摘要

AI To B 的价值锚正在从难以量化的“管理系统”转向能直接对账的“数字员工”。 翟星吉把两者分得很开：SaaS 是把因管理损耗只能做到 8 亿元的企业恢复到 10 亿元，Agent 则要把原本只能做到 10 亿元的企业推到 20 亿元；因此宇核科技“卖的不是工具，我们要直接卖的就是人”，只做明确增收或降本的场景。
两家公司已经拿到商业化结果，但扩张路径不同。 毕昇去年约 3000 万元收入、约 300 万元利润，50 人团队且几乎没有财务融资；宇核科技去年 4 月启动商业化，今年预计约 1000 万元收入、增速约 500%，20 人团队自去年 10 月后现金流已处于健康状态。
宇核科技主动拒绝百万元以上订单，把 30万—50万元视为更适合寻找 PMF 的甜蜜点。 大单虽然能迅速堆出两三千万元收入，却会制造头部客户依赖、回款风险和定制化牵引，还会压缩团队接触不同业务场景的数量；翟星吉的警告是：“你就会沉迷于你的小世界里面，认为这就是未来。”
毕昇选择开源通用平台，承认其净利率可能只有约 10%，但把它视为能自我造血的“一级火箭”，而非必然被淘汰的过渡阶段。 开源既缩短了漫长的企业反馈链，也让客户主动上门、降低市场费用；若要讲更大的增长故事，团队仍需进一步提高标准化程度。
最有效的销售方式不是客情，而是“认知驱动型打单”。 宇核依托帆软和生态伙伴获得线索，再向客户讲清 Agent 应如何落地、哪些流程值得重做，首次交流后约 70%—80% 的客户便会倾向选择他们；毕昇同样先筛选已经试用、认可产品且一期目标一致的客户。“你得比客户更专业。”
两个案例说明企业愿意付费的不是“大模型含量”，而是业务周期和决策质量的改变。 宇核把中远海运重工一份需资深经营代表处理一周的船舶维修报价压缩到约半小时，项目收费 30万—50万元；毕昇把某大宗业务集团十几个业务线的周度 PPT 汇报变成每日更新的经营视图，一期大几十万元，后续可扩至两三百万元乃至五六百万元。
需求侧的 AI 焦虑与供给侧的资本退潮，反而共同改善了中国 To B 的商业环境。 CEO、董事长自上而下推动相关工作，降低了跨部门数据打通的阻力；与此同时，资本不再补贴供应商亏本做项目，迫使创业者回到现金流、产品和真实价值。覃睿认为，投资人暂时保持克制“对 To B 来讲挺好的”。

精读

1. 中国 To B 仍然苦，但不必再靠茅台维持

翟星吉没有粉饰行业：“确实真的很苦”，但创业做 C 端产品、运营或企业服务都苦；真正的问题，是不是把公司做成依赖陪领导、跑关系和无限定制的项目组织。
翟星吉给出的边界很具体：一旦单个项目来到 300万—500万元，产品打磨在整个生命周期里的占比反而下降，团队要搞定庞大决策链、维护复杂客情，最后既无法规模扩张，也让员工长期扮演“舔客户”的角色。
翟星吉认为上一代国内 To B 的价值导向出了问题：资源型从业者可以凭客户关系赢单，产品和技术退居其次。这并非永久宿命，而是中国从资源驱动走向技术与创新驱动过程中经历的阶段。
面对主持人“后备箱拉一箱茅台”的旧时代样本，翟星吉回答“我不喝酒，我从不喝酒”；覃睿则说客户连普通饭局都会有所忌讳。两人的共同点是没有把酒局当成成交机制。

