近兩年，說起 AI，大多數(shù)故事的主角，是經驗豐富的科學家、是手握資源的連續(xù)創(chuàng)業(yè)者。但，還是有些更加年輕的 “ 闖入者 ”，進入戰(zhàn)場，給 “ 中登老登 ” 們帶來了一絲震撼。

池光耀，2003 年出生，3 年前，剛上大二，專業(yè)第一、滿績點的他選擇了休學創(chuàng)業(yè)。同年，他和搭檔翟星吉創(chuàng)辦的語核科技獲得種子輪投資，公司估值 3000 萬。

他們進入的，是一個不被資本看好，毫無路徑依賴的賽道，語核不為企業(yè)提供復雜的 AI 平臺，而是交付能直接處理核心業(yè)務的 “ 數(shù)字員工 ”，或者說一個越用越聰明的 AI 實習生。基于這個獨特的切口，這個小團隊在過去一年獲得了超千萬的營收。

知危編輯部與他進行了三個多小時的對話，我們不僅觀察到一家 AI 初創(chuàng)公司的生存樣本，也在試圖理解：當一群原生于數(shù)字世界的年輕人，掌握可能重塑現(xiàn)實世界的工具時，他們如何定義 “ 價值 ”、如何面對成功和失敗，以及，他們將為我們的未來，寫下怎樣的注釋。

以下是對話原文，知危進行了不改變原意的編輯。

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知危：可以聊一下第一次拿投資，奇績創(chuàng)壇是怎么敲定給你打錢投資的？

池光耀：奇績面了我好多次。一開始是他們實習生先接觸，然后是他們的合伙人。然后再往后面了有個兩三次、三四次，最后在（ 2023 年 ）8 月 25 號還是 26 號在我正在迭代我的產品的一天，我突然接到了一個奇奇怪怪的電話，問我 “ 是池光耀嗎？” 我說 “ 你是？” 他說他是奇績，打電話過來跟我簡單聊聊，然后就跟我聊了 8 分鐘。

知危：所以他跟你說了什么呢？

池光耀：他問了一下我目前的產品進展，未來的公司規(guī)劃，我創(chuàng)業(yè)的動機和初心，最后說回去等通知，他沒有用這么生硬的說法，但大概是這個意思。

知危：他也沒有線下來再跟你們談過什么？整個被投資的全程你們線下沒有溝通過面？

池光耀：沒有， 打完電話之后一個小時他們就發(fā)了一條郵件過來，說恭喜我們被投了。我們沒有見過面，就純線上。當然，開攝像頭的視頻會議是有的。

知危：所以第一筆投資是多少錢？

池光耀：2154000 元。

知危：為什么會有零有整？

池光耀：因為是 30 萬美元轉換過來的。而且（ 可能 ）215 萬這個數(shù)值可以剛好讓企業(yè)的估值達到 3000 萬這個點，如果是 200 萬整的話，應該是 2800 萬的估值，估值還是很重要。

知危：所以當時給到你這個錢之后，他們會跟你說這個錢你應該去干什么嗎？

池光耀：完全沒有。奇績的投資是天使投資，很純的天使投資，而且奇績的理念是創(chuàng)始人為先，他不會管你這筆錢拿去干什么，他相信你這筆錢肯定是用在對公司發(fā)展最有益的地方，不管你是拿這筆錢去干嘛，所以這一點也是很打動人的一點。

而且他的條款給的非常好，沒有什么對賭、沒有回購、沒有雜七雜八的各種各樣的限制，甚至當時他都不要求我把學給休了，就是好到這種地步。當然，我本來就要全身心投入這個事情，所以肯定學還是要休的。

知危：所以其實拿到這筆投資，也讓你對休學這個事情更加堅定了？

池光耀：我能活著了。既然能活著的話，剩下的事情當然就是造福這個世界了。

知危：所以目前今年的整個的營收狀況怎么樣？

池光耀：破千萬吧。

知危：在 SaaS 初創(chuàng)企業(yè)里頭，這算是一個什么樣的一個水平？

池光耀：在我們這個 Agent 售前的賽道，首先，我們沒有非常精確的競對，我們基本上應該是這個細分領域賺的最多的。然后如果把視野拉到和我們成立年限差不多的公司，我們應該是佼佼者，再把視角拉到從我們項目開始，就是 24 年 4 月開始，一年的時間做到這個規(guī)模的話，我們就更加佼佼者了，所以我對我們的進展還是非常有信心的。

知危：但一定是要去休學創(chuàng)業(yè)才會實現(xiàn)的嗎？因為你在學校里獲得了很高的分對吧？你可以去更好的學校，然后再去深造，去更好的企業(yè)，包括你甚至可以出國去 OpenAI， 對吧？同樣會實現(xiàn)你的所謂的（ 馬斯洛 ）最高層次的價值。為什么會做出休學創(chuàng)業(yè)的這個決定，是一個怎么樣的過程？

池光耀：總體來看這是一個基本上收益拉滿但沒有什么壞處的選項。因為開這個公司我一開始是在沒有休學的狀態(tài)下去推項目的，然后我越來越發(fā)現(xiàn)花在學校里的這部分時間，它的價值可以說微乎其微的。因為學校里的那些知識我基本完全掌握了，接下來蹲在課堂上的性價比實在太低了，它也不給我?guī)眍~外的快樂，也不給這個世界增加任何額外的價值。

知危：什么時候你覺得你應該去創(chuàng)業(yè)了？就是因為很多人會覺得 “ 我雖然技術很強，但是我可能在某一個方面他還不夠強 ”，他們會有各種各樣的擔憂，然后想通過一定的時間去彌補。

池光耀：創(chuàng)業(yè)是一個綜合性的，需要把握天時地利人和的一個事情。如果你說我什么時候下這個決心要創(chuàng)業(yè)，我的想法是只要我能活下來，并且只要我判斷這個行為有助于增加人生總體的快樂值，我就下這個決定。

所以我當時是跟我合伙人約定，我們產品用戶量到一個特定的量級或是我們拿到投資，我就休學。后來（ 大概 ）是因為我們用戶量增長實在太快了，我們 “ 啪 ” 一下就被投了。

那時候我們用戶量還沒多少呢，就 5-7 萬的樣子。23 年 8 月份我們第一個月營收破 10 萬了。 所以（ 因為被投 ）我就決定了休學創(chuàng)這個業(yè)。

但如果從創(chuàng)業(yè)成功的角度來說，我覺得 23 年 4 月份我基本上已經下定決心了，因為天時到了，OpenAI 發(fā)了 GPT 的 API，我其實已經晚了一步，我應該在 22 年底就準備開始搞這個東西，我是具備這個技術基礎的。

