125万个AI店长，又融资几亿：干出200亿GMV

作者| 铅笔道 惜文

编辑| 铅笔道 邹蔚 王方

“能不能给我找个店长，我宁愿一个月开10万，也不想天天换人”。一位电商老板，和跃盟科技创始人王冉吐槽。

沿着这个需求，过去几年，王冉培养了125万个“AI店长”，帮客户多卖出200亿GMV。“AI店长”卖出GMV后，跃盟按结果收费，从中抽取佣金。目前，公司年收入已达数亿元。

最近，跃盟科技融资数亿元，由元禾辰坤领投，软银亚洲、卓璞基金、园丰资本跟投，公司同步启动上市筹备。

最近，铅笔道对话跃盟科技创始人王冉，聊了聊AI公司到底该怎么赚钱，以及为什么大多数AI公司，至今还在亏钱。

部分精华如下：

1、AI该去抢普通人的饭碗吗？

答：不该，应该瞄准高附加值岗位。

2、为什么电商需要AI？

答：电商离ROI更近，AI店长能对ROI负责。

3、AI店长，哪里比人强？

答：看得更全，反应更快。

4、AI最该靠什么赚钱？

答：抽佣，按结果付费。

5、为什么AI公司多数不赚钱？

答：新技术来了，但还是老运作模式。

AI不该去抢普通人的饭碗

今年，AI行业特别热，我们也刚完成了一轮融资，数亿元。但我说实话，AI大部分行业，其实都没有那么好干，大部分商业模式还很早期。

比如对AI的价值定位，现在分歧就挺大。我比较不赞同的一句话是：“AI替代人”。比如替代客服，替代运营，替代文员，替代重复劳动。

我觉得，AI这种先进生产力，为什么要去替代那些低附加值岗位？

你想，一个月薪5000元的岗位，本身的经济价值低。你现在用一个高算力、高研发成本、高维护成本的AI系统去替代它，ROI怎么打得正？

这不用多复杂的经济学原理，小学数学都能算明白。

很多人说，AI要替代人类不愿意干的工作。其实这句话背后，藏着一种“精英视角”。

什么是“不愿意干”？是你不愿意干，还是别人也不愿意干？

很多科技公司会觉得，一些文员、客服、基础运营岗位是“低端重复劳动”，好像天然就应该被AI替代。

但问题是：对另一些人来说，那可能是很重要、很稀缺的工作机会。

比如一个月薪5000元的岗位。很多AI公司会觉得：“这个岗位太低价值了，应该被AI替代。”

但你站在一个普通人视角看，这可能已经是一个稳定、体面、坐办公室的工作了。

你把他替代掉之后，他去哪？去送外卖？去扫大街？去做更辛苦、更不稳定的工作？

所以我一直觉得：很多人眼里的“低价值岗位”，其实只是站在自己的位置上看问题。真正干这些工作的人，很多是愿意干的。

所以我一直认为，AI真正值钱的机会，不是去替代那些低价值岗位，而是去补充那些稀缺岗位，比如那些花高薪都招不到的人：店长、操盘手、行业专家、高级销售等。

这些岗位有几个共同特点：企业长期缺人；培养周期长；人很贵；流动性还特别大。

这种高附加值岗位，AI才真正有机会。

电商很需要AI

顺着这个思路，我们找到了电商场景。现在我们的订单，80%以上都来自电商。我们的核心产品之一，是“AI店长”。

为什么做？因为它是一个典型的高价值岗位。

客服很好做，但客服附加值低。店长不一样。一个店长，不是简单管几个人，也不是简单做运营，他是能对ROI负责的人。

一个店铺从0做起来，要做选品、定价、投放、库存、售后、营销策略，还要把这些环节串成一个闭环。最后老板只看一件事：钱有没有赚回来？

中国电商生态很大。生态里大概有2500万从业者，分散在1000万到1500万个店铺里。但真正合格的店长，远远不够。我们判断，中国至少有超过500万个店铺，找不到合格店长。

