文｜Alex

2026年的 To B 市场正显现出一种极端的哑铃型结构。

一端是掌握着海量算力与生态的科技巨头，另一端则是规模极小但极度精锐的创业团队。而那些依靠传统“堆人”逻辑、规模在数百人的中型 SaaS 公司，正处在一个尴尬的位置。

以前开发同类产品或服务需要几十人的团队和持续融资来支撑，而现在两个人利用 AI 就能完成以往二十个人才能干的工作。这种人效比的代际差异，正在改写市场的竞争法则。

增长的等式从线性的“加人等于加营收”，转向了指数级的“AI 杠杆撬动”。这种根本性的转变，让旧有商业模式的账目变得难以算平。

正是在这场静默但深刻的效率革命中，一群特别的创业者走到了台前。

01那些最懂旧体系的人，正在亲手拆掉它

在这场由 AI 驱动的效率变革中，有一群从旧体系核心地带走出的“叛逆者”。他们曾是大型科技公司或头部 SaaS 企业的中层骨干，亲历过传统模式的辉煌与桎梏，他们的创业选择是基于深刻痛点认知的技术性突围。

本文中涉及的鲁扬（PureBlue AI）、翟星吉（语核科技）、赵岩（事橙营销）、逄大嵬（ChatExcel）等多位创业者，均在此前接受了牛透社的深度访谈，其经历与思考，为我们打开了一扇观察这场转型的窗口。

1.履历标签

鲁扬在创立 PureBlueAI 之前，担任字节跳动火山引擎市场总经理及豆包大模型市场负责人。这段经历让他置身于 AI 变革的最前沿，亲眼目睹大模型如何重构流量分发的底层逻辑。

他敏锐地意识到，传统营销依赖人工经验和堆砌内容的 SEO 模式，在面对不断进化、规则不透明的 AI 黑箱时已经失效。这驱使他放弃大厂的稳定路径，转而探索用 AI 模型去理解并适配另一个 AI 模型的认知规则，即 GEO（生成式引擎优化）。

他的团队从最初的经验驱动，快速演进至数据驱动，最终确立了模型驱动的技术路线，自研环境自感知数据模型进化引擎，用以替代低效的人工猜测。

翟星吉的创业起点同样源于对旧模式的反思。

作为前帆软软件的产品经理，他深入参与了 BI 工具从销售到实施的全过程。他观察到，许多企业客户购买软件的本质，并非需要一套更复杂的工具，而是需要一个能直接给出正确答案的“员工”。

传统 SaaS 交付的是流程数字化的可能性，而客户期待的往往是确定性的业务结果。这种根本性的落差，促使他创立语核科技，将公司定位为“数字员工招聘平台”。

他们不再销售软件席位，而是专注于在制造业的售前、供应链等具体岗位上，打造准确率超过90%、能直接交付业务结果的AI数字员工。

赵岩拥有超过十五年的 B2B 数字营销经验，曾任职于致趣百川等机构。长期的行业深耕让他对品牌与信任的积累有着近乎本能的珍视。

当 GEO 成为热点，大量服务商采用批量生成垃圾内容、快速污染信息源的方式为客户争夺 AI 搜索排名时，他感到强烈的警惕与抵触。在他看来，这种技术投毒短期或许有效，但长期必然损害品牌声誉，并被更聪明的 AI 系统反噬。

因此，他创立的事橙营销坚持慢工出细活的长期主义，只服务价值观同频的客户，将年度服务费起点定在15万元，并以100%的客户续约率验证其“正道成功”路线的可行性。

逄大嵬的轨迹则横跨了 SaaS 与 AI 两个创业周期。作为一名 SaaS 时代的连续创业者，他完整经历过融资、扩张、退出的全过程。

再次创业选择 ChatExcel 时，他刻意摒弃了上一代“堆人、堆工程、堆销售”的模式。团队将核心精力放在技术突破上，成功将 AI 模型压缩并部署到终端设备，实现了真正的端侧智能，解决了企业处理敏感数据时的安全顾虑。

