Auf der vordersten Front | Der Weg nach einem AI-Einkommen von über 100 Millionen: Weimob setzt auf die AI First-Strategie und die Herausforderungen der B2B-Lieferung

Text | Zhang Ziyi

Redaktion | Yuan Silai

Angesichts der allgemeinen Wachstumsengpässe in der SaaS-Branche und des Strebs nach digitaler und intelligenter Transformation veranstaltete Weimob am 22. April 2026 in seinem Hauptquartier in Shanghai einen Stadtgipfel und präsentierte offiziell die komplette Strategie von "AI First".

Nach den Veröffentlichungen in den Jahresabschlussberichten von Weimob aus dem Jahr 2025 hat das Einkommen aus AI-verwandten Geschäften erstmals die Marke von 100 Millionen Yuan überschritten, und die aufeinanderfolgende Wachstumsrate im zweiten Halbjahr 2025 betrug 130 %. Auf der Grundlage dieser Finanzdaten versucht Weimob, durch eine strategische Aufwertung die Rolle von AI von der ursprünglichen Produkt-Hilfs-Plugin-Stufe auf die Ebene der Geschäftsdokumentation zu heben.

Die von Weimob diesmal vorgeschlagene "AI First"-Strategie deckt im Kern die Richtungen AI + SaaS, AI + Marketing, AI + Auslandseinsatz und AI To C ab.

Im Bereich der technischen Architektur hat Weimob diese in "Agent + Skills" aktualisiert. Die zugrunde liegende Logik dieser Veränderung besteht darin, die ursprünglich komplexen Funktionen des SaaS-Systems (Skills) in eine Form zu verpacken, die einfacher zu interagieren ist, und von der Intelligenz (Agent) aufgerufen zu werden, um so die Schwelle für Händler, komplexe Systeme zu bedienen, zu senken.

You Fengchun, Vorstandsmitglied und Präsident der Weimob-Gruppe, sagte, dass sich AI von einfacher Dialoginteraktion hin zu autonomer Ausführung entwickelt.

Derzeit wird diese Logik in Geschäftsbereichen wie der "Krebse"-Ökosystem von Weimob versucht umzusetzen. Beispielsweise müssen Händler nicht mehr über mehrstufige Menüs im Hintergrund nach Daten suchen, sondern können direkt über Dialog die Tagesumsätze abrufen. Dieser Sprung von "punktförmigen Funktionen" zu "systematischer Stärkung" ist der Beginn, wie Weimob versucht, die unterliegende Logik des Geschäfts neu zu gestalten.

Wenn diese grandiose Strategie in die praktischen Geschäftsszenarien umgesetzt wird, müssen SaaS-Anbieter jedoch einer harten Realität gegenüberstehen: Der To-B-Geschäftsbereich hat weitaus höhere Anforderungen an die technische Sicherheit als der To-C-Bereich.

Obwohl jeder auf der Verbraucherseite AI nutzen kann, sind die Anforderungen und Bedürfnisse der B-Kunden im praktischen Einsatz viel strenger als die der C-Kunden.

Xiao Feng, Technischer Vizepräsident von Weimob, wies darauf hin, dass C-Kunden eine höhere psychologische Toleranz für die Illusion von AI haben. Wenn ein AI-Tool bei der Beantwortung von allgemeinen Fragen fehlerhaft ist, halten C-Kunden es normalerweise nur für "nicht klug genug" und versuchen, die Fragestellung anzupassen. Aber B-Kunden sind zahlende Kunden, und jede Aktion von AI ist direkt mit dem Geschäftsszenario und den finanziellen Ergebnissen verknüpft.

"Sobald ein schlechtes Beispiel (bad case) auftritt, halten B-Kunden das gesamte AI-Modul für unbrauchbar." Xiao Feng erläuterte dieses Unterschieds beispielhaft: Im Szenario des AI-Kleiderprobens kann die Erkennungseffizienz gestört werden, wenn das Modelbild an der Wand anliegt oder Schwerlasten in der Hand hält. Bei C-Kunden sind die Kunden normalerweise bereit, nach einer Erklärung des Kundendienstes eine andere Haltung einzunehmen; aber B-Händler stellen direkt die technische Effizienz in Frage und weigern sich, zu bezahlen. Diese fast "fehlerfreie" Anforderung an die Stabilität bedeutet, dass Weimob bei der Umsetzung der AI First-Strategie mehr Ressourcen in die Sicherheitsüberprüfung und die Szenarienanpassung investieren muss, anstatt blind nach prachtvollen technischen Indikatoren zu streben.

