2018年前後，進軍企業服務業務，或者叫“To B生意”，被視爲中國互聯網大廠轉型的一個重要方向。分析師和投資者雄辯地指出：在美國，亞馬遜的幾乎全部營業利潤都來自To B的公有雲服務，微軟大約三分之二的收入來自To B業務，谷歌也在不遺余力地發展包括但不限於雲計算的To B業務；在歐美資本市場，Salesforce, Oracle, SAP, Shopify這些以企業軟件和技術服務爲主營業務的公司，往往能夠獲得幾百億乃至上千億美元的市值。中國十多億消費者的潛力已經被挖掘的差不多了，現在應該挖掘四千多萬戶企業的潛力了。
當時，阿裏雲被視爲互聯網大廠轉型的先驅，圍繞着雲服務還能發展行業應用解決方案等一系列更復雜、定制化的To B服務。騰訊在2018年9月進行組織架構調整，成立CSIG（雲與智慧產業事業群），很大程度上是出於仿效阿裏。字節跳動在飛書這個企業軟件業務上押下了重注，飛書的人力密度遠遠超過了其他兄弟業務。類似的例子還可以舉出很多，互聯網大廠下注To B業務是正常的，不下注To B業務只可能是因爲缺錢、沒資源。
2019年，我看到一家券商的計算機行業路演海報：“別讓風險偏好使你錯過了To B的黃金十年”。這句話很拗口，大致意思是：當時的A股TMT行業很消沉、多年沒有大行情，投資者的“風險偏好”很低；但是To B業務正在迎來黃金十年，如果投資者不勇於提高風險偏好（也就是接受更多風險），就會錯過這個“黃金十年”。
轉眼間，五年過去了。今後五年是不是To B業務的黃金時期，我不知道；但是過去五年肯定不是。現在做To B業務甚至比五年前更苦，而且互聯網公司普遍已經放棄向企業服務的轉型。幾乎所有的互聯網大廠都在瘋狂削減雲計算業務的成本，同時削減價格。進入2024年以來，阿裏雲、騰訊雲乃至京東雲都宣布了激進的降價方案。通過KOL直播間“賣雲”的，不止阿裏雲一個，只是阿裏雲的合作對象羅永浩最有名、引發了最多的關注而已。
至於飛書的大規模裁員則成爲了整個互聯網行業最熱門的話題之一。當然，飛書本來就太臃腫了，人效過低，裁員有一定的必要性。但是，字節跳動以前樂意在這裏堆積大批人力，現在又決定大刀闊斧地砍掉，毫無疑問體現了對To B業務先樂觀、後幻滅的情緒變化。
這樣的情緒變化，根本不是什么新鮮事物！早在十五年前，我第一次研究國產軟件行業時，上市公司就在爭先恐後地說：“To B業務代表着未來，中國企業要提升在國際分工中的地位，就必須借助強大的企業軟件、行業解決方案和技術服務。對標歐美的To B科技公司，我們的潛力是很大的，因爲我們擁有龐大而高素質的工程師隊伍，並且企業客戶的需求一直在提升！”
十五年後回頭再看，當年資本市場最喜愛的那些“To B巨頭”，包括用友、金蝶、東軟、中軟……等等，當初是什么樣，現在還是什么樣，甚至更差。現在整個大中華區市值最高的軟件公司是金山辦公，但它並不是純粹的To B公司，而是企業業務與消費互聯網業務的結合體。除了上面那些“通用軟件公司”之外，資本市場每隔一段時間就會追捧一些“垂直軟件公司”或曰“行業解決方案公司”，而它們在兌現幾個季度的業績之後無一例外都會陷入沉寂，乃至隕落。
就在阿裏雲、京東雲先後降價的消息傳出之時，我跟幾位在大廠做雲計算的朋友聊到“爲什么在中國做To B生意這么苦”這個話題。站在專業服務人員的角度，他們提供了如下幾個視角：
- 中國絕大部分企業客戶本來就沒有什么購买力；極少數有購买力的企業，又往往不是依靠專業技術能力取勝的，所以對於通過信息技術提升生產力不太熱衷。
- 因爲企業自身的人力十分廉價、十分喫苦耐勞，所以它們對乙方也有類似的要求（甚至變本加厲）。企業客戶對客服響應速度的要求，甚至比消費者還要高出幾個重量級。
- 在乙方這邊，由於太追求市場份額、太想通過價格战驅逐對手，所以極端沒有原則。對於客戶提出的降價甚至白嫖的無理要求，乙方往往照單全收甚至主動提供更好的條件，活生生把To B業務做成了Low B業務。
上面三條當中，第一條在短期內是無解的。五年前、十年前乃至二十年前決定押注To B賽道的那些人，無一例外抱着“今後中國企業的購买力和付費意愿會越來越強”這個基本假設，也無一例外地失敗了。這在本質上是一個宏觀問題而不是行業問題，更不是技術問題，在此就不展开討論了。
