行业转型：数字化在线浪潮继续前行——从印刷媒体到在线媒体代理，再到人工智能集成代理

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发布日期：2025年11月4日 / 更新日期：2025年11月4日 – 作者：Konrad Wolfenstein

行业转型：数字化在线浪潮继续前行——从印刷媒体到在线媒体代理，再到人工智能集成代理

行业转型：数字化在线浪潮持续推进——从印刷媒体到在线媒体代理，再到人工智能集成代理——图片来源：Xpert.Digital

按日计费模式的终结？新型人工智能代理机构的巧妙商业模式

不仅仅是咨询：价值 5580 亿美元的人工智能集成业务

数字化转型的浪潮仍在继续，身后留下的是一个动荡不安的行业。尽管德国咨询市场规模已突破令人瞩目的500亿欧元大关，但整体数据掩盖了深刻的结构性转变：整体增长放缓，而一个特定领域却涌现出新的淘金热潮。引领这场变革的是一种新型服务提供商，它正在重新定义游戏规则：人工智能集成机构。这代表着传统媒体代理机构向技术实施合作伙伴的必然演进，也标志着一个根本性的转变——从纯粹的创意转向卓越的运营。

这种转变不仅仅是一种趋势，更是对不断变化的需求的响应。如今，企业不再需要战略性的PPT演示文稿，而是需要能够直接集成到其业务流程中的实用、可扩展的AI解决方案。这正是新型集成商的用武之地。他们并不开发自己的AI模型，而是将GPT-4、Llama 3或Claude等现有技术整合到定制系统中。他们的价值不在于专有技术，而在于他们为实施带来的速度、可靠性和领域专业知识。

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当“旧式”代理机构结构转型为技术集成商：人工智能集成机构市场——结构重组与德国咨询业务转型

德国咨询市场正经历着一场微妙而深刻的结构性变革。2024年，德国咨询行业的总产值首次突破500亿欧元，达到501亿欧元。这不仅标志着一个量化的里程碑，也预示着一场质的重组，其动力体现在全新业务类别的涌现上。2024年，咨询行业增长了5.9%，从整体经济的角度来看，这虽称得上稳健，但增速明显低于往年。相比之下，2022年和2023年的增长率分别为16.0%和7.3%。这种增长曲线的趋于平缓并非行业实力减弱的体现，而是市场细分化的标志，某些专业领域正呈指数级增长，而另一些领域则停滞不前甚至萎缩。所谓人工智能融合的现象不应被忽视，而应被视为未来十年结构性变革的重要力量。

在咨询领域中，各公司预测人工智能咨询在2025年将实现尤为强劲的增长，预计增幅将达到13.9%。这清晰地表明：对人工智能专业知识的经济需求远超行业整体增长，并已成为一种战略倍增器。与此同时，在传统咨询领域中，IT咨询的增长最为强劲，达到5.9%，而战略咨询（4.0%）和组织流程咨询（3.5%）则明显落后。

这种差异并非偶然。它标志着企业对咨询合作伙伴的期望发生了根本性转变：不再是抽象的战略文件或组织架构重组，而是新技术的具体实施、整合和运营规模化，尤其是在生成式人工智能领域。全球企业人工智能解决方案市场规模预计在2025年达到980亿美元，到2035年底将达到5580亿美元，年均增长率高达19%。这不仅是现有市场中不断增长的份额，更是一个与现有市场并行的全新细分市场的出现。

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哪些玩家正在满足这种新的需求？

这个问题至关重要，因为答案揭示了一种经典的市场动态：主导这个行业的并非那些老牌的大型咨询公司——至少在早期阶段并非如此——而是新一代的专业集成商和混合型代理模式，它们试图将传统的代理结构与深厚的技术实力相结合。这些参与者通常来自三个方面：一是原本纯粹的数字或绩效代理公司，它们已转型为高端咨询公司；二是专注于特定领域的技术精品公司，它们已将系统集成能力扩展到业务赋能领域；三是传统的管理咨询公司，它们不得不大幅提升自身的运营实施能力。

