今天小編分享的教育經驗：從窮小子到公司估值10億，清華小哥的“雙杠杆”方法論，歡迎閱讀。
當下，AI 創業賽道競争激烈，AI 創業者、AI 公司層出不窮，其中一小部分能夠在短時間内殺出重圍、站穩腳跟，也有許多家面臨的是折戟沉沙的結果。
工信部公布的數據顯示，截至 2024 年 1 月，國内人工智能相關企業為 157.18 萬家。2021 年 -2023 年，國内人工智能企業數量分别增加 36.36 萬家、42.71 萬家、52.92 萬家，同比增長 87.11%、17.47%、23.91%。
極睿科技，阿裡唯一内容工具品類五星服務商，成立六年，服務客戶數超過 40,000 家店鋪，2000+ 品牌，業内廣受認可。在 AI 相關企業競短争長的市場中，極睿科技做到了保持整體營收呈倍數增長。
"2018 年，中國大陸新注冊的 AI 相關公司數量是 56,000 家，那一年，我清華研究生在讀，也加入了這一行列。"
" 我們真正地開始商業化是 2021 年底，這之前我們主要在做算法，算法做完再做產品。2021 年我們公司的業績約為 200 萬，2022 年是 600 萬，2023 年大概達到 4000 多萬，而今年預計可以達到 8000 萬到 1 個億的營收。"
今天上午，極睿科技創始人、CEO 武彬老師做客混沌，從技術到場景，幫助創業者厘清思路，帶領大家掌握如何快速實現 PMF 的方法，助力產品和服務達到與目标市場需求完美匹配的狀态。
其中還涉及產品矩陣、創始人 IP、軟體公司的轉型等話題，根據實操成功經驗總結分享。無論你是否是 AI 的從業者，都會從中獲得價值。
以下為課程筆記（篇幅所限，本文内容僅為課程五分之一，請前往混沌 APP 聽完整課程！）
授課老師 | 武彬 極睿科技創始人、CEO
編輯 | 混沌商業研究團隊
支持 | 混沌前沿課
AI 創業如何選方向？
去年我調研了一些數據，發現了一個令人驚訝的事實：我們每天接收的信息量和生活在 17 世紀的人一生接收的信息量相等。
這側面反映了大模型的重要性。因為我們每天都在持續地接收内容、處理内容和輸出内容，需要大量的信息作為養料，AI 剛好可以幫我們分擔大多數的工作任務，極大地進行信息的吞吐處理。因此我認為未來大部分的公司都離不開 AI 的應用，不管是基于投資環境還是基于場景化，AI 都會起到非常大的作用。
當前 AI 還未真正成熟，但任何技術的發展都需要經過漫長的淘汰和更迭。AI 技術從最初的識别功能為主，到 OpenAI 發布 ChatGPT 之後，緊接着又出現了 Midjourney、Stable Diffusion 等大模型，讓 AI 的功能覆蓋面越來越廣，實現了曲線型的技術水平增長。
所以我相信我們正朝着正确的方向發展，未來的時代一定會是 AI 的時代。
但是當下是做 AI 的好時機嗎？我認為未必。現在做 AI 其實相對較晚，因為 AI 的風口已過，等風來相對容易些，但追風口有可能會撲空。我之所以在 AI 還未成熟的時候入局，是因為在 Google 上看到了這波大模型最底層的研究報告，讓我堅信它未來可期。另外，我認為場景化的應用大有機會，于是開始布局這件事。
事實證明這個決定是對的，因為從去年開始，我們的業務翻了很多倍。能夠取得這樣的成績，一方面是自我更新迭代，我們的銷售策略和產品體系更健全了，另一方面當然也有環境因素。
我們是怎麼達成這個成績的呢？首先就是選對賽道。
在經過多種嘗試之後，我們公司選擇的方向是電商内容場景。
以前我們常說商品為王、渠道為王、供應鏈為王，但現在變成了内容為王。商品為王是第一階段，它的邏輯是產品本身決定了銷量，顧客更看重產品使用情況與體驗；渠道為王是第二階段，它的邏輯是產品的銷售量受平台很大的影響，同樣的商品通過不同的渠道會有不同的銷售量；供應鏈為王是第三階段，它的邏輯是利潤由供應鏈上進貨成本和售賣價格的差價決定。
到了内容為王時代，内容的價值會極大地影響最終的成交量，不管是賣家、平台還是買家，内容成為了核心資產。這導致越能吸引客戶的内容，就越有打造爆款的潛質。
根據這幾年的經驗，我總結了一個規律——商品的銷售量，基本上取決于内容，只有退貨率取決于商品。不管是薇娅、李佳琦，還是辛巴、小楊哥，他們直播的重點是很好地傳達了商品的核心元素，以内容為載體與用戶進行交流。
随着内容的重要性逐漸提升，其成本也在逐漸增加。以前的内容形态基本上只需要簡單的文本，後面變成了做圖文，再後面就成了做視頻。從文字到視頻，内容制作越來越復雜