如果你相信一众媒体鼓吹的那样，只要沾上genAI和LLM就能赚钱，结果可能会大失所望。
理论上讲，实施AI应当有助于业务产生更多收入，赚到更多钱。实际上也的确如此，只是不同行业或业务的AI赚钱能力相差极大。
那么，我们难免会问：
AI真的容易带来收入吗？
AI带来收入的力度有多大？
哪些AI生意最赚钱呢？
在寻找上述答案过程中，恰好看到投资大神Tunguz给出的一组数据，基本上解答了上述问题。
直接分享他的分析数据，如下图。
从这张图可以看出以下几点：
1.靠AI赚钱目前还很难，大部分公司的投入产出比极低
分辨出AI带来的收入是困难的。哪怕像Amazon和Google这样的巨型企业，以及像Snowflake、Databricks这种专注AI的数据公司。更不用说其它软件公司和SaaS公司了。
这从另一个侧面也说明，靠AI赚钱其实并不容易，至少目前很难。换言之，大部分公司的AI投入都没有产生实际收益，当然，你也可以辩解说，AI现在还在投入期。
2.AI收入的力度，没有想象的那么大
以Salesforce为例，相较于Q4近100亿收入，AI带来的收入9亿，大约不到10%。拥有庞大SaaS生态的Salesforce，可以说是AI收入的头部代表。
而Q4收入164亿美元的埃森哲，明确Q4 AI带来的收入为5亿美元，靠AI增收3%。
所以，AI赚钱的力度，目前还没有想象的那么大。
3.赚钱的AI生意
可以看出，NVIDIA的数据中心业务最赚钱，Q4产生了310亿美元的收入，是上图中所有其它家AI收入的数倍。
毫无疑问，卖铲子（GPU业务）的AI硬件公司成为最赚钱的生意。
从埃森哲和IBM的数据可以看出，AI在咨询领域前景看好。毕竟靠AI提升人的智力能力和劳动，是最有价值的。
而SaaS公司，因为具有丰富的高质量用户使用数据，因此其AI增收能力未来可期。
至于传统的企业软件公司，因为缺少用户数据，所以其AI增收能力要弱于SaaS公司。
最后，对于SaaS公司来说，给SaaS乱加花里胡哨的AI功能，是赚不到钱的。而负责任的做法，是分离并追踪AI带来的收入，这样才能确定要增加哪些AI能力。
总之，不能带来成果和收入的AI功能，都是业务的负能量。
注：文/戴珂，文章来源：tobesaas，本文为作者独立观点，不代表亿邦动力立场。