一直等到 23 年 3 月份 API 出來了，那個月就有一個采訪過來問我接下來怎么看，我說這是一個歷史性的時刻，接下來會有無數(shù)的應用蓬勃發(fā)展，我也做了一個應用。然后是地利，我在上海，是個好地方。然后遇到了我的合伙人翟星吉，一個傳奇的創(chuàng)業(yè)者，他那個時候還不是創(chuàng)業(yè)者，他是帆軟的高管，經驗非常豐富，這樣人和這也找到了，他腦子里又有好想法，所以我們天時地利人和都集齊了。

知危：你對翟星吉這個介紹特別像在介紹自己女朋友的感覺。

池光耀：你接觸過星吉，你就會發(fā)現(xiàn)他是一個非常出色的人。

知危：2023 年 4 月份的時候，你做了一個產品是嗎？

池光耀：這個就是隨手搓的一個東西，任何一個新事物（ 如 LLM ）出來，這個新事物絕對有無數(shù)的不足，如果它又（ 有潛力 ）解決的是一個剛需，那就意味著無數(shù)的創(chuàng)業(yè)機會。

然后另一方面就是當時我已經體驗了 GPT 三四個月，我是從 22 年底就已經開始用，就是最早的那一批。然后我深刻發(fā)現(xiàn)一些存在于 GPT 使用者中的痛點：就是不會寫 Prompt。 這個非常普遍，大部分人不知道怎么和 AI 打交道，所以說要有一個對人類指令做加工，然后把它變成 AI 更易讀的。

這樣的產品當時還沒有，我就搓了一個，它還是一個蠻實用的東西，可以把用戶輸進去的模糊的提示詞優(yōu)化一遍，讓它變得更精確，這樣子丟給 GPT 之后，它的回答就更能貼合用戶的喜好。

當然它也有一些雜七雜八的別的優(yōu)勢，比如說本地的聊天記錄保存，因為那會兒 GPT 你走中國區(qū)訪問，它動不動就封你號，一封你聊天記錄都沒了。所以它允許你把聊天記錄存在本地，然后還有提示詞模板之類的雜七雜八的功能，基本上是一個本地 GPT 客戶端該有的功能吧。

知危：所以星吉是因為這個產品，然后去找到你的，是嗎？

池光耀：是的，星吉當年他是一堆找來的人其中之一。

知危：他不是第一個？就是你這個產品出來之后，有非常多的人去找你？

池光耀：雜七雜八的人都找過來了，很多就是 “ 哎，我們合作一下，賺了有錢一起分，要是虧了就不談了。 ”好多是來白嫖勞動力的，但星吉不一樣，他是抱著誠意過來的?；旧显诤芏鄵鷳n我根本就沒想過的時候，他就已經提前全都想好了，就是帶著 100% 的誠意過來，然后自己還帶著很好的想法，我一下就被打動了。

他還沒過來跟我聊的前一天晚上，我只是抱著應付一個又一個找來的人這樣想法去回復他的，但是當天跟他聊完我就發(fā)現(xiàn)他腦子里有很多不一樣的東西，然后他的思維很頂層、很先進，一般來說我這個人是不擅長合作的人，我是一個比較獨狼類型的人，一直以來我都是自己干事。但是我認可星吉這個人，我覺得和他合作我們會成功。

知危：你是線上先跟他溝通的是嗎？線上溝通大概聊了多久？后來線下見的面？

池光耀：對，線上溝通，也沒聊多久，最多一兩天吧。后來他大老遠找過來，從別的城市趕過來上海，之后再開車從市中心到松江，遭老罪了。

知危：然后線下你們聊的什么？

池光耀：聊項目進展、未來的可能的方向，以及如果我們要一起合作做點小項目，先從哪些開始做起？我們當時聊了很多很多雜七雜八的項目，比如說我們有一個想法，就是做一個自動執(zhí)行任務的一個 AI， 它會自動分析當前的任務，走到這一步了，然后為了完成這個任務要列出這些 todo list， 一個調用分布式去執(zhí)行，最后拿到結果，然后再評估結果。這其實是一個通用的 AI Agent 。我當時覺得這個想法真的太棒了，但是模型的 base 能力沒有到，模型本身的能力當時還是 GPT 3.5，它太笨了，還沒有到（ 能完成這個任務的程度 ），所以先不做這個。

后來我們先選了 ChatGPT， 用 ChatGPT 去做這個 CopyAsk，但是他提的那個想法，后來出了一個爆火的產品，應該叫 AgentGPT，所以證明了他的想法是對的，他對方向的洞察非常敏銳，同時我的想法也是對的，因為 3.5 就是搞不出來 ，AgentGPT 是拿到了 GPT4 的內部測試權限才搞出來的。包括我們第一次做的這個產品（ CopyAsk ），最后也是算是雖然失敗了，但是取決于你用什么角度來看。如果說是一個普通的創(chuàng)業(yè)項目角度來說，拿到 10 多萬用戶，然后開放付費，首月破 10 萬營收，我覺得還是一個比較不錯的結果。

知危：所以那時候你們對于公司的想法和展望是什么？還是其實沒有一個特別具體的雛形，是以項目制想法去帶動的？

池光耀：他剛找我的時候我們只想搞點好玩的東西，我是深刻意識到其實 AI 應該是可能是人類最后的（ 創(chuàng)業(yè) ）機會，而我就站在這個曙光的前沿。嗯，沒有人能忍住，絕對沒有人能忍住。

知危：你這些技術是怎么來的？看到一些報道，說你很小的時候就做了很多奇奇怪怪的東西，在傳統(tǒng)教育體系下為什么會做到這樣的積累？

池光耀：

你著重提及了傳統(tǒng)教育體系下，我覺得就是興趣驅動和正反饋管理。我基本上是把每進入新的一個領域都當做一個游戲來玩，你可以把你對這個領域的熱情看作你的生命值，然后每次受到挫折，你生命就減一點，然后獲得階段性成果，或者獲得他人的贊賞，或者獲得金錢的反饋，那么這個血條就回復一點，然后血條歸零的時候，或者出現(xiàn)其他更多更好玩的東西的時候，你就從這個領域切換出去，然后去那個新領域。

知危：你小學的時候做的什么？

池光耀：小學的時候做偏游戲方向，是 4399 小游戲那種雷霆戰(zhàn)機類型的；然后初中研究單片機編程、視頻特效渲染、三維動畫、數(shù)字雕刻還有一些剪輯，之后就是 Deepfake AI 換臉，然后再往后到高中大數(shù)據(jù)，然后還有加密貨幣。

