本期节目里，刚休假回来的任鑫 和正在加班“搞产品搞营销”的徐文浩 讨论了近期的热点和实战思考。话题从Sora 2为何“AI感”更弱、为何它生成的篮球视频总是投不进球 开始，深入探讨了Agent与Workflow的辩证关系 。徐文浩分享了他们公司（AI for Shopping）如何使用Cherry Studio 等工具搭建内部AI工作流，例如自动化分析云账单 和辅助产品经理做数据分析 。

后半段，两人重点辨析了为什么这一轮的AI To B（B2B）模式 根本上不同于上一代SaaS ，以及企业IT部门为何会成为AI落地的阻力 。最后，他们还聊到了Cursor的10亿美金ARR 、ChatGPT Pose的商业化潜力 、AIO（AI搜索优化）的实战套路 、保持身体健康的重要性 以及在快速变化中“多买彩票”（保持开放和 serendipity）的价值 。

� 关键结论 (Key Conclusions)

从MVP到MMP： AI产品的营销成本越来越贵，现在大家谈论的是MMP（Minimum Marketable Product），产品特性必须从设计之初就考虑好如何在社交媒体上传播 。

Workflow是必需品： Agent和Workflow并非对立 。在对交付结果准确性要求高的B端场景，Workflow是必需的 ；而在C端，Agent的不确定性反而是“抽卡”式成瘾性的来源 。

新To B模式： 这一轮AI To B（B2B）与传统SaaS不同。它更像是“咨询+培训的增强版”，核心价值是帮助企业挖掘并落地AI场景（如RAG、Agent） 。

新To B的优势： AI To B产品（1）真实有用 ；（2）定制化更容易（界面标准，只改数据源和工作流） ；（3）泛化能力强（为A银行做的Agent可复用于B银行） ；（4）易于扩充订单（在一个个场景上“长出”新订单） 。

AIO就是新SEO： AIO（AI搜索优化）的套路与传统SEO类似 。核心是逆向工程，研究AI搜索结果引用了哪些网站（如Reddit），然后去这些网站发布特定格式的内容（如“十大xx”）。

“被动投喂”是商业化关键： 相比在聊天框（Chat）里插广告，ChatGPT Pose这种“信息流”形态 更容易商业化 。它通过获取用户更多上下文（如日历、邮箱），以“异步被动”的方式推送建议，用户容忍度更高，商业想象空间更大 。

� 关键认知 (Key Insights)

不确定性的价值： AI的“智能感”并非来自100%准确，而是来自“意料之外” 。如同“抽卡”，不确定性会带来多巴胺奖励 。人们更喜欢AI提供自己无法产生的“全新维度”（如心理侧写、玄学分析）。

IT部门的阻力： 传统企业AI落地的一大阻力是其内部IT部门 。他们想主导这件事，但往往既缺乏外部公司的技术能力，也不懂内部业务，最终卡住流程 。

“买彩票”的重要性： 在变化极快的时代，要多“买彩票”——多做无心插柳的尝试，比如多约不同行业的人聊天 。任鑫分享了他如何通过一次看似无用的下午茶，意外达成了重大的合作 。

做自己想做的事： 面对变化，最好的策略是“干一个自己想干的事儿” 。任鑫认为，做自己喜欢的事，“保底比较高” ；徐文浩认为，只有做自己喜欢的事，才能在大浪潮中坚持和积累 。

�️ 行动指南 (Actionable Guide)

从特定场景开始自动化： 评估你公司内部的工作流，使用Cherry Studio 、N8N 或开源工具，从一个非常具体的需求，如分析云账单 、处理发票 开始构建内部Agent。

辅助非专业人士： 识别那些“培训实习生一两周就能干”的活 ，比如帮助产品经理写简单的SQL查询 ，用AI Agent将其自动化。

构建“主动推送”型Agent： 不要只做“你问我答”的RAG。尝试构建能持续监控（如竞品动态 、Twitter关键人物 并“主动推送”报告的Agent 。

重视健康： 这一轮AI浪潮变化极快，是长线作战 。把运动和身体健康放在第一优先级 ，否则体力不支时，大脑也无法运转 。

⏱️ 时间线 (Timeline)

00:38 - 01:19 两位一线“炼金术士”介绍：任鑫（投资与孵化）与徐文浩（AI for Shopping CTO）。

01:50 - 02:51 观点：AI产品营销从MVP转向MMP（Minimum Marketable Product）。

02:52 - 05:24 行业动态：Sora 2 的AI感减弱，已能生成非特效类的“小广告片”。

05:25 - 05:54 Sora 2 的有趣bug：篮球场景下“每个球都投不进”，但观众依然喝彩。

05:55 - 08:02 应用层开发者（如Video Agent）的焦虑：基础模型迭代太快怎么办？。

08:03 - 10:16 Agent与Workflow之辩：B端场景更偏向Workflow，C端更偏向Agent。

10:17 - 13:09 关键认知：Agent结果的“不确定性”是成瘾性来源，如同“抽卡”。

13:10 - 14:23 案例分享：徐文浩公司如何使用Cherry Studio搭建内部Agent。

14:26 - 20:27 内部应用实例1：搭建“云账单”分析Agent，替代人工报表和会议。

20:28 - 22:46 内部应用实例2：为不会写SQL的产品经理搭建专用的“数据分析”Agent。

24:19 - 28:48 内部应用实例3：搭建“垂类竞品”监控Agent，实现主动推送。

28:49 - 37:23 To B 深度讨论：为什么这一轮AI To B比传统SaaS更有希望？。

37:24 - 39:08 B2B落地的最大阻力：企业内部的IT部门。

39:09 - 41:44 商业模式探讨：Cursor（C端高增长） vs. Palantir（B端高利润）。

41:45 - 42:24 新趋势1：AI参与电商（ACP/GU），来自GU的流量转化率更高。

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