ai链商创业（AI ToB创业 数字员工 开源LLM平台）

在很多人的印象里，ToB创业离不开酒桌应酬、资源博弈，似乎不“喝茅台”就拿不下订单。但语核科技和毕升（BISHENG）两家AI ToB公司的实践正在打破这种刻板印象——前者靠制造业“数字员工”年入千万，后者以开源LLM平台实现年营收3000万，且都保持健康利润。语核科技创始人翟星吉与毕升联合创始人覃睿用亲身经历证明：在AI时代，ToB生意可以靠价值而非关系立足，靠产品而非应酬突围。

一、为什么坚定选择ToB：从“苦差事”到“价值高地”

提到ToB创业，很多人会联想到“苦”：客户决策链长、定制化需求多、依赖资源关系。但翟星吉和覃睿却看到了不同的机会。

对翟星吉来说，选择ToB源于对“生产力杠杆”的判断。早期尝试ToC工具时，他发现普通用户对AI工具的付费意愿有限，而企业作为“批量生产价值的组织”，只要AI能带来1%的效率提升，就能产生巨大价值。加上核心团队来自帆软（中国ToB领域的标杆企业），熟悉ToB业务的逻辑，他们坚定选择以AI agent为核心，为中高端制造业提供“数字员工”。

覃睿的选择则更现实：ToB业务能带来更确定的结果。早期做过O2O项目后，他意识到运营驱动的业务天花板低，转而深耕AI领域。大模型浪潮来临时，他发现ToC应用技术不成熟且资本聚焦模型层，而ToB市场虽复杂，但企业对效率工具的需求真实存在。毕升选择做开源LLM应用平台，既避开了模型研发的高成本，又能通过开源快速获取客户反馈，形成迭代闭环。

两位创业者的共识是：AI时代的ToB生意正在变“甜”。过去，ToB依赖资源驱动，企业买系统更多是“为管理买单”，价值模糊；现在，AI agent能直接量化价值——比如“让线索转化率从5%提升到7%”“用30万成本替代50万人力”，这种“要么帮客户赚钱，要么帮客户省钱”的清晰价值，让ToB终于能摆脱“关系依赖”。

二、商业模式：拒绝“大客户依赖”，聚焦“可复制的价值”

ToB创业的常见陷阱是“被大客户绑架”——为了拿下百万级订单，被迫接受大量定制化需求，最终团队陷入项目泥潭，无法规模化。但语核科技和毕升走出了不同的路。

语核科技的策略是“不接百万以上订单”。翟星吉团队发现，超大型客户的订单虽金额高，但决策链长、定制化需求多，会导致产品失焦。比如某央企订单虽达500万，但要求适配10套不同系统，团队60%精力都在做定制，根本没时间打磨通用产品。因此，他们主动聚焦30-50万的订单，服务中大型制造业客户，提供标准化的“数字员工”（如售前报价agent、产线质检agent）。这些产品能在半小时内完成人工一周的工作，准确率比人工高15%，且交付周期短，可快速复制到不同客户。

毕升则以“开源+服务”破局。作为开源LLM应用平台，覃睿团队通过开源降低企业试用门槛，快速积累客户反馈；同时提供商业化服务，帮企业解决实际场景中的问题（如非结构化数据治理、业务流程自动化）。覃睿发现，开源能带来两类客户：一类是技术团队自主试用后推动采购，另一类是认可开源价值的企业，主动寻求深度合作。

三、获客与转化：靠“认知驱动”替代“酒桌驱动”

传统ToB获客靠“关系网”“酒桌应酬”，但翟星吉和覃睿都走出了“认知驱动”的新路径——用专业度说服客户，而非靠客情。

语核科技的“认知驱动打单”颇具代表性。翟星吉团队会先向客户输出对AI agent的理解：“真正的数字员工不是工具，而是能直接交付业务结果的‘虚拟同事’”。他们会结合客户场景（如制造业的报价、质检），分析现有流程的痛点，再演示agent如何解决这些问题。这种“先讲透价值ai链商创业，再谈合作”的方式，让客户转化率高达70%-80%。

