AI 创业突围：三次转型淬炼出的场景甄选法则

马永亮：前澜舟科技合伙人及研发副总裁，微软必应首席研发经理，深耕搜索、办公协同与 AI 平台十余载。目前致力于 AI 原生服务，携手顶尖 IT 及业务流程企业共促 AI 落地。

历经三次战略转向，锁定创业突破口

1. 国内 AI 应用团队普遍经历方向调整，贵司在 startup 首年又完成了几次关键转型？

运用 ABC 模型甄别 AI 赛道

2. 您倡导的 ABC 任务归类体系，具体涵盖哪些维度？

「纯 AI 原生」与「AI 辅助人工」之辩

3. 五月企业级 AI 圈频发大事，均指向重资产的类 FDE 形态，结合您过往在 SaaS、AI 项目及服务的经验，对 AI 落地路径有何洞见？

埃森哲：9 万

Sierra：24 万

Salesforce：42 万

Mercor：250 万

OpenAI：550 万

Anthropic：900 万

AI 原生服务模式的关键变量

马永亮：我复盘了 14 家 AI ToB 企业数据，人均营收差异高达 28 倍——同属 AI ToB，人效结构却天壤之别

按结果付费仅是开端，更严峻考验尚在后方

重构 ToB 商业付费逻辑

8. 业界普遍忧虑国内 AI ToB 重演 SaaS 悲剧，您身处一线市场有何直观感受与预判？

战略抉择往往界定发展上限

10. 此次对谈，最深刻的体会是您极度看重“抉择”，选对场景远比盲目启动开发关键

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