原文摘要
At SaaStr’s packed AI Summit 2025, Box CEO Aaron Levie and IBM VP of AI Raj Datta did a deep dive together with SaaStr’s Jason Lemkin on how B2B companies should think about AI agents. With 10,000 attendees—a massive jump from last year—the energy around AI agents was electric. Here are the top 10 learnings...
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进一步信息揣测
- AI代理的实际应用远超公开讨论范围：Box和IBM内部已用AI代理处理法律、HR和采购等复杂工作，节省数十亿美元成本，但具体实施细节（如错误率、合规风险）未公开披露。
- 企业数据资产的隐性价值被低估：许多B2B公司未意识到其存储的静态数据（如合同、文档）可通过AI转化为动态商业智能，形成竞争壁垒，但需深度清洗和标注才能发挥价值。
- IBM的AI代理目录实为“企业级应用商店”：小型团队可通过提交代理接入IBM销售网络，但未提及分成比例、审核标准或对初创企业的隐性限制（如技术栈绑定）。
- AI采用速度的“黑暗面”：企业虽急于部署AI，但实际落地可能因数据孤岛、员工抵触或监管滞后而受阻，这些挑战很少在公开场合讨论。
- AI代理的隐性成本：自主工作的AI可能产生不可预测的API调用费用或算力消耗（如100小时任务），但厂商通常不会提前警告客户。
- 法律行业的颠覆性机会：通过AI提供“无限法律产能”可能绕过传统律所计费模式，但涉及责任归属的灰色地带（如错误建议的法律后果）未被深入探讨。
- ChatGPT用户增长的背后策略：达到5亿用户的部分原因是企业通过内部政策强制使用AI工具，而非纯市场需求驱动。
- 云服务与AI的捆绑销售：IBM等厂商可能通过AI代理推广其底层云基础设施，形成隐性锁定，但公开演讲中仅强调“民主化”优势。
- AI代理市场的潜在垄断风险：IBM的目录可能成为事实上的B2B分销标准，挤压独立厂商的议价空间，类似苹果App Store的争议。
- 企业AI采购的决策黑箱：尽管声称“客户已准备好购买”，但实际采购流程可能受内部政治或供应商历史关系影响，而非技术优劣。