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title: "30人团队赚千万美金，他们的秘诀是不雇普通人"
id: "20260604A08AR300"
publicationAccount: "非凡产研"
originalPublishedAt: "2026-06-04T19:55:15+08:00"
canonical: "https://ffcap.cn/research/20260604a08ar300"
source: "https://view.inews.qq.com/a/20260604A08AR300"
sourceAccount: "https://news.qq.com/omn/author/21759984"
language: "zh-CN"
tags: ["办公协作","收入与 ARR","记忆与上下文","Anthropic","商业化","组织转型","工作流","融资与投资"]
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# 30人团队赚千万美金，他们的秘诀是不雇普通人

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行业观察**

## **你的AI产品，大概率有伪PMF**

  

AI创业自带PMF的错觉，是这个行业最难识别的陷阱

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**你的AI产品，大概率有伪PMF。**

不到30人，无外部融资，两款AI产品ARR超过千万美金。

Kuse.ai的CPO Aaron被问到怎么做到的，他没有先说执行，而是先说了一个多数人不想听的判断：

"你的AI产品，大概率有伪PMF。"

他的意思是，通用模型能力足够强，你随便搭个产品出来用户都能感知到价值。但用户感知到的价值来自模型本身，不来自你对场景的切入能力。AI创业自带PMF的错觉，是这个行业最难识别的陷阱。

五月底深圳的一场圆桌，四位AI创始人围绕这条主线聊了几个不同截面。

  

## **检验真假PMF，只有一个方法**

Aaron给了一个具体的测试标准：在Token成本上加价50%以上，如果能卖出去，这个生意可做；如果一收费用户就跑，这个生意从结构上不成立。

背后的逻辑是：毛利率10%以下的AI应用，用户付的钱基本穿透给了上游。你的营收，从结构上看，是OpenAI或Anthropic的应收账款，你只是在做代理商。

Kuse的定价是这个逻辑的直接体现：Kuse workspace起价39美金，Junior作为AI员工起价每月2000美金。高客单价不是为了贵，是用价格筛选场景，不符合的场景不做进去。

很多人走到这里会问：就算我的PMF是真的，模型厂商直接做workspace，我怎么竞争？Kuse比Claude早上线两个月，Claude出来之后，用户没有大量流失。这把Aaron逼出了下一个判断。

  

## **产品没有壁垒，迁移成本才是**

他的答案是：产品本身没有壁垒，迁移成本是唯一的壁垒。

迁移一个做PPT的工具，用你做用他做没有区别。迁移一个深入组织内部的AI员工，意味着要迁移整个组织的上下文、积累的memory、工作流、协作习惯。Junior进入一个组织后，承担沟通、协同，拥有组织记忆，编排工作流，替换成本高到让人不愿意动。

这个逻辑对所有AI产品都成立：越通用，护城河越浅；越深入场景、积累上下文，替换成本越高。定位"最好用的AI助手"的产品，比定位"你公司的第二个销售VP"的产品，更难建立长期防线。

这也意味着，AI时代的产品设计，核心问题不是功能够不够多，而是你在帮用户积累什么、让他越来越难离开什么。

  

## **设计范式：从报纸到办公室**

Aaron做了一个比喻，把这个逻辑说得更清楚。

互联网产品的本质是信息，设计互联网产品像设计一张报纸：信息如何编排，结构如何，版面决定用户行为，盈利靠广告和订阅。

AI产品的本质是生产力，设计AI产品像设计一个办公室或车间：人向车间提需求，agent在车间执行，档案柜（memory）在哪里、工具箱（skills）在哪里，决定了执行效率和成本。

在报纸逻辑下，你设计的是信息容器，用户的停留时长是北极星指标。在办公室逻辑下，你设计的是生产力容器，token消耗量才是北极星指标，因为token消耗代表agent在工作，工作量越大，组织对你的依赖越深，迁移成本越高。

两套逻辑，设计决策从起点就分叉了。

  