2. 两种商业模型都已拿到商业化结果

宇核科技为中高端制造业提供开箱即用的 Agent 数字员工，现有产品覆盖售前报价、产前质检异常处理和供应链单据处理。翟星吉的定义很直接：“企业招过去做一个简单的培训，就可以直接上岗打工。”
公司去年 4 月开始商业化，去年收入“小几百万元”，今年预计做到约 1000 万元、同比增速约 500%；20 人团队自去年 10 月后现金流已较健康。种子轮由奇绩创坛投资，团队正在看下一轮，但融资优先级并不高。
毕昇是面向企业场景的开源 LLM 应用开发平台，覃睿将其类比为“开源版的 Coze”。公司去年约 3000 万元收入、约 300 万元利润，团队 50 人。
毕昇早期因第四范式相关知识产权安排形成持股，华泰也因采购服务要求投了很小一部分；除此之外，公司没有主动寻求大量财务融资。覃睿认为 To B 未必需要巨额资本，小团队也能取得相对确定的结果。

3. 宇核从生产力杠杆出发，最终押注中高端制造业

翟星吉最初把 AI 理解为生产力杠杆，而杠杆价值取决于服务对象。团队在 2023 年先做 To C 工具，GPT 热潮中迅速积累用户，却发现普通用户的生产力价值有限；企业本身是“为批量生产价值而存在”的巨大组织，微小效率变化也能产生大额价值。
他过去认为 To C 不确定、To B 更确定，如今修正为两者都可以高度确定：“确定性来自于你这个团队的基因。”宇核核心成员来自帆软，深度经历组织从一到一百，因此企业服务是团队更有方法论优势的选择。
团队曾在按职能切入的 SDR、营销方向与按行业切入的制造业之间犹豫。判断标准是专家知识来自哪里：销售方法论跨行业相似，适合按职能做；半导体、汽车产业链等岗位的行业知识更重，则应按行业做。
医疗方向的验证最终被放弃：大厂愿意免费做 POC 换场景和 Logo，创业公司无法跟进；传统 HIS 服务商及既有生态壁垒又高，产品和技术创新在决策链里的权重反而不够。制造业既是团队认定的“中国基本盘”，又有大量尚未自动化的运营白领岗位，早期共创也证明场景可以复制。

4. 毕昇没有宏大起点，开源是迭代出来的市场策略

覃睿坦言，毕昇并非一开始就有某个 dream 或坚信不疑的方向：“创业很难被规划出来。”团队原来做 OCR、NLP 和智能文档，大模型出现后看到旧业务天花板较低，才决定进入更大的市场。
2023 年上半年团队尝试过偏 C 端应用，但当时技术尚不成熟，资本又集中投资模型，应用创业难以成立，于是退回自己更擅长的 To B。真正纠结的不是做不做平台，而是应以何种策略推向市场、要不要开源。
团队从未期待国内开发者大量贡献代码。开源首先是让已经做出的产品创造更大价值，其次是缩短企业软件漫长的反馈链：“我开源出来马上就会有积极的反馈，然后积极地去催更。”
开源还带来了知名度和低获客成本，企业客户主动找来，毕昇此前几乎没有投市场费用。覃睿认为公司在企业客户和软件开发圈已有认知度，只是在大众媒体层面仍不突出。

5. 通用平台与垂直 Agent 不是非此即彼

面对主持人追问“通用平台是否只是历史阶段”，覃睿并不接受这个前提。他把平台称为“一级火箭”：企业软件开发本身是他估计的万亿级市场，哪怕通用、不分行业和工种，也足以形成明确业务。
代价是交付服务较多，整体净利率可能不会那么高；覃睿举例说，净利率可能做到 10%。若想提高天花板和整体运营效率，仍需进一步标准化。毕昇内部已经在使用报价机器人，自动分析客户需求中哪些能做、哪些不能做、风险在哪里，再给售前人员生成参考报告。
翟星吉则从一开始便把平台视为过渡，目标是端到端交付 Agent 业务结果。两条路线并未在终点上完全相反：一方先以平台造血再提高标准化程度，另一方从制造业岗位切入，再尝试抽象垂直 Agent 的构建方法。