这支不足十人、没有销售人员的团队，凭借产品本身的价值实现了用户自增长与百万级服务规模，验证了在 AI 时代产品驱动增长的可能性。

2.代际鸿沟

这些创业者的共同背景，勾勒出新旧两代 To B 创业者的核心差异。

上一代 SaaS 创业者，大多是体系搭建者。

他们的核心竞争力在于将复杂的线下业务流程抽象、标准化，并封装成软件。增长逻辑依赖于组建庞大的销售与实施团队，去说服客户接受新的管理流程与工具。他们的思维是流程性的，目标是优化效率，但往往停留在“帮客户更好地使用工具”层面。

而新一代 AI 创业者，本质上是技术破壁者。

他们不再试图用软件固化或改良旧流程，而是直接利用 AI 技术穿透流程，瞄准最终的业务结果。他们的思维是结果导向的。客户不需要理解 AI 如何工作，只需要确认这个“数字员工”或“智能服务”能否准确完成任务、能否带来可量化的营收增长或成本节约。

增长逻辑也随之改变，从依赖人海战术的销售推广，转向依赖技术壁垒与效果自证的产品驱动。

这种代际更迭，反映的是技术杠杆的根本性变化。

当AI能够直接替代特定环节的人力劳动时，创业的焦点便从如何组织和管理人力，转向如何训练和驾驭 AI。

这也解释了为何这些出身旧体系核心的创业者，反而成为旧模式最有力的挑战者，因为他们最深切地知道“墙”在哪里，也最先拿到了凿穿墙壁的新工具。

02组织正在缩小，能力正在放大

当商业模式从售卖工具转向交付结果，组织的形态也发生了同步演进。

新一代 AI 创业公司普遍呈现出极简的架构、高度精英化的人才构成，以及对传统增长路径的摒弃。这是商业模式进化下的必然选择。

1.消失的销售团队

在这些公司里，庞大的销售团队不再是标配，甚至完全消失。从依赖渠道关系和销售话术，转向依赖产品自身创造的可验证价值，这背后是增长逻辑的根本转变。

PureBlue AI 没有设立传统的销售团队，其客户来源几乎全是主动询盘。

创始人鲁扬认为，他们的 GEO 服务本质是提供算法确定的优化效果，例如将品牌在 AI 平台的推荐率从不足30%提升并稳定在100%。这种效果本身具有极强的说服力，远胜于任何销售演示。

当技术本身构成了足够高的壁垒并能直接交付显性结果时，渠道和销售的中介价值就被大幅削弱。

ChatExcel 则将产品驱动增长的模式推向更极致。其团队规模不足十人，且没有一名销售人员，也未进行市场投放。增长完全依赖于产品在用户中的口碑传播与自发性使用，并由此自然渗透至企业场景。

创始人逄大嵬指出，在 AI 时代，技术的迭代周期按月计算，产品的核心价值必须锋利到让用户用起来就离不开。如果需要组建销售团队去艰难地解释和推销，往往意味着产品解决的不是真痛点，或价值不够直接。PLG 对他们而言是产品能否在市场中立足的试金石。

这种“无销售”模式能成立，依赖于一个关键变化，即 AI 技术使得复杂服务或产品的交付变得足够标准化和自动化，其价值可以像消费品一样被用户直接感知和验证，从而大幅降低了传统 To B 交易中高昂的沟通与信任成本。

2.人才观：判断力与责任心成为稀缺品

与互联网鼎盛时期推崇年轻化、战斗力的人才观不同，这批创业者在对人才的选择上表现出明显的“反年轻化”倾向，他们更看重深度思考能力和职业责任心。

事橙营销 CEO 赵岩在组建团队时，明确将招聘重点放在“85后至95前”年龄段。经过大量面试后，他发现许多更年轻的应聘者难以沉下心来从事B2B营销所需的深度、长周期服务工作。

而 B2B 业务，尤其是高客单价服务，极度依赖服务者的行业洞察、策略判断力以及对结果的全流程责任心。这些素质往往需要时间的积淀与复杂项目的锤炼。

他认为，一个拥有家庭责任、心态稳定、具备多年专业积累的35岁左右从业者，其可靠性和综合价值在当前环境下远高于一个只有执行力的新人。

这一选择折射出组织形态的一些变化。过去，许多 To B 公司是典型的金字塔结构，底层需要大量年轻员工进行重复性执行工作，如内容生产、客户跟进、数据录入等。如今，这些基础执行工作正迅速被 AI 工具替代。

