Gen Z 洞察
“这是 AI 广告”：Wrtn 为何祭出 AX 大旗？

【BizHankook】BizHankook 将连载由延世大学经营革新学会 BIT (Business Innovation Track) 撰写的战略报告，共计十余篇。通过分析站在转折点上的企业所面临的问题，我们将以 Z 世代的视角提供关于创新的洞察。

“这是 AI 广告。”2025 年夏天，一段权志龙 (G-Dragon) 手持智能手机说出这句话的短视频刷屏了电视和 YouTube。这则没有任何多余解释、仅重复一句话的广告引发了“虽然极度反感但又忍不住一直看”的反应。据分析，在该活动开展仅几周后，App 下载量增长了 57%，会员注册量增长了 44%，广告曝光排名一跃进入同行业的 2~3 名。在韩国众多的 AI App 中，Wrtn 凭借这一波广告成功打响了“MZ 世代皆知的品牌”名号。

然而，那年秋天，Wrtn 却打出了完全不同的牌。公司宣布成立内部独立企业“Wrtn AX”，正式进军面向企业、学校及公共机构的 B2B AI 转型（AX）业务。一家喊着“生活化 AI”、誓要开启人均 1 个 AI 时代的公司，为什么突然转做企业咨询与解决方案？表面上看是业务扩张，背后却重叠着公司所面临的增长悖论与巨大的赤字结构。

以免费及生活化 AI 战略，活跃用户突破 500 万

自 2023 年底作为可在一个 App 内使用 GPT-4、Claude、Gemini 等全球商业模型，集成式 AI 门户亮相以来，Wrtn 的月活跃用户（MAU）截至 2024 年 10 月已突破 500 万。其增长速度超过了 Toss（3 年 3 个月）和 Karrot（2 年），在韩国本土生成式 AI App 中，用户数仅次于 ChatGPT。

2025 年 4 月，Wrtn 发布“Wrtn 3.0”，提出了“从生成式 AI 向生活化 AI 转变”的口号。通过整合 AI 助手、角色聊天及奖励功能，旨在成为提供晨间问候、日程管理、新闻、午餐菜单及运势提醒的“日常 AI 伙伴”，并提出了“全民人均 1 个 AI”的愿景。根据《2024 Wrtn 用户报告》，核心用户月均使用时间达到 1300 分钟左右（每天 40 多分钟），10 多岁和 20 多岁用户侧重于学习与作业，30 多岁和 40 多岁侧重于办公与自我提升，50 岁以上群体则在健康与经济咨询方面占比很高。

尤其是角色聊天功能表现出极强的沉浸感。据报道，该功能上线一个月后月销售额即突破 10 亿韩元，这被评价为作为“免费 App”的 Wrtn 首次确立了可见的 B2C 盈利模式。权志龙广告与生活化 AI 战略在获取用户方面显然是成功的。

增长的悖论，200 亿韩元规模的赤字

问题在于，尽管有如此迅速的增长，Wrtn 的损益结构却并不健康。从国内 AI 企业业绩分析资料来看，2024 年 Wrtn 的预估销售额仅为几十亿韩元（约 30 亿韩元左右），但由于外部 LLM API 费用、人工成本、基础设施及营销开支的增加，年度营业亏损已扩大至 260 亿至 290 亿韩元规模。

简单梳理其结构：Wrtn 并非使用自有 LLM，而是以 API 形式调用 OpenAI、Anthropic、Google 的模型，在此基础上叠加搜索、文档、角色聊天、AI 助手等功能与 UX，属于“套壳/门户型”服务。用户越多，模型调用量和 API 费用就越高。再加上权志龙广告这类大规模营销支出，绘出了一条“MAU 爆发但损益不断恶化”的悖论式曲线。

通过角色聊天收费和广告平台（Wrtn Ads）等 B2C 变现手段，自 2024 年末产生每月 10 亿韩元左右的销售额，这一点是积极的。然而，要抵消每年 200 亿韩元的赤字还远未足够。在全球层面有 OpenAI、Google，在国内则有 Naver035420、Upstage 等，它们各自将拥有独特优势的 AI 服务置于核心地位。“建立在他人模型之上的 AI 门户”这一结构性局限，已成为 Wrtn 必须翻越的大山。