这种转变背后的经济逻辑既精妙又令人信服。传统的管理咨询公司提出战略构想后，便将实施工作交给客户或实施伙伴；而传统的数字营销机构则按日收费，并通过增加人员配置来按小时计费，从而最大化利润。然而，如今涌现出一些新的混合模式，它们既非纯粹的按小时计费，也非纯粹的战略模式。这些整合模式将多种收入来源整合到一个围绕三大支柱构建的架构中：战略和能力咨询费（最初按日计费）、按交付成果在限定时间内完成具体实施和项目的费用（固定费用），以及用于支持、维护和迭代优化现有系统的长期服务费（类似订阅模式）。这个三角结构至关重要，因为它解释了为什么这类公司能够保持更高的利润率，并且——至少在理论上——比纯粹按小时计费的机构实现更稳定、更可预测的增长。

这个新兴产业的核心是资本资源，而非创造力。

这种概念上的转变是根本性的。传统的代理机构（营销、设计或传统咨询公司）的收费基于创意产出和战略原创性，而这些新型人工智能集成商则遵循着截然不同的价值逻辑：将现有技术模块投入实际应用。“集成”一词在此恰如其分地体现了这一点。这类公司并不开发自己的语言模型或专有的人工智能基础设施，而是利用现有的、公开可用的或已获授权的模型——通常是OpenAI的GPT-4和GPT-4o、Anthropic Claude、Google Gemini等模型，或者，对于数据隐私要求严格的案例，则会使用Meta Llama 3、Mistral或DeepSeek等开源模型。在此基础上，它们构建了一个由框架和基础设施层组合而成的专用技术架构。

这类公司的典型技术栈遵循一套成熟的模式：后端通常使用 Python 和 FastAPI 来提供 API，因为 FastAPI 在处理并行 AI 请求时具有高度异步性和并发性。LangChain 或 LlamaIndex 等框架用于编排复杂的流程——例如串联多个 AI 调用、路由请求以及管理对话记忆。Pinecone、Weaviate 或开源的 FAISS 等向量数据库用于存储向量并在大型知识库中执行语义搜索。PostgreSQL 或类似的关联数据库用于持久化业务数据和管理对话历史记录。为了在云市场进行扩展，通常会使用 Azure、AWS 或 Google Cloud，并根据需求将这些云服务提供商的 AI 服务作为备用或主要选项。前端层通常使用 Streamlit、React 或类似的框架来实现，以便为客户提供用户友好的界面。

这听起来或许有些技术性，但却是经济上至关重要的细节：这些技术栈并非专有技术，也并非秘密技术，更不受专利或其他知识产权的保护。相反，它们是事实上的行业标准，随处可得。那些能够熟练运用这些技术栈的企业，相比那些试图开发自身核心技术的企业，能够以更快的速度交付产品，降低成本，并更有效地扩展规模。这从结构上降低了市场准入门槛，但并未降低真正实现差异化竞争的门槛——它只是转移了门槛：从技术专有性转移到领域知识、卓越的实施能力以及推动组织变革的能力。

正因如此，成熟的代理机构（例如源自传统媒体代理网络或数字精品机构的代理机构）比其他机构更容易打入这个领域：它们拥有科技行业往往缺乏的技能。它们了解组织架构、变革管理、内部阻力以及创新采纳的心理。它们善于沟通，拥有客户关系，并建立了品牌信任。它们所缺乏的——也是它们必须学习或掌握的——是快速、稳健地整合技术组件的能力。

这就解释了市场某些领域出现的奇特反转现象：传统管理咨询公司正努力学习如何编写代码和部署系统，而传统代理机构则试图将自身定位从“创意和品牌建设”转向“通过技术整合实现业务转型”。其中一些机构在这方面取得了巨大成功，而另一些——未来十年将会证明这一点——将会失败。

市场整合和私募股权入侵

咨询和代理市场整合浪潮日益高涨，这一现象不容忽视。自2023年以来，私募股权投资者在该领域表现活跃。Lünendonk的最新分析显示，私募股权目前对30%的受访咨询公司而言具有战略意义。这绝非小事。这意味着德国相当一部分中型咨询公司正在明确考虑或积极参与有关收购股权或剥离部分业务的讨论。

