在许多AI创业者还沉溺于“大模型该不该做”之际，Beta数据的创始人李守国，已经绕过这个问题，选择了直接向外走。
这场访谈没有跌宕起伏的戏剧，也没有眼花缭乱的估值数字，它像是一次平静的复盘，却让人反复咀嚼。因为它展现了一个成熟创业者在经历过产品转型、定制化陷阱、行业周期、组织收缩、再到坚定出海后，对“快”、“全球化”、“标准化”的一种深刻理解——这比一万篇AI融资新闻，更值得关注。
一：从“做项目”到“做产品”的痛与悟
当聊到是否后悔曾做过定制化项目时，李守国没有犹豫。他的答案是“如果重来一次，我会坚定走标准化产品路线”。
但当初，Beta数据也没少“接活儿”。尤其是面对一些国央企客户，进了采购名单后不给“活儿”就觉得可惜。可惜的是，事情从来不会按你想象的走。冲着销售额去的活儿，大多挣不到利润，甚至动摇了组织的节奏与基因。
他感慨最深的一句话是：“原来你以为可以靠设计一个完美方案来跑通一切，现在你得快速验证，不行就关掉。”
这其实就是时代的底层变化。AI大模型的出现，降低了验证成本，也压缩了迭代周期。不再需要漫长的打磨与验证，一切产品都需要迅速判断、生死立断。要慢慢打磨一个完美系统的思维方式已经过时，今天的产品打法，是快速找到“死不了”的核心，然后围绕它活下去。
二：出海不是“锦上添花”，而是“再生一条命”
对Beta数据来说，出海不是“也可以试一试”的Plan B，而是“必须干起来”的战略再出发。
国内市场仍在成本周期，行业保守收缩，尤其是金融等传统行业，更是谨慎。出海，成为为数不多的“增量场”。
他们选择的是技术可迁移性强的AI产品：一个是帮助销售团队训练表达的“AI陪练”，另一个是克隆销售人员形象并输出视频的“数字分身”。这两个产品都具备高度通用性，而且直指海外市场“高人力成本 + 高营销依赖”的痛点。
你会发现，李守国的思维并不局限在“如何把中国经验搬出去”，而是在重新建立一个为海外场景“原生设计”的产品体系。譬如，从第一天起就考虑审美、界面交互是否适配欧美市场；前端设计以极简、单点功能为主；语言不仅是翻译问题，更是“使用习惯与心理预期”的重构。
所以他说，“有些产品，甚至可以从第一天就只做海外市场，国内验证反而是多余的成本。”
这是很多出海者的困惑：到底是先做国内再出海，还是一开始就all in全球？李守国的回答是：要看产品天生面向的市场和支付习惯，如果是PLG类、付费能力本就在海外，那何必绕道？
三：PLG不是万能钥匙，但是华人创业者的“下坡路”
在ToB为主的中国软件创业生态里，PLG（产品驱动增长）曾长期被边缘化。但在海外，它反而成为许多中国团队得以“轻装突围”的方式。
为什么？因为PLG让团队避开了初期昂贵、缓慢、文化错位的销售驱动流程。让客户先用起来，再决定要不要花钱，是一种文化上更容易接受的“试水模式”。
李守国并不神化PLG，他非常清醒地指出：PLG对国内创业者只是门槛低一点，不是增长的终点。但在华语以外地区，PLG至少让你可以先找到“使用信号”——验证有没有人真在用。
而一旦真的需要深度服务本地客户，Beta数据的打法也非常清晰：前期靠自己团队下场验证，快成交时再交给合作伙伴，后期再走渠道化。这不是省成本，而是为了找“手感”。
而那句“你不能靠国内出差的方式做海外To B”应该成为每个出海者的警醒。
四：关于AI落地，他只说了一个词：过程
谈到AI的演进路径时，李守国给了一个简单却本质的分法：Coach（教练）→Copilot（副驾）→Agent（替代）。
而很多人跳过了前两个阶段，直接试图“替代”，这反而引来客户的抵触和组织的排斥。他提醒大家，技术的变化是快的，但客户心智的迁移很慢。特别是大企业，采购往往从业务部门发起，讲“降本增效”可以，但一听说“你们这些人会被AI替代”，项目就黄了。
