前言
2025年的农历年终于过去了，一直忙得停不下来，年终总结拖到年初三才有空写。
窗外的鞭炮声零星响起，年味还未散尽，茶几上那盘没吃完的糖果还裹着喜庆的红纸。午后阳光滤过窗格，细小的浮尘在光柱中翩跹。我坐在书桌前，看那温煦的光漫过桌沿，与屏幕上清冷的光晕静静交融。终于，世界安静到能听见自己呼吸的节奏——这是过去三百多天里，几乎被遗忘的声音。
2025年的失与得
2025年年初的时候所有精力都放在千集助理的AIPPT功能的开发上面，团队正处于从功能开发向运营推广和商业闭环验证的关键过渡期，一开始的时候我们在头条号、视频号和Bilibili等视频平台上发布视频，还能引流一些用户过来付费，然而，随着Kimi和扣子推广免费PPT的生成功能后，用户的付费意愿完全消失，AIPPT功能开发完即废弃。
同时在做的还有Agent资讯社区，希望上面全是AI的agent在聊天，人类来围观agent在聊些什么，用户可以订阅agent收集的热点资讯。比爆火的openclaw社区提前了一年多。也没做起来，没有用户关注我们……
然后，从3月份开始有了转机。因为DeepSeek的爆火，市场上突然涌现出大量企业对于垂直行业模型训练的需求。许多公司意识到，通用大模型虽然强大，但在具体业务场景中，存在专业知识不足、数据安全顾虑和成本过高的问题。他们开始寻求定制化的行业解决方案。
我们团队敏锐地捕捉到了这个趋势。之前开发AIPPT和Agent社区时积累的AI工程化能力——比如数据处理、模型微调、应用部署——恰好是这类定制服务所需的核心技术。更重要的是，我们之前“失败”的经历，让我们更清楚地认识到：单纯做一个面向C端的、功能性的AI应用，在巨头免费策略的碾压下很难生存；而面向B端，提供基于AI的深度解决方案和持续服务，可能才是更适合我们的路径。
于是，我们迅速调整了方向，将核心团队转向企业级AI模型定制服务。我们梳理了自己的技术栈，包装成几个清晰的解决方案包：行业知识库构建与问答系统、智能客服训练与部署、以及基于企业数据的预测分析模型。
起初，我们通过老客户介绍和参加行业技术沙龙，接触到了第一批种子客户。一家培训公司希望我们帮他们训练一个能理解商品详情、自动生成营销文案的智能客服模型；一家生物科技初创公司需要构建一个能快速预测疾病的专用助手。
这些项目规模不大，但让我们验证了商业模式：客户愿意为能解决实际业务问题、提升效率的定制化AI能力付费。 项目的交付过程也打磨了我们的服务流程，从需求对接到数据清洗、模型训练、私有化部署和后期优化，形成了一套标准化的方法论。
到了2025年第二季度，随着成功案例的落地，咨询量并未如预期般开始增加。我们转型为一家专注于AI垂直领域落地服务的技术提供商，却遭遇了新的发展瓶颈：获客困难、开发周期长、项目收益低。
这让我们陷入了更深的反思。虽然技术能力得到了验证，但商业模式本身似乎存在根本性问题。我们面临的困境具体表现在：
1. 获客成本高企
作为一家技术型团队，我们没有成熟的销售渠道和品牌影响力。潜在客户——尤其是那些真正有预算和需求的中大型企业——往往通过行业展会、合作伙伴推荐或直接联系头部AI公司来寻找解决方案。我们尝试通过内容营销、参加技术沙龙、甚至投放少量广告来吸引客户，但收效甚微。每个有效销售线索的成本都高得惊人。
2. 项目定制化程度高，难以规模化
每个企业的需求都千差万别。即使是同行业，不同公司的数据格式、业务流程、IT基础设施也各不相同。这意味着每个项目都需要大量的前期沟通、需求梳理、定制化开发和部署工作。团队精力被分散在多个“一次性工程”上，无法沉淀出可复用的标准化产品。开发周期动辄数月，人力成本居高不下。
3. 项目收益与投入不成正比
由于竞争激烈（不仅有同类创业公司，还有云厂商的AI服务部门），客户对价格非常敏感。为了拿下项目，我们常常不得不接受较低的报价。而漫长的开发周期和持续的售后支持，进一步摊薄了利润。算下来，一些项目的净利率甚至低于10%，远不如做标准化SaaS产品。
4. 客户成功难以衡量，续约率低
AI项目的价值往往需要时间体现，且与客户的业务团队使用深度紧密相关。由于缺乏成熟的客户成功体系，一些项目交付后，客户内部推动不力，导致效果不彰，自然没有后续的增购或续约。这让我们陷入了“不断寻找新客户”的恶性循环。
团队再次站在了十字路口。
是继续沿着当前路径深耕，咬牙建立销售团队、优化交付流程、争取更大规模的客户？还是再次调整方向，寻找一个更轻、更快、更可复制的商业模式？
在一次团队复盘会上，有人提出了一个尖锐的问题：“我们到底在卖什么？是卖‘人天’的定制开发服务，还是卖‘可复制的AI能力’？” 这个问题点醒了我们。如果一直停留在“接项目、做定制”的模式，我们本质上就是一家外包公司，成长天花板很低，且严重依赖核心技术人员的时间。
