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中国的创业者和 VC 对 toB 普遍感到“生理性恐惧”，但是本周「十字路口」的嘉宾张帆却选择逆流而上。

张帆曾是大模型公司智谱 AI 的 COO，最近他选择离开智谱，获得蓝驰创投的 800 万美金天使投资、创办「元理智能」，开始了 toB 企业服务作为创业方向，致力于通过商业强化学习，为企业提供能真正创造业务价值的数字员工。

张帆曾为第一次创业「妙计旅行」交过数千万美金的学费，也曾在智谱 AI 服务过上千家企业客户。在他看来，今天的 ToC 创业是与巨头进行的一场“不对称战争”，而 ToB 则因 AI 的出现迎来了全新的机遇。

在本期播客中，张帆和我们分享了他作为一个站在中国大模型浪潮最前沿的亲历者的故事。

你会听到他在投身 AI 之前，作为“妙计旅行”创始人的热血与遗憾：如何在5年间融资数千万美金，却最终因不理解产业的本质而“交了学费”；也会听到他在智谱 AI 做 COO 期间，如何带着团队疯狂地服务了上千家客户，看到了中国企业拥抱 AI 的渴望与迷茫，并最终坚定了他再次创业、投身 ToB 的决心。

希望这些内容对你能够有所启发，提供不一样的视角。

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🎬 我们的视频播客来啦！将随后上线于 @Koji杨远骋 的视频号、小红书、哔哩哔哩、Youtube 等平台

📒 文字版将随后发布于 @十字路口Crossing 公众号

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🟢 00:01:01 反共识：为什么说 ToC 是“一场不对称的战争”？

“我总在想今天的反共识是什么？今天大家对于创业的共识，反而让我们觉得有点担心。”

• 为什么说不能再用互联网时代的“旧地图”，去寻找 AI 时代的“新大陆”？
• 一个体验再好的 AI 旅游 Agent，为何在携程这样的巨头面前不堪一击？
• 体验的优势一年就能被追上，但供应链和运营体系的壁垒可能需要十年。
• 在“线上也满了”的今天，创业公司建立有效壁垒的真正难点在哪？

  

🟢 00:05:27 交了几千万美金“学费”后，我学到了什么？

“当你把注意力从外部的 reward model (融资、媒体) 转回到业务上的 reward model (留存、满意度)，你看到的东西会很不一样。”

• 第一次创业「妙计旅行」：一个技术上完美、但商业上失败的 AI 旅游项目。
• “错误的 Reward Model”：VC 追捧、媒体热炒，为何这些“正反馈”是创业者最危险的错觉？
• 核心教训：旅游的本质是供应链问题，不是产品问题。不能被交付的“高级信息”毫无价值。
• 趋势的力量：为什么在 2014 年轻松融到千万美金，而在 2022 年，能力强了 10 倍、准备更充分时，融资反而更难了？

  

🟢 00:21:02 在智谱的感悟

人类过去 5000 年脑容量没变，生产力却增长了 1000 倍。靠的是什么？教育、分工、工具和协作。这正是 AI 下一步的方向。

• 离开智谱 COO 职位的真正原因：这不是勇敢，而是看到了 AI 下半场的确定性机会。
• 一天 7 个客户会，两年服务上千家企业，看到了市场怎样的混乱与渴望？
• 基座模型的智能已从 60 分进化到 110 分，抵达“临界点”。继续提升 IQ 的价值在递减。
• 新的使命：为 AI 构建“社会形态”，成为一家“模型的培训机构”，把聪明的通用模型变成专业的“工种”。

  

🟢 00:37:24 新旧世界的分野：AI 是同事，SaaS 是零和博弈

中国企业愿意为生产力结果 (人力外包) 买单，而不愿意为过程 (软件工具) 买单。AI 真正的对标的不是软件市场，而是劳动力市场。

• SaaS 在中国为何跑不通？当“转化能力”被视为固定成本时，SaaS 就成了与员工的零和博弈，而员工是必选项。
• AI 的颠覆性在于，它直接作用于“转化能力”本身，是与老板的“正和博弈”。
• 别再用旧坐标系看待 AI：模型的“幻觉”不是 Bug，是特性；就像人也有幻觉，关键在于如何驾驭。
• CEO 必修课：理解“模型性” (Model-Nature)，就像理解人性一样，这是业务问题，不是技术问题。

  

🟢 01:09:15 生存法则：造轮船，而非灯塔

基座模型是不断上涨的大海，在上面建“灯塔” (应用)，很快就会被淹没；你真正要做的是造一艘能随之上涨的“轮船” (业务壁垒)。

• 创业公司如何造出自己的“轮船”？答案是“50% 模型含量”法则。
• 为什么 Notion 能乘风破浪，而 Jasper 却快速陨落？
• 最大的误区：“我有很多数据”。数据本身不是护城河，能够持续产生数据的“业务场景”才是。你要的是一块田，而不是一堆庄稼。
• 个体最佳实践 vs 行业最佳实践：为什么垂类 Agent 只是妥协，而为每个企业找到自己的最优解才是未来？

  

🟢 01:23:56 最后的 300 万美金，会投给谁？

• 一个出人意料的选择：为什么他会把钱投给一家低调的公司——Thinking Machines Lab？

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