6. 毕昇把周度汇报变成每日可用的经营系统

覃睿介绍的代表项目来自大宗业务领域，核心是商情和业财一体化。客户原来每周听一次汇报，各业务部门做 PPT、开会汇报；项目上线后，领导每天都能在办公室大屏看到前一天的最新情况，十几条业务线也都可以查看。
系统一端用模型治理大量非结构化信息，另一端打通原来分散在不同部门的传统业务数据。它最终支持的不是泛泛问答，而是采购价格、出货合同额与数量、物流船只停靠哪个港口、优先供应哪个工厂等经营决策。
这个项目第一期大概几十万元、可能是大几十万元，第二期可能达到 200万—300万元，继续证明业务价值后可扩到 500万—600万元。这个客户此前请过多家咨询类大厂，对方以“数据不全、干不了”为结论收取咨询费离开，毕昇是在项目接近烂尾时顶上完成，但覃睿强调这并非当前最典型的获客方式。

7. 宇核用半小时重做一周的船舶维修报价

宇核为中远海运重工集团交付了售前报价 Agent。中远海运集团是全球第二大集装箱运输公司，中远海运重工则负责船舶维修，既服务内部船东，也承接外部船东业务。
船东送来数百页 PDF、Word 或 Excel 维修需求后，经营代表原本需按船坞、甲板等目录拆解，再匹配数千至数十万个报价 SKU，同时参考特殊协议和历史报价。
旧流程要由中高级员工花一周完成，不仅昂贵、重复，人工抄录也容易出错；初级员工干不了，资深员工却把大量时间耗在低价值劳动上，客户也不满意漫长报价周期。
宇核用自研小模型解析并抽取不规则需求，再由 Agent 在约半小时内输出结果。翟星吉不承诺不现实的 100% 准确率：“我们追求的是比同等水平的员工的准确率高就 OK 了。”这一标准化项目收费约 30万—50万元。

8. 新一代销售靠认知领先，也靠主动筛选客户

覃睿回顾，毕昇早期也曾追着客户拿单，后来才意识到筛选比覆盖更重要。理想客户应主动找来、已经试用并认可产品，而且双方对一期项目的目标和预期一致。
宇核早期依托帆软获得足够线索，随后靠品牌、产品和核心技术建立生态伙伴网络。翟星吉称目前线索池已经健康到“我们是挑着回复客户的，客户发消息不一定理”。
真正的转化方法被他称作“认知驱动型打单”：第一次见面便讲清楚 Agent 应如何落地、客户公司应优先改造什么场景、宇核的产品和技术能力在哪里。完成这一轮输出后，约 70%—80% 的客户会倾向选定宇核，之后才是商务流程。
覃睿完全赞同这种打法：“要做新一代、更健康的 To B，就得是这种模式，你得比客户更专业。”供应商卖的不只是执行能力，而是比客户更早形成的业务判断。

9. Agent 不是把所有 SaaS 换一层界面

对“所有 SaaS 都值得用 Agent 重做一遍”，覃睿给出克制答案：代码、客服、营销、内容生成等领域会受到较大影响，但在更业务化的场景里还没有形成全行业革命。他自称“理性乐观派”，会持续检查新技术是否真能解决过去没做好的场景，而不预设答案。
翟星吉的判断更彻底：SaaS 和 Agent 是“两件完全不同的事”。SaaS 用流程标准化防止组织从 1 人扩张至 1 万人时动作变形，把因管理损耗从 10 亿元掉到 8 亿元的能力补回来；Agent 则像招聘高级人才或建设新产线，为企业增加原本不存在的组织能力。
因而宇核对标的是整个劳动力市场，所有企业和业务流程都可以用 Agent 重做一遍。翟星吉认同硅谷所称的“60 亿美元人力资源市场”叙事，但增加了一道筛选：只有能直接赚更多钱或省更多钱、ROI 可明确计算的岗位才值得做。