知危：所以這些都是你自己去鉆研，沒有一個所謂的老師去教你，你還能在正常的學習時間里頭去上大學，拿到滿績點這樣的成績。

池光耀：問題不大，要學會用第一性原理去思考。我覺得很難找到理解我上述所說所有領域的老師。

知危：你上大學是怎么做選擇的？你學的是網(wǎng)絡與新媒體，是因為他們課比較少，作業(yè)比較少？

池光耀：母校確實會放很多的時間給學生自由探索，然后我上課就坐第一排寫代碼，然后旁邊開一個字幕，這樣子老師說的內容可以實時的顯示在旁邊，只要瞄一眼就知道上下文是怎樣的，這樣叫起來回答也沒問題，老師問一個通用提問的時候，我還能快速回答，一個快速上下文切換的機制。

知危：對廣大學生沒有什么太大的參考性。

池光耀：應該是有的，因為現(xiàn)在可以用 AI 幫你思考。

知危：聽說上大學更早的時候，你還編了一個叫溯時計的東西？

池光耀：對，它可以記錄電腦上的內容，并且可以回溯到任意的時間。你猜我是怎么被啟發(fā)做這個東西的？差評在22年底發(fā)了一個叫 Rewind 的軟件介紹，但是 Rewind 當時只有 macOS 版，我尋思怎么沒有 Windows 版呢？這個我寫一下不是很快嘛，然后就寫了個出來，是因為差評的靈感。

后來為了找這個軟件的合伙人，我托朋友在清華論壇上發(fā)帖，雖然沒吸引來清華合伙人，但吸引來了奇績創(chuàng)壇的 sourcing team。他們和我說申報奇績創(chuàng)壇，就幫我找合伙人，我就報了。然后在一年后我就被投了。

知危：必須握個手了，所以奇績創(chuàng)壇應該是第一家投你們的公司，是 BillyGPT 出來之后還是說 CopyAsk ？

池光耀：CopyAsk 做出來他們決定要投了，像是溯時計和 BillyGPT 這段時間我是進了他們的 early decision（ 提前決策列表 ）。BillyGPT 那會因為沒有合伙人，公司主體也沒成立，就是緩一緩，然后過了半年星吉找過來了，我倆就把公司開了，然后也把這錢拿了。

知危：是星吉找過來之后，你們做了 CopyAsk，然后拿到了這筆投資。

池光耀：對。超早期我們接了 GPT， 后來正式對外運營之后接了國內模型，做的事情就是訪問路徑簡易，以前你想要用 AI 不管是解釋一個概念，或者總結一長段文本，或者翻譯一篇文章，都需要先 Ctrl c 復制文本，然后打開瀏覽器，輸入 ChatGPT，然后把文本粘貼進去，輸入幫我總結解釋翻譯，按回車，7步，用我們的 CopyAsk 復制，點解釋兩步出來了。

特別是對于高頻場景，這個訪問路徑的減少可以節(jié)約大量時間。比如說小語種，它有非常大量的需要結合上下文進行翻譯的，這里如果一直用這個復制填 prompt 非常慢，但是在他一天幾百次的調用里面，如果全用CopyAsk就可以幫他節(jié)省大量的時間。所以我覺得就是我們的產品在當時那個時代背景下是比較有價值的。

知危：而且我記得就是 CopyAsk 剛推出來的時候就是成績很好，第一個月是用戶破萬，然后幾個月就破5萬了。

池光耀：把 CopyAsk 做起來是一個很復雜的過程。我們蠻早就已經做完了，但是一直沒有正式推，一方面是覺得產品還需要打磨，另一方面是我們在試驗一個比較低成本能推廣的方法。那會我和星吉開這家公司，我并不是很想星吉投個30萬，我們把 ChatGPT 詞條買下來，然后讓那一天所有搜索 ChatGPT 的人全點下載我們的軟件，而且我也相信作為上海外國語大學歷代績點最高的新傳人，我應該有能力不靠任何市場營銷預算就把這玩意推出去。

我就動用我的畢生所學，合計大概 4 個星期左右研究了一下所有的平臺，每一個平臺我們都試過了，像是 B 站、小紅書、抖音，包括知乎，甚至往下走到 CSDN 因為我們做的這個很通用，各種類型的人都會需要我們試了所有平臺，最后只有 B 站成功了。

一開始用語核的官方賬號去做直播，大家看到老板這里做直播很新奇，點進來看看，然后直播聊啥呢，有做情感電臺的，然后你這個問題我解答不了，那么我們用 CopyAsk 問問。

我們早期的粉絲和流量是這么積累起來的，但它很明顯沒法規(guī)模化，到我們五六千粉這個樣子，我把整個 B 站所有分區(qū)的所有細分分區(qū)的視頻全部爬了，每 5 分鐘更新一次，去觀察一個視頻，它的全維度數(shù)據(jù)的增長曲線，一旦觀察到有一個視頻它的播放、點贊、收藏、評論、回復，那個人的漲粉量開始出現(xiàn)指數(shù)級的暴增，證明它要被 B 站推流了。那個時候派一個我的實習生過去發(fā)一條好玩或者好用的評論，內容不需要和我們的產品有任何關系，這個評論發(fā)完之后，你自己給那個評論點個贊，這樣子就可以在 B 站這個推薦流中頂?shù)揭粋€比較好的位置，用這個方法，我們在大概在 7 月份和 8 月份獲得了幾千萬到上億的一級曝光。然后再漏斗到我們的官方賬號里面，有個幾百萬的二級曝光。

知危：好騷啊，你這個做法。

池光耀：但這個路徑有點長了，而且這個想法只能用一次，我們有很多模仿者，那二級曝光再漏斗到我們的官方網(wǎng)站變成三級了，最后再漏斗到產品的下載，下載量就只有 10 多萬了，最后再漏斗到注冊并使用我們的產品，我們就是兩個月獲得了 5 萬多用戶。

知危：其實你們 CopyAsk 后來也遇到了不小的競爭壓力，之前你說是感受到了創(chuàng)業(yè)老兵的那種帶給你的全方位的那種碾壓的感覺？

池光耀：當時 CopyAsk 剛出來那會兒我們就立馬遇到了競品，競品名字要說嗎？就是XXX 還有 XX， 其中 XX 就是后來知名的 XXXX 的前身。作為連續(xù)創(chuàng)業(yè)者、創(chuàng)業(yè)老兵，他們手上有錢，當時的操作是先砸大錢買下來 ChatGPT 這個詞條，那買完之后頂在最上面，所有人搜 ChatGPT，先搜到的是他們的產品，確實用他們這個產品是能用 ChatGPT 的AI 功能的，只是貴一點。

