沟通能力的“全能型 AI 顾问（六边形战士）”具有以一当十的交付效能。

3. 客户心态：拒绝颠覆，拥抱落地

在两三年前这轮AI咨询浪潮的早期，咨询公司还习惯沿用前两个阶段“流程再造”或“数字化转型”的那些销售话术，即试图说服企业进行颠覆式的变革。

然而中国企业家在过去二十年中国咨询市场的成长历程中，经历了数轮鲜有成功的“转型革命”后，对咨询公司的宏大叙事已产生了免疫。

尽管面对 AI 浪潮依然焦虑，但企业家现在更务实：他们需要的是应用AI的理念注入、场景挖掘与快速价值验证。AI 咨询不再是交付一纸方案，而是交付一套可实际运行、能快速产生商业价值的可用产品。只有让AI转型的雪球先滚起来，才能建立大规模投入的信心。

（三）未来三年展望

基于以上现状的思考，我对未来 3 年中国 AI 咨询市场的发展有如下预判：

1、从微观任务级走向中观流程级

目前AI咨询多聚焦于单一任务级的智能化，但随着AI技术成熟及与企业既有数字化资产更深融合，AI咨询应向解决企业端到端流程的智能化发展，实现由多个专用智能体与人协同、在人机混编的流程中完成“智动化”。智动化｜业务流程变成L4级智驾

举例来说，某企业在一个客户服务处理流程中，目前实现了用AI自动审核多种格式的付款请求，显著提升效率；下一步应该是将AI应用扩展到该端到端流程的提请、支付、对账等多个任务环节，厘定哪些环节必须人工介入、如何在合规前提下最大化智能体替代，从而释放更大的AI应用价值。

2、AI驱动组织转型

AI替代的是具体任务，但更深远的是促成业务流程与运营模式的重塑，进而改变岗位技能、协作方式与绩效评价。随着AI咨询从任务级向流程级推进，帮助企业进行组织设计与能力重构的咨询需求将显著上升。

我对AI时代的企业运营范式的设计：

数字化不都需要画流程 ｜ 业务执行六种范式的技术选择和组织适配

陈果模型 ｜ 业务执行的六种范式，用于数字化和AI转型战略的架构设计

3、咨询交付方式

今天纯“AI咨询“内容的项目大多由少量”六边形战士“型全能咨询顾问交付，而随着上述两个趋势，AI咨询可能会反卷到传统咨询服务的其他门类。

实际上过去那两轮信息技术咨询浪潮到来时，都曾经出现过“技术咨询会吃掉传统咨询”的幻象——90年代有人认为“再造咨询”会消灭传统咨询（例如，麦肯锡一度进入ERP咨询领域），2015年有人认为数字化解决方案会颠覆传统咨询（例如，克里斯滕森提出的大数据和SaaS “颠覆咨询业”）。不过，由于传统咨询的商业模式以及组织文化，在资本主义世界里实在是太根深蒂固了，这些幻象并没变成现实。

今天AI咨询对传统咨询的重塑并非来自客户端交付物形式的变化，而是来自于咨询公司内部生产力和生产方式的变化；传统管理咨询那种由合伙人搞定客户关系，项目总监提出咨询假设，初级顾问做模型、查资料、访专家、找数据、编故事、写文档来论证假设的咨询工作方式，会被人工智能带来巨大变化。

4、 价值衡量与收入模式的变革 

管理咨询作为一种商业性服务，商业模式上最被诟病的就是其价值创造的实在性。尽管过去存在一些基于价值付费（Value based pricing）的咨询收费模式，但是如何衡量咨询的实际业务价值创造，仍是一个难题。

AI咨询为管理咨询创造了另外一种商业模式，即既不是按照服务方的投入人力资源计费，即所谓的“人天”，也不是像解决方案公司那样按照工作内容或者云服务资源耗用收费。

因为AI咨询最可衡量的产出，就是为业主方用AI替代了多少人力，AI完成了多少工作任务（例如客户服务请求），按照有效完成的工作任务收费，是一种对甲乙双方都更公平、风险更小的商业模式。因而RaaS这种收费在未来几年会快速发展。