## **先把自己变成AI原生组织**

理论上想清楚容易，难的是在实践里先走一遍。

Buda.im的创始人Kelly，前喜茶CTO、维格表创始人，他的路径是：先把自己公司改造成AI原生组织，再把这套经验产品化。

Buda内部已经不再让人执行重复任务，填发票、出Excel、上传文件全部由AI代劳。他得出的结论是：人的职责是目标管理，不是执行。

他把这个逻辑带进产品设计。在Buda上，用户打开marketplace，选择需要的agent员工，设定目标，不是学如何用AI写PPT或做视频。区别在于：后者把AI当技能工具，前者把AI当组织成员。

他打了个比方：马云创业需要设目标、找人，不需要学PPT技能。你的产品如果让用户学技能，服务的市场在收缩；让用户管目标，服务的市场在扩大。

Buda目前按agent收费，每月20美金一个agent。三月中起步，先用课程冷启动：300个学员，每人400元，课程里教的就是用Buda的产品，学员自然转化成软件用户。一个月内把产品装出来，两周开始卖课，之后就进入了修bug阶段。

  

## **硅谷在聊什么，以及6000亿个agent**

几个外部坐标，供参考。

刚从硅谷回来的Kelly说，他参加了很多活动，没有一场在讨论OpenClaw，主题几乎全是AI Native Organization。他原本准备的OpenClaw分享，被主持人建议改成了agent话题。Botlearn创始人李可佳也观察到，硅谷AI活动的参与者大多是做数据库、安全、infra的工程师，开源社区里排名靠前的开发者，讨论的焦点是为agent专门设计的沙盒、存储机制和memory。OpenClaw只是工具，不是话题本身。

与此同时，OpenClacky的创始人李亚飞在做一件方向相反的事：一个完全开源、完全免费的本地版Claude Code替代品，5月起每周装机量翻倍。他的判断是，软件本身正在变得越来越便宜，与其在定价上竞争，不如开放给社区共同进化。

李可佳给了一个更大的坐标：地球现在80亿人，五年内可能有6000亿个agent，100倍。驱动力是算力成本的持续下降。他认为临界点已经到了。

这个预测准不准，几年后可以验证。但它意味着一件事：今天设计AI产品，如果只考虑人类用户，在产品设计完成的时候可能就已经落后了。

把四个人的判断收拢：

软件会越来越便宜，但深入上下文的服务不会。

加不了50%价就卖出去的AI应用，大概率是在帮上游做收款。

设计AI产品，你在设计的是一个生产力容器，不是信息容器。

  

## **更多对话细节**

**嘉宾：**

Buda.im 创始人-Kelly

Kuse.ai CPO-焦正道

Botlearn 创始人-李可佳

OpenClacky 创始人-李亚飞

**主持人：**非凡产研创始人吴畏

  

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### **嘉宾自我介绍与 AI 原生意识的觉醒**

**吴畏：**欢迎各位。几位最近刚从美国的 Google 大会回来，相信会给大家带来非常真切的感受。今天的主题我们持续讨论了两三次，因为变化正在发生：有的产品已经“无头化”（Headless）纯靠 Agent 提供 CLI 和 Shell，有的还保持在原有界面，值得反复探讨。在具体内容开始前，请各位简短地一句话自我介绍。

**Kelly：**大家好，我叫陈霈霖，现在是 Buda.im的创始人。之前也是前喜茶的 CTO。

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**吴畏：**顺便问一个问题，你是什么时间点感觉到产品需要为 Agent 时代去构建，这个变化要开始了？

**Kelly：**我觉得反过来想，不是什么时候开始为 Agent 创建软件，而是什么时候我觉得不要再为人类做软件了。这个感觉早一点，在 2022、2023 年做多维表格的时候，我就觉得人类其实不适合用软件。直到今年初用了 OpenClaw 之后，我看到公司很多非技术同事，像着魔一样跟 AI 聊天。那一瞬间我才明白，未来的真实世界应该是这么用的。

**吴畏：**那你每天有多少时间在和 AI 沟通，多少时间在和人沟通？

**Kelly：**只算打字部分的话，七成、甚至八成以上是跟 AI。其实现在都不太愿意跟人语音了。

**吴畏：**今天很难得，被迫跟人交流一下。Aaron 介绍一下。

**焦正道：**大家好，我是 Aaron 焦正道，Kuse.ai 的联合创始人兼 CPO。我们有两款产品，Kuse 和 Junior。Kuse 是一个 All-in-one Workspace（一体化工作空间），早期是为人类设计的，从去年 Junior 上线后，它开放了自己的 CLI，演变成既为人类设计、也为 AI 设计的 Workspace。在这之前我一直是互联网产品人，上一个创业项目“双境”（小众潮玩社区）用了一年时间从零做到 100 万用户，成功退出。