他們其中一家好像是免費10次，最后就要付錢了，然后自動續(xù)訂。這樣拿到錢再重新去投流，滾雪球，然后這一波流量吸得差不多了， 找他們的第二個增長點，瀏覽器插件，而瀏覽器插件是可以被植入在任何其他的插件中的，并且不需要用戶同意。

對于插件開發(fā)者一本萬利，基本上就加一行代碼的事情，沒有什么成本，然后對于我們的競品來說也是很不錯的買賣，營收就做的非常好看，那么其中一家的母公司也成功靠著這么好的財報拿到后面的投資，然后拿著這些錢又去做了 XXXXX，后面的故事我們都知道了。

知危：所以你們總結第一個產品失敗的原因是推廣還是盈利方式，還是說來自于競對的一個深刻的教訓？

池光耀：首先絕對不可能說什么事情都怪競品，一方面是我們剛起步，經驗不足，然后我們是太過于理想主義的一個團隊，期望著只要良心的企業(yè)一定是能活的，后來事實證明，你給40次免費次數(shù)就滿足了大部分人的日常需要，他們就是真的不會充，即使有需要，也會想方設法地避免充值。

所以說就是良心和企業(yè)存活很多時候是相悖的，或者說良心是一種屬于勝者的奢侈品。當然我們還是貫徹到底這個良心，直到今天你（ 存量用戶 ）使用 CopyAsk， 你就有每天免費 40 次的額度，這是我當年答應好用戶的。

知危：所以現(xiàn)在還有多少存量用戶在用它？

池光耀：沒看后臺，當年10多萬，現(xiàn)在怎么說應該也剩個幾千吧。

知危：23 年 11 月，你們又去了奇績創(chuàng)壇的秋季路演。我看資料是有 67 家公司參加，有 51 家都是人工智能模型的，壓力大嗎？因為你要去面對非常多的投資人。

池光耀：緊張，畢竟是長這么大第一次面對，據(jù)說是全中國的頂級投資人都來了。當時我硬著頭皮上去講，我說我們是一個產品工廠，我們開發(fā)的產品非常多，非?？欤覀冇幸呀洺晒Φ漠a品。我把以前做過的小產品一羅列，請看，營收這么好，用戶這么好，來投吧！

然后不出所料的雖然也有很多人來加，但是沒有后續(xù)的投資推進也很正常，當時還沒有找到合適的方向。

知危：我其實看了那個當時的現(xiàn)場照片，你的 PPT 上是這么介紹語核的：引領 AI 時代的創(chuàng)新工坊，構建以快速迭代和前沿產品創(chuàng)新為核心的產品矩陣。編了很久吧？

池光耀：黑歷史都給你扒出來了，也是客觀事實，我們當時就是有一個產品矩陣，就是這里也做一點，那里也做一點。其實那個時候才正式開始思考，這個公司到底是以什么方向去發(fā)展，去運營一家公司，以什么樣的方式去達到我們改變這個世界，解放人類生產力，讓更多人的時間花在有意義的地方的這個目的。

這也是為什么我們最早做 C 端，后來做 B 端，因為我當時以一個學生的視角，看到的就是 C 可以解決以學生為核心的人群消耗的時間，但如果進入職場，我很容易就會發(fā)現(xiàn)其實大部分人時間更多的花在工作上，所以去節(jié)約掉 B 里面的那些繁雜重復性的工作，價值會更高。

后來我們用這段時間所汲取的知識潛心去打磨，到 24 年 4 月份，選了企業(yè)級 Agent 平臺這個方向，然后在這個基礎上又抽象出一些企業(yè)級的場景，那之后才好起來的。

知危：但是我覺得那個時間點，對于你們的決策選擇來說還是挺難的，因為 AI 創(chuàng)業(yè)這波浪潮它其實沒有什么路徑依賴，好像什么都能試，但是因為迭代變化很快，你需要去不斷地有敏銳的嗅覺去找機會。

池光耀：非常對，驗證是否走在正確道路上是一個很復雜、很漫長的過程。最早我們只是做一個企業(yè)級的 Agent 平臺，那么這個平臺什么樣的需求都接，我們有接過教育的，物流的，制造業(yè)的，醫(yī)療的，雜七雜八什么需求都接。

然后我們也做非常多的客戶調研和訪談，來確定他內部影響這個企業(yè)業(yè)務增長的核心卡點在哪個地方，以及這個點排個序有這么 1234 個核心卡點，其中哪個點可以被 AI 解決到什么地步？輔助人還是什么別的形式去解決，我們逐漸就能抽象出幾類通用的場景，直到這一刻我們的這個產品化才正式開始，面向這些企業(yè)，很多企業(yè)都存在的這個通用場景。

比如說售前的 Agent， 它就是一個面向 B2B 售前去解決他們核心卡點的一個產品，你會發(fā)現(xiàn)我國的這個 B2B 市場，我就拿制造業(yè)、中高端制造業(yè)來舉例，中國是制造業(yè)大國，基本上不愁生產，也不愁技術，只愁怎么賣，就需要他們自己的售前工程師面向每一個客戶的需求去定制一套合適這個客戶自己需求的這個方案。

但是可能有上萬個 SKU， 有幾百種品類，每一種里面有幾十個屬性，這么復雜的維度里面去選擇，消耗的時間非常長，非常復雜，而且不一定得出最優(yōu)解，因為人肯定背不多，就算找到一個能滿足的，但很可能不是總價最低或者利潤最高的。

但這個東西可以被量化為一個求解問題規(guī)劃，在一個給定約束下求，比如說你今天要買電腦，你的要求是主頻大于多少，同時 TDP 小于多少，然后這是 CPU 的要求，那么顯卡的要求，你要求顯存大于多少，同時這個浮點算力大于多少，同時這個功耗小于多少？你有這么大概六七個選項，六七個零件要選配，對于每一種零件你有大概 5~7 個字段的約束要去選，然后你的選擇空間是幾十種 CPU、 幾十種顯卡，這是你一個人就可以搞定的。

現(xiàn)在我們把這里面的 CPU、 顯卡之類的換成制造業(yè)里面，他們的賣的組件 SKU 換成制造業(yè)內部的 SKU， 然后把這個規(guī)模翻個 10 倍，把字段翻個 10 倍，把可選列表翻個 10 倍，整個空間就擴大到原來的成千上萬倍。這個時候你再讓人去做，慢很多，讓 AI 做很快，這個就是阻礙他們核心業(yè)務的核心卡點之一，配單。