与其吓唬客户，不如用AI先“提效”，再“辅助”，最后才可能“替代”。
这其实也是AI创业者自身心态的折射：别着急一口吃成胖子。
五：如果重来，他选择先读书
这是整场访谈最让人动容的回答。
当被问到“如果重新开始，你会怎么做”时，李守国说：“我会先去国外读书。”不是为了学历，而是为了熟悉环境，为的是构建从一开始就面向全球的思维方式和团队结构。
他深知，土生土长的中国人如果想做全球化产品，不能仅靠逻辑和技术，更需要时间去理解世界的运行方式、市场的语言与文化的节奏。而最简单的方式，就是“生活在那儿”，先把自己扔进去。
这不只是“出海”的准备，而是成为一个世界创业者的方式。
写在最后：出海是孤独者的浪漫
很多人说，出海是一门生意。但在李守国的表述中，它更像是一种姿态、一种生活方式的选择。
你既不能急于求成，也不能止步不前。你既要懂技术的普适性，也要懂文化的差异性。你要快速试错，也要尊重过程。
Beta数据这家公司，也许不是最早出海的，也还没有占据市场高地，但它正在以一种很“职业化”的方式，一步步走出自己的地图。这种不喧哗、却坚定的节奏，恰恰是当下AI创业者最稀缺的品质。
出海不只是做业务的选择，更是一种重新定义自我和公司边界的过程。
那些最终赢得世界的中国公司，不一定是最响亮的，但一定是最清醒的。
访谈精选Q&A
Q1: Beta数据目前的业务规模和人员状况如何？
李守国: 目前公司大约有160名员工。在业务规模上，去年的营收大约在一个亿人民币左右，相比之前有所回落。这主要是因为我们主动调整了业务结构，砍掉了一些毛利率较低的半定制化项目，以更聚焦于标准化产品。同时，市场环境也带来影响，一些我们服务的金融机构客户正处于降本周期，导致部分项目无法继续承接。
Q2: 在公司发展过程中，您遇到的最大挑战或“坑”是什么？从中得到了什么教训？
李守国: 我认为有两个主要的“坑”。第一个是为了追求销售额而承接了大量定制化项目。当时考虑到客户（尤其是国央企）资源难得，就接了很多活，但事后发现公司的基因、团队和流程其实并不匹配，导致毛利低且管理成本高。如果重来一次，我会从一开始就坚定地走标准化产品路线。第二个教训是“验证心态要快”。特别是在大模型技术普及的今天，验证一个产品想法的成本和周期都在大幅降低。因此，快速试错、快速决策、不行就马上关掉，这种执行力比反复纠结和过度验证重要得多。
Q3: 为什么Beta数据决定将“全球化”和“出海”作为未来3-5年的核心战略？
李守国: 我们坚定地认为，全球化或者说出海是目前市场最大的增量所在。国内市场，尤其我们熟悉的国央企客户，正处在一个降本周期，未来的增长空间存在不确定性。相比之下，海外市场，尤其是AI应用领域，仍有巨大的机会和增长潜力。因此，将视野投向全球，是我们未来几年必然的选择。
Q4: 针对海外市场，Beta数据目前主推哪两款AI产品？它们分别解决了什么问题？
李守国: 我们在海外主推两款都属于数字化营销领域的产品：
“AI陪练”: 这是一款To B的产品，主要面向有大量一线沟通人员（如销售、门店导购、客服）的企业。它通过AI模拟真实客户对话场景，帮助这些员工进行技能训练和提升，解决新员工培训效率低、培训成本高的问题。
“数字分身”: 这是一款更偏向Prosumer（专业个体消费者）的产品。它能让用户（如房产经纪人、保险代理人、医美顾问）用自己的形象快速生成营销短视频。用户只需输入台词，系统就能克隆出他本人的“数字人”形象进行播报，极大地降低了真人录制视频的时间和精力成本，尤其适用于私域流量的运营。
Q5: 您认为AI在企业应用中的演进路径是怎样的？Beta数据的产品是如何体现这个路径的？
李守国: 我认为AI在企业场景的落地会经历三个阶段，我们的产品布局也遵循这个逻辑：