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**吴畏：**怎么冷启动做到 100 万用户的？

**焦正道：**很大一部分原因靠运气，也就是天时地利人和。当时泡泡玛特很火加上疫情，带动了很多独立设计师和寻求高客单价、能代表自我的潮玩用户。供需成立后，就可以像得物做鞋子一样，催生出发行和二手交易的新机会。

**吴畏：**可佳介绍一下自己。

**李可佳：**大家好，我叫李可佳。Botlearn 是我们在硅谷注册的教育科技公司。母公司是Ouraca，我们在2025年初做了一款海外版的“得到”，在 180 多个国家的 App Store 评分是同行业最高的。今年 1 月 OpenClaw 出来后，我们一直在思考：Agent 时代人还要不要学习、如何学习？我们发现人可能来不及学习了，所以马上做了 Botlearn——一个完全给 Agent 去学习进化的平台。我这十多年一直在教育科技领域，此前是高山书院秘书长，再往前是极课大数据的创始人（2019 年被字节跳动并购）。我一直觉得现有的教学体系没有对 AI 的冲击做好准备，所以想继续秉持初心去探索。

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**吴畏：**亚飞介绍一下。

**李亚飞：**大家好，我是李亚飞。现在我们已经是一个完全开源的项目。从 2023 年到现在，我已经连续推翻了自己好几款以前的决策。最新的思考是，像 OpenClaw 这种工具，我们要解决两个问题：第一是帮国内用户做一个更省账单的工具，我自己每个月有 2000 到 3000 美金的消耗，研究后我们打造了省钱方案；第二是降低门槛，把原本复杂的程序员安装过程，做成轻量化的客户端工程。

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### **交互设计的分歧：本地客户端 vs 云端沙盒**

**吴畏：**亚飞，现在用户可以通过什么渠道跟途径使用你的软件？

**李亚飞：**我在 2020 年第一次创业就是做云端 IDE（集成开发环境），搞了好几年。但我今天的结论是：不要搞云端。现在的 OpenClacky 完完全全是装在本地电脑的客户端。对技术人员来说，把编程环境完好地装在 Windows 电脑上非常难，我们做了大量底层创新。为了做一个看起来很不起眼的 Windows 安装器，光是跟微软对接、申请 SSL 证书就花了两周，还花了 1800 美金买这个包。

**吴畏：**亚飞的做法有点反常识，他希望通过本地应用程序去运行。但另外三位的产品基本上都是云端的浏览器界面。你们在产品视野上是怎么思考的？

**李可佳：**我们自己不做 Agent，我们做 Agent 的考试和进化。在硅谷和做 Infra（基础设施）的公司交流，这正好涉及到中美两边做 Agent 的区别：美国在做最聪明的 Agent，开发者大会上全是程序员；而国内的 Agent 活动，做运营、做商业的人参与得更多。目前硅谷很多 Infra 公司在全力投入新型的、专门为智能体生存的云端沙盒（Runtime）。因为传统的线上沙盒是为人类构建的，其通信、存储、数据库机制都面向过去；而新型智能体沙盒效率更高、安全性更强。我觉得两种形态都在发展。

### **中美 Agent 生态的差异与演进**

**主持人（畏）：**提到生态，近期数据分析显示，4 月相比 3 月，整个 OpenClaw 及 Cloud 类的流量下滑了 50%。你们在硅谷或国内看到的真实生态是怎么样的？

**Kelly：**我在硅谷参加了三四场 AI 活动，观点可能和 Aaron 不太一样。我参加的活动里完全没有人聊 OpenClaw。有一场我原本准备分享 OpenClaw，主持人还让我改成聊 Agent。但我确实参加了很多关于“AI 原生组织”（AI Native Organization）的活动，大家都在讨论未来的组织应该怎么样。