10. “啊哈时刻”来自可复制成交，而不是一张大单

宇核的转折发生在去年下半年。团队参加 WAIC 世界人工智能大会，逛完整个展会后形成宏观感受：“大家做的事情好像都不太对，而我们做的事情好像很对。”
更关键的微观证据，是团队向新客户输出 Agent 规划后能获得约 70%—80% 的信服度，再共同定义真实场景。客户最终付钱购买的不是商务资源、客情或定制开发，而是宇核原本就想卖的 Agent 核心业务价值；同一个内核可以带到下一家客户，才构成 PMF 信号。
毕昇的信号则来自一个个主动找来的客户。他们会评价产品可靠、团队靠谱，也明确说“想支持中国的开源”；当价值契合后，客户内部那些制度、预算障碍不再只是阻力，对接人反而会帮助供应商推动流程。

11. 客户年轻化与资本退潮共同修复了市场

覃睿从依图时代穿越而来，认为上一轮 AI To B 并非没有业务价值，而是对手过强：海康拥有软硬一体能力和全国销售网络，创业公司很难正面对抗。今天的变化首先来自客户内部更年轻的决策影响者，他们“很有想法、很干练、有追求”，也更愿意在价值契合后推动采购。
供给侧也在变化。覃睿评价新一代创业者“活明白了”，不再贴着客户无限做项目；部分优秀团队出海减少国内内卷，更重要的是资本环境转差，让“真正做生意的人变多了”。
当资本不再补贴供应商赔本服务，客户也找不到那么多愿意亏损陪跑的团队。覃睿认为投资人要求的增长速度过去远高于 To B 自然增速，迫使创业公司动作变形、底座不稳；这正是毕昇不大量融资的核心原因之一。
翟星吉把 ROI 边界归因于创始人价值观，而非某次失败经历。他在大模型出现后放弃高收入创业，是因为相信这是一次生产力革新；“如果我只是在里面赚钱，对我来说没有意义。”

12. 百万元订单不是奖杯，而可能是产品失焦的起点

翟星吉坚持宇核不接 100 万元以上订单。超级 KA 大单很容易把收入推到 1000万—3000万元，却会造成头部客户依赖，让有限的产品资源跟随客户预算而非核心价值移动：“一堆钱摆在你面前，你要不要？你要了，那你的产品就会失焦。”
更隐蔽的风险是场景样本减少。小团队能承接的项目数量有限，若全部被几个巨型客户占满，就无法接触足够多的业务变化；在持续寻找和迭代 PMF 时，“你就会沉迷于你的小世界里面，认为这就是未来”。
大客户还伴随较慢回款、现金流波动和并不一定更高的利润。宇核更偏好 30万—50万元区间：有标准产品，也允许少量配置服务，销售与交付周期较短，并能迅速复制最佳实践。
主持人提出中国客户更愿意为效果而非效率付费，轻交付是否真能成立。翟星吉的回答是 Agent 本就应直接交付效果；早期为养团队接项目没有问题，但必须始终知道项目是为了迭代产品，否则很容易在“两百万拿下、预算拱到一千万”的兴奋里迷失。

13. 差异化来自客户选择、产品边界和商业模式

翟星吉认为早期市场无论 To B 还是 To C 都靠创新：谁更懂用户、能以更优方式解决问题、收到钱并持续复制，谁就领先。宇核因此扩大产品团队而非重交付团队，只做 Agent 核心业务模块，哪怕旁边的系统集成能带来高收入也不碰。
毕昇把竞争者分为大厂和 Dify、FastGPT 等开源创业公司。覃睿认为“你面向的客户决定了你是谁”：其他开源平台更多服务海外或个人开发者，毕昇则长期泡在国内企业客户中，把安全、单点登录、流量控制等细碎但上线必需的功能做到产品里。
交付层面，毕昇不仅提供工具，还希望围绕钻井报告、尽调报告、合同审查等场景帮助客户产生业务价值，以争取二期订单。覃睿承认国内软件仍需服务，但认为这正是商业模式差异，而非必须隐藏的缺陷。
相比大厂，约百万元规模的客户很难成为组织重点；大厂又可以靠广告等业务获得现金流，长期未必愿意持续做艰苦的企业服务。因此覃睿判断，它们在毕昇所处市场并不天然拥有持续竞争优势。
被问到最优秀的 To B 创业者时，翟星吉还提到 Tony Gu 和赵磊，二人都在做 Sales Agent。他看重的不是融资或订单规模，而是创业者对垂直赛道、产品和未来的认知深度。

