E78. AI 应用的四层模型:卖算力、卖能力、卖入口、卖结果 ft. EvoseAI Bingo

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web3brand.io 关注全球化时代的超级个体
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Day1Global生而全球
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「Day1Global生而全球」是一档探索通过内容、AI和区块链杠杆,打造全球化超级个体的节目。 会员计划:https://www.web3brand.io/p/day1global-ai 两位主理人Star和Ruby是科技行业10+年的从业者,我们经历了中国互联网的快速发展,也经历了其中对个人价值的剥夺,和红利的不可持续。 接下来 10 年,我们认为通过内容、AI和区块链,做「全球化时代的一人公司」是更自由、舒服和可持续的选择。在这档节目里,我们通过对全球化科技、金融、社媒、教育、生活等方面的探寻,对全球前沿项目、创始人和超级个体的访谈,和你一起探索超级个体和长期主义者的成长之路 关键词: 一人公司、数字游民(Digital Nomad)、网络国家(Network State)、AI、机器人(Robotics)、代理经济(Agentic Economy)、Web3、区块链(Blockchain)、加密货币(Crypto Currency)、比特币( Bitcoin )、以太坊(Ethereum)、Solana……
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本期介绍

过去一年,几乎所有人都在讨论 AI,但大多数讨论都集中在模型、算力、芯片和大厂竞争。真正决定 AI 产业价值如何沉淀的问题,可能是另一个:AI 软件公司到底怎么赚钱?

这期 Day1Global,我们请来 EvoseAI 联合创始人 Bingo。他刚结束一趟 20 天左右的美国 AI 和 ToB 行业考察,参加了 Linkloud 加速营和 SaaStr 大会,也走访了英伟达、Google、Foxit、Exa,以及一些法律、保险、客服等垂直行业 AI 公司。

这趟回来后,Bingo 对 AI 应用和 AI 软件商业模式形成了一个非常清晰的四层框架:卖算力、卖能力、卖入口、卖结果

从英伟达总部“没有牛马气息”和 Google 大模型团队的极限拉扯,到 Foxit 这样一个在中国看起来 boring、但在美国 ToB 市场非常 useful 的 PDF 生意;从 Exa 这样的 agent 搜索公司,到 AI 公司反向并购律所、把传统业务包装成 AI 结果交付的资本玩法,我们试图理解硅谷 AI 应用层真正的机会在哪里。

在本期节目中,我们深入聊了:

  • 为什么美国创业公司可以把一个很小的能力点拆出来做成公司,而中国创业者往往一上来就被迫解决企业的所有需求;

  • AI 应用四层模型:卖算力、卖能力、卖入口、卖结果,分别对应什么样的商业模式和竞争格局;

  • 为什么“卖结果”的故事比卖软件更性感,因为它不是在拿 IT 预算,而是在切劳动力市场预算;

  • 中国和美国在 ToB 付费、资本市场、退出路径、销售方式上的底层差异;

  • 用大模型和用 agent 的区别:前者是在问答和生成文档,后者是让 agent 与 agent 协作,把一个营销活动从四天压缩到一两个小时;

  • 未来企业组织会不会从“部门/岗位”重构成 builder 和 reviewer 两类角色;

  • 为什么硅谷创业者把 pivot 当成一个性感的词,而不是失败后的被迫选择;

  • Chief Storyteller 为什么会成为 AI 时代的重要角色;

  • 中国 AI 公司出海美国,为什么不能只招一个本地销售来解决 PMF;

  • 以及一年后回看,AI 赛道里哪些是泡沫,哪些可能是真正长期有价值的机会。

如果你关心 AI 应用创业、企业智能体、ToB 出海、美国 SaaS 市场、组织形态变化,以及中国 AI 公司如何进入全球市场,本期不容错过,Enjoy。

关键词

AI 应用, AI 软件, Agent, EvoseAI, 硅谷, LinkCloud, SaaStr, NVIDIA, Google, Foxit, Exa, Stripe, EvenUp, Harvey AI, AI 律所, ToB, SaaS, Agentforce, Claude Code, MCP, Manus, 数字劳动力, 入口层, 结果层, Infra, Builder, Reviewer, Chief Storyteller, CRO, Pivot, PMF, 出海, 本地销售, 企业智能体, Agent 协作

文字稿

稍后会在 https://www.web3brand.io/ 放出,敬请期待

本期嘉宾&主持

  • 嘉宾 Bingo

evose.ai Co-Founder,推特/X @Bingo_Agent

  • 主持 Star

播客 Day1Global 主理人,10+年用户产品经理,技能树横跨内容社区、电商平台和人工智能,在探索成为全球化时代的超级个体。推特/X @starzq;Farcaster @starzq.eth ; 即刻 starzq.eth

  • 主持 & 制作 Ruby

播客 Day1Global 主理人,10+年互联网运营,曾在亚马逊等多家科技公司就职。推特/X @rubywang;Farcaster @rubywang ; 即刻 rubywang.eth

时间轴

00:00 - 本期精华:卖结果如何从 IT 预算切到劳动力预算;agent 与 agent 协作如何减少人和人之间的信息损耗

01:05 - 开场与嘉宾介绍:EvoseAI Bingo、硅谷 20 天 AI / ToB 考察,以及核心问题——AI 软件公司到底怎么赚钱?

