买场景、建团队、借渠道,OpenAI如何做企业服务

大模型能力的普及降低了企业使用AI的门槛，而商业上限越来越取决于对场景、流程和组织的理解。

作者｜李威（北京）

两个几乎同时发布的消息，在释放出同一个信号。

IBM宣布与OpenAI建立战略合作，把GPT-5.6、Codex和ChatGPT Work接入IBM Consulting Advantage，并成立由数千名顾问和工程师组成的OpenAI专项团队。同一周，获得OpenAI投资的Thrive Holdings以120亿美元估值融资20亿美元，它在通过收购会计、IT服务公司，将AI融入工作流中。

这两件事共同表明，OpenAI的to B商业化在从「向企业出售工具」，延伸向直接进入并参与重构服务交付；从模型供应商，变成企业AI服务的直接参与者。

过去，OpenAI是提供API，软件公司包装产品，咨询公司负责实施。现在，这条分工线开始松动。模型公司、资本和咨询机构共同涌入交付层，争夺客户、工作流、行业经验和业务结果的定义权。

这种变化不只出现在OpenAI身上。在中国市场，字节进一步组合豆包、飞书和火山引擎；腾讯WorkBuddy要扩展为连接办公生态与行业系统的企业平台；阿里新推出的千问办公为钉钉留出了接口；WPS也推出了组织级AI办公产品WPS Comate。

他们都试图将互联网时代的企业服务经验与AI办公产品紧密结合起来，让其变成进入AI企业服务最后一公里的优势。

企业买到模型，不等于获得生产力。真正的障碍还包括哪些流程值得改造，如何连接数据、权限和旧系统，怎样让Agent符合行业规则，又用什么指标证明项目产生了收入或成本收益。这些经验过去大多沉淀在企业服务公司、咨询公司和系统集成商手中。OpenAI的种种布局，都是为了拿到这些。

金山办公CEO章庆元把企业AI的瓶颈概括为：「模型是发动机，但决定这辆车能否真正跑起来的，是数据是否打通、系统是否连接、成本是否可控、权限是否可管。」大模型能力的普及降低了企业使用AI的门槛，而商业上限越来越取决于对场景、流程和组织的理解。

我们关注OpenAI的动作，是因为它面向企业服务领域做了更丰富、全面的探索：先借资本「买下」场景，再自建交付能力，最近又联合IBM借道扩张。三者同时并行，分别着重解决AI企业服务的深度、控制力和覆盖广度问题。

OpenAI向交付层延伸的一条较早路径，是借资本「买下」重要场景。

2025年12月，OpenAI获得Thrive Holdings股权。后者由OpenAI的重要投资方Thrive Capital孵化，负责投资、收购和运营适合长期技术改造的传统服务企业，最初选择从会计和IT服务切入。OpenAI则把研究、产品和工程团队派进这些公司，与一线从业者共同重构流程。

这是当下火热的AI Roll-up模式：通过资本和股权整合，将传统企业纳入统一体系，再以AI能力重构其业务流程、运营效率与增长方式。「买」的是在真实业务场景改造中的观察权和话语权。投资人Elad Gil认为，AI Roll-up模式的优势是，拥有一项资产比作为供应商向企业出售软件，更容易快速完成改造。

传统软件公司把工具卖给客户后，很难看到它如何改变完整的服务过程。AI Roll-up模式则把技术、产品和服务放进同一个组织关系，让OpenAI在卖出AI办公能力后，也能够看到材料如何进入系统、任务如何分配、员工在哪些环节纠正Agent，以及最终结果如何交付给客户。

比如，Thrive旗下的Crete一直在努力采用AI技术，实现自动化录入数据、处理纳税申报等任务。OpenAI的研究人员和工程师进驻后，双方共同开发出了Tax AI，目前已经处理7000份报税表，将处理量提高约50%。会计师对结果的修改与调整，也会被记录成结构化反馈，服务于产品优化。

但是，买下只解决了行业理解的「深度」问题，单一资产提供了足够深的行业观察，却很难把这种经验快速复制到更多企业和行业。收购一家企业需要资本，整合多个业务需要时间，而且每服务一个行业就收购一家公司的做法并不适配所有行业。

2026年5月，OpenAI成立Deployment Company（DeployCo）。新公司由OpenAI持有多数股权并控制，合作方包括TPG、Advent、贝恩资本、Brookfield、软银以及麦肯锡、凯捷等19家投资和咨询机构。为此，OpenAI收购了AI咨询公司Tomoro，一次性获得约150名驻场工程师和交付专家。

