--- title: "前钉钉副总裁创业：员工自己Code所有内部系统" id: "20260516A08JIK00" publicationAccount: "非凡产研" originalPublishedAt: "2026-05-16T20:09:22+08:00" canonical: "https://ffcap.cn/research/20260516a08jik00" source: "https://view.inews.qq.com/a/20260516A08JIK00" sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984" language: "zh-CN" tags: ["融资与投资","电商零售","模型与基础设施","AI Agent","企业应用","组织转型","全球化出海","企业服务 SaaS"] --- # 前钉钉副总裁创业：员工自己Code所有内部系统 文章中的“非凡产研”是原始发布账号署名，不代表已核实个人执笔作者。引用访谈或圆桌观点时，应按正文标明具体发言人及当时身份；无法确认时不要推断。日期为原始发表日期，历史信息以发布时点为准。 **AI未来谈** ## **“人生不一定有意义，** **但总得做点啥”** " 他刚从阿里钉钉副总裁的位置上辞职，注册了一家叫K2 Lab（攀峰智能）的公司，做了一款帮TikTok达人赚钱的AI Agent，而且不收订阅费，却按效果分成，这是他第四次创业了。 K2是乔戈里峰的代号，世界第二高峰，海拔8611米。但在登山圈，它的名气某种程度上超过珠穆朗玛——因为它的攀登死亡率接近25%，难度排第一。 我在吴晓波频道的《AI未来谈》直播间跟王铭聊了快俩小时。 ![前钉钉副总裁创业：员工自己Code所有内部系统 · 原文图片 1](https://inews.gtimg.com/om_bt/OWIPowYihcF5YPqbPxcRQPx3ftKJII7_RmUauSuEpKqgwAA/1000) ## **在大厂待不住了** 王铭的履历很典型的连续创业者路线。 09年大学刚毕业就创业，做了一个类似今天本地生活的配送平台——模式做早了，移动互联网还没出来。12年卖掉公司，去了58同城。在那里做生活服务电商化，后来内部孵化了58到家，**一两年做到A轮3亿美金融资，估值10亿美金**。 再后来独立出来做了SaaS加B2B交易平台。19年之前走完了七大洲四大洋。20年疫情期间想过去创业造火箭——是真的认真聊了一圈投资人和从业者，最后觉得那还是管控行业，timing不对。 然后去了阿里钉钉，先做SaaS生态建设，后来负责大模型生态和AI原生产品。 在钉钉那几年，他干了一件事：跟数百家AI创业公司打交道。帮阿里构建大模型生态，看这些公司的产品、技术路线、商业模式。 看多了之后，他坐不住了。 **“创业公司太幸福了，在这种高速变革时代，他们可以花100%精力去学习和创造。”** 他说，"但在大厂里，因为组织大，你要做很多管理动作去对抗熵增，大量时间耗在内部。" 他还用了一个比喻："大厂具备了姚明身高，踮踮脚就能扣篮，但不可能像一米七的后卫那么灵活。" 这不是在说大公司病。他的意思是，体型和敏捷天然矛盾，这是物理规律，不是谁的错。但在AI这种速度的变革面前，敏捷可能比身高更重要。 "这时代的进化速度快到无法想象，终局生态位的决战会来得更早。" 去年底，他跑出来了。 ## **不做SaaS，做“帮人赚钱”** 很多人会觉得奇怪：一个在钉钉做了几年SaaS生态的人，出来不做企业级工具？ 王铭的解释很直接。 在钉钉那几年，他接触了大量中国To B公司。他得出一个判断：**在中国市场，大家把AI当工具看，当工具就很难付高溢价。** 用户的思维是"不如我自己开发一个"。 加上他自己公司就是活生生的例子——K2 Lab成立几个月，快40个人了，HR系统、运营系统、财务BI全是员工自己用Claude Code写的。 “一个月Token消耗大概有三万员工工资的量。” 我追问了一句：那SaaS公司是不是雪上加霜？ 他笑了笑，没否认。 所以K2 Lab选了一条不同的路。他们的产品叫Moras，是一个面向TikTok生态的AI Agent，帮海外达人做带货。 关键词是"帮达人赚钱"，不是"给达人提供工具"。 区别在哪？**商业模式不一样。** 不是卖订阅、收月费，而是按效果付费，帮达人赚到钱，从里面拿分成。 王铭对这件事想得很透。他把产品价值分成三层：帮人赚钱、帮人省钱、提供情绪价值。在他看来，"赚钱"这个方向的可能性最大。 "省钱无非是替代人力，大面积替代人力没那么容易，不太符合发展规律。但创造价值直接赚钱，大家非常容易拥抱。" ## **“AI雇佣人”** 聊到Moras的具体产品逻辑，王铭说了一个让我印象很深的概念：**AI雇佣人。