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非凡资本

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研究与洞察

把分散的行业信号,放回同一张图景。

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1,301篇文章 · 非凡产研

找到 207 篇文章 · 组织转型

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产业与商业研究与观点

前钉钉副总裁创业:员工自己Code所有内部系统

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%…

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产业与商业研究与观点

卖车这件事,正在被AI重新做一遍

非凡大赏·嘉宾访谈 卖车这件事,正在被AI重新做一遍 对话企域数科创始人沈扬:汽车营销不是缺工具,而是缺一套能跑起来的新媒体获客系统 " 过去是卖车,靠投放、靠渠道、靠等客上门; 现在是经营人,靠承接、靠响应、靠长期留住用户。 过去几年,很多汽车门店都有一种共同的焦虑。 店还在,车还在,销售也还在,但人流不一样了。 以前用户买车,可能先来店里看一圈,销售顾问…

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Agentic AI访谈与对话

我的AI员工账单,上个月超过了人工工资,该怎么办?

非凡大赏 “我的AI员工账单,上个月超过了人工工资” 当AI员工的账单开始超过人类员工的工资,这个世界到底在往哪走? " 现在,公司核心员工全在用Claude Code,每个月的Token账单已经超过了人力成本。 这是Shulex的创始人郭振讲在香港环球非凡大赏的圆桌会议上讲的,他在百度干了五年、阿里干了八年,连代码都不用自己写那种。现在呢?公司核心员工全在…

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Agentic AI访谈与对话

AI一旦开始“上班”,企业最头疼的问题变成了什么?

非凡大赏 企业真正需要的,不是一个更聪明的 AI 而是一个能进组织、能背 KPI、还能被审计的“数字员工” 企业真正需要的,不是一个更聪明的 AI 而是一个能进组织、能背 KPI、还能被审计的“数字员工” 这两年,很多企业聊 AI,表面上聊的是模型、记忆、权限、安全。 但你真去一线看一圈就会发现,老板们现在关心的根本不是这些词本身。 他们真正在意的,其实只有…

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Agentic AI研究与观点

香港 AI 峰会这一天,我看到 AI 真正开始“接管现实世界”

环球非凡大赏 2026环球非凡大赏·香港 AI 峰会圆满结束 AI 正在重构企业与岗位 在香港亚洲国际博览馆 HALL 2,这场由非凡产研与环球资源联合主办的「2026 环球非凡大赏 · 香港 AI 峰会」圆满结束。 顺着全天议程听下来,你会发现一个非常鲜明的信号: 2026 年的 AI 讨论,已经切换成“怎么变成企业生产力、产品形态和商业结果”。同时也落回…

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Agentic AI访谈与对话

产品第一天不按全球化设计?不好意思,AI时代你补课的代价会很高

非凡大赏 资本视角:谁在定义下一代全球化冠军? AI时代的全球化冠军,不会只是“先在中国赢,再去海外复制”的公司,而更可能是那些从第一天起就按全球玩家的方式设计产品、组织与增长的团队 不是所有 AI 公司都适合全球化,这句当然没错。可如果一家公司真想成为下一代 AI 冠军,它几乎不可能只把自己关在一个本地市场里。尤其对偏软件、偏应用、偏 Agent 的公司来…

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Entertainment AI访谈与对话

90%AI短剧公司亏损,剩下10%做对了啥

非凡大赏 AI漫剧:一半是流水线,一半是赌命 当产能几乎无限、爆款越来越像公式,真正决定一家AI漫剧公司能不能活下去的,不再只是模型和效率,而是你押的到底是哪一种命 " 他们说你这个年龄选出来的题, 就不适合今天的年轻一代来看, 这是“老登”的内容。 周志鹏的团队最近做了一件事——把他的选题权剥夺了。 他是触手AI(水母智能)的联合创始人,去年旗下有5部剧播…

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Agentic AI访谈与对话

AI把文档做得越好,文档就越没用

非凡产研 做了十三年文档的人,说了一句让我想了很久 当AI把格式、结构和措辞都优化得越来越完美,真正决定一份文档价值的,只剩下你的判断本身 " 如果所有人都用AI来表达,所有人的观点就都平庸了。 必优科技的周泽安,做了十三年AI文档,八千万注册用户。他在圆桌上说了一句话:如果所有人都用AI来表达,所有人的观点就都平庸了。 我当时没太反应过来。 后来想了很久才…

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Agentic AI访谈与对话

连佛珠都装上了智能体,这群老传统被AI逼急了?

