Agentic AI 大拐点:从“造工具”到“交付结果”,中国创业者的底层逻辑正在被改写
当 AI 从炫技式 Demo 进入“谁真的能赚钱”的新周期,游戏规则彻底变了。 移动互联网时代的黄金三件套——网络效应、规模效应、数据飞轮——正在失灵,取而代之的是一个全新的商业范式:
造工具不再稀缺,能交付结果才值钱。
极客公园对谈(张鹏 X 朱啸虎 X 储瑞松 X 傅盛)展现了 Agentic AI 时代的一个清晰趋势: 先别忙着“做产品”,先确认“能不能交付业务结果”。
一、为什么创业逻辑被彻底改写?
1️⃣ 工具竞争时代结束 → 结果交付时代开启
- 以前收费:卖软件/卖功能
- 现在收费:卖结果(提升…, 降本…, ROI…)
朱啸虎的判断很直接:
“中国 SaaS 能真正突破的,就是按结果收费。”
2️⃣ 壁垒不再是“守出来的” → 而是“跑出来的”
- 数据飞轮没那么高门槛
- 迭代速度、增长曲线,才是 新壁垒
5~10倍/年的增长 = 投资人愿意看的底层逻辑
3️⃣ 真正的护城河:增速 + 占据心智
傅盛的拆解更现实:
“只要你跑得够快,哪怕大厂看到你,也追不上。”
二、这意味着什么?(创业落地指南)
✅ 正确的创业公式
不是:模型 → 产品 → 客户
而是:客户痛点 → 结果交付 → Agent → 模型赋能
✅ 正确的问题从「工具型」变成「结果型」
工具问题 | 结果问题 |
---|---|
怎么写文档? | 怎么帮一个团队减少 50% 客服成本? |
怎么写代码? | 怎么把上线周期从两个月压缩到两周? |
企业买的不是 AI, 是业务结果。
三、组织也要同步升级(最容易被忽略)
传统 | AI Native |
---|---|
先做产品 | 先改造组织 |
IT/技术主导 | 全员参与 + 特区式试点 |
硬切岗位分工 | 灵活特种兵式组织 |
“先改造人,再改造组织,最后才是产品” ——傅盛
四、增长模式:下一代指标是 Token,而不是 MAU
时代 | 核心指标 |
---|---|
PC互联网 | MAU |
移动互联网 | 时长 |
Agentic AI | Token 消耗 × 结果达成率 |
为什么? 因为 Token = 真实使用深度 而不是“玩一玩”。
五、出海是“可选项”?不,是“默认项”
- 国内 = 最强训练场
- 海外 = 毛利真正来源
“国内练武功,海外赚毛利” 已成共识
六、三步可复制落地模型(给创业者 & 转型企业)
步骤 | 动作 | 目标 |
---|---|---|
1 | 找到一个“可结果化”的场景 | 快速能成交 |
2 | 用 Agent + AI-DLC 交付 | 形成闭环 |
3 | 先在中国打磨,再海外赚钱 | 放大增长 |
术语小词典(Glossary)
术语 | 含义 |
---|---|
Agentic AI | 不仅能“生成”,还能“行动和执行”的 AI 形态 |
AI-DLC | AI 驱动开发生命周期,人负责判断,AI 执行 |
结果交付(Outcome-based) | 按实际业务结果收费,而不是功能收费 |
文章来源
https://www.geekpark.net/news/355111
FEATURED TAGS
computer program
javascript
nvm
node.js
Pipenv
Python
美食
AI
artifical intelligence
Machine learning
data science
digital optimiser
user profile
Cooking
cycling
green railway
feature spot
景点
work
technology
F1
中秋节
dog
setting sun
sql
photograph
Alexandra canal
flowers
bee
greenway corridors
programming
C++
passion fruit
sentosa
Marina bay sands
pigeon
squirrel
Pandan reservoir
rain
otter
Christmas
orchard road
PostgreSQL
fintech
sunset
thean hou temple in sungai lembing
海上日出
SQL optimization
pieces of memory
回忆
garden festival
ta-lib
backtrader
chatGPT
stable diffusion webui
draw.io
streamlit
LLM
AI goverance
prompt engineering
fastapi
stock trading
artificial-intelligence
Tariffs
AI coding
AI agent
FastAPI
人工智能
Tesla
AI5
AI6
FSD
AI Safety
AI governance
LLM risk management
Vertical AI
Insight by LLM
LLM evaluation
AI safety
AI Governance
Privacy & Data Protection Compliance
Microsoft
Scale AI
Claude
Anthropic
新加坡传统早餐
咖啡
Coffee
Singapore traditional coffee breakfast
Quantitative Assessment
Oracle
OpenAI
Market Analysis
Dot-Com Era
AI Era
Rise and fall of U.S. High-Tech Companies
Technology innovation
Sun Microsystems
Bell Lab
Agentic AI
McKinsey report
Dot.com era
AI era
Speech recognition
Natural language processing
ChatGPT
Privacy
Google
Edge AI
Enterprise AI
Nvdia
AI cluster
COE
Singapore
Shadow AI
AI Goverance & risk
Tiny Hopping Robot
Robot
Materials
SCIGEN
RL environments
Reinforcement learning
Continuous learning
Google play store
AI strategy
Model Minimalism
Fine-tuning smaller models
LLM inference
Closed models
Open models
Privacy trade-off
MIT Innovations
Federal Reserve Rate Cut
Mortgage Interest Rates
Credit Card Debt Management
Nvidia
Investor Sentiment
Enterprise AI adoption
AI Innovation
AI Agents
AI Infrastructure
Humanoid robots
Generative AI
Workslop
Federal Reserve
AI automation
Multimodal AI
AI agents
Market Volatility
Government Shutdown
Rate-cut odds
AI Fine-Tuning
LLMOps
Frontier Models
Hugging Face
Multimodal Models
Energy Efficiency
AI coding assistants
AI infrastructure
Semiconductors
Gold & index inclusion
Multimodal
Chinese open-source AI
Semiconductor supply chain
Open-Source AI
AI spending
AI Bubble
Open-source AI
AI shopping
Multi-agent systems
AI research breakthroughs
AI in finance
Financial regulation
Custom AI Chips
Solo Founder Success
Newsletter Business Models
Indie Entrepreneur Growth