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      倪云華:AI時代,哪些商業模式會先死

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      每一輪技術革命,都會有一批行業死掉。

      但大部分人搞錯了"死法",他們以為是AI替代了某個崗位上的人。

      不是的。

      AI殺死的不是人,是商業模式。

      更準確地說,AI正在消滅三種東西:信息差、協調摩擦和標準化執行的稀缺性。

      而恰好,有一大批行業的利潤,就是建立在這三樣東西上的。一旦地基被抽掉,整棟樓會怎么樣,不需要我說。

      今天我不泛泛而談,選三個具體行業,拆它們的死亡邏輯。

      "幫你做選擇"的中介行業 信息差生意的末日

      留學中介、志愿填報、保險經紀、理財顧問,這些行業有一個共同的底層邏輯:你不懂,我懂,所以你付錢讓我幫你選。

      這個生意模式的利潤來源,本質上是信息不對稱。

      你不知道哪所學校適合你,你搞不清哪款保險性價比最高,你看不懂基金產品之間的差別,你為這種"看不懂"付費。

      AI做了什么?它把"看不懂"這個前提消滅了。

      2025年高考志愿季,多家平臺上線了AI志愿工具,用戶輸入分數、位次和偏好后,系統自動生成完整的院校組合方案,附帶錄取概率、專業梯度和就業方向分析 。

      過去一個志愿填報咨詢師收費幾千到上萬,核心賣的就是"我比你多刷了十年數據"。

      現在一個AI模型把十年數據全吃進去了,還能交叉比對就業薪資和城市發展指數,比人算得更快更全。

      保險行業同樣的邏輯。

      Citrini Research那篇引發華爾街震動的推演報告指出,保險續保領域長期依靠投保人的惰性賺取15%到20%的保費空間,正在被AI Agent的自動比價功能系統性地拆除。

      你的AI Agent每年幫你自動掃一遍市場上所有保險產品,算出最優性價比方案,保險經紀人的信息優勢就歸零了。

      我的判斷是,所有"幫你穿越你嫌麻煩的復雜性"的行業。

      理財建議、報稅、常規法律咨詢、留學中介都在面臨同一個問題:你的核心壁壘是信息差,但AI讓信息差消失了。

      這里有一個很殘酷的分層:高端咨詢不會死,因為它賣的不是信息,是判斷力和關系網絡。

      但中低端的標準化決策服務,會被AI碾平。

      一個年收幾十萬的留學顧問如果主要靠幫學生填表、選校、寫文書,這三件事AI全能做,而且做得更快更便宜。

      標準化內容供給 圖庫行業的結構性坍塌

      這個案例很多人沒注意到,但它可能是AI時代最干凈利落的一次商業模式獵殺。

      圖庫行業:Getty Images、Shutterstock,過去幾十年的生意模型極其簡單:攝影師拍照上傳,企業付費下載使用。

      全球市場大約50億美元,兩大巨頭吃掉大半。

      然后AI來了。

      2024年初的調查顯示,將近40%的營銷人員已經在使用AI生成工具來制作日常社交媒體帖子和廣告圖片。

      Adobe的Firefly上線幾個月就生成了30億張圖片,超過很多傳統圖庫的總存量。

      Getty Images的創意業務收入在2024年下降了4.5%。

      Shutterstock的傳統授權利潤率跌到了3.8% 。

      兩家公司在2025年初宣布了37億美元的合并,說是"強強聯合",行業分析師看到的是兩個溺水的人抱在一起。

      這個行業死亡的邏輯是什么?不是"AI圖片質量超過了攝影師",而是圖庫的商業模式建立在一個前提上,標準化視覺內容的供給是稀缺的。

      企業需要一張"商務人士握手"的圖,你得有人去拍、去修、去上架、去標注關鍵詞,然后企業付費下載。

      AI把這個"供給稀缺性"打沒了。

      你輸入一句話,AI幾秒鐘生成無限張"商務人士握手"的圖,風格、光線、人種、場景隨你調。

      當客戶意識到他們可以用極低的成本生成定制圖片而不是購買授權時,傳統圖庫的需求就枯竭了 。

      這給所有創業者一個warning:

      如果你的生意本質上是"批量供給標準化內容",無論是圖片、文案、設計模板、PPT模板還是短視頻腳本,你都站在AI的槍口正前方。

      因為AI最擅長的事情,就是以接近零的邊際成本生成無限量的標準化內容。

      初級知識服務 "人日"計費模式的崩塌

      第三個行業我選咨詢,因為這是我自己深度參與過的領域,我能看到里面的結構性裂縫。

      傳統咨詢公司的商業模式是什么?

      本質上是賣"人日"。

      一個顧問一天的工作時間,收費幾千到幾萬不等。



      ▲倪云華線下授課

      客戶買的是什么?

      表面上買的是"戰略建議",實際上大量費用花在了數據收集、行業研究、報告撰寫、流程梳理這些工作上。

      麥肯錫旗下QuantumBlack的研究顯示,AI已經能勝任結構化分析、業務建模、流程梳理、報告撰寫等初級咨詢顧問的核心工作。

      這些任務有一個共同特征:

      • 可歸納為規范化流程,可被大量數據支持,可通過AI大幅提升效率。

      斯坦福數字經濟實驗室分析了2.85億條招聘廣告后發現,AI高暴露度行業的入門級崗位招聘量已經下降了18%到40% 。

      咨詢行業正是重災區之一。

      說白了,過去一個項目需要1個合伙人+2個經理+6個分析師,現在1個合伙人+1個經理+AI就能干完。

      那6個分析師的"人日"消失了,但項目交付質量沒有下降,甚至更快了。

      這意味著什么?

      意味著按"人日"計費的商業模式正在被AI從內部瓦解。

      客戶早晚會問出那個致命問題:如果這份報告80%的內容是AI生成的,為什么我要按人頭付費?

      咨詢行業不會死,但"賣人日"的咨詢會死。

      活下來的咨詢公司會變成兩種:一種是賣判斷力的,合伙人級別的戰略洞察、行業資源和關系網絡,這些AI做不了。

      另一種是賣AI能力的,安永投入2.5億美元打造AI平臺,部署了超過150個AI Agent覆蓋審計、稅務、合規和戰略等場景 。

      前者變成"boutique精品店",后者變成"AI軍火商"。

      中間那一大片—靠堆人頭、做標準化交付、賺人日差價的咨詢公司,會是最先倒下的。

      這三個行業的死法,指向同一個底層規律。

      • 信息差中介靠"你不懂我懂"賺錢,AI讓每個人都懂了。
      • 標準化內容供給靠"供給稀缺"賺錢,AI讓供給無限了。
      • 初級知識服務靠"賣人日"賺錢,AI讓人日不值錢了。

      如果你正在做的生意,利潤來源是其中任何一種。

      你不需要等AI來殺你,你需要現在就想清楚,你的商業模式換一個不依賴這些摩擦的版本,長什么樣。

      最可怕的不是AI替代你的工作。

      最可怕的是,你的客戶有一天突然發現。

      他付給你的錢,本質上是在為一個AI已經解決的問題買單。

      那一天到來的時候,不會有過渡期。

      結合長期實戰研究與企業AI轉型咨詢經驗,我將這套商業模式重構方法論打磨成型。

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