那類似的卡點，還有解決方案生成、報價、標書、前期的售前咨詢、技術交流，還有客戶的需求梳理，還有需求可行性評估，這都很消耗售前的時間。

知危：有沒有一個具體的行業(yè)案例？

池光耀：比如說我們對接過一家造船廠，這個造船廠以前他們每個客戶需求接進來都是人工去配船，一個船可以配的東西非常多，它的甲板材質是什么？它的這個引擎選用什么類型的引擎？然后功率是多少？要求加速到多少的航速？他們內部的艙室的自動化等級要怎么配？內部的艙室空調要配多少瓦的？一艘船有幾百項就可以選配的這個組件。

然后每一個類型的選配組件，比如說引擎里面，你就有十幾種上百種可以選的引擎，然后甲板材質也有幾百種可以選的，然后每個都要滿足一個固定的定量約束，甲板硬度要大于多少的，同時這個剛性柔韌性要小于多少，耐用年限要大于多少年，引擎的功率推力要大于多少的同時它的價格要小于多少。

在這么多的約束下面，以前求一個總價最低又能契合客戶需求的解決方案，需要消耗一整個部門一整個月的時間，而且整個配單的過程非常枯燥，現(xiàn)在我們用 AI去把這個流程自動化，可能一個小時就出一套方案，一天之內整一個初步的配單就已經完成了，就可以交給客戶來看你是否滿意，有沒有別的需求要加。

知危：這確實是一個很好，客單價高，并且可能提效非常明顯的一個案例，但是我好奇的是，語核作為一個初創(chuàng)公司，可能最缺的就是數(shù)據(jù)和場景，怎么去進入到這些中高端的制造業(yè)？他們的接受程度可能不如互聯(lián)網(wǎng)公司，往往他們自己都不知道 AI 到底在他們的身上能起到什么樣的作用。

池光耀：理解自家的AI 目前的能力極限邊界在什么地方，然后去解決他場景中最痛的那個點，我們會找最痛的那個人先說服他，他自然會在內部幫我們去推動整一個各種各樣的流程，所以就是只要讓那個人確定了我們的東西有價值，后面的事情全都好說，我們商務要做的第一步，讓他們用一下，就足夠了。

知危：你們交付給他的就是一個成品嗎？還是說還是需要深入到它的場景里去收集數(shù)據(jù)，然后不斷地優(yōu)化，才會有一個成品給到。

池光耀：交付給他的是一個“ 實習生 ”，越用越聰明，半年之后他就是一個中級工程師， 因為有一些信息是只存在于人腦內部的。有一天那個造船客戶給我們反饋來說，誒你們這個船最后配出來和我們老銷售配的有一個點不一樣，我說哪個點，說是“ 艙室自動化等級 ”，我看了一下，所有約束都滿足的情況下，總價最低的就是把艙室自動化等級設為中等等級的這個，他說不行，因為這個船的船員對生活標準的要求比較高，因為這是一個對外出租的船，船東想要給自己船員比較好的生活，這一點沒有加進最早的那個標準化的結構里，我們漏掉了。

像這種漏掉的點，本來就不會在規(guī)章制度里去說清楚，只能在實踐中通過客戶不斷地使用、不斷地反饋才能收集出來。你們能想到的客戶反饋，以及 AI 公司能收集的數(shù)據(jù)，可能就類似于聊天記錄，點贊、點踩。但事實上為了優(yōu)化迭代，一個系統(tǒng)要收集的數(shù)據(jù)是非常復雜的，有可能包含你看著 AI 生成它生成到一半，你點了一下停止打斷它，這一刻我拿兩個數(shù)據(jù)，一以你人眼的閱讀速度，你大概率讀到了哪個地方？二，它最新生成到了哪個地方？這兩個都有可能是你打斷的原因。

我們會把這部分東西告訴 Agent， 這會兒你剛剛說的那些東西被用戶打斷了，要記著他接下來可能對你打斷的東西提出一個補正，或者他要求你重新生成，就不要再生成類似的錯誤的東西了。包括客戶最后對生成的結果點擊了復制和導出，證明他采納了這個結果，或者至少是采納了一部分，這個行為也需要被系統(tǒng)記錄下來， Agent 會學習這些細節(jié)的地方，然后越學越聰明，存在這個長期知識記憶里面，客戶每用一次，每做一個項目，我們的系統(tǒng)就聰明一分。

知危：我的理解，從技術上來說，它不是一個簡單的 API 的調用封裝，它的核心的技術點在哪里呢？

池光耀：我覺得在于 Agent 的自驅力，在于它自己的能動性，也就是我們做的是一個 Agentic 的 Agent。Agent 分為 Workflow 型的 Agent 和 Agentic 的 Agent。前者是沿著一個固定的工作流往前走，好處是它比較穩(wěn)定，壞處是它的泛化性非常差，遇到問題了它不會自己解決，拋一個報錯給你，我的工作流掛了，結束了，它本質是接入了 AI的傳統(tǒng)軟件。

我們的主要的技術優(yōu)勢在于 Agentic 能力上，就是 Agent 的能動性，面向你的這個業(yè)務目的，它會自己編排執(zhí)行任務的這個流程。然后 Todo 有 1234 走到每一步，最后給你產出一個結果。然后自己檢查一下這個結果是否滿足你最開始的那個需求，如果不滿足，是哪一步出了問題？

有這個能動性在，我想這是我們的 Agent 區(qū)別于其他上下文，它是一個區(qū)別于其他產品的一個關鍵點，它是一個終身學習的智能體。

知危：我看官網(wǎng)上說到它的準確率應該是高于90%的，而且是在大模型普遍會有幻覺的這樣的情況下，是怎么做到的？

池光耀：就從售前的配單這個場景來看，你會發(fā)現(xiàn)一個給定的輸入，它必定只有一個或一組最優(yōu)解，如果是帕累托前沿就是一條線上所有符合這個指標的最優(yōu)解，但那個比較復雜，我就把我們就假定有解的情況下，它有且僅有一組最優(yōu)解， 在滿足你的這個約束范圍內，求一個總價最低就單個目標值，那么你會發(fā)現(xiàn)它對的時候都是一個正確結果，錯的時候就千奇百怪。

所以只要走共識機制，讓 10 個 Agent 隔離開來，自己得出自己的答案，最后你會發(fā)現(xiàn)有一個可能投了 6 票，有 6 個 Agent 得出了一模一樣的結果，剩下 4 個得出了不一樣的結果，那 6 個的那個大概率就是對的。

