这是他在交流开始没多久就主动抛出来的数字。上周，微盟在上海总部举办 WEIMOB DAY 2026 城市峰会上，笔者见到了肖锋，他是微盟技术副总裁，管着一家零售 SaaS 公司的技术方向。他眼下最在意的事情之一，就是把 AI 这笔账算清楚——不只是成本账，还有商业模式那本更难的账。
从 Workflow 到 Agent+Skills，微盟一直在重新审视自己跟 AI 的关系。现在答案逐渐清晰了：零售 SaaS 行业第一个 Admin Skill 上线了，不收钱，不消耗自己的 Token，丢进小龙虾生态后甚至没给它安排一个显眼的入口，安装量和调用频次却跑过了预期。AI 正在重写整个软件行业的剧本，微盟选择了一条看起来不急的路。
" 多说几句话，一天饭钱没了 "
" 企业用户量大，稍微优化 20% 就能省大量成本。"
微盟的应对是三层策略：缓存、分层模型、上下文压缩。简单问题丢给小模型，需要强推理的才上大模型。没什么花活，管用就行。肖锋判断，随着规模上去，成本会往下走，对底层模型厂商的议价能力也会跟着涨。
但真正让他在意的是付费模式的走向。按 Token 收费在他看来只是过渡阶段。"100 万 Token 两毛钱，我们收客户两毛二、两毛五，赚个差价。这已经把人的智力价值抛开了。"
他打了个比方——白菜五毛一斤买进来，五毛五卖出去，那叫赚差价。洗干净切好炒好端上桌卖五块，中间那四块五才是真本事。"AI 收费的终局应该照着这个逻辑走——按结果付费，比如导购 Agent 带来多少 GMV 增长，按比例分成，这才能体现真正的价值。"
微盟做 Agent，踩过两次坑。
第一次是 workflow 路线。过去的逻辑是把页面给用户填充得尽可能完善——可能有 100、150 个参数，每个参数 AI 都要理解并填上。一致性有了，但换个说法就卡住。用户反馈四个字：不够聪明。
第二次是 " 兜底 "。AI 不愿意冷场，一本正经编一个看起来合理的数出来。你不登后台查根本分不清对错。C 端用户翻篇就算了，B 端客户不行。" 你只要有一个 bad case，他就认为整个 AI 都有问题。"
现在的路子是：能答就答，答不了就说 " 对不起，我不会 "。不给兜底，不编数据。用户慢慢建立一种预期——它回答的，就是准的。
" 行业里大家应该都会往这条路走，否则遇到的问题差不多。" 肖锋说。
Admin Skill：免费，但不是白做
Weimob Admin Skill 说白了就是微盟 WOS 后台的 OpenAPI 换了一层皮。以前调这些接口得自己读文档、写代码，现在 AI 帮着包装好了，用户在小龙虾里直接问 " 我今天订单交易量什么样 "，数据就回来了。Token 消耗算用户的，Skill 本身不收费。
不收钱的产品值不值得做？对于这个问题微盟内部也有讨论。肖锋的态度很明确：" 微盟想做行业的引领者，不是追随者。" 零售 SaaS 赛道里，微盟是头一家发布 Admin Skill 的。
上线后连个二级入口都没给，藏得挺深。安装倒是方便，复制一句话就能搞定。没怎么推，数据却跑过了内部预期。
小龙虾给微盟打开了一扇门，也带来了一个头疼的问题。
" 它太开放了。之前有新闻很多企业 crash 了，因为给的权限太多。它才不管，什么都要收集，要 root 权限、用户名密码。" 肖锋对 OpenClaw 的评价不留余地。作为个人助理产品，它在隐私处理上简单粗暴，To B 服务商没法照搬。
微盟的做法是自己做一层封装。开放出去的接口逐个做安全 check，防非授权访问，防越权—— A 店铺管理员不能碰 B 品牌的数据。有漏洞风险的接口干脆不开放。这不是能不能做到的问题，是愿不愿意做的问题。" 安全合规是第一位的。"
中国 AI 的成本优势是一把刀