第二條在長期肯定會變化，但是在短期也無解。大量廉價、高素質、卷的動的年輕技術人才儲備，既是祝福也是詛咒。在歐美發達國家，要求乙方7x24小時響應、犧牲一切業余時間滿足甲方需求這種事情，一般只出現在投行、战略咨詢等極高薪行業；而在中國，這樣的事情在所有To B業務當中都是司空見慣的。甲方若想用人力代替技術、用內部人力代替外部解決方案，實在是再容易不過了。尤其是最近兩三年，大學生和研究生畢業仍然處於高峰期，稍微上點檔次的企業都有幾乎無窮無盡的後備人力——這也是To B服務商的噩夢。
附帶說一句，大量廉價、高素質、卷的動的人力，也會導致生成式AI解決方案對國內企業沒有那么大的吸引力。在美國，GPT-4最早的企業客戶普遍將其用於客服、運營等“人力密集型職能”；而在中國，類似的應用肯定不能帶來類似的成本節約。雖然生成式AI肯定能在中國得到廣泛而深入的應用，但是要想在To B的生產力應用上打开局面，其困難程度遠遠高於發達國家，相信許多AI創業者早已意識到了這一點。
第三條則很有趣，折射了中國專業服務商及其銷售人員的普遍心態：市場份額非常重要，客戶滿意度非常重要，利潤率則是不重要的，所謂“原則”“尊嚴”尤其不重要。他們普遍認爲，只要能夠奪取足夠的市場份額、成爲行業公認的標杆，今後總能通過提價、提供增值服務等方式把錢賺回來。這種思維方式非常適合To C的消費互聯網業務，因爲消費互聯網的本質是“羊毛出在豬身上”，主力用戶和主力付費者往往不是同一群人；可是在To B業務上就完全不合適了。沒有任何To B服務商能做到完全“驅逐競爭對手”；即便佔領了足夠的市場份額，他們也根本沒有提價的能力。更可怕的是，當上一代服務商和銷售人員自認倒黴離場之後，他們的後輩又會重復同樣的錯誤，直到自己也碰了一鼻子灰、自認倒黴離場……
過去十多年的金融機構從業經歷，已經讓我感觸很深了：首先，金融業看似利潤豐厚、“B格”很高、不差錢，實際上對採購專業軟件和服務仍然十分摳門。每一家券商和基金的研究部門都會在Wind、同花順iFind和其他信息終端之間比價很長時間，需要控制成本的時候首先想到的都是砍掉信息終端數量——盡管無論Wind還是iFind，都已經比外國服務商的Bloomberg便宜很多了。其次，金融機構對於採購數據、增值服務等看似“虛無縹緲”的功能尤其敏感，例如Wind的EDB（經濟數據庫）要額外花錢，所以就盡量不买或者只給宏觀研究組买。最後，哪怕摳門到了這個地步，服務商還是要全心全意伺候着。我的某個老東家曾經長達兩年沒有真金白銀地對任何一家信息終端付費，但不妨礙三家的銷售都定期過來服務，還現場解答各種問題……
說來慚愧，對於上面這件事情，我還是偶然知道的。有一個周末我按照慣例，跟我的許多勤奮的同事一樣，要求一家信息終端的客服提供幫助。因爲要求太復雜，對方崩潰了，最後只能說：“對於貴司這種免費試用客戶，理論上是不應該提供24小時服務的！”可以想象，類似的事情也出現在了雲計算廠商、SaaS廠商和各種行業解決方案廠商身上。客戶到底是付不起錢，還是不愿意付錢？它們未來有一天能付錢嗎？它們究竟有沒有意識到自己付的錢太少了？這一切都不重要，重要的是無論對方付多少錢，乙方都有義務提供最高質量的服務。
在這個世界上，很難找到比這更差的商業模式。我一貫不主張任何人去做短劇和MCN，因爲它們的商業模式都很差——前者投流成本過高、基本是爲平台打工，後者過於依賴KOL、往往演變爲給KOL打工。但是與To B服務相比，就連短劇和MCN都顯得沒那么差了，因爲這兩門生意的“最終勝利者”能拿走很豐厚的獎賞，而To B服務根本沒有“最終勝利者”。
要改變To B生意的絕望局面也不是不可以。有一件事情可以立竿見影地帶來改變（盡管不一定能治本）：供給端出現大面積收縮，大批服務商退出市場或縮減業務，從而實現所謂“邊際改善”，直到“市場出清”。通俗地說，就是大家意識到卷下去毫無意義，所以幹脆不卷了，由此反而導致行業的整體狀況改善。最近幾個季度互聯網大廠紛紛收縮To B業務，似乎就是“邊際改善”的一個跡象，當然目前的改善幅度還遠遠不夠。
在長期，To B生意的真正翻身還是依靠需求端，也就是上面列舉的前兩個問題的解決。這樣的事情不太可能在五年內發生，在十年內能否發生也不好說。如果供給側的邊際改善能夠讓To B行業的狀況稍微好一點、讓幸存的專業服務商得到一些喘息的機會，那已經堪稱好消息了。
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