Auf der Grundlage dieser vorsichtigen Überlegungen konzentrierte sich Weimob bei der Einführung von Funktionen wie Weimob Admin Skill für das Krebse-Ökosystem zunächst auf den Sicherheits-Check-Mechanismus. Das Ziel ist nicht, schnell Geld zu verdienen, sondern durch die Verpackung der ursprünglichen API zunächst das Problem der Betriebsstabilität der Händler im Geschäftsszenario zu lösen und die Vertrauen der B-Kunden in AI schrittweise durch "Gefühl der Effizienz" aufzubauen.

Dieser Streben nach "Sicherheit" und "Stabilität" hat auch direkt Auswirkungen auf das Expansionsrhythmus von Weimob in neuen Geschäftsbereichen.

Nehmen wir das kürzlich vorgestellte GEO (Generative Engine Optimization)-Lösung "Xingqi" als Beispiel. Mit der zunehmenden Umgestaltung des Informationsgewinnungsweges der Benutzer durch die AI-Suche wird es zu einer neuen Geschäftsmöglichkeit im Marketingbereich, wie man die Sichtbarkeit von Markeninformationen in den Antworten von AI erhöht.

Aber nach Ansicht von Xiao Feng ist die GEO-Technologie an sich nicht schwierig, die Schwierigkeit liegt darin, die Compliance in den schnell wechselnden Traffic-Chancen aufrechtzuerhalten. Er gab bekannt, dass Weimob intern ein äußerst strenges Prüfungsverfahren für den GEO-Bereich eingerichtet hat: Jede Bestellung muss drei Prüfungen durchlaufen, und die letzte Stufe wird von der Rechtsabteilung kontrolliert.

Xiao Feng machte klar, dass Weimob Produkte mit hohem Budget abgelehnt hat, die Pyramidschemas betreffen oder Compliance-Risiken bergen. Diese "Zurückhaltung" vor Geschäftsmöglichkeiten spiegeln die unterliegende Logik von B-AI-Dienstleistern wider - in der technologischen Transformationsphase ist es wichtiger, die Gesundheit und Nachhaltigkeit des Geschäfts zu schützen als kurzfristige Umsatzexplosionen.

Derzeit stammen mehrere Produkte, darunter GEO und AI Work365, aus dem Innovationszentrum von Weimob. Dieses System ermutigt die Mitarbeiter, AI-native Anwendungen mit Marktpotenzial zu entwickeln und gleichzeitig kleine Schritte unter dem institutionellen Rahmen zu wagen.

Während das Geschäft sich nach außen ausbreitet, passt sich auch das interne Forschung und Entwicklung-Management-Modell von Weimob der AI First-Strategie an. Bei der Code-Schreibphase hat Weimob bereits AI zur Programmierungshilfe eingeführt, aber Xiao Feng betonte, dass die derzeitige AI noch nicht in der Lage ist, umfangreiche, modulübergreifende Entwicklungsaufgaben unabhängig zu übernehmen.

Um die Stabilität der unterliegenden Geschäftsprozesse sicherzustellen, wählt Weimob einen schrittweisen Ansatz der fragmentierten Generierung, um sicherzustellen, dass die technische Grundlage während der Transformation nicht beeinträchtigt wird.

Finanziell gesehen bedeutet das über eine Million Yuan erreichte AI-Einkommen von Weimob, dass die Integration von AI in den SaaS-Bereich bereits vorläufig von der Märkte bestätigt wurde. Aber der Sprung von "Hilfswerkzeug" zu "Geschäftsmaschine" bedeutet, dass Weimob komplexere B-Lieferbeziehungen handhaben muss.

In Zukunft wird die Leistung von Weimob unter der AI First-Strategie in hohem Maße davon abhängen, ob es in der Lage ist, den optimalen Ausgleich zwischen den hohen Qualitätsanforderungen der B-Kunden und den Grenzen der AI-Technologie zu finden.