我們會最后讓每個 Agent 去檢查各自的結果，然后發(fā)現(xiàn)哪些步驟里面可能有潛在的問題，最后得出一個正確的結果，我們叫共識驗證，那目前我們共識下來這個準確率至少運行到現(xiàn)在客戶沒有反饋任何問題，除了他們漏掉那些上下文的，那屬于制度性知識了。

順帶一提，其實我剛剛只是隨便提了一個優(yōu)化的點，事實上面向準確率優(yōu)化我們有非常非常多的辦法。

知危：那這樣的產品它的商業(yè)模式是怎么樣子？似乎對于你們的客戶來說是毫無風險的，但是所有的不確定性都由你們來承擔。

池光耀：每年訂閱，然后付訂閱費，那你訂閱那些年份給你免費更新你的，訂閱新的，我就給你更新一版新的產品，我們還有按使用付費，也就是你每使用我們的產品去進行一次配單，那我們就收你一次使用的費用。

最后一種是按結果付費，其實按使用付費也算是一種按結果付費，因為你用得多，證明我們的產品對你有用，證明它帶來了好的結果，所以你自然會多用。

知危：像造船的話，他可能一艘船就是幾千萬、上億的這樣的一個價值。

池光耀：對，所以就是像給這種大企業(yè)做，在他的大基礎上做小比例的提高，他的付費意愿也會很強。

知危：但是有一個關于人的問題，因為有時候提效可能不在于技術，在于人，之前我在做制造業(yè)采訪的時候，有一個 SaaS 的企業(yè)老板就說他們給一個很大的一個服裝上市公司做數(shù)字化。他發(fā)現(xiàn)在某些部門是永遠推不下去的，因為各種勢力很復雜，你這個技術提升是整個公司效率的提升，但是可能犧牲了某些部門，所以技術一定會被踢出去。

池光耀：你說的是對的，我們遇到過類似的事情，雖然不是在服裝，但是我們在別的一個不能說的領域，雖然我們各種各樣技術也過了，競標也過了，內部各種部門都認可，決定采用我們產品的這一刻，推到上面去，被一個領導一票否決掉了，原因是他不想換掉原有品牌的這套系統(tǒng)。總而言之，我們也遇到過類似的問題，這不可避免，而且對于服裝這個領域它會更加復雜，算了，不談服裝了，我們也做過服裝相關的東西，但它超乎你想象的復雜，很多地方非規(guī)非標。

知危：多聊兩句，為什么做服裝你們的這個產品會比較難推下去？

池光耀：我們所對接的那個場景是服裝店的上游，企業(yè)給那些服裝店供應服裝，他內部首先數(shù)據(jù)管理非?；靵y，我不知道這是個例還是整個行業(yè)都這樣，數(shù)據(jù)管理非?；靵y，沒有一個標準化的數(shù)據(jù)庫，所有的文件都是發(fā)一個單，有的時候發(fā)一個 PO ( Purchase Order ) 單。然后我們就要做很多單據(jù)錄入之類的工作，如果單據(jù)是標準單據(jù)還好，最難受的是那種丟掉表頭的單據(jù)。你想想一個表沒有表頭我怎么去識別它，最后全部都要做語義分析。

知危：所以其實中高端制造業(yè)它是相對流程比較復雜，但是又比較規(guī)整，然后客單價又比較高的。

池光耀：存在規(guī)整的地方，但并不是所有的都規(guī)整，然后客單價高，他們總營收量也高。中國就是制造業(yè)大國，所以中高端制造業(yè)是我們的產品一個很好的切口，但是我們的產品原則上適用于所有的 B2B 的交付非標準解決方案的企業(yè)，全都能用，只不過目前這個場景在制造業(yè)多。

知危：這個邏輯怎么判斷？我理解可能就是因為它是一個長尾需求，每一家企業(yè)可能有各種各樣的自己的需求，不同的行業(yè)、不同的領域，然后現(xiàn)在的一些辦公軟件，它可能就會說我們希望大家都可以用我們的 Agent，然后每一個員工他都可以發(fā)現(xiàn)公司內部的一些小的痛點，通過自己搭建這種低代碼的一些平臺，就可以解決某些痛點，這是他們就是一種新的趨勢或者潮流。

你們這種要把它全部統(tǒng)一到一個比較垂直的，或者是一個標準的一個程序里頭，好像聽起來不是那么容易。

池光耀：非常難，超乎你想象的難，并且使用一個固定的 Workflow 型 Agent 是不可能完成的任務。

知危：那為什么要去做這種嘗試呢？

池光耀：因為我們有 Agentic 的 Agent， 你會發(fā)現(xiàn)在這個領域上下文完全不一樣，服裝有自己的這個上下文，制造業(yè)每一個零件也有自己的技術特性，芯片也有完全不同的技術特性，每一個行業(yè)、每一家公司的這個上下文知識信息全部都不一樣，所以只有能力本身是通用的。售前的能力，賣東西的能力，流程大差不差，每一些公司，每一家公司可能會在一個細節(jié)流程樹上有幾個獨立的、獨特的點，但大的流程賣東西都是先售前咨詢、技術交流一下，然后做一個需求可行性評估和需求梳理，看看你能不能滿足？能滿足，行我們看看你的解決方案，然后你再給我出一個單子，你方案是包含這些零件，或者包含這些芯片，或者包含這些服裝，或者包含這些船。

然后最后再把這個給到客戶報個價，做個標書，結束，大部分都是這個流程。B2B 非標解決方案，所以你會發(fā)現(xiàn)它的大致能力是通用的，只是知識不同，所以我們要做的就是把企業(yè)內部的知識接進來，然后讓 Agent 靈活的編排，面向這個企業(yè)的這個場景，我應該如何編排我的步驟來解決過程中遇到種種問題，最終實現(xiàn)客戶的那個需求。

知危：所以這個見效的周期快嗎？如果我是一個制造業(yè)老板，我可能會說那來試試吧，什么時候我這個能明顯提效呢？

池光耀：分兩類，第一類是讓它內部的人意識到這玩意能節(jié)約他的時間，這是立竿見影，因為有了這東西之后，很明顯你本來一整個部門這一個月都在配單，現(xiàn)在一下，我 AI 幫你配完了，這個是立竿見影的。

然后另一個點是效果上的提升，你要用一段時間才能有統(tǒng)計意義上的優(yōu)勢，比如說你用個半年，會發(fā)現(xiàn)這半年里面雖然提升不多，但是你每個月營收都略微漲了一點，仔細看是發(fā)現(xiàn)那些原本你沒有技術支持的單子，它漲了，再仔細扒聊天記錄，發(fā)現(xiàn)客戶對我們 AI 提出的那一部分建議所生成的配單還是非常滿意的，所以那額外的 3~7 個點的業(yè)務增長來源于我們這個產品的增幅，他們會意識到這一點。