必须做出改变。
我们开始系统性地研究市场上成功的AI公司。发现那些活得好的，大致分为两类：一类是提供底层模型或开发平台的（如DeepSeek、百度的文心、腾讯的混元）；另一类则是基于通用或行业大模型，开发出开箱即用、解决特定高频痛点的标准化工具或SaaS产品。
我们显然不具备做底层模型的实力。但第二条路，似乎有迹可循。我们拥有处理行业数据、微调模型、构建应用的前端后端全栈能力。缺的是一个足够精准的切入点和一个产品化的思维。
就在这时，一个老客户的反馈给了我们启发。他们提到，我们为其开发的“疾病预测模型”确实好用，但他们更头疼的是另一个问题：他们要如何获客的问题。
这个看似与我们技术无关的“抱怨”，却像一道闪电，瞬间照亮了我们一直以来的盲区。我们猛然意识到，过去我们与客户的关系，本质上是一种**“交付-验收”的甲乙方关系**。我们交付一个技术工具，客户自己去解决业务问题。但工具的价值，最终必须通过客户的业务增长来体现。如果客户自己都无法利用这个工具获得新客户、实现增长，那么我们的技术价值就是空中楼阁，项目自然难以持续，续约和增购更是无从谈起。
这个反馈迫使我们彻底转变视角：我们不能再仅仅是一个“AI解决方案提供商”，而必须成为客户的“增长伙伴”。 我们提供的不能只是一个冷冰冰的模型或系统，而应该是一套赋能客户业务增长的能力。
这个认知，让我们重新审视了自身的技术栈和“Knowledge Hub”产品方向。单纯做“企业知识大脑”固然有价值，但它仍然是一个效率工具，是“节流”。而市场当前更迫切的需求，是“开源”，是增长。
新的战略方向逐渐成型：从“AI+知识管理”转向“AI+精准获客”。
我们决定，将“Knowledge Hub”的核心能力——即对非结构化数据的深度理解和分析——不再局限于企业内部文档，而是转向对外部海量公开信息的挖掘，并直接与客户的获客场景结合。
具体来说，我们规划了全新的产品线：“潜客洞察引擎”。
2026年计划
我们的AI+精准获客系统已经开发完毕，在新的一年里，我们将对系统进行深度优化和规模化推广。具体规划如下：
一、产品迭代与功能深化
- 行业垂直化深耕
针对金融、医疗、制造业等核心目标行业，我们将建立行业专属的数据源库和线索评估模型。例如，在医疗领域，系统将重点监测医疗器械注册信息、临床试验动态、学术会议议题等；在制造业，则聚焦于产能扩张公告、供应链变动、技术升级需求等信号。 - 预测能力升级
在现有“需求感知”基础上，引入预测算法，尝试识别潜在客户的“需求萌芽期”。通过分析企业行为模式和历史数据，系统将能更早地发现那些尚未明确表达、但极有可能产生需求的“沉默客户”，帮助客户抢占市场先机。 - 工作流深度集成
开发与主流CRM（如Salesforce、纷享销客）、营销自动化平台的标准接口，让AI发现的线索能够一键导入现有销售流程，并自动匹配客户历史互动记录，真正实现从“线索发现”到“成交转化”的无缝衔接。
二、市场推广与客户拓展
- 标杆案例打造
选择3-5家早期采用客户，提供深度陪跑服务，确保他们通过我们的系统取得可量化的业绩增长（如销售线索量提升、成交周期缩短、获客成本下降等），并形成详细的案例研究报告。 - 分层定价策略
推出“基础版-专业版-企业版”三级产品体系，满足不同规模客户的需求。基础版提供标准化线索发现；专业版增加行业定制和预测功能；企业版则包含私有化部署、专属数据源定制和深度系统集成服务。 - 生态合作建设
与行业咨询机构、数字化转型服务商、商会协会等建立合作伙伴关系，通过联合解决方案、渠道分销等方式快速触达更多潜在客户。
三、技术架构与数据安全
- 系统性能优化
提升海量数据实时处理能力，将线索分析延迟控制在分钟级以内。同时优化算法效率，降低客户的使用成本。 - 合规与隐私保护
建立完善的数据来源审查机制，确保所有采集和使用的公开数据完全合规。为客户提供数据隔离和加密选项，特别是满足金融、医疗等行业对数据安全的严苛要求。 - 可解释性增强
开发线索生成的“解释功能”，让销售团队不仅能拿到“谁有需求”的结果，更能理解“为什么系统认为他有需求”，增加销售对AI建议的信任度和使用意愿。
四、组织能力升级
- 组建客户成功团队
建立一支既懂技术又懂销售的客户成功团队，不仅帮助客户用好产品，更要深入理解客户的业务，成为客户在增长路上的真正伙伴。 - 销售团队专业化转型
对现有销售团队进行培训升级，使其从“技术方案销售”转向“业务价值销售”，能够清晰阐述我们的系统如何直接带来营收增长。
2026年，我们的目标不仅是让产品在市场上存活下来，更是要成为企业在智能化销售和市场营销领域的首选合作伙伴。我们知道，从“有用”到“不可或缺”，还有很长的路要走。但这一次，我们有了更清晰的地图、更坚定的步伐，以及和客户共同成长的决心。