很多老板跟我说，别说一个月三五万，只要一个店长能稳定把ROI做出来，一个月10万他都愿意给。

但问题是，这种人太难找了。一个好店长要练几年，要懂品类、懂投放、懂转化、懂库存、懂用户，还要懂平台规则。你辛辛苦苦培养出来，竞争对手可能直接挖走。

说到这里，很多人会觉得：那你们是不是在跟宝尊这种代运营公司抢生意？

其实不是。大品牌当然可以请宝尊，也可以自己组团队。比如耐克这种品牌，它有足够预算，也能招到很好的店长。

但大量中腰部品牌不一样。有些品牌一年GMV可能1000万元，最后利润也就几十万元。它根本养不起一个特别强的运营团队，更请不起顶级的店长。

但问题是：它又真的需要“店长能力”。所以我们后来一直在想：能不能让这些商家，用一个顶级真人店长20%的成本，获得接近80%的能力？

现在，我们大概已经训练出了125万个AI店长。这些AI店长的ROI，从2到50都有。为什么差异这么大？因为行业不一样、品类不一样、目标不一样。

比如有些客户设定ROI是5，AI店长最后做到6，那就算完成得不错。

如果客户设定5，AI店长做到25，那就非常好。

目前，我们已经给商家带来的净GMV增量，可能超过200亿元。我们的基准转化率，大概是行业的3倍到5倍。注意，这不是提升3%、5%，而是几倍的提升。

电商，AI强在哪？

很多人会问，AI店长到底哪里比人强？我觉得，AI确实有一些能力，比人强很多。

第一个，是看得更全。

一个真人店长再厉害，也不可能24小时盯着全网商品、竞品价格、素材变化、用户行为和平台流量变化。但AI可以。

比如一个商品，真人店长要看标题、图片、价格、评价、卖点，可能30秒才能大概理解。但AI可以在很短时间里处理海量商品信息，甚至一秒钟看300万个商品。

所以它不是“比人更聪明”，而是看得比人多太多。

第二个，是反应更快。

竞品调价了，AI可以第一时间发现；某个素材点击率下滑了，它可以很快识别；某个关键词ROI变差了，它可以提示调整；某个时间段转化率更高，它也可以捕捉到。

真人店长往往是复盘时才发现问题。AI更像是一直在线的经营雷达。

当然，还有其他能力，比如决策更稳定，交叉分析能力更强等。

但即便这样，我也从来不认为：AI可以单独替代人。因为真正重要的两个能力，今天还是在人身上。

第一个，叫定义力。比如这个店到底哪里出了问题？是素材问题？是投流问题？是营销策略问题？还是选品问题？

这些事情，不是AI天然知道的，需要人先把问题定义出来。

第二个，叫判断力。

AI会给很多策略。但最后这个策略到底对不对？该不该执行？风险能不能承担？还是需要人来判断。

所以我一直觉得：AI和人，其实不是替代关系。而是一个会定义问题、会判断结果的人，带着一组AI，打败另一个不会用AI的人。

AI最好的赚钱方式：按结果付费

我们现在怎么赚钱？不是卖软件，而是“按结果分钱”。

很多人会问：你们到底是一家什么公司？是AI营销公司？还是AI Agent公司？还是AI软件公司？但我一直觉得，这几个词都不太准确。

因为这些词，都不是“AI原生词”。AI营销是广告行业的人“发明”的，AI Agent是软件行业的人提的。但AI时代，真正值钱的东西，其实是任务。

所以我们内部更喜欢叫自己：AI任务流水线公司。

什么意思？简单理解：不是卖一个工具给你，而是帮你把一个任务做完。比如过去软件公司卖的是“给你一个系统”，但AI时代，客户真正关心的是：你到底能不能帮我把结果做出来。

所以现在行业里有个很火的词，叫RaaS（Result as a Service），翻译过来其实就是：按结果收费。这也是我们现在的核心商业模式。

比如我们做AI店长，很多时候不是卖一套软件，而是按GMV抽佣。卖得越多，我们赚得越多。这个模式，其实电商行业本身就已经成熟了。

淘宝、京东、抖音，本来就有佣金机制，商家自己设佣金，服务方负责交易。我们只是把AI能力，接进了这套结果付费体系里。

所以很多时候，客户不需要理解什么大模型、Agent、工作流，他只需要理解一句话：“你帮我赚钱，我给你分钱。”这个就够了。

为何多数AI公司，还没赚到大钱？

我总觉得，现在很多AI公司赚不到大钱，不是因为他们技术不行，而是因为他们做事的方法还是老一套。他们就像给一辆马车装了个马达，看着是升级了，但骨子里还是马车那一套。

你想想看，很多公司是怎么做的？原来是人工客服，现在就加个AI客服；原来是做营销的，现在就加个AI营销；原来是卖软件的，现在就加个AI助手。

AI新技术已经出现了，但公司还是在按老模式运转。

我经常用“索洛悖论”提醒自己。

1987年，经济学家索洛说过一句特别有名的话：“计算机无处不在，但唯独在生产率统计里看不到它。”

什么意思？当时计算机已经进入很多行业了，但整个社会生产率并没有明显提升。为什么？因为组织方式没变。大家只是把原来的纸和算盘换成了电脑，但工厂怎么运转、公司怎么协作、任务怎么流动，还是老样子。

电力革命其实也一样。

1882年，爱迪生建商业发电站的时候，所有人都觉得电力会立刻改变世界，但真正的生产率爆发并没有马上出现。

因为早期工厂只是把蒸汽机换成了电动机，工厂布局没变，管理方式没变，生产流程也没变。后来真正改变生产率的，其实是福特。

福特不是简单“用了电”，而是围绕电力重新设计了整个流水线：工厂从多层变成单层，每台机器单独配电机，工位按生产流程重新排列。最后，T型车生产时间从12.5小时缩短到93分钟。

我觉得今天AI行业也一样。AI真正改变的，不是工具，而是任务流动方式。

目前，我们已经做到了几个亿的收入水平，现在服务的客户里，既有大量中腰部品牌，也有一些头部客户。有些超级大客户，每年愿意支付我们数百万元，采购AI店长相关服务。

但我们也还在路上。

本文不构成任何投资建议。