**李可佳：**硅谷有很多圈子，其实还是有很多 OpenClaw 活动的，但去参加的真不一样，全都是做数据库、安全和 Infra 的人，基本都是开源榜单上的大神。前段时间全球代码排名第二的大神来上海，闭门会议时我问他：“怎么看你们和 Hermes Agent 之间的长期竞争？”

他的回答很好地代表了未来的开源生态：

第一是安全：因为他们看好的是 To B 市场，对安全投入极大。

第二是记忆（Memory）：未来 Skill 不重要，因为模型底层能力、编排和智能化在增强，把 Memory 做好才关键。

第三是组织形态：他们是一个非盈利组织，积极拥抱全球，跟腾讯、字节等合作。

### **重新定义软件：设计一个“信息容器”还是“车间办公室”？**

**吴畏：**Aaron，你做 Kuse 和 Junior，既面向人类也面向 Agent 提供服务。在面向未来做体验设计时，有什么不一样？

**焦正道：**我常跟团队聊，做一个互联网产品和做一个 AI 产品，在设计范式上有什么区别。

互联网的本质是信息，产品本质是信息容器，考虑的是信息如何编排结构。设计互联网产品就像设计一张报纸，盈利靠广告、订阅，版面设计很重要。

而 AI 的本质是生产力，你设计的是一种组织生产力的方式，是一个生产力容器（比如一间办公室、一个车间）。

当 AI 接收到一个任务，它面向人和生产力两侧：

面向人这一端：人是向车间提需求的管理层，产品需要引导人低成本地把目标、指令传递清楚，并在完成后可审计。

面向 AI 这一端：它要拆解目标，知道档案柜、工具箱在哪里，找到合适的工具、上下文、Skill 或 Memory，快速且低成本地把工作编排输出。

**吴畏：**那我们的设计目标是让人类尽量少地使用，还是让他尽量多地停留？

**焦正道：**设计目标是让 Token 尽量多地消耗。哪怕大概率是 Agent 在消耗，让人下达指令，让 Agent 群组去消耗。Kuse 作为一个 All-in-one Workspace，具备白领生产所需的所有 PPT、Word 功能，它也是 Agent 的“Notion”和工具箱。而 Junior 作为 AI 员工，长在用户的工作场景里（比如 Slack）。当 Agent 在 Slack 里跟人协同组织工作，需要执行具体事情时，它会回到 Kuse 里面调用各种 Skill 进行写入和读取。

### **恐怖的 Token 消耗量与“消灭外部软件”**

**吴畏：**问一个关于 Token 消耗数字的问题。作为 AI 原生组织，你们企业内部以及客户那一侧，消耗的 Token 数量级是多少？

**Kelly：**我们这种技术型 CEO 自己消耗是最大的。我个人一个月大概消耗 3700 美金。团队每周预算大概在 100 到 200 美金。用户那一侧，中度用户一般充值 20 美金，但非常重度的用户，我见过一天能干掉 200 美金。

**李可佳：**我们人手一个 Claude 账号，企业版大概 100 美金。公司层面有两套：一是我们过去 12 个月消耗了 45 万美金，这是拿了谷歌全球加速器最高一档的免费额度。另外我们接了 OpenRouter 处理复杂任务，上个月账单在 8000 多美金。用户侧不消耗我们的 Token，他们用自己的。

**焦正道：**我们 10 到 15 人的研发团队，每个月两个产品加起来大概 4 万美金。这不仅在研发侧，当企业组织变得 AI Native 之后，销售的 CRM、客服系统等全是用 Junior 搭建的精细化底层运营系统，Agent 已经在组织里跑起来了。

