拿你举例的 ERP ，CRM 甚至 BI 之类的玩意，核心不在于乙方开发公司，而是 B 端客户（ toG 的不考虑，那个格局太高普通人吃不到那碗饭看不懂那种技术）还不愿意买单啊！！！不管国内还是国外都是这样。推所谓的 AI 落地应用带来了什么？用传统思维考量，起码实现要么帮忙挣更多钱要么帮忙省更多钱。现在这个经济形势下，赚钱需求远大于省钱（比如供应链优化之类的玩意）需求。生意难做业绩难提升才会出现 MicroStrategy 这样的公司活生生搞成炒币圈的小哥了。
当前大部分 B 端大客户是观望态势，他们想看看乙方有没有啥好想法（也就是乙方先大规模多方向投钱试错，甲方不承担试错成本，哪个乙方愿意当这个大冤种？），然后再决定是否买单。而乙方又想看看甲方有没有什么切实运用 AI 技术的买单需求（乙方想让甲方为自己的试错买一定程度的单），然后再投入研发。说白了，现在的 AI 在大部分 B 端已有应用上还没实现啥突破性的进展，不然也不会甲方乙方都在光觉得有计划，但就是只能干瞪眼。
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结合 AI 的软件工程：我有 90%的概率帮你在 3 秒钟内操作数据 A ，但是我不保证 100%帮你得到结果 B
当前大部分 B 端大客户是观望态势，他们想看看乙方有没有啥好想法（也就是乙方先大规模多方向投钱试错，甲方不承担试错成本，哪个乙方愿意当这个大冤种？），然后再决定是否买单。而乙方又想看看甲方有没有什么切实运用 AI 技术的买单需求（乙方想让甲方为自己的试错买一定程度的单），然后再投入研发。说白了，现在的 AI 在大部分 B 端已有应用上还没实现啥突破性的进展，不然也不会甲方乙方都在光觉得有计划，但就是只能干瞪眼。
传统行业真想赚钱，尽量和甲方多沟通，找到花钱点，然后另辟蹊径开出新赛道。举个最 low 的例子，比如以前技术落后的时候，零售行业想了解传统渠道，只能找很多人一家家巡店（花钱海量收来的数据还不咋地）。现在比如在各个小卖铺对着货架的位置装个摄像头啥数据都搜集出来了，甚至自动出报表。
集成 AI 又不是什么一键 accept 就能上线的小功能，真想做好了很多模块都得重写，先问问“传统软件”多久才能更新一个小版本？
2.现阶段端侧跑不了啥复杂模型，一般个人电脑跑个 14b 极限了，上云的话企业数据安全无保证（虽然多数企业的资料压根没啥用，但企业主不这么看 ）
几个月变一下排名，几个月新出现一个技术。
传统软件本来就能用干嘛冒险接入那么多新技术。
而且，最关键的一点。免费的不好用，贵的市场小。质量高的速度慢，速度快的不精确。怎么解决大模型算力和价格问题？传统软件使用就是使用，除开授权费基本没有其他消耗。AI 不一样啊，分分钟就是钱。
AI 买的是服务，而不是软件。至少目前是这样的。