第一步是教练 (Coach): AI作为辅导工具，帮助人成长和提升技能。我们的“AI陪练”产品就是这个定位。
第二步是副驾 (Copilot): AI作为辅助工具，在工作流程中协助人，提升效率。
第三步是智能体 (Agent): AI最终在某些环节替代人的工作。我们认为直接跳到第三步，客户（尤其是业务部门）的接受度会很低，他们会担心被替代。所以从辅导和辅助切入，是一个更平滑、也更符合当下技术能力和市场接受度的路径。
Q6: “AI陪练”和“数字分身”这两款产品的目标客户和市场推广模式有什么不同？
李守国: 它们的客户画像和推广模式完全不同。
“AI陪练” 更适合中大型企业，因为它们通常有独立的培训部门和规模化的销售团队（50-100人以上），有预算和意愿为员工培训付费，采用的是传统的To B销售驱动模式。
“数字分身” 则更适合专业的个体从业者，它是一个PLG（产品驱动增长）模式的产品，用户可以是个人付费，也可以是公司为员工采购。
Q7: 在开拓东南亚等海外市场时，你们采取了什么样的市场进入和渠道策略？
李守国: 我们采用的是一种“直销打样，渠道交付”的策略。具体来说，在进入一个新市场初期，我们自己的团队会先去做一些直客，亲自去感受市场、验证产品、寻找PMF（产品市场匹配度）。当项目快要签单成交时，我们就会把这个客户以及后续的服务交给我们在当地寻找的合作伙伴来完成。这样做的好处是，既能让我们自己保持对市场一线的体感，又能让合作伙伴看到实实在在的成功案例，增强他们的信心。最终，本地的服务和交付还是要依靠本地渠道，因为他们更懂本地文化，自己做成本也太高。
Q8: 中国AI公司出海会面临哪些具体的本地化和合规挑战？
李守国: 挑战非常大。首先是客户信任和数据合规，这是最大的门槛。海外客户，特别是企业客户，非常关心数据安全，你必须将数据服务部署在他们国家或地区的本地服务器上，并且最好能获得当地政府的一些资质认证，否则很难取得信任。我们选择跟着大型云厂商一起出海，能一定程度上解决这个问题，但整个过程也非常耗时，我们光是选择和部署云服务就花了半年。其次是产品交互和审美，海外用户的UI/UX偏好与国内差异巨大，他们喜欢功能单一、界面简洁的设计，所以产品前端必须彻底本地化，不能直接照搬国内版本。
Q9: 对于中国企业出海，为什么您更推荐PLG（产品驱动增长）模式？
李守国: 因为传统的To B销售驱动模式在海外的挑战实在太大了，尤其是对于一个不熟悉当地文化的中国团队来说。你需要建立本地的销售、售前、客户成功团队，这个过程非常漫长，且成本高昂，对创始人的耐心是极大的考验。而PLG模式门槛相对较低，产品本身就是最好的销售，可以通过线上渠道触达更广泛的用户，先让用户用起来，通过产品价值驱动增长和付费，这更适合中国团队在初期资源有限的情况下进行尝试。
Q10: 如果能回到创业之初，在当前环境下，您会给自己什么建议？
李守国: 我会先去国外读书。这不仅仅是为了身份，最重要的是通过这种方式去深度熟悉国外的商业环境、社会文化和用户习惯。然后，从创业第一天起，我就会组建一个全球化的团队，产品也直接按照全球化标准来设计和打造，而不是先做中国版再做出海版。产品方向上，我会更倾向于做PLG或者To C类的工具型产品，因为这类产品通用性强，可以同时面向企业和个人收费，更适合中国创业者。
Q11: 您如何看待国内外AI应用市场的未来发展趋势？
李守国: 我认为国外市场，尤其是AI应用层面，未来几年会保持一个稳步增长的态势，机会非常多。相比之下，国内市场我不太好预测，因为目前很多企业，特别是我熟悉的国央企，都处在一个“降本”的周期里，对于新技术的投入会更加谨慎，下一个增长周期何时到来还不明朗。所以，总的来说，坚定地走向海外，是当下中国AI企业一个非常明确且重要的方向。