文｜张子怡

编辑｜袁斯来

在 SaaS 行业普遍面临增长瓶颈、寻求数智化转型的背景下，微盟于 2026 年 4 月 22 日在上海总部举办了城市峰会，正式对外呈现其 "AI First" 战略全景。

根据微盟 2025 年财报披露，其 AI 相关业务收入已首次突破亿元大关，且 2025 年下半年的环比增长率达到 130%。在此财务数据基础上，微盟试图通过战略升维，将 AI 从原有的产品辅助插件地位提升至业务底座高度。

微盟此次提出的 "AI First" 战略，核心覆盖了 AI+SaaS、AI+ 营销、AI+ 出海及 AI To C 等方向。

在技术架构层面，微盟将其升级为 "Agent+Skills"。这一转变的底层逻辑在于：将原本复杂的 SaaS 系统功能（Skills）封装成更易交互的形态，由智能体（Agent）调用，从而降低商家操作复杂系统的门槛。

微盟集团执行董事兼集团总裁游凤椿表示，AI 正在从简单的对话交互向自主执行演进。

目前，这一逻辑已在微盟的 " 小龙虾 " 生态等业务中尝试落地。例如，商家不再需要通过后台多级菜单查找数据，而是直接通过对话方式调取当日交易量。这种从 " 点状功能 " 到 " 系统性赋能 " 的跨越，是微盟试图重构生意底层逻辑的开始。

不过，将这一宏大战略推向实际商业场景时，SaaS 厂商必须面对一个残酷的现实：To B 业务对技术的确定性要求远高于 To C。

尽管消费端人人都会用 AI，但在实际运用层面 B 端客户远比 C 端要求与需求都更严格。

微盟技术副总裁肖锋肖锋指出，C 端用户对 AI 的幻觉具有较高的心理容忍度。如果一个 AI 工具在回答常识性问题时出错，C 端用户通常只会认为产品 " 不够聪明 "，并尝试调整提问方式。但 B 端客户是付费用户，AI 的每一个动作都与经营场景、财务结果直接挂钩。

" 只要出现一个坏案例（bad case），B 端客户就会认为整个 AI 模块都是不可用的。" 肖锋举例说明了这种差异：在 AI 试衣场景中，如果模特照片中存在靠墙或手拿重物的情况，识别效果会受到干扰。对于 C 端用户，客服解释后用户通常愿意配合换个姿势；但 B 端商家则会直接质疑技术效能并拒绝买单。这种对稳定性的近乎 " 零容错 " 的要求，决定了微盟在推行 AI First 战略时，必须在安全性检查和场景适配上投入更多研发资源，而非盲目追求技术指标的华丽。

基于这种审慎的考量，微盟在推出面向龙虾生态的 Weimob Admin Skill 等功能时，首先聚焦于安全 Check 机制。其目的并非急于变现，而是通过对原有 API 的封装，先解决商家在经营场景下的操作稳定性问题，通过 " 顺畅感 " 逐步建立 B 端用户对 AI 的信任。

这种对 " 确定性 " 和 " 稳定性 " 的追求，也直接影响了微盟在新兴业务领域的扩张节奏。

以近期推出的 GEO（生成式引擎优化）解决方案 " 星启 " 为例，随着 AI 搜索逐渐重构用户获取信息的路径，如何让品牌信息在 AI 的回答中获得更高的可见度，成为了营销业务的新机会。

但在肖锋看来，GEO 技术本身并不难，难点在于如何在快速变化的流量红利中保持合规。他透露，微盟在内部为 GEO 业务设立了极其严密的审核机制：每一笔订单都需要经过三道审核，最后一关由法务部门把控。

肖锋明确表示，微盟曾拒绝过预算很高但涉及传销或存在合规风险的产品。这种在商机面前的 " 克制 "，反映出 B 端 AI 服务商的底层逻辑——在技术转型期，保护业务的健康和可持续性远比短期的营收爆发更重要。

目前，包括 GEO 及 AI Work365 在内的多款产品，均源自微盟内部的创新中心机制，这套机制鼓励员工孵化具备市场前景的 AI 原生应用，同时在制度框架内进行小步快跑的尝试。

在业务向外探索的同时，微盟内部的研发管理模式也在适配 AI First 战略。在代码编写环节，微盟已经引入 AI 辅助编程，但肖锋强调，目前的 AI 仍无法独立承担大规模、跨模块的开发任务。

为了确保底层业务的稳定性，微盟会选择选择采取片段式生成的渐进路线，确保技术底座在转型过程中不受冲击。

从财务表现来看，微盟 AI 收入的破亿意味着 AI 在 SaaS 业务中的融合已初步获得市场验证。然而，从 " 辅助工具 " 到 " 业务引擎 " 的跃迁，意味着微盟需要处理更复杂的 B 端交付关系。

未来，微盟在 AI First 战略下的表现，将很大程度上取决于其能否在 B 端客户极高的质量要求与 AI 技术的边界之间找到最优的平衡点。