比如在对接某汽车零部件厂商时，语核团队没有直接推销产品，而是先帮客户梳理售前流程：“你们的报价员每天花4小时处理需求文档，其中80%是重复劳动，agent能接手这些工作，让他们聚焦谈判等更高价值环节”。随后的演示中，agent在20分钟内完成了报价员3小时的工作，客户当场决定合作。

毕升则靠开源建立“专业信任”。覃睿认为，开源本身就是最好的“产品说明书”——企业可以直接试用代码、验证功能，比销售话术更有说服力。毕升的社区里有大量开发者和企业技术人员，他们会讨论功能优化、场景落地，这种互动既帮毕升快速迭代产品，也让潜在客户看到团队的技术能力。不少客户表示：“选择毕升，是因为看到你们的开源社区很活跃，解决问题很及时”。

这种获客方式不仅降低了营销成本，更筛选出“对价值敏感”的客户——他们认可AI的价值，愿意为效率买单，而非单纯追求“关系维护”，这让后续合作更顺畅。

四、差异化密码：拒绝“大而全”，聚焦“小而美”

在AI ToB赛道，差异化往往藏在“取舍”里。语核科技和毕升都通过明确的聚焦，形成了独特竞争力。

语核的差异化在于“垂直行业+核心场景”。翟星吉团队没有做通用agent平台，而是深耕中高端制造业，聚焦售前报价、产线质检、供应链单据处理三个场景。原因在于：制造业是中国经济的基本盘，且这些场景有明确的标准化空间——流程固定（如报价有SOP）、数据规范（如单据格式相对统一）、价值可量化（如节省的时间、提升的准确率）。相比之下，医疗等行业壁垒高、大厂垄断严重，不适合创业公司切入。

这种聚焦让语核的产品迭代更快。比如针对船舶维修报价场景，他们迭代了12个版本，优化了PDF解析、历史报价匹配、特殊协议适配等细节，产品准确率从初期的70%提升到95%，远超行业平均水平。

毕升的差异化则在“开源+服务”的结合。国内做LLM平台的公司不少，但毕升是少数坚持“开源为主、服务为辅”的玩家。覃睿认为，开源能让产品快速触达客户，而服务能解决企业落地中的实际问题（如安全合规、系统集成）。这种模式既区别于闭源厂商的“黑箱交付”ai链商创业，也不同于纯开源团队“不碰服务”的轻模式，更适合国内企业“需要工具，也需要落地支持”的需求。

五、行业观察：ToB创业正在进入“价值时代”

翟星吉和覃睿都认为，AI正在重塑ToB行业的规则，过去“靠关系、拼资源”的逻辑正在失效，“靠价值、拼产品”的时代已经到来。

从客户侧看，决策者正在年轻化。越来越多的企业由80后、90后管理者对接ToB项目，他们更看重数据和逻辑，而非“酒桌承诺”。两家公司的客户中，超过60%的对接人是35岁以下的技术或业务骨干，他们会主动研究AI技术，甚至能和创业者讨论模型参数，这种“专业对等”让合作更聚焦价值。

从供给侧看，创业者更理性。过去，不少ToB公司靠融资补贴抢客户，导致行业内卷；现在，资本更谨慎，倒逼创业者回归商业本质——关注营收、利润、现金流。语核和毕升都保持盈利，没有过度依赖融资，这种“健康造血”让他们能拒绝低价值订单，聚焦长期发展。

从技术侧看，AI让价值更透明。传统ToB产品（如CRM）的价值难以量化，而AI agent能直接计算“节省多少人力、提升多少效率”，这种“可衡量的价值”让企业更愿意为技术买单，而非为“关系”买单。

正如翟星吉所说：“现在的ToB创业，终于可以靠产品说话了。你把价值做透，客户自然会来，不用拼酒桌、拼资源。”

结语：ToB创业的新范式

翟星吉与覃睿的实践，勾勒出AI时代ToB创业的新范式：不依赖酒桌关系，靠价值获客；不追求大而全，靠聚焦立足；不沉迷融资烧钱，靠盈利生存。

在这个范式里，成功的关键不是“资源多硬”，而是“价值多真”——能否帮客户省钱、赚钱，能否让产品标准化、可复制，能否让团队聚焦核心能力。或许未来，“不喝茅台也能做好ToB”会成为常态——因为AI正在让这个行业回归本质：用技术创造价值，用产品赢得客户。