03:42 - 硅谷走访见闻:英伟达 vs Google 的强烈反差,以及 Foxit、Exa 让人重新理解美国 ToB 市场和退出路径

12:02 - 垂直行业 AI 与资本杠杆:法律、保险、客服 AI 公司如何单点收费;AI 公司并购律所后,传统业务如何变成 AI 估值

15:34 - 中美 AI 创业的信息差:AI 使用相对平权,亚洲创业者在应用落地上挖得更深;真正难的是生产环境最后 20%

18:36 - AI 应用四层模型:卖算力、卖能力、卖入口、卖结果;为什么“卖结果”的故事比卖软件更性感

23:11 - 四层模型下的中美差异:美国更适合卖能力和卖结果,亚洲创业者更容易被推向 B 端入口层

30:39 - 从问答到干活:客户用大模型和用 EvoseAI 的区别;agent 协作如何把全球营销活动从四天压缩到一两个小时

37:41 - 未来组织形态:企业可能从部门和岗位制,重构成 builder 和 reviewer;生产力变化后,生产关系也会变化

40:06 - 美国 SaaS 和硅谷叙事:pivot 为什么在硅谷是性感的词;传统 SaaS 如何拥抱 AI,以及 Chief Storyteller 为什么重要

51:00 - 中国 AI 公司如何出海美国:ToB 销售的底层逻辑、美国市场的“山头式打法”,以及为什么 PMF 不能外包给本地销售

59:51 - 一年后回看 AI 赛道:infra 和卖结果层的泡沫,入口层的长期机会,以及为什么人仍然会是 AI 应用里最重要的变量

免责声明 & 风险提示:主持人在播客中的观点仅代表个人看法,有时可能会持有播客中讨论的某项目的头寸。此播客仅用于提供信息,不作为投资建议,Always DYOR (Do Your Own Research)。

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深度工作:如何有效使用每一点脑力
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……你看起来非常忙碌,甚至在不自觉地享受这种忙碌,但你的忙碌真的能转化为生产能力吗?本书作者、麻省理工学院计算机博士卡尔·纽波特,尖锐地道破了信息经济时代的惊人真相——知识工作者60%以上的工作时间都花费在处理此类浮浅事务上,而这些工作不仅产出的价值有限,还会永久性地损害人们深度工作的能力!作者创立的“深度工作”概念,其含义为在无干扰的状态下进行专注的职业活动,使个人的认知能力达到极限。而正因为当前社会深度工作能力的日益稀缺,其与经济成功的关系也变得日渐紧密起来。本书的所有讨论也围绕“深度工作”而展开,全书共分为两部分:作者从神经科学、心理学、哲学等角度,客观地分析了在新经济形势下实现深度工作的重要性。第二部分则系统地传授了在日常生活中践行深度工作的具体策略,如将深度工作纳入日常工作进程、提高大脑的深度思维能力、远离社交网络等。随时随地收发电子邮件、一个接一个地参加大小会议、在即时通讯软件的尖叫中手忙脚乱、在繁杂的多线程工作中不断地切换注意力……你看起来非常忙碌,甚至在不自觉地享受这种忙碌,但你的忙碌真的能转化为生产能力吗? 本书作者、麻省理工学院计算机博士卡尔·纽波特,尖锐地道破了信息经济时代的惊人真相——知识工作者60%以上的工作时间都花费在处理此类浮浅事务上,而这些工作不仅产出的价值有限,还会永久性地损害人们深度工作的能力!</p> <p>作者创立的“深度工作”概念,其含义为在无干扰的状态下进行专注的职业活动,使个人的认知能力达到极限。而正因为当前社会深度工作能力的日益稀缺,其与经济成功的关系也变得日渐紧密起来。本书的所有讨论也围绕“深度工作”而展开,全书共分为两部分:在*部分中,作者从神经科学、心理学、哲学等角度,客观地分析了在新经济形势下实现深度工作的重要性。第二部分则系统地传授了在日常生活中践行深度工作的具体策略,如将深度工作纳入日常工作进程、提高大脑的深度思维能力、远离社交网络等。</p> <p>作者还强调,深度工作不是一项过时的技能,而是将人们从技术垄断导致的精神异化状态中解救出来的良药。在当前这个以网络为中心的浮浅信息时代,倡导深度工作无异于呼唤一种匠人精神的回归。</p>显示全部信息
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