私募股权驱动的整合遵循一套既定的模式：私募股权投资者会寻找一家拥有成熟客户群和市场地位的平台型公司。然后，该公司会通过一系列附加收购进行扩张——通常是收购特定领域的专家（例如人工智能咨询、云迁移、网络安全）。通过标准化、资源整合和交叉销售来发挥协同效应。经过通常四到七年的时间后，公司会退出，买家可能是战略买家或规模更大的私募股权投资者。

其后果是多方面的。首先，这会导致资本规模扩大：传统上依靠自有资金或小型投资者集团发展壮大的中型咨询公司能够获得增长资本，从而获得专业知识。这应该能更快地将新服务推向市场。其次，这会造成整合压力：那些未能被私募股权投资组合包围的公司将面临资本实力远胜于自己的竞争对手。这将导致市场结构出现两极分化：一方面是资金雄厚的大型平台，另一方面是专注于特定领域的小型精品咨询公司。中产阶级正面临压力。

与此同时，需要注意的是，这种由私募股权驱动的整合迄今为止主要集中在传统的管理咨询或成熟的IT咨询公司领域。在新兴的人工智能集成商领域，这一进程进展缓慢。这些公司大多仍处于发展初期，规模较小，且组织形式较为传统——要么是拥有控股股东的有限责任公司（GmbH），要么是传统的合伙制企业。原因很简单：它们还是一个新兴领域。私募股权投资者倾向于投资他们了解的领域，以及他们能够评估的商业模式。人工智能集成商领域尚属新兴，尚未吸引到大规模的私募股权投资。然而，这种情况很可能会改变。

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工资结构与技能短缺悖论

对于这类新型公司而言，关键的经济挑战在于熟练工人的供应和留用。德国专业人工智能开发人员的就业市场极其紧张。一位经验丰富的机器学习工程师或专业人工智能开发人员的年薪在 8 万至 12 万欧元之间——前提是你能找到这样的人。除此之外，还有社保缴款、培训津贴和激励奖金。整个 IT 就业市场都已过热；41% 的 IT 专业人士计划在 2025 年更换工作，其中大多数人将在当年第一季度离职。

这就造成了一个概念上的困境：一方面，这些集成公司需要吸引高度专业化的人才以保持技术竞争力；另一方面，中型集成公司无法与大型科技公司（如谷歌、Meta、微软）提供的薪酬相抗衡。一些公司正试图通过多种策略来解决这个问题。首先，他们将自己定位为开发者寻求职业发展机会的学习空间和创新实验室。其次，他们与大学和编程训练营建立合作关系，在早期职业人才充分发挥市场潜力之前对其进行培养。第三，他们实施高度模式化的工作方式，使初级人才能够在指导下快速交付高质量的成果。第四，他们采用自由职业者和合同工模式来降低整体薪资负担。

最后一种模式——使用自由职业者和承包商——在这个行业非常普遍。人工智能集成商可能会聘用一个由五到十名全职员工组成的核心团队（通常是合伙人或创始人以及几位资深员工）。除此之外，他们还会与一个专家网络合作，根据具体项目的需要聘请专家。这种模式在经济上是合理的，因为人工智能项目的工作量很少稳定、规律——密集实施阶段之后通常是强度较低的优化和维护阶段。因此，保持较低的固定成本结构是合理的。然而，问题在于这种模式难以建立组织连续性和知识积累。如果最优秀的人才在每个项目结束后都离开，就无法积累深厚的专业知识。许多这类公司正面临着这个问题。

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商业模式的三难困境：在每日收费、项目固定费用和预付费用之间做出选择

这些新型集成商的盈利逻辑出乎意料地复杂。咨询业务中确定费用的基本模式有三种，每种模式都有其优缺点：

第一种模式是经典的按日计费。顾问或机构按小时或天计费，乘以每小时或每天的费率。这种方式简单透明，让客户能够清晰地控制成本单位：每小时或每天的费用一目了然。问题在于：它会造成激励机制失衡。顾问效率越低，收入反而越高。他们没有经济动力去提高工作效率或优化工作方法。这就导致了典型的委托代理失衡。