肖锋自己装了 OpenClaw，但几乎不调 Claude。" 太贵了，性价比不高。" 算得很细：一个普通上班族，每月花 200 美金还是花 40 块人民币？国内的 AI 编程工具——智谱 GLM 5、字节 Trae、阿里 Code Cocoon ——他用下来都够用。
" 你写个 Hello World，用哪个 AI 都一样。并不是 Claude 就更聪明，Trae 就写得不好。"
这是中国 AI 眼下最大的结构性筹码。肖锋估了一下，国内模型调用的成本大概是美国的十分之一，体验差距远远拉不开十倍。" 我的成本只有美国的 1/10，你的优势又没有达到 10 倍。"
背后的账是基建。中国在电力上的投入远超美国，而 " 未来 AI 就是算力，算力背后是电力 "。美国的基建能力跟中国比有差距，加上中国应用层面的传统优势，他把判断推到了更远的地方—— " 放眼十年，也许竞争到最后只剩中国 AI。"
微盟在零售场景推 AI，最大的阻力不是技术。" 商家认为 AI 是万能的，不应该出错。但凡有点错，就觉得不可用。" 这种想法不光存在于运营出身的商户，连一些技术人员也处于 " 又想用又不想完全信 " 的状态。
还有一层现实困难：老板想学，员工未必跟上。一线运营觉得 "AI 全自动了，我干啥 "。微盟两手抓—— Weimob Day 推标杆案例，运营人员上门做培训。但真正管用的是同行压力。" 商家看到同行用 AI 人效是自己的两倍，会更容易主动学。以事教人，一次就会。"
GEO：不是什么客户都接
从控成本、防幻觉，到开放 Admin Skill、押注生态，微盟在 Agent 这条线上的打法已经逐渐成型。而在 AI 这波浪潮里，肖锋还盯着另一个机会：GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）。
逻辑并不复杂—— SEO 和 GEO 底层相通，一个是优化页面信息给搜索引擎，一个是优化品牌信息给 AI 模型。微盟手上有大量品牌方客户，天然有优势。但微盟设了三道审核，最后一关是法务。有的客户预算很高，被拒了。" 可能涉及传销或有问题的产品。"
"315 曝光的那家公司，几个人就能干，但那不可持续。" 肖锋的态度是这件事得当正经生意做。微盟提供实时数据，客户自己去验证。报价跟着市场走——同一个关键词投的人多，价格自然上去。数据源对接了小红书、新浪、腾讯广告。
对商家的建议就一句话：" 必须做。就像搜索时代的 SEO 一样，你不做别人做，以后就没你啥事了。"
有一种观点认为，未来 SaaS 公司会沦为飞书、钉钉、企业微信的 API 或 MCP 供应商，价值被平台吃掉。肖锋不同意。" 不管用什么入口，商户的核心数据和行业 know-how 还是在微盟手里。并不是因为我开放了，微盟的作用就没了。"
微盟的策略是主动往外走——从微信、企业微信到飞书、钉钉，入口越多越好。模型层也一样，不站队。" 腾讯的 3D 建模不错，这个领域只能跟他合作；大模型领域 DeepSeek、Qwen 都可以；偏娱乐性的可能是豆包。看谁家哪个产品好，就跟谁合作那一块。"
内部还搭了一个创新中心，谁有 idea 都可以来聊。GEO 和 AI Work365 就是这么从 0 到 1 跑出来的。" 不管 AI 还是非 AI，都可以聊。如果不错，就产品化。"
Admin Skill、GEO、创新中心，微盟在 AI 这波浪潮里的打法不算激进，但每一步都踩在它认为对的位置上。没在小龙虾上搞收费工具来证明什么，把筹码压在了信任、安全和行业标准上。
" 你不做别人做，以后就没你啥事了。" 肖锋说这话是在讲 GEO，但放在整篇文章里，同样成立。（本文首发钛媒体 APP，文 | DeepWrite 秦报局，作者｜秦聪慧 ）
