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张韶峰：其实这个想法由来已久。早在2021年冬天，ChatGPT发布前一年，就有投资人疾风骤雨地批了我一通，非要我把百融的业务模式，改成美国那种标准的SaaS订阅制。我当时就跟他说，在中国，SaaS可能根本不存在，咱们别自欺欺人。我们想做的是TaaS（Transaction as a Service），就是直接帮客户做成交易，然后从结果里分成。后来大家觉得Transaction太窄了，改叫BaaS（Business as a Service），也就是业务即服务。到了今天AI Agent时代，它就演变成了RaaS，即结果即服务。
我给你讲个真实的“Aha Moment”。之前有个做汽车零部件的广东企业，面临通用汽车（GM）要把产能转出中国的生死关口。他们花了500万请了全球前五的咨询公司，干了5个月，结果发现建议竟然是错的。后来他们用了我们的“百鉴”智能体。Agent自动在全网搜索GM别的供应商动态、交叉验证关税和劳工政策。结果几十分钟出的报告，推荐的地方正是他们最终成功的地方。那个老牌咨询公司的全球合伙人来看了报告，人都傻了，他说这报告里的深度，只有中级合伙人以上的人才干得出来。一鸣：
第一是存量利益的枷锁。如果你以前是靠SaaS席位费躺着挣钱的，你很难下决心去砍掉自己的手臂。就像当年谷歌面对搜索收入一样，这种变革会动了自己的存量蛋糕。第二是“甲方”的老人问题。旧王的拥趸往往也是企业内部的一帮“老人”，他们对新事物的容错率极低。只要AI出了一个错，他们就会跳出来说“不如以前好用”。这会反向锁死大厂，让他们更难迈出那一步。而创业公司是光脚的，只有求新求变。更重要的是，客户对“新王”的容错率反而更高。大家觉得你是个创业公司，犯点错是可以接受的，只要你的范式是对的，大家愿意陪你一起成长。
第一是私域数据。这是最强的硬资产。你的数据沉淀了核心的领域知识，这是通用大模型（不管是OpenAI还是DeepSeek）爬不到的。只要你有这些私域数据，大厂出的Agent就没你专业。第二是复杂流程的稳定性。这是一个硬核的技术逻辑。AI智能体本质上是概率模型，它每一步都有出错的可能。如果你一个流程有25个步骤，每一步哪怕只有1%的出错率，你算一下0.99的25次方，最终结果的不可接受程度是很高的。这种极低容错、极长链路的流程，传统软件的稳定性目前还是堡垒。第三是行业Know-how（专业知识）。这一点比较“软”，但很重要。如果你的Know-how只在人脑子里，人家可以通过挖人解决；但如果你能把Know-how沉淀成前两项资产，它就是护城河。
后来我们训练了18个硅基员工，加上5个碳基员工协作，就把这摊活儿全接了。剩下的45个人去哪儿了？我们一个都没裁。这45个人在学会怎么训练Agent之后，身份变了。他们以前是“客服”，现在变成了“Agent训练师”。他们开始利用这种新技能去服务别的企业，帮别人构建智能体。结果呢？他们以前是公司的“成本中心”，现在变成了直接挣钱的“利润中心”，人均收入反而涨了。AI是在把你从一个肉身变成“钢铁侠”。当然，这也取决于你愿不愿意学习新的技能、穿上这套“战衣”。未来不是AI取代你，而是那些更早穿上“钢铁战衣”的人，拥有更强的竞争优势。
你像现在的OpenClaw，因为它主要在海外市场，那边付费意愿强、习惯也好。以它今年的疯狂程度，就算收费也一定有很多人愿意用，它可能很快就能达到10亿美金的估值，不一定是10亿收入啊，在AI时代，估值体系可以是收入的100倍。所以，“一人的十亿独角兽”在ToC领域是完全可能跑出来的。事实上，已经有很多个人Prosumer（产消者）在带领一大堆AI智能体给自己干活了，他就是一个率领硅基员工下属的将军。至于ToB，最终肯定也会出现，但需要企业观念的改变。比如有些企业会观察：既然比我大的企业都用好了，反复验证过了，那我为什么不可以？或者先让AI进场做个人的助手，等一些关键决策用下来觉得靠谱了，企业就会慢慢放权。但总体来讲，这个事情是完全有可能的。未来的组织一定会像一个“量子军团”或者“精灵军团”。这种感觉非常震撼，它不像人肉军团，人和人沟通最夸张的就是“折损率”。大厂为什么发明那么多黑话？为什么要不停地“对齐”？因为不对齐真的会出问题，四个人经常做出五个方向来。但Agent之间沟通是没有歧义的。甚至它们DNA里就特别喜欢写文档，你不让它做它都难受，所以它们非常适合那种集团式的推进。