**吴畏：**你们有付费采购过外部的任何软件（比如 CRM）吗？

**焦正道：**没有，全都是自己搭。传统的 CRM 它是面向通用场景设计的，60% 的功能你用不到。当你让 AI 基于自己组织的目标去设计 CRM 时，它只设计你需要的部分，且完全嵌在业务流里，build 和维护的效率都更高。

**吴畏：**听上去人均几千美金，组织在几万美金量级。亚飞呢？

**李亚飞：**我们团队这个月消耗了 80 亿 Token，对应官方 API 成本应该要 15 万美金。但因为我们做了大量的底层工程优化，实际上控制在每个月 1000 到 2000 美金。

### **商业化路径：高客单价筛选 vs 全面开源免费**

**吴畏：**聊聊商业化。Kelly，Buda 提过“几秒创建公司，几秒创建员工”的概念。你们怎么收费，目前 PMF（产品市场匹配）到什么程度了？

**Kelly：**我们 3 月中旬才做这个产品，按 Agent 付费，一个月 20 美金。但我们第一个收钱的项目还不是产品，而是国内一个 400 元人民币的课程，目前有 300 个学员。通过卖课，课程里面教学使用的就是 Buda 的产品，以此完成用户转化。两周做产品，两周卖课，剩下时间在修 Bug，准备向海外推广。

**吴畏：**Aaron，我知道你们没有任何 VC 介入，完全是 Bootstrap（自筹资金）发展，现在不到 30 个人，做到了千万美金级别的 ARR（年度经常性收入），怎么做到的？

**焦正道：**在 Agent 领域创业，如果你没法在短期内盈利，就证明这件事情不 work。AI 产品自带 PMF，但也自带“伪 PMF”。因为模型通用能力足够强，你很难搭出一个完全没用的 AI 产品，用户即使什么都不干也会觉得好用。

但什么是“伪 PMF”？你会觉得产品有人在用、在增长，但那只是模型厂商的能力，而不是你切入场景的能力。如果收费用户就走了，或者毛利率在 10% 以下，你只是在做模型厂商的代理商。

我们在商业逻辑上的判断点是：在 Token 成本上加价 50% 以上能不能卖得掉？卖得掉，生意就可做。所以我们的定价非常高，通用的 Workspace（Kuse）39 美金/月起，AI 员工（Junior）2000 美金/月起。通过高客单价筛选出真正的场景。

**吴畏：**现在的 Claude、Codex 也在往 Workspace 进发，如果模型厂商自己做了，创业公司怎么竞争？

**焦正道：**我们的用户并没有大量流失。产品本身没有壁垒，AI 原生产品的重构速度极快，唯一的壁垒是用户的迁移成本。如果你只是一个做 PPT 的工具，用户用谁都一样；但像 Junior 这样深入到组织内部，承担沟通协同，拥有组织的记忆、工作流和偏好，去迁移这套组织关系是非常痛苦的。

**吴畏：**很有说服力。可佳，你怎么构建商业模式？

**李可佳：**坦诚来讲，Botlearn 目前是一个纯免费的平台。我们现在在做 A/B 测试来设计收费方案。关于 Agent 的进化，前段时间我们发过一篇论文，Agent 的学习机制是通过不断做任务来驱动技能编排的。一个 Agent 可能装了 1000 个技能，但人是无法跟“不知道自己不知道”的东西去交互的。我们未来会推出新版本，测试你和你的智能体合起来的综合能力在全职业能力上的排名。

**主持人（畏）：**你觉得未来人类和 Agent 会是一个什么比例？

**李可佳：**智能体数量一定会远超人类。再过五年，地球上可能有 6000 亿个 Agent，是人类人口的接近 100 倍。本质原因就是算力成本的急剧下降，比如现在用 DeepSeek 真的太便宜了。我觉得已经到了物种大爆发的临界点。

**吴畏：**亚飞，OpenClacky 都开源了，怎么赚钱？你的北极星指标是什么？

**李亚飞：**我们和几位偏海外、纵向逻辑的打法不太一样，我们现在核心就是完全开源、完全免费，站在用户这边。我认为，有了 AI 加持，我们可以实现百倍千倍的产出，能负担得起这个成本。

大家都知道 Claude 强，但国内用户有门槛。只要算力成本到位，前面的轻量化工程中国人可以做得非常好。我们公开给大众，创造 100 分的价值，哪怕只赚 1 分钱，在以前造产品需要上亿成本的时代不行，但现在可以。拥抱开源，社区的朋友就会帮我们升级打怪。目前我们的北极星指标是装机量，从 5 月 1 日开始，保持着每周翻倍的增长。

**吴畏：**太棒了。亲自去用、去弄脏双手（make your hands dirty），才能感受到时代的真正变化。由于时间关系，我们今天先聊到这里，谢谢各位！

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