第二种模式是基于交付成果的项目费用或固定价格。客户和供应商协商确定服务包，例如“为客户服务实施人工智能聊天机器人”，固定价格 5 万欧元，交付周期为 8 周。这种模式能有效激励供应商——效率越高，利润越高，因此供应商更有动力高效工作。但问题在于：这种模式难以计算。如果需求不明确，或者在实施过程中范围发生变化，损失会迅速累积。这会导致两个问题：要么供应商需要预留巨额安全边际（但价格对客户而言会变得不具吸引力），要么最终项目成本超出预期。许多中型集成商反映，由于实际情况比预期复杂，一些项目最终亏损了 15% 到 20%。

第三种模式是预付费模式——订阅模式。客户每月支付固定费用，以换取特定级别的服务或有保障的可用性。这带来了无与伦比的规划保障：服务提供商可以可靠地将这些收入纳入预算。同时，由于不满意的客户更有可能取消订阅，这种模式也激励了效率和客户至上的理念。问题在于：预付费模式难以推广。它需要客户的高度信任，以及对长期合作价值的战略信念。许多客户（尤其是中小企业客户）的思维模式是项目式的，而非订阅式的。此外，预付费模式只有在实现标准化——即每月服务内容大致相同——的情况下才能奏效。但对于高度定制化、复杂的项目而言，情况并非如此。

大多数成功的AI集成商都学会了采用混合模式：他们通常先以按日计费的咨询服务为起点，深入了解客户需求。之后，双方会合作开展一个固定费用的项目（通常以6周为一个迭代周期）。项目成功实施后，他们会提供包月服务。这种模式具有诸多优势：最初的按日计费可以用于深入的分析；项目阶段的压力促使交付速度加快；包月服务确保了客户的长期合作，并稳定了收入。这对客户来说也很有吸引力：他们先支付分析费用，然后支付实施费用，最后支付持续优化费用——所有阶段都经济可行。

数据保护和监管复杂性

人工智能集成商之间的一个关键区别在于其处理严格数据隐私要求的能力。许多客户——尤其是在公共、金融和医疗保健领域——无法简单地将敏感数据上传到云服务。在这种情况下，集成商必须能够在本地部署人工智能系统，或在封闭的受控环境中运行这些系统。

这就引出了一个明显的区别。许多价格更低、速度更快的集成商主要使用云 API（例如 OpenAI、Google 和 Anthropic）。他们可以快速且经济高效地交付 MVP 原型。但这对于受监管的行业来说往往不可行。在这种情况下，就需要具备本地部署专业知识的专业供应商介入——例如，使用 Llama 3 或 Mistral 等开源模型，或者使用 vLLM 或 llama.cpp 等框架在本地托管模型。

GDPR 和新的《欧洲人工智能法案》（AI 法规）也促使许多集成商发展出应对合规风险的专业知识。事实证明，这已成为一项竞争优势：那些了解如何搭建符合 GDPR 标准的人工智能系统、满足 AI 法规的要求并将这些复杂的要求转化为具体的技术实施方案的公司，往往能够获得更高的价格和更佳的客户认可度。

增长的悖论：规模化与质量

咨询行业存在一个经典的悖论：最优秀的咨询公司往往规模较小，且高度专业化。它们拥有成熟且才华横溢的核心团队，能够快速做出以质量为导向的决策，并且如果项目不合适，它们可以拒绝。而那些问题重重的公司往往规模庞大、官僚作风严重，最优秀的人才流失到庞大的矩阵式组织架构中，最终没有人真正掌控公司。

这就引出了一个投资难题：如果这样一家集成公司发展成功，需求增长，并有机会扩大规模，那么它必须做出抉择：是保持小规模、高质量服务，还是追求规模化扩张？历史上，许多这样的抉择最终都以失败告终。公司试图扩张，却经历了低效的招聘流程，招到了与企业文化不符的人才，导致质量下降，优秀人才流失，最终形成恶性循环。