组织形态因而向“倒 T 字型”演变，即顶端是少数兼具行业认知与技术理解力的精英，负责定义问题、驾驭 AI、确保最终交付质量；底部则是高度自动化的 AI 工具链，承担了绝大部分标准化、程序化的任务。中间层，即过去需要大量人力的执行层，正在被快速压缩。

因此，新一代组织的核心竞争力，不再取决于员工的数量与体力，而在于核心团队用 AI 放大自身专业能力的倍数。

他们招聘的是能指挥 AI 阵列的大脑，这种精英化、杠杆化的组织模式，正是其能够以极小团队挑战传统公司的效率根源。

03企业开始为 AI 产出的价值付费

商业模式的变革是这场 AI 创业浪潮中最具颠覆性的部分。

传统的软件订阅制（SaaS）正在被一种更直接、更结果导向的模式所挑战。新一代创业者不再仅仅销售提升效率的可能性，他们直接销售由AI创造的、可衡量的劳动力价值。

1.定价逻辑：为创造的价值付费

定价方式的转变直观地反映了商业逻辑的变迁。

过去，企业软件通常按照用户数、功能模块或数据量来计费，客户购买的是工具的使用权。而现在，定价的核心锚点变成了AI所替代的人力成本或创造的业务增量。

语核科技 CEO 翟星吉将他们的收费模式比喻为“雇佣制”。例如，他们为制造业客户打造的售前数字员工，能够将原本需要资深工程师花费4天完成的复杂报价流程，压缩到20分钟内完成，且准确率极高。

客户为此支付的费用，并非依据接入了多少API或占用了多少算力，而是基于这个数字员工所“节省”的工程师人力成本与时间窗口价值。

这是一种典型的按劳动成果付费，如同为一名永不疲倦、效率超常的专业员工支付薪酬。

PureBlue AI 则采用了更彻底的按效果付费模式。他们向客户承诺具体的优化目标，例如品牌在特定 AI 平台上的推荐率、排名率或描述准确率。若效果未达承诺标准，则不收取费用。

创始人鲁扬认为，他们的服务本质是帮助品牌在 AI 的认知世界中获取流量与信任，这与广告投放的逻辑有相似之处。客户只为最终获得的曝光与心智占领付费，而不为背后的算法调优过程买单。

这种模式将服务商与客户的利益高度捆绑，也迫使服务商必须将技术打磨到足以稳定交付结果的水平。

2.交付逻辑：可量化的业务增量才是终点

商业模式的进化同样深刻改变了交付的终点。

传统软件交付的终点是系统的成功上线与用户的顺利使用，至于能否产生业务价值，则存在一定的不确定性。而新一代 AI 服务的交付，则必须指向清晰、可量化的业务增量。

鲶鱼科技深入线下连锁门店场景，其核心价值并非提供一个对话分析工具，而是直接提升门店的成交额。

以他们的一个知名餐饮客户为例，针对顾客提出“大盘鸡不要放辣椒”这类常见需求，通用 AI 助手可能简单地建议更换菜品，但这可能导致客单价降低。

鲶鱼科技结合品牌知识库与销冠经验训练的专属 AI ，能生成更灵活的话术解决方案，例如解释辣椒特性并提供折中处理办法，从而更大概率保住这单生意。

他们通过分析单店对话数据，测算出优化后可能带来的毛利提升空间，例如某门店一天内就识别出超过500元的潜在增长。客户为之付费的，正是这个可感知、可计算的收入增量。

同样，悠易科技在推出其 GEO 智能体时，不仅提供内容优化与传播服务，更构建了一套详细的数据监测体系，向客户呈现品牌在 AI 答案中的引用率、声量份额、情感指数等指标。这让原本模糊的品牌影响力变得可测量、可追踪。

企业不仅能看到自己是否被 AI 提及，更能看到自己被以何种情绪、在多大规模上提及，以及与竞争对手的相对位置变化。交付物从一份份优化稿件，变为一份关于品牌在 AI 世界中信任资产的增量报告。

这种从交付工具到交付增量的转变，重新定义了客户与服务商之间的关系。它要求服务商必须更深入地理解客户的业务本质，并将自身的技术能力与客户的最终业绩紧密挂钩。

这也意味着，只有那些真正能创造可衡量价值的 AI 应用，才能在这种新商业模式下获得可持续的回报。

04信任，正在成为 AI 时代的硬资产

在 AI 技术迅猛发展、市场热情高涨的背景下，保持克制与坚守底线，反而成了一种难得的竞争力。

新一代的 AI 创业者没有盲目追逐短期利益，他们更看重长期的品牌价值。这种选择不只是出于道德考量，更是在 AI 时代建立真正竞争壁垒、赢得客户持久信任的重要策略。

