【AI不画饼，当工具用】
现在各家公司发财报，不提两句AI都不好意思。但雪球上大家讨论的风向已经变了，从去年追捧概念，到现在开始翻财报，看AI到底带来了什么实际的业务变化。如果AI的投入，在财报上看不出对收入的拉动，或者对成本的优化，那这个故事就很难讲下去了。
最近BOSS直聘发了Q3财报，数据一如既往地稳健：营收21.6亿元，同比增长13.2%。截至2025年9月30日止的十二个月内，公司付费企业客户数达到680万，同比增长13.3%。
AI方面，财报里没有单独列出AI的收入项，这很正常，目前阶段大部分公司都做不到。但我们可以从管理层的表述和运营数据里，找到一些线索。公司提到几个关键应用：面向招聘方的AI Agent服务，和面向求职者的AI模拟面试。此前，管理层透露过一个数据，平台使用了AI Agent的招聘者，达成效率（指交换联系方式或简历）能提升25%。达成效率，这是一个很具体的业务指标，直接关系到平台的核心价值——匹配效率。
从财务角度看，AI的作用更多体现在成本端。财报显示，公司的运营效率在持续提升，销售和营销费用占收入的比重在下降。这背后，除了品牌效应，AI也起到了作用。比如公司之前曾提到过，用AI辅助内容审核，能将审核效率提升30%。这部分节省下来的人力成本，最终会反映为更高的营业利润率。
接下来分析它的战略。BOSS直聘做AI，最大的依仗不是自研模型有多厉害，而是它拥有的垂直领域数据。这一点很关键，因为它回答了在通用大模型时代，垂直公司的机会在哪。机会就在于，通用模型解决的是70%的共性问题，而剩下的30%行业特有问题，需要高质量的专有数据来“喂养”。BOSS直聘平台上海量的招聘方与求职者的交互行为、简历和岗位描述，就是训练招聘领域AI最好的“燃料”。一个通用模型可能知道Java是什么，但或许很难像BOSS直聘的模型一样，有机会学习到一个“一个五年经验的Java工程师”和一个“急需技术合伙人的初创公司老板”之间的匹配逻辑。
总结一下，从一个第三方投资者的角度看，BOSS直聘的AI应用策略，相对比较务实。它的逻辑是把AI能力深度嵌入到现有的招聘流程中，目标非常明确：1. 提升核心业务（匹配）的效率和用户体验；2. 降低内部运营成本。
这种做法的好处是，用户能比较快地感受到AI的助力。当然，这种模式的想象空间，可能不如平台型AI公司那么大，但确定性更高，风险更可控。在当前这个市场环境下，相比于一个遥远的、颠覆性的AI故事，这种能实实在在看到回报的务实路径，可能更容易被投资者所理解和接受。