DeployCo采用由Palantir普及的FDE模式，不只是派工程师安装产品。FDE模式下，一项典型合作从诊断企业哪些环节最值得改造开始，随后选择关键流程，把OpenAI模型接入数据、工具、权限和旧系统，再与业务人员一起设计、测试和运行生产级Agent。

从Thrive到DeployCo，OpenAI完成的是从理解垂类场景到沉淀普适性方法论的拓展。Thrive可以让它观察AI如何改造一个具体的行业或服务；DeployCo则试图把架构、评测、实施流程和工作流模板沉淀为一套可以向更多企业复制的服务能力。

OpenAI在官方博客中写道：随着模型变得更加强大，企业可以将人工智能应用于其运营方式中更大、更重要的部分。现在的工作是帮助组织围绕智能重新思考关键工作流程，让这些工作流程可以推理、行动和提供可衡量的结果。

自建最重，高度依赖驻场人员、行业知识和持续定制，很难像API那样边际成本快速下降。但OpenAI认为，这个业务能让客户与塑造前沿人工智能的研究、产品和内部部署团队保持密切联系。这种联系是一种优势，能帮助客户使用更新的功能，保持对竞争对手的领先。

在建立直接联系之外，FDE模式要比AI Roll-up模式具备更快的拓展速度和更可控的业务积累。客户获得竞争优势的同时，也意味着对OpenAI产品依赖度的增强。这种依赖不是建立在OpenAI服务的第三方产品上的，而是直接建立在OpenAI自身的AI能力上的。

但要注意，自建重交付团队固然能沉淀方法论，也会极大地拉低大模型公司原本极高的毛利率，并带来极重的组织管理成本——这是OpenAI走向下场交付时必然面临的「咨询公司化」阵痛。

OpenAI也并不满意FDE模式的扩张效率。因此，OpenAI推动了与IBM的直接合作，要借助IBM Consulting Advantage，共同面向金融、政府、电信和零售客户开发方案。这一合作，让OpenAI获得了一支庞大的销售队伍，进入大型企业核心系统的长期关系、旧系统改造经验，以及金融和政府项目所需要的安全与合规能力。

IBM咨询全球高级副总裁安迪·鲍德温表示，正寻找切实可行的落地路径，将AI融入核心业务流程，以此产出可量化的经营成果、打造全新商业模式。当前的核心瓶颈并非获取AI技术，而是如何在复杂的企业级环境与工作流中，安全地完成规模化AI集成。

这是一场双向奔赴的合作。OpenAI可以借道IBM，快速扩张自己的AI企业服务业务；IBM则获得更先进的模型、编程工具和Agent产品，用来改造自己的咨询交付。

这也是一种相互防备的合作。IBM需要把顾问的行业经验沉淀为Agent和软件，否则模型公司一旦具备直接交付能力，传统咨询公司就可能退化为实施人力；OpenAI则需要延伸向下游，避免自己始终只是IBM解决方案中的一个可替换模型。

如果模型公司可以直接判断场景、设计流程并运行Agent，传统咨询公司的部分工作就可能被沉淀为软件。双方一边合作扩大市场，一边争夺谁来定义方案、掌握客户和评价结果。

对OpenAI来说，走向企业服务的下游，能同时解决三个问题：一次性的模型调用可以变成持续需求；业务人员的每次修改都能变成产品反馈；决定模型选择和Agent部署的平台，则有机会成为企业AI的入口。

OpenAI披露，企业业务已经贡献其四成以上收入，并预计2026年底与消费者业务大致持平。企业服务不再是模型业务的补充，而正在成为OpenAI商业化的一根支柱。

接下来，Agent进入企业核心流程后，模型、产品、咨询、实施和持续运营被组合在一起，客户购买的不再只是工具，而是一项由AI和人共同完成的业务结果。谁定义哪些流程应该被AI改造，谁决定采用什么模型和Agent平台，谁掌握客户关系、交付标准和效果数据，谁就更有资格决定客户为什么付费，以及这笔收入如何分配。

不同的企业会继续依托不同的优势去争夺AI时代企业服务的定义权。OpenAI希望从上游调用费进入项目和业务结果；IBM等咨询机构希望把行业知识沉淀成Agent和软件，避免成为模型公司的实施人力；字节、腾讯和金山办公则依靠云、办公软件与协同入口，把模型直接推入企业工作流。

这场竞争还没有赢家，但产业边界已经开始移动。