知危：所以其實對于甲方公司來說是它是一個毫無風險的事情，反正試試就試試，但是這些不確定性還是需要你們來前期去做承擔。

池光耀：試試就試試，給他做個 PoC ( Proof of Concept )， PoC 一般來說那我們的成本也非常低，因為我們的能力基本標準化了，所以做 PoC 的售前同學只需要接入企業(yè)的上下文就 OK 了，成本主要在接入企業(yè)上下文，但有一個更大的隱形成本在洞察那些客戶內部到底有沒有這個需求，這個很關鍵，這部分是有點成本，但它對我們來說也有收益，因為我們能看到客戶內部真實的運轉流程和真實的場景，真實的痛點，每個真痛點都是一座金礦。

知危：所以這個路線到最后就是其實當你們把大部分的場景和企業(yè)的類型都摸透之后，有一個現(xiàn)成的產品可以直接無縫接入到任何企業(yè)？

池光耀：絕對避不開這個縫，在50年內，可能30年，避不開這個縫。有太多的信息都在人腦內部，就等到所有信息從人腦內被抽出來變成文本，并且 Agent 能不依賴人去理解這些文本，而且 Agent 獲得了整個系統(tǒng)的完全接管權限，以至于它不需要人手動給它提供來獲得這些文本的時候，就可以無縫接入。

在此之前，所有的做 B2B 的公司都需要用人來接入那一部分上下文，只是接入的時間耗時長短，比如說我們接一下就 PoC 的話就很快，他可能就一個 Excel 文件，一個客戶需求，再加上對這些 Excel 的描述，三個文件選中丟給 Agent ，結束，剩下就讓他自己跑，PoC 的話很快，那客戶真實場景可能會復雜一點。

比如說你要洞察客戶的需求，你首先要接他 CRM （ Customer Relationship Management ) 系統(tǒng)，看他以前做過哪些單子。他這個人在公司內部的利益相關人地圖啥樣？他是一個中層，所以說他在公司內部最追求的就是這單子別出問題，所以單子的交付周期要快，穩(wěn)定性要高，別出岔子，至于錢多花一點，他不在意，那如果你對接人就是頂層老板，他在意什么？最在意的是能不能給我?guī)順O高的這個效益？采購你這個項目投產比能不能高？所以別的什么各種風險可以拉高一點，價格也可以拉高一點，但你整體的這個性能一定要拉滿。每個人對接人，他的利益相關不同，推進能力也不一樣，你去勸服他使用的技巧也都不一樣。

CRM 系統(tǒng)一接，生產排期系統(tǒng)，供應商規(guī)劃系統(tǒng)，供應商報價系統(tǒng)，這些系統(tǒng)都得接，絕對避不開的，除非你說以后這些（ 傳統(tǒng)系統(tǒng)開發(fā) ）我們語核全包了，等我 10 年，到時候就能干了。在此之前接入上下文依舊是我們項目交付的成本之一，我們會花一小部分時間去接上去，剩下就是 AI 自己搞定。

知危：你們的是銷售先去跟企業(yè)對接，然后拿到企業(yè)的需求之后回來再一起去跟技術去聊，痛點是共同發(fā)現(xiàn)的嗎？還是怎么樣的？

池光耀：你說的是一個傳統(tǒng)的模式，我們用的模式更傾向于 FDE，前沿實施工程師，也就是我們派去客戶現(xiàn)場的人，他同時具備理解客戶需求、深挖客戶核心痛點，并在腦中構想出一個初步的實現(xiàn)方案，然后快速實施它以給客戶展示的這個能力。 這個模式在像我們這樣的 AI 初創(chuàng)公司里面會比較盛行。

知危：聽說你們還給英偉達做了優(yōu)化，是嗎？

池光耀：會有一些，英偉達和我們在工業(yè)場景上是有一些合作。

知危：會有競爭壓力嗎？比如說實力雄厚的擁有大模型基座的巨頭，或者是一些辦公軟件起家的公司，或者是一些傳統(tǒng)的在向 AI 轉型的 SaaS 企業(yè)盯上這塊蛋糕之后，哪種類型的公司可能會對語核造成的威脅更大？

池光耀：從技術底層的角度來看，那些做大模型基座的公司有可能是有能力造出和我們一樣的“ 實習生 ”的，但是隨著用戶越用越深，我們的產品所積累的知識肯定比他們新的新進來的那個實習生要懂得多，那即使他們在模型底層能力上做再多的優(yōu)化，沒有的制度性知識就是沒有，也沒有項目經驗，所以想要一上來就把我們積累這么多年的客戶搶走，難度極高，成本對他們來說絕對劃不來，他們不會這么干。

如果說是去開拓新的客戶，有可能，但是一般來說絕大部分基座公司不會干這個事情；已經失敗的基座公司轉型到 ToB 方向開始做這個的，那有可能。

此外其他普通的 SaaS 公司想往 AI 化轉型的話有點難度。然后此外還有一些做平臺的公司，平臺公司是客戶和我們對比時的一個主要競爭方向，因為有外包企業(yè)加通用 AI 平臺，可能會搭和我們類似的東西，那一般對于這種情況我們會鼓勵客戶先去用他們自己搭的，用完了他們就會采購我們的，差別會很顯著。就是1和0的區(qū)別。

知危：剛才說到大模型基座的巨頭，有沒有可能在他們看來，你們現(xiàn)在這些初創(chuàng)公司就是為他們教育市場驗證場景的，然后他們會在未來某一天發(fā)現(xiàn)前面的這些工作做的差不多了，可以投入快速的投入一些技術力量去彌補前幾年你們帶來的這個技術的鴻溝的時間。

池光耀：那他得趕快啊，因為我們把這些場景客戶占下來之后，我們在他內部積累的項目經驗一時半會幾乎不可能被一個剛入職的新人所取代掉，我就把他的 Agent 比作剛入職的新人。我們的系統(tǒng)進去了，學了三年的知識，三年每一次項目里面的那些小九九，它每一次復制導出方案對這個模型的正反饋，每一次打斷模型對于模型這個錯誤輸出的負反饋，都讓我們的模型變得無比聰明，我們的數(shù)據(jù)飛輪已經搭起來了，在這個情況下，你想用一個初出茅廬的 Agent 去代替掉我們的幾乎不可能。