** 传统的人机协作模式是"人用AI"，人做主导，AI辅助。但他们在做产品时发现，海外用户挺懒的。大部分AI能力已经藏在后面了，交互做得很简单，用户还是觉得跟AI互动麻烦。有人直接说："你们雇佣我得了。" 这句话启发了他们。 在Moras的逻辑里，AI是主导方。选品分析、内容脚本、数据复盘这些环节，AI自己跑。但有些环节AI处理成本太高。比如识别内容里的幻觉、判断某个选品是不是真的适合特定受众。这些事人类看一眼就知道，AI要消耗大量算力。 所以他们让用户来做这些"看门"的工作。用户愿意做，就拿到更高的分成；不愿意做，让AI硬算，拿到的钱就少。 "最好的自动驾驶都不如最差的人类司机，"他说，"人在某些场景天生比AI擅长。" 这套逻辑翻转了雇佣关系：**不是人雇AI干活，是AI雇人干AI干不好的活。** 人拿的是"底薪"，底薪高低取决于你愿意贡献多少判断力。 我觉得这个思路挺有意思。它暗示了一种可能的未来形态，Agent不是替代人，而是成为某种"雇主"，人变成Agent网络里的一个节点，负责处理AI不经济的环节。 ## **AI Native就是Global Native** 为什么做海外？为什么不留在国内市场？ 这个问题王铭应该被问过很多次了，回答得很干脆。 "以前做软件出海，每个国家管理方法和习惯不同，要重做界面。但AI Native约等于Global Native。" 他的逻辑是：如果你的产品直接交付结果（帮达人赚钱），那用户不关心界面长什么样、语言是什么。各个国家想要的结果是一样的——赚更多的钱。越过了语言和界面的障碍，公司天然就是全球化的。 而且他们连接的是中国供应链。TikTok带货的商品里超过50%是Made in China。把中国供应链的能力带出去，这本身就是一个大的结构性机会。 具体到落地，他们第一波种子用户是靠Cold mail和WhatsApp一个一个磨出来的。 "用户根本不在乎你是不是+86的手机号，沟通很丝滑。" 市场选择上，他们直接选了美国。没选东南亚，原因也很实际：**算力成本贵，东南亚人力便宜，算不过账来。** 如果当地雇人比跑AI便宜，AI Agent的商业逻辑就不成立。 ## **SaaS的订阅费，以后可能没了** 聊到商业模式的变化，王铭的判断比较激进。 他认为Agent时代会让SaaS的订阅制从主流变成过渡形态。 逻辑是这样的：以前SaaS收订阅费，是因为软件的边际成本极低，服务器跑着就行。但AI时代不一样，每天都在消耗算力、买Token。如果你只是提供一个让别人用得舒服的工具，不能直接创造结果价值，你的附加值就太低了。 "以后不仅按效果付费，传统广告模式可能也会没有。你帮人交付结果，从里面拿分成的附加值比例会非常高。" 这跟上周我聊的QuickCEP Billy的判断有些差异。Billy觉得纯按结果付费对乙方不公平，中间态是按算力付费。王铭则更激进地站在了"结果分成"这一边。 不过两个人的共识是：**纯卖工具的时代在快速过去。** 差别只是"过渡到哪"的问题。 ## **大厂干不了什么，创业公司干不了什么** 王铭在大厂待过、也在外面创过好几次业，所以他对"大厂vs创业公司"这个话题有比较立体的感受。 他的判断是：底层模型不适合创业公司做。 "这是资金密度非常大的事，是全球最头部的几家公司之间的博弈。" 但应用层有大量的空间。大厂的主业给了它强大的现金流去投入预训练，但同时也牵绊住了它。 "这一次AI是人类很大的一次科技变革，会让各种商业形态及生产关系发生变化。大厂如果不想自己颠覆自己，坦白讲也很难颠覆自己，这里面就会出现革命的人。" 他说从"创新者窘境"的逻辑来看，不仅是业务层面，包括组织、人的利益格局、心态，都决定了超级变革时代，大厂想完全把创业公司捏死甚至防守住，很难。 不过他也没有把创业公司的处境浪漫化。 创业公司的生存法则是"在某一个环节快速完成付费验证才能活下来"。没有先发优势就没有数据护城河，没有护城河就等着被大厂收割。 "哪怕以后大厂看上了来打你，你掌握了足够的数据和垂直模型能力，他们也会选择收购或投资。" 这话说得挺现实的。 ## **Agent什么时候真正普及？** 我问他，Agent什么时候能真正对每个人或企业来说不可或缺？ 他说了一个关键词：**Memory。** "如果Personal Memory能够解决好的话，所有应用都会快速渗透进我们的生活。" 他的逻辑是：现在的Chatbot产品（Kimi、ChatGPT之类）在不那么严谨的场景已经蛮好用了——收集资讯、开启灵感、简单问答。但它们缺乏对用户的持续记忆。每次对话都像从零开始。 如果Agent能记住你是谁、你的偏好、你的工作上下文、你上次交代的事情进展到哪了——它的实用性会发生质变。 