2018年前后，进军企业服务业务，或者叫“To B生意”，被视为中国互联网大厂转型的一个重要方向。分析师和投资者雄辩地指出：在美国，亚马逊的几乎全部营业利润都来自To B的公有云服务，微软大约三分之二的收入来自To B业务，谷歌也在不遗余力地发展包括但不限于云计算的To B业务；在欧美资本市场，Salesforce, Oracle, SAP, Shopify这些以企业软件和技术服务为主营业务的公司，往往能够获得几百亿乃至上千亿美元的市值。中国十多亿消费者的潜力已经被挖掘的差不多了，现在应该挖掘四千多万户企业的潜力了。
当时，阿里云被视为互联网大厂转型的先驱，围绕着云服务还能发展行业应用解决方案等一系列更复杂、定制化的To B服务。腾讯在2018年9月进行组织架构调整，成立CSIG（云与智慧产业事业群），很大程度上是出于仿效阿里。字节跳动在飞书这个企业软件业务上押下了重注，飞书的人力密度远远超过了其他兄弟业务。类似的例子还可以举出很多，互联网大厂下注To B业务是正常的，不下注To B业务只可能是因为缺钱、没资源。
2019年，我看到一家券商的计算机行业路演海报：“别让风险偏好使你错过了To B的黄金十年”。这句话很拗口，大致意思是：当时的A股TMT行业很消沉、多年没有大行情，投资者的“风险偏好”很低；但是To B业务正在迎来黄金十年，如果投资者不勇于提高风险偏好（也就是接受更多风险），就会错过这个“黄金十年”。
转眼间，五年过去了。今后五年是不是To B业务的黄金时期，我不知道；但是过去五年肯定不是。现在做To B业务甚至比五年前更苦，而且互联网公司普遍已经放弃向企业服务的转型。几乎所有的互联网大厂都在疯狂削减云计算业务的成本，同时削减价格。进入2024年以来，阿里云、腾讯云乃至京东云都宣布了激进的降价方案。通过KOL直播间“卖云”的，不止阿里云一个，只是阿里云的合作对象罗永浩最有名、引发了最多的关注而已。
至于飞书的大规模裁员则成为了整个互联网行业最热门的话题之一。当然，飞书本来就太臃肿了，人效过低，裁员有一定的必要性。但是，字节跳动以前乐意在这里堆积大批人力，现在又决定大刀阔斧地砍掉，毫无疑问体现了对To B业务先乐观、后幻灭的情绪变化。
这样的情绪变化，根本不是什么新鲜事物！早在十五年前，我第一次研究国产软件行业时，上市公司就在争先恐后地说：“To B业务代表着未来，中国企业要提升在国际分工中的地位，就必须借助强大的企业软件、行业解决方案和技术服务。对标欧美的To B科技公司，我们的潜力是很大的，因为我们拥有庞大而高素质的工程师队伍，并且企业客户的需求一直在提升！”
十五年后回头再看，当年资本市场最喜爱的那些“To B巨头”，包括用友、金蝶、东软、中软……等等，当初是什么样，现在还是什么样，甚至更差。现在整个大中华区市值最高的软件公司是金山办公，但它并不是纯粹的To B公司，而是企业业务与消费互联网业务的结合体。除了上面那些“通用软件公司”之外，资本市场每隔一段时间就会追捧一些“垂直软件公司”或曰“行业解决方案公司”，而它们在兑现几个季度的业绩之后无一例外都会陷入沉寂，乃至陨落。
就在阿里云、京东云先后降价的消息传出之时，我跟几位在大厂做云计算的朋友聊到“为什么在中国做To B生意这么苦”这个话题。站在专业服务人员的角度，他们提供了如下几个视角：
- 中国绝大部分企业客户本来就没有什么购买力；极少数有购买力的企业，又往往不是依靠专业技术能力取胜的，所以对于通过信息技术提升生产力不太热衷。
- 因为企业自身的人力十分廉价、十分吃苦耐劳，所以它们对乙方也有类似的要求（甚至变本加厉）。企业客户对客服响应速度的要求，甚至比消费者还要高出几个重量级。
- 在乙方这边，由于太追求市场份额、太想通过价格战驱逐对手，所以极端没有原则。对于客户提出的降价甚至白嫖的无理要求，乙方往往照单全收甚至主动提供更好的条件，活生生把To B业务做成了Low B业务。
上面三条当中，第一条在短期内是无解的。五年前、十年前乃至二十年前决定押注To B赛道的那些人，无一例外抱着“今后中国企业的购买力和付费意愿会越来越强”这个基本假设，也无一例外地失败了。这在本质上是一个宏观问题而不是行业问题，更不是技术问题，在此就不展开讨论了。