所以想如果想干的話，得趕快了，現(xiàn)在是打倒我們的最后時機，再往后的話我們的步驟會邁得越來越快。

當然我也覺得模型基座公司應該不會去涉及到這一部分的內容，因為你想想，如果它開始搞這個東西，還有誰去敢用它的模型基座去搭企業(yè)級應用呢？那我都把你數(shù)據(jù)用了，我怎么判斷你作為我的競對不會用我的數(shù)據(jù)，不會偷我的這個思路工作流？所以應該來說一般基座公司不會干這種我們這么 Tob 垂類的公司。所以目前來看這個風險還不算很大。

知危：你們現(xiàn)在目前看到的主要是聚焦于售前的這個市場是嗎？

池光耀：售前是比較關鍵的一個場景，當然別的場景我們也有在看，也在探索，售前實在是太大了，售前技術交流，售前的需求梳理和可行性評估、售前解決方案，下面又有售前的這個演示文稿生成和配單完有報價，報價完有標書，這個就夠我們做好一陣子，它是好多個復雜場景，你看有不少公司做個單一個標書就可以養(yǎng)活一整家公司了。

知危：但是從資本角度來看的話，是不是光看售前，這個市場的想象力會不夠，天花板不夠那么高。

池光耀：我們做過市場調研，大概在百億到千億美金級別，整個世界范圍內，所以這個市場的想象空間還是相當可觀的。

知危：我能不能理解語核現(xiàn)在的產品是一個能精準調用和整合不同模型能力的編排模型?

池光耀：包含，不止這個。

知危：有沒有可能就是當基礎模型的路線改變或者迭代的時候，會對你們的技術框架帶來一些大的影響，從而會影響你們的商業(yè)模式？

池光耀：在 10~20 年的尺度上，有可能，在我能觀測到的范圍內暫時影響不大。至少5年之內，你提的這個問題，我們不擔心，技術模型的能力再強，它也沒法想出來自己不腦子里不存在的上下文。而我們很多業(yè)務依賴的就是不公開數(shù)據(jù)，是客戶內部的場景，是我們的 FDE 深入到客戶一線，和客戶睡同一個生產車間，一點一點看他們痛在哪個地方，然后迭代的，這一部分都不是互聯(lián)網(wǎng)公開數(shù)據(jù)，你說模型再強也不知道這些東西。

所以我說除非模型就進化到那個能夠和人一樣的智能，模型代替人蹲在那個地方，天天盯著它，痛在這里，痛在那里，然后自己迭代自己，那可能是 10~20 年尺度上，就是 AGI 的事情，直到那個之前我們都不擔心。 但等到那個時間估計我們上市了。

知危：所以你也會去直接去對接那個甲方嗎？去他們的公司去看嗎？

池光耀：會。

知危：你拜訪他們，尤其是制造業(yè)的話，可能他們的負責人或者技術人員年齡都比較大，然后看到一個03年的小朋友，他們會對你怎么看？

池光耀：居然是問這個問題嗎??？我還以為就是···

知危：你以為什么？

池光耀：我以為你說我怎么去理解他混沌的描述？其實最痛的點是他們的混沌的描述，但是我先回答你的問題，我一般會留點胡子，然后戴一個商務一點的眼鏡，換一身比較商務的衣服過去，但是還是掩蓋不住03年的這個年紀。翟星吉就笑嘻嘻介紹我，“ 這是我們天才少年 ”，我說別說我是天才少年，不要捧殺我。一般來說，他在看到我們的技術演示之后就會折服了，我們就是用東西來說話。

但是有一個痛點就是，客戶的表述會比較模糊，客戶是業(yè)務專家，但他不是 AI 專家，他更多憑借自己的經驗來對一個，對這個系統(tǒng)的輸入、輸出和處理過程做描述。有的時候需要打破砂鍋問到底，不斷的追問去理解他到底想表達什么意思。

有一段時間我把我的工作交給兩個校招的小朋友，小朋友回來做了一個東西丟給客戶，客戶不滿意，小朋友跑過來跟我說，池總，我們都按照客戶給定的輸入輸出示例去做了，也都跑通了，為什么不對？然后定睛一看，客戶的示例嚴重偏離他們的真實場景，示例就真的只是個示例，只有幾十個約束，幾百個零件，最后配出一個5 個零件的方案組合，這個用大模型邏輯直接匹配都可以，但我們要解決它核心痛點很明顯是上萬 SKU，幾十個字段的這個超大數(shù)據(jù)庫，所以這個需求洞察能力還是比較關鍵的，以及去理解客戶真的想要什么的能力，去共情客戶，站在客戶的角度去思考你的核心痛點是什么，有這部分能力和責任心在。

知危：感覺你們也該應該收一部分咨詢費，因為你們要發(fā)現(xiàn)他們發(fā)現(xiàn)不了的東西。

池光耀：還好，其實 AI 公司很多都是兼任咨詢公司，而且我們也從這個過程中學到了很多行業(yè)內部的珍貴認知。

知危：公司大概現(xiàn)在多少人？明年會有一個比較大的一個擴張嗎？

池光耀：三四十個人。擴張絕對是會有，是不是比較大的就不確定了，因為我們要綜合看整個業(yè)務需求，營收增長的規(guī)劃，以及我們自己的管理能力的迭代，目前公司我還管不管的過來，管越大的團隊需要消耗的這個精力，對管理者本身的要求就越高。

知危：我發(fā)現(xiàn)就是不知道是不是這樣的，資本市場現(xiàn)在其實不是特別看好 AI ToB 的方向的東西。

池光耀：你的判斷很準確，至少在國內是這個樣子，國外不好說。

知危：那對于你們來說在資本市場這樣的一個情況的話，是不是可能下一步的融資會有一些困難？

池光耀：那些還在燒錢的公司，他們會感到頭疼，如果融資不順的話。但我們現(xiàn)在已經自己造血，自己盈利了，所以有沒有融資都不影響我們的公司正常運營和快速發(fā)展。有的融資可能可以加速，也可能沒影響，所以問題不大。

知危：會不會有因為一個別的原因再去做一個方向性的轉變呢？因為其實從 23 年到現(xiàn)在，你們也迭代了非常多的版本了，從 C 端，然后到 B 端，再到制造業(yè)，再到售前，好幾輪了，有可能突然你會發(fā)現(xiàn)好像這個方向也沒有那么好，然后再去轉了。

池光耀：我無法排除這種可能性，并且你問這個世界上的任何一個公司的任何一個創(chuàng)始人，我猜測他大概率都無法排除這種可能性， AI 的變化速度實在太快了。但有一點是確定的，我們總是走在給人類帶來價值、解放人類生產力的這條路上。