至于哪些行业会先被渗透，他的判断是：**知识密度低、标准化高的行业先走。** 客服、法务文书、销售线索筛选、情感陪伴，这些已经渗透率很高了。 但需要人类创造力、情感判断、直觉的领域，渗透会慢。 "要AI做长链条的分析决策，今天还相对不行。"他说，"如果链条是串行的，每一步80%准确率，十步下来就废了。但如果是很多子Agent并行协作，各管一段，再汇总，这个就靠谱多了。" 他判断今年下半年会看到更多实际场景的落地。 ## **给普通人和老板的话** 快结束的时候，我问他对普通人和做企业的老板分别有什么建议。 对个人，他说："不要觉得AI要颠覆你，要想它怎么帮到你。AI大概率是帮顶尖专家变得更厉害，它会放大你的长板。搞清楚自己长板是什么，积极拥抱它。" 对老板，他说得更直接："**老板在AI上的认知决定了企业生死。** 如果不去拥抱AI，企业会死得很难看，不要抱怨大环境。AI是一号位工程，老板必须把自己解脱出来，花时间亲自学习探索。" 最后我问他，K2 Lab现在攀登的峰顶是什么？ "希望在未来AI世界里做成某一个人群的Agent OS，帮他们托管繁杂事务，让人类回归创造力和爱。" 他停了一下，又补了一句："不一定非要想着替代谁的工作，去传播爱就好了。" 这句话从一个连续创业者嘴里说出来，有点反差。但我觉得他是认真的。 直播结束前，他对着镜头说了句："身心健康，一定要身心健康！明天就去爬山！" 好建议。毕竟不管峰顶在哪，先得活着走到山脚下。 **精选 Q&A** **Q：为什么叫K2 Lab，不叫K2 Labs？** 王铭（K2 Lab创始人）：Labs应该是很多个Lab嘛。其实这也是AI时代的一个体现，产品创新的门槛低了，一个团队可能真的会做多款产品，我们已经在探索好几款了。K2是乔戈里峰，中文名叫攀峰。我自己比较喜欢户外和爬山，觉得AI时代的探索就像登山，要远眺那个最高峰。 **Q：什么让你决定从阿里出来创业？** 王铭：我在阿里见了数百家创业公司。发现第一是基础模型能力够了；第二是算ROI算得过来了；第三是创业公司太幸福了，可以花100%精力去学习和创造。在大厂里大量时间耗在内部对抗熵增。这时代进化速度太快，终局生态位的决战会来得更早，实在待不住了。 **Q：底层大模型创业公司能做吗？** 王铭：不太适合创业公司。这是资金密度非常大的事，是全球最头部几家公司之间的博弈。当然特别小的细分方向的通用模型，目前还有窗口期，大厂暂时看不上。但不代表他不会做。 **Q：为什么选TikTok带货而不是企业级SaaS？** 王铭：做To B业务是线性增长的，一个台阶一个台阶爬，靠一个个订单敲。在国内，大家觉得跟工具或Agent互动，就把它当工具，很难付高溢价。AI时代竞争会很短、白热化，我们需要网络效应，需要离钱更近。 **Q：按效果付费，风险是不是公司自己扛？** 王铭：创业公司的生存法则是在某一个环节快速完成付费验证才能活下来。如果不优化结果，靠投放烧来的用户留存很低。你看Devin这种Coding Agent，模型好变成刚需以后，几个月收入就超过过去全年了。 **Q：你说的“AI雇佣人”具体怎么运作？** 王铭：海外用户挺懒的，他觉得跟AI互动麻烦，甚至说“你们雇佣我得了”。AI处理不了的高成本场景，我们让用户处理。他如果不愿意，让AI处理成本很高，他拿到的钱就少。相当于他拿底薪，被AI雇佣了。 **Q：为什么选美国市场，不选东南亚？** 王铭：算力成本贵，而东南亚当地人力便宜，算不过账来。AI Agent的商业逻辑是要比人工效率高且成本更低才成立。美国市场人力贵，AI的比较优势更明显。 **Q：OpenClaw感觉热度在下滑，它真的行吗？** 王铭：大家觉得它不行了，但我们觉得它行了。全世界的开源程序员、大基金会都在为它助力，就像早期的Linux。它破圈的原因是用户摩擦系数变得足够低了。未来如果Personal Memory解决好的话，所有应用都会快速渗透。 **Q：你们公司员工真的自己写内部系统？** 王铭：对，HR系统、运营系统、财务BI都是各部门员工自己Code出来的。我们提供无限量的Token随大家消耗，特别鼓励大家测试目前最厉害模型的边界。一个月Token消耗大概有三万员工工资的量。管理Token的效率决定了毛利高低。 **Q：对普通人有什么建议？** 王铭：技术变革会让人难受焦虑，但不要觉得它要颠覆你，要想它怎么帮到你。AI大概率是帮顶尖专家变得更厉害，它会放大你的长板。搞清楚自己长板是什么，积极拥抱它、尝试它。身心健康，一定要身心健康！明天就去爬山！ --- 原始发布版本：https://view.inews.qq.com/a/20260516A08JIK00 本站阅读页：https://ffcap.cn/research/20260516a08jik00