问AI · 微信AI如何通过To B模式实现商业突破？
微信AI助手“小微”从6月20日开始内测，至今也只有几百万用户被灰度到了。资本市场对此不太热情，我熟悉的AI专业人士也普遍不太感冒——测试范围太小、功能太少，难以评判其前景。
大家都在期待“小微”迅速扩大内测范围乃至进入公测，并推出更复杂的Agent功能。但我认为这不会发生，不仅是因为WXG一贯的谨慎风格，更是因为算力消耗太大：
1.微信MAU突破11亿，远高于豆包（3.6亿）、千问（1.6亿）、DeepSeek（1.3亿），乃至超过三者之和。哪怕每个用户平均每天只发出几次AI推理需求，造成的算力消耗都是腾讯难以承担的。
2.豆包在时机不太成熟、争议较大的情况下推出付费方案，看似违背了字节跳动一贯的免费APP战略，实际上恐怕是算力实在烧不动了。微信AI助手如果盲目扩张，结果只会更差。
3.高盛预测，如果微信AI助手全面推广，新增算力成本可能达到腾讯单季度营业利润的5-17%。我认为这个数字仍是低估的，如果真让用户敞开使用，吃掉营业利润的20-30%都不稀奇（关键看提供什么样的功能）。以这么高的代价去买一张“船票”，任何人都会三思而后行。
4.假设微信AI助手一推出就收费，那还不如不推出——不仅会大幅压低它的用户上限，还会影响整个微信的用户体验。腾讯绝不会干这种丢了西瓜捡芝麻的事情。
至于有人抱怨“小微”基于WXG自研的WeLM大模型、技术力不太够，我倒觉得不是大问题。任何主流大模型都足以胜任日常会话、非常简单的Agent任务，就像豆包从来不是最强的国产大模型，但它仍然是用户最多的。WeLM可以以一次激活较小参数的方法去降低推理成本，只有对少量复杂需求启动DeepSeek或混元。至于特别复杂的Agent需求……这种需求为什么要在微信内完成？
迄今为止，在全球范围内，AI商业模式真正跑通了的赛道是To B，尤其是Coding & Agentic Workflow; 其次是多模态尤其是视频（仍然以To B为主）只有上述赛道能吸引用户付费消耗大量Token，实现盈利和现金流平衡。就连ChatGPT和Gemini也无法仅仅依靠To C服务实现盈利。
因此，从商业角度讲，微信AI若想实现可持续发展，只有依靠To B收费，尤其是小程序流量主。所以“小微”的第一批灰度用户大部分是小程序开发者。接下来，一部分小程序付费接入“小微”并向用户提供Agent服务，或许是可行的路线？尽管我不知道小程序流量主愿意以什么方式、什么价格付费。
不管怎么说：几个月之内，我们不太可能看到微信AI助手成为一项标准功能、被所有人使用。这就是我的看法。