在这个领域，一些较为成功的企业采取了不同的策略：他们有意选择不进行大规模扩张。他们保持小规模（20-30人），而不是试图发展到200人。他们构建了一个强大的合作伙伴网络——由其他专注于特定垂直行业或应用场景的小型集成商组成。他们扮演的是协调者的角色，而非一站式服务商。这种模式在收入和客户影响力方面同样具有可扩展性，但其结构有所不同——它更注重网络建设，而非层级式增长。

产业结构转变：从创意范式向科技范式的过渡

从历史上看，代理机构——无论是营销代理机构、设计代理机构还是传统管理咨询公司——本质上都是从事创意和智力工作的机构。这种区别源于：

创造力：谁能提出最原创的想法、最佳的设计理念和最具创新性的策略？
声誉：在特定领域以卓越成就而闻名的人？
人才招聘：谁能吸引到最优秀的创意人才？

从古典经济学的角度来看，这些机构是信任商品的市场——顾客无法事先真正评估质量；他们根据推荐和声誉进行购买。

新一代人工智能集成商遵循不同的运作模式。这种差异源于：

技术稳健性：谁能更快、更具可扩展性、错误率更低地将系统投入生产？
领域知识：谁对特定行业（银行业、保险业、制造业、公共部门）非常了解，以至于知道关键用例在哪里？
变革管理技能：谁懂得如何引导公司克服组织阻力，真正实施这些系统？

这仍然是一个以信任为基础的行业。但信任的标准已经发生了变化。它不再主要关注“你是否有绝妙的创意？”，而是关注“你是否真的能够可靠地、在预算范围内、按时完成？”

这种从创意范式向技术范式的转变意味着，那些过度依赖“创意和创新”来构建自身形象的传统代理机构，在这个新领域中并非天生就具备竞争力。一些老牌的大型数字代理机构就面临着这样的问题：它们擅长创意构思，但在实际操作、技术深度和卓越运营方面却略显不足。它们需要进行自我革新，或者引进专业人才。

经济结论：新产业的结构

综上所述，关于这些新型整合机构的经济结构，可以得出以下结论：

人工智能咨询行业仍处于早期发展阶段，非常脆弱。虽然它正经历两位数的增长，但基数仍然很小。现有数据显示，人工智能咨询行业的整体增长率为13.9%，但这一数字包含了已建立人工智能咨询部门的大型成熟管理咨询公司。那些专注于人工智能领域的新兴集成商的增长速度可能更快，但由于规模仍然太小，无法单独进行统计分析。

利润率高于传统的按小时计费的代理机构，但低于传统科技公司。项目利润率在 20% 至 35% 之间比较现实，长期合作利润率在 40% 至 60% 之间。这远高于传统的数字代理机构（其利润率通常为 8% 至 15%），但远低于软件公司（其 EBITDA 利润率通常为 60% 至 80%）。

市场将会整合。未来3-5年将揭示哪些公司能够在这个领域生存下去。许多现有企业要么会被合并，要么会被大型咨询公司收购，要么就会倒闭。到2030年，可能只有那些高度专注的专业公司和少数最具才华的综合型精品咨询公司才能继续作为独立企业存在。

技术型劳动力市场的动态变化将持续加剧。这很可能是未来几年最大的结构性制约因素。如果这些整合者真想扩大规模，就必须以高于整体劳动力市场的速度培养和留住人才。这将迫使他们投资于系统化的学习项目、组织发展和文化差异化。

监管的复杂性正在成为一道护城河。那些在数据保护、人工智能法案合规性和本地部署架构方面尽早积累专业知识的公司，将比后来的竞争对手拥有结构性优势。这一点在德国和欧洲尤为重要。

混合模式正逐渐成为标准结构。纯粹的项目计费或纯粹的预付费模式，而是两者的结合将成为常态。这对客户来说更具吸引力，对服务提供商来说也更加稳定。

从创意型企业向科技型企业转型是结构性不可逆转的。未能理解这一点并相应调整其基础设施和企业文化的公司将被市场淘汰。