14. 创始人的时间分配暴露了两条组织路线

翟星吉把 CEO 工作概括为找人、找钱、找方向，但把融资排在极低优先级。当前约一半时间用于面试、绩效面谈和辅导；剩余时间中约四分之一处理客户需求和场景，约四分之一用于产品、技术和商业化认知，并从每个项目和 POC 中萃取价值链、客户痛点及产品抽象。
他不会直接参与具体项目或打单。宇核招人要求极客式好奇心、理想主义、学习和抗压能力，销售岗位尤其难，因为“销售如果不够现实，他就不会去做销售”；但翟星吉仍拒绝只用几年赚几百万元的账来吸引核心销售，希望未来的“封疆大吏”能传承价值观。
覃睿的时间大致均分在市场营销、客户沟通、产品研发和方向判断上，但他会直接介入客户项目，诊断效果为什么不及预期、需求是否真正对齐，再与团队和客户共同调整方案。两种安排分别对应更强产品抽象与更深项目诊断。

15. AI 焦虑正在替旧数字化补课

翟星吉不回避客户害怕落后的焦虑，反而认为这是技术时代到来时正常的危机感。过去供应商需要教育市场，如今客户会主动问“哪些事情可以做”，宇核便可规划能提升 10%—20% 营收或明显节省工时的场景。
覃睿观察到，许多企业已有自上而下的 Agent 推进压力。过去信息化由 CTO、CIO 推动，跨部门后容易卡住；现在 CEO、董事长亲自推动，各业务部门必须配合，历史上没有打通的数据和系统也得以重新连接。
他提醒，大模型并非全部价值来源：某些深入业务的项目里，大模型占比可能只有约 30%，更多收益来自系统数据打通和自动化水平提升。这个现象在毕昇接触的泛金融、央国企及其二三级集团公司中较普遍。
对人才端，覃睿猜测最聪明的年轻人可能更希望选择杠杆最大、影响力最高的工作。毕昇靠“开源+大模型”叠加两层吸引力，并坚持做标准产品；团队不追求最底层模型原创，而是持续吸收产业界、学术界能产生实际落地价值的成果。

16. 愿景最终仍要落到现金流、组织与可持续生活

毕昇的愿景是“Make Work Smart”，让企业工作变得更智慧、减少低效劳动。宇核的目标则是“真正地用 Agent 去解放人的生产力”，逐个重做岗位，让 Agent 端到端交付业务结果；翟星吉设想十年内，人可能每周只需工作三四天。
翟星吉对个人成功没有终点定义，他追求的是“在路上”的状态：国内业务稳了就做海外，通用 AI Agent 稳了就做垂直 AI Agent，再从垂直 Agent 中抽象构建方法和通用产品。对公司而言，阶段性成功意味着拥有垂直领域前沿技术、最好的商业化结果，并让团队获得舒适生活。
覃睿的成功标准是现金流健康、创始人能有更多时间陪伴朋友和家人、同事压力降低并获得合理报酬。考虑 To B 账期，他估计还需一两年形成更好的正向现金流；到那时，“一级火箭”形成良性运转，再决定是否追求下一阶段。

世界加速分化下，我们的机会在哪里？ | 对谈绿洲资本合伙人张津剑 Windsurf CEO、联合创始人Varun Mohan：AI迄今最大收购案！