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      “養龍蝦”退熱,企業AI落地為何大多做不起來? | AI未來談

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      文 / 巴九靈(微信公眾號:吳曉波頻道)

      4月的“龍蝦熱”似乎已經散去,AI Agent的討論卻從科技圈蔓延到了更多普通人的日常。但熱鬧歸熱鬧,真正把Agent做成能交付結果的產品、并跑通商業模式的,仍是少數。

      這正是《AI未來談》想要持續追問的問題。

      《AI未來談》是吳曉波頻道與非凡產研聯合推出的對談欄目,主持人是非凡產研創始人、吳曉波頻道AI顧問吳畏。欄目會持續邀請在AI浪潮里真正下場的創業者、企業家和研究者,聊他們正在做的事、踩過的坑,以及對這個時代的判斷。

      第一期,我們請來了K2 Lab創始人王銘。

      王銘是連續四次創業者,從移動互聯網早期的本地生活平臺,到58同城內部孵化58到家,再到獨立To B項目,最后在阿里釘釘負責大模型生態建設。去年10月,他又一次出來了。

      這一次,他選了出海,選了AI原生內容電商,選了按效果付費。他的幾個判斷,值得認真看一看。



      1.AI-Native就是Global-Native

      直達視頻 00:50:20 看完整觀點


      很多人出海,是因為國內卷不動了。王銘的邏輯不太一樣。

      他認為,做傳統軟件出海,每個國家使用習慣不同,必須重新做界面和本地化,成本極高。但AI產品不一樣——AI直接交付結果,而各個國家的用戶對“結果”的底層需求邏輯是一致的。這意味著,一個真正AI原生的產品,天然就是全球產品,越過了語言和界面的壁壘。

      這不只是出海策略,更是對AI產品形態的一種判斷:未來真正有競爭力的AI產品,不應該是“工具”,而應該是“結果交付者”。能交付結果,就能去任何地方。

      2.訂閱制會死,

      按效果付費才是Agent時代的邏輯

      直達視頻 00:35:10 看完整觀點

      王銘對SaaS訂閱制持悲觀態度。他的理由很實際:以前服務器的邊際成本極低,訂閱制是好模式。但在Agent時代,每一次運行都在消耗算力、購買Token,如果產品只是“讓人用得舒服的工具”,不能直接創造可衡量的結果價值,附加值就太低了,撐不起定價。

      他認為,未來更主流的模式是按效果付費——幫用戶賺到錢,從里面拿分成。風險由Agent公司承擔,但一旦能穩定交付結果,這個分成比例會相當高。

      這個邏輯的另一面是:創業公司必須先把“能不能交付結果”這件事驗證清楚,才能活下來。靠訂閱燒來的用戶,留存跑不起來;只有真正有結果的產品,才能形成口碑和復購。

      3.大廠的困境,

      是創業公司的機會

      直達視頻 00:04:08 看完整觀點

      王銘在阿里看了幾百家創業公司,他對大廠和創業公司邊界的判斷很清晰。

      底層大模型的預訓練不適合創業公司,那是全球頭部玩家之間資金密度極大的博弈。但應用層不一樣。大廠有傳統業務支撐現金流,同時也被傳統業務拖住了腳——他們很難真正顛覆自己。

      這一輪AI變革的烈度,會讓商業形態和生產關系都發生變化,大廠要同時守住存量、押注增量,本身就是兩難。

      他用了一個比喻:大廠像姚明,踮踮腳就能扣籃,但不可能像一米七的后衛那樣靈活。這是此消彼長的過程,不是大公司病,是體量決定的。

      創新者窘境不只發生在業務層面,組織、人的利益格局、心態,在這種超級變革時代都會成為制約。這個空間,就是創業公司的機會所在。

      4.Memory解決了,

      才是Agent真正破圈的時候

      直達視頻 00:13:06 看完整觀點

      直播里聊到OpenClaw流量下滑,吳畏覺得熱度在退,王銘判斷恰好相反。

      他認為OpenClaw剛出來時做得很差,Memory弱、穩定性差,只是極客玩具。但現在全球開源開發者和大基金會都在圍繞它構建生態,走的是類似早期Linux的路子。流量下滑,不代表它不行,反而說明它開始沉淀了。

      他的核心判斷是:Personal Memory一旦解決,Agent才會真正破圈。屆時各家模型只需要提供API能力,內容不必鎖在某個封閉平臺,用戶可以帶著自己的記憶和偏好在任何地方調用AI,所有應用的滲透速度都會加快。

      Memory,是他認為目前最值得關注的變量。

      5.Agent該怎么用,

      多數企業還沒想清楚

      直達視頻 01:12:51 看完整觀點


      對于企業主,王銘的判斷是:AI是一號位工程,老板的認知決定企業生死。

      但他也指出了一個普遍的誤區:很多企業把AI串行嵌入一個長流程,指望它端到端解決所有問題。這在今天行不通。如果每一步只能解決80%的問題,兩步就剩64%,鏈條越長折損越大,最后產出的結果完全不可用。

      正確的思路是拆開來做:把端到端的業務分解成若干子場景,讓不同的Agent各自負責自己擅長的部分,再協同交付結果。AI不是全能員工,是一組可以分工配合的專項能力。

      對普通人,他的建議更簡單:AI大概率是放大長板的,不是來顛覆你的。搞清楚自己的長板,然后去試。不行動才是焦慮,行動了就是戰略。

      王銘說,創業就像登山,不一定要想著替代誰,而是去創造點什么。

      5月25日20:00,第二期《AI未來談》即將開播,如果你也關注AI趨勢與落地應用,鎖定吳曉波頻道視頻號直播間,不錯過每一場深度思想對談。

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