非凡大赏 AI落地传统行业真正被改写的不是效率,而是谁在干活 当AI不再只是一个更聪明的软件,而开始承担判断、执行、服务与关系维护,产业真正被重写的,是分工方式本身 " AI 进入产业之后,最深的一刀,不是“干得更快”,而是“换了一批东西来干活”。 这两年,几乎所有传统行业都在谈 AI。 医药在谈,教育在谈,养老在谈,直播电商在谈,连手串这种看上去很传统的生…

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Agentic AI访谈与对话

我砍了60%员工,然后用AI把他们全替代了

非凡大赏 在AI时代,真正的壁垒不是技术,不是数据,是人 在AI时代,创业者的组织形态、效率逻辑与壁垒判断,正在被重新改写 在杭州AI WEEK中的一场圆桌上,主持人问在场的四个创业者:你们公司现在几个人? 第一个说,四个。第二个说,四个。第三个说,我一个人加两个实习生。第四个说,十个。 我当时就觉得有点意思。因为这四个人的回答,基本上代表了AI时代创业者的…

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Agentic AI访谈与对话

从“要颠覆世界”到“挑战一个行业的小痛点”,这可能才是AI出海的第一步

非凡大赏 全球化 AI 竞争中的技术布局与壁垒构建 四家公司、四种全球化阶段,最后指向了一个比大多数人想象中更“笨”的答案 " 四个答案,说的其实是同一件事:速度与关系,时间与深度。 这是非凡大赏杭州 AI WEEK 上的一场趋势圆桌,主题是「全球化 AI 竞争中的技术布局与壁垒构建」。 上台的四位嘉宾,来自四个完全不同的全球化阶段: 郑瀚,InfronAI…

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产业与商业活动回顾

2026非凡大赏·杭州AI 周|AI全球化峰会圆满落幕

非凡大赏·杭州AI周 3000+报名、1000+AI企业齐聚杭州, Unique Growth AI全球化峰会都聊了什么? AI 全球化,不是走出去,而是从一开始就长在世界里 3月27日,由非凡产研主办、EPIC Connector协办的2026非凡大赏·杭州 AI 周——Unique Growth AI全球化峰会在杭州滨江落地举行。当天,活动报名人数超过3…

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Agentic AI活动回顾

2026非凡大赏·杭州AI周| AI创业创投峰会圆满落幕

EVENT PREVIEW 2026非凡大赏·杭州AI周| Unique Capital AI创业创投峰会圆满落幕 当AI开始真正进入产业、组织、流程与岗位 3月25日,由非凡产研主办、杭州市科技文化产业促进会协办的2026非凡大赏·杭州 & 杭州AI周——Unique Capital AI创业创投峰会在杭州滨江举行。 这场峰会到场的不只是"关注AI的人",…

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Agentic AI研究与观点

你还在把 AI 当工具,他已经想用 500 个 Agent 重做公司

非凡大赏·嘉宾访谈 他不想再卖软件了: 他想做的,是一家公司里的 500 个 AI 员工 Buda.im 创始人 Kelly:AI 会不会把“公司”这件事本身重写一遍? 最近这段时间,我越来越强烈地感觉到一件事: 很多人嘴上在聊 AI,脑子里想的其实还是软件。 很多人嘴上在讲 Agent,用法上其实还是工具。 也就是说,表面上整个行业已经进入了新阶段,但大多…

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Agentic AI研究与观点

做了10年AWS服务,他们帮企业AI落地省掉43%成本

非凡大赏·杭州AI周 做了10年AWS服务, 他们帮企业AI落地省掉43%成本 "在AI时代,你不需要自己造轮子。" 博思云为 行业标签:AWS Premier Tier Partner|10年云服务|1000+企业客户 博思云为做了一个决定:All in AWS生态。 这个决定一做就是10年。 从早期的"帮你上云",到今天的"帮你用AI创造业务价值",他们…

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产业与商业研究与观点

OpenClaw:养龙虾的人最后都会被大模型吞噬掉?

非凡产研·养虾夜话 找准三个入口,提前布局虾与虾的生意 你过去的那些黄金经验,随时会引爆成最致命的包袱 就在上个月,无数人还在为哪家大模型写代码更溜争个脸红脖子粗。转眼间,以OpenClaw为代表的Agent系统,让其开源项目的火爆程度在短短四个月内就碾压了曾经不可一世的Linux。任博冰,这位在科技创投圈摸爬滚打十余年、操盘过无数AI新锐项目的投资人,抛出…

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产业与商业研究与观点

AI投资新风向:谁能把技术和场景结合,就投谁

非凡大赏·嘉宾访谈 AI投资,正在从"看技术"转向"看结果" 对话德同资本陆宏宇:真正的大机会,不只在模型里,更在传统行业的重做里 受访者:陆宏宇(德同资本董事高级合伙人) 访谈时间:2026年3月 这两年,几乎所有投资机构都在看 AI。 但看着看着,市场开始分化了。 有的人还盯着模型参数、算力卡位、基础设施的战争;有的人已经把目光,转向了另一个更现实的问题…

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产业与商业研究与观点

灵核数智:用AI把几十年工厂经验,变成可复制能力

非凡大赏·嘉宾访谈 制造业最大的瓶颈,不是设备 灵核数智创始人陈弘旋:真正难的不是把 AI 装进工厂,而是把几十年的经验变成可复制的组织能力 " 制造业最大的瓶颈不是设备,而是信息流和知识流没有被组织起来。 很多人聊制造业 AI,第一反应还是两个词:自动化、降本。 但真正进过工厂的人会知道,制造业最难的地方,很多时候不在机器,不在系统,甚至不完全在数据。 而…

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