启动 AX 专门组织，为何是现在？

正是在这一节点，Wrtn 祭出了 B2B AX 这张牌。2025 年 9 月，Wrtn 成立内部独立企业 (CIC)“Wrtn AX”，正式出动面向企业、学校及公共机构的 AI 转型 (AX, Artificial eXperience) 专门组织。Wrtn AX 确立了三大核心支柱：一是面向经营层与实务人员的 AI 转型教育与咨询；二是为各组织提供量身定制的 Wrtn 基座平台及 Agent；三是构建与企业内部数据联动的 RAG (检索增强生成) 与 MCP 基于 Agentic AI 的系统。

Wrtn AX 成立之际发布了《AX Report 2025》，公布了实际内部及外部项目所产出的数据。据该报告及媒体报道，在客户咨询部门引入 AI Agent 后，总劳动时间减少了 73%，生产力提升了 35%。在财务部门，针对产品收货确认、发票审核、工资支付、财务报表编制等手工任务繁重的结算业务实现了自动化，劳动时间减少 40%，生产力提升 21%。前端与后端开发 Agent 在提升生产力 15% 与 28% 的同时，缩短了 28% 与 55% 的工作时长。

深入分析客户咨询案例，画面便更加清晰。以往，咨询师需要整天反复处理 FAQ 和简单询问。现在，通过学习公司政策、FAQ 和订单数据的 Agent 进行第一轮响应，退款、重新配送、预约等后续操作也能与系统联动实现自动化。结果是咨询师可以专注于复杂的投诉和高附加值咨询，公司在不增加人手的情况下能接待更多客户。Wrtn AX 所说的“Agentic AX”，归根结底就是将 LLM、搜索、RAG 植入现有工作流程，将人力执行的重复性工作移交给 Agent。

市场环境也正在迅速向 AX 倾斜。微软表示，其国内 Azure 客户的 70% 已经在使用 AI 服务，并接连介绍了 LG Uplus、现代格罗唯视 (Hyundai Glovis)、KB Life、KT 等多家企业引入 M365 Copilot，实现文档撰写、会议记录、报告及数据分析自动化的案例。Upstage 凭借韩语特化 LLM“SOLAR”和文档 AI 解决方案，在金融与公共机构开展 AX 项目，并在 B 轮融资中获得了 620 亿韩元的追加投资。传统的 SI (系统集成) 和解决方案供应商也正将云服务、RPA、聊天机器人打包成“AX 套件”推向市场，重构软件业务模式。

换言之，Wrtn 进军 B2B 不仅仅是简单的业务多元化，更是为了生存的抉择。这是内部对于“仅靠免费为主的 B2C 战略难以实现盈利”的觉醒，以及国内外国 AX 已成为实际资金投入领域的外部环境，加上试图将 B2C 积累的 UX、编排及教育经验转化至企业端的综合考量。

如何通过 AX 生存下去

要使 Wrtn AX 成为有意义的利润支柱，最终必须回答“即便借用模型，如何创造难以被替代的价值”这一问题。考虑到当前的行业地位与市场结构，Wrtn 在现实层面应聚焦的方向可归纳为以下三点。

第一，需要推出瞄准“中间及底层”市场的 AX 套件。目前韩国 AX 市场的高端份额已被微软 Copilot、Upstage 及传统 SI 厂商占据。微软以现有 M365 客户为基础，通过附加 Copilot 实现文档、邮件、会议记录到数据分析的集成自动化；Upstage 则凭借自有 LLM“SOLAR”和文档 AI 深耕金融与公共机构的高难度文档业务。这些企业能一次性提供云、办公套件、安全及基础设施，对于拥有 IT 组织的顶级大企业和中央机构而言，是自然之选。

因此，Wrtn AX 与他们站在相同的客户群和技术栈上硬碰硬并不现实。战略上更合理的做法是，专注于没有 M365 授权、缺乏专业 IT 人力、预算有限的中坚及中小型企业、学校以及地方公共机构，提供轻量化的 AX 套件。