第二条在长期肯定会变化，但是在短期也无解。大量廉价、高素质、卷的动的年轻技术人才储备，既是祝福也是诅咒。在欧美发达国家，要求乙方7x24小时响应、牺牲一切业余时间满足甲方需求这种事情，一般只出现在投行、战略咨询等极高薪行业；而在中国，这样的事情在所有To B业务当中都是司空见惯的。甲方若想用人力代替技术、用内部人力代替外部解决方案，实在是再容易不过了。尤其是最近两三年，大学生和研究生毕业仍然处于高峰期，稍微上点档次的企业都有几乎无穷无尽的后备人力——这也是To B服务商的噩梦。
附带说一句，大量廉价、高素质、卷的动的人力，也会导致生成式AI解决方案对国内企业没有那么大的吸引力。在美国，GPT-4最早的企业客户普遍将其用于客服、运营等“人力密集型职能”；而在中国，类似的应用肯定不能带来类似的成本节约。虽然生成式AI肯定能在中国得到广泛而深入的应用，但是要想在To B的生产力应用上打开局面，其困难程度远远高于发达国家，相信许多AI创业者早已意识到了这一点。
第三条则很有趣，折射了中国专业服务商及其销售人员的普遍心态：市场份额非常重要，客户满意度非常重要，利润率则是不重要的，所谓“原则”“尊严”尤其不重要。他们普遍认为，只要能够夺取足够的市场份额、成为行业公认的标杆，今后总能通过提价、提供增值服务等方式把钱赚回来。这种思维方式非常适合To C的消费互联网业务，因为消费互联网的本质是“羊毛出在猪身上”，主力用户和主力付费者往往不是同一群人；可是在To B业务上就完全不合适了。没有任何To B服务商能做到完全“驱逐竞争对手”；即便占领了足够的市场份额，他们也根本没有提价的能力。更可怕的是，当上一代服务商和销售人员自认倒霉离场之后，他们的后辈又会重复同样的错误，直到自己也碰了一鼻子灰、自认倒霉离场……
过去十多年的金融机构从业经历，已经让我感触很深了：首先，金融业看似利润丰厚、“B格”很高、不差钱，实际上对采购专业软件和服务仍然十分抠门。每一家券商和基金的研究部门都会在Wind、同花顺iFind和其他信息终端之间比价很长时间，需要控制成本的时候首先想到的都是砍掉信息终端数量——尽管无论Wind还是iFind，都已经比外国服务商的Bloomberg便宜很多了。其次，金融机构对于采购数据、增值服务等看似“虚无缥缈”的功能尤其敏感，例如Wind的EDB（经济数据库）要额外花钱，所以就尽量不买或者只给宏观研究组买。最后，哪怕抠门到了这个地步，服务商还是要全心全意伺候着。我的某个老东家曾经长达两年没有真金白银地对任何一家信息终端付费，但不妨碍三家的销售都定期过来服务，还现场解答各种问题……
说来惭愧，对于上面这件事情，我还是偶然知道的。有一个周末我按照惯例，跟我的许多勤奋的同事一样，要求一家信息终端的客服提供帮助。因为要求太复杂，对方崩溃了，最后只能说：“对于贵司这种免费试用客户，理论上是不应该提供24小时服务的！”可以想象，类似的事情也出现在了云计算厂商、SaaS厂商和各种行业解决方案厂商身上。客户到底是付不起钱，还是不愿意付钱？它们未来有一天能付钱吗？它们究竟有没有意识到自己付的钱太少了？这一切都不重要，重要的是无论对方付多少钱，乙方都有义务提供最高质量的服务。
在这个世界上，很难找到比这更差的商业模式。我一贯不主张任何人去做短剧和MCN，因为它们的商业模式都很差——前者投流成本过高、基本是为平台打工，后者过于依赖KOL、往往演变为给KOL打工。但是与To B服务相比，就连短剧和MCN都显得没那么差了，因为这两门生意的“最终胜利者”能拿走很丰厚的奖赏，而To B服务根本没有“最终胜利者”。
要改变To B生意的绝望局面也不是不可以。有一件事情可以立竿见影地带来改变（尽管不一定能治本）：供给端出现大面积收缩，大批服务商退出市场或缩减业务，从而实现所谓“边际改善”，直到“市场出清”。通俗地说，就是大家意识到卷下去毫无意义，所以干脆不卷了，由此反而导致行业的整体状况改善。最近几个季度互联网大厂纷纷收缩To B业务，似乎就是“边际改善”的一个迹象，当然目前的改善幅度还远远不够。
在长期，To B生意的真正翻身还是依靠需求端，也就是上面列举的前两个问题的解决。这样的事情不太可能在五年内发生，在十年内能否发生也不好说。如果供给侧的边际改善能够让To B行业的状况稍微好一点、让幸存的专业服务商得到一些喘息的机会，那已经堪称好消息了。
至于“风险偏好”会不会使我们“错过了To B的黄金十年”，我只能说：如果外界对于一门生意的风险偏好已经连续五年到十年处于低迷状态，那肯定是有原因的。在现实中，赢家继续赢下去的概率要远远高于输家咸鱼翻身的概率。即便输家有一天真能翻身，那多半也是历史进程的结果，它们主观上能做的事情是很少的。