1.对“坏利润”的主动拒绝

在创业初期，面对足以解决生存问题的诱人订单，保持战略定力往往比扩张更需要勇气。

语核科技创始人翟星吉在公司创立不久，就曾明确拒绝过金额高达300万至500万的定制化项目。

他的理由是，这类大型定制项目虽然能带来可观的短期收入，但其中大量非核心、个性化的开发需求，会严重消耗本应用于产品标准化与核心场景打磨的有限研发资源。

接受它，意味着公司将滑向项目制外包的路径，这与他们打造标准化、可复制 AI 数字员工产品的长期目标背道而驰。

他选择坚守产品型公司的定位，宁可承受短期的现金流压力，也要确保组织资源聚焦于核心能力的迭代。

事橙营销 CEO 赵岩则将价值观筛选前置到了客户选择阶段。

面对市场上大量希望通过“快排”（快速排名）、“投毒”（用垃圾内容污染信息源）等手段，在 AI 搜索中短期上位的客户需求，他一概拒绝。他将这种利用技术漏洞、制造信息垃圾的行为视为对品牌信任的“透支”和“服毒”。

在他看来，B2B 生意的基石是长期建立的深度信任，客户选择供应商时会多维度考察其专业性与可靠性。如果一家公司被发现是通过污染信息环境、误导 AI 来获取曝光，其品牌声誉将遭受毁灭性打击。

他坚信，只有基于真实价值、优质内容的正道，才能走得长远，而这种坚持也让他们收获了100%的客户续约率。

2.技术不作恶是长期生存的基石

在 AI 能力可能被滥用的灰色地带，坚守商业伦理成为了一条清晰的行动准则。

PureBlue AI 创始人鲁扬在公司确立了一项基本原则：绝不帮助客户进行品牌升维，即不协助客户将其品牌优化到明显脱离现实市场地位的程度。曾有类似莆田系医院的客户提出此类需求，均被婉拒。

鲁扬认为，AI 认知系统如同一个在不断学习、进化的智能体，短期内或许能被不实信息所影响，但随着模型迭代与识别能力的增强，谎言终将被系统识别并摒弃。帮助客户构建虚假的市场认知，不仅违背商业道德，从技术角度看也是一种不可持续、终将反噬的短视行为。他们的优化必须基于客户公开、真实的品牌信息库展开。

同样的原则也体现在其他从业者身上。

如行业内的谷海松（MarTech王国）明确将“投毒”定义为发布不真实内容，并坚决拒绝为此类客户提供服务。

其洞察在于，在 AI 驱动的信息环境中，信任的权重将远远超过流量。当 AI 系统日益完善，它将更倾向于采信那些权威、真实、持续输出优质内容的信源。通过虚假内容获取的短期流量，一旦被 AI 标记为低质量或不可信，品牌将被打入“冷宫”，未来的修复成本极高。

这种对底线的共同坚守是深谋远虑的商业策略。

在算法日益成为商业社会基础规则的未来，企业的每一个数字足迹都将被记录和评估。今天通过技术作恶获得的蝇头小利，很可能成为明天被智能系统全域封杀的罪证。

因此，维护信息的真实性、商业行为的正当性，就是在为企业在 AI 时代积累最宝贵的信任资产。这条由价值观铸就的护城河，或许比任何一项单一技术更难被复制和超越。

05结语

这群 AI 创业者的故事，核心是回归商业的根本逻辑。他们聚焦具体问题，用技术替代人力，用可量化的结果换取回报，用长期主义积累信任。

这场变革的本质是一场效率革命对行业逻辑的重构。当 AI 能高效完成标准化任务，单纯依赖人力和流程堆砌的模式必然承压。人的价值将转向需要创造力、判断力和驾驭 AI 能力的领域。

To B 领域的终极竞争力，始终在于人效与信任。AI 没有改变这一本质，而是将其作用无限放大，它奖励能高效运用技术的务实者，淘汰违背商业基本规则的玩家。

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