这些组织更关心的不是 AI 本身的定义，而是“团队中能立即改变什么”。他们相比于动辄数亿韩元的 DX (数字化转型) 咨询，更有可能倾向于能在 2~4 周内看到明显效果的 AX 入门套件。Wrtn 已经与多家教育机构和地方政府合作进行 AI 教育项目，积累了为个体商户、学生及非 IT 岗位从业者进行 AI 初体验设计的经验，因此非常适合将这一接触点扩展为“快速 PoC (概念验证) + 订阅式 AX 套件”。

第二，需要将 B2C 生活化 AI 与 B2B AX 视为“双引擎”而非两个割裂的业务进行设计。Wrtn 最核心的资产依然是 B2C 积累的用户、数据和品牌力。

与其将这些资产与 AX 分开，不如打造一种“个人版 Wrtn 体验自然过渡为工作版 Wrtn 体验”的结构。比如，用户在个人账号中使用的 AI 助手转入公司账号后，进化为能理解组织文档、日程、政策的“办公型 Wrtn 助手”；反之，在企业中引入 Wrtn AX 的员工，在个人生活中也会继续使用 Wrtn，从而形成循环。

这样一来，B2C 作为培育品牌、数据和 AI 素养的获客渠道，B2B/AX 作为创造利润与 LTV 的渠道，虽然角色有所分工，但在用户体验和数据层面却能形成一条连续的生命线。

第三，Wrtn 从长远来看应聚焦于“最了解我们公司工作方式的 AI”，即深耕韩国型工作流数据与中型规模模型。参考 HyperCLOVA X、SOLAR 等超大规模 LLM 的案例，仅早期学习和基础设施投入就耗资数百亿韩元，后续还需要持续的调试与运营费用。对于已背负 200 亿韩元赤字的 Wrtn 而言，效仿这条路径在资本、人力、时间上压力巨大。然而，它也不能永远做一个“在别人模型外壳上套上精美 UI 的 App”。

Wrtn 应该瞄准的点不是 LLM 本身，而是 LLM 之上堆叠的“韩国/亚洲组织实际工作模式、领域知识、文档结构”。就像 Wrtn AX 报告中出现的咨询、财务、开发项目一样，积累将 Agentic AI 真正植入组织内部的经验越多，就越能汇集关于哪种提示词 (Prompt)、工作流、工具组合在实战中有效的相关数据与诀窍。因此，如果能将这些数据结构化并转化为中型 sLLM、特化 RAG 流水线或 Agent 模板，“Wrtn 打造的 Agent 最贴合韩国公司业务”这一口碑本身就能成为独特的竞争优势。

相比于成为一家 Foundation Model (基座模型) 企业，将自身定位为最了解韩国/亚洲中小型组织工作流数据与 Agentic 编排的公司，对 Wrtn 而言似乎是更现实的长远战略。

这三个方向都是在试图寻找 Wrtn 的强项（B2C UX、快速的产品落地、教育与入职引导）与市场需求（AX、工作流自动化、降本增效）的交汇点。即使不能提供完美的答案，至少也能摆脱“独立 LLM vs 门户”这种二元对立的视角，起到收窄 Wrtn 实际战场的作用。

Wrtn 需要通过 AX 证明什么

归根结底，Wrtn 的故事导向了这样一个问题：“无法自主研发基座模型的 AI 初创公司能长久生存吗？”Wrtn 通过在外部 LLM 上堆叠 UX 与编排，成为了韩国最普及的 AI App 之一，但免费战略与高额的模型及营销成本导致了 200 亿韩元的亏损。生活化 AI 与 AX 是试图扭转这一结构的两个轴，也是对“要在哪里创造难以替代的收益”这一问题的不同回答。

那么，Wrtn 通过 AX 需要证明的一点，大约就是这一句：即便没有自有 LLM，能否成为首个为韩国众多组织“改变工作方式的 AI 伙伴”。根据它交出的答案，Wrtn 将被分化为“仅仅是一个有趣的免费 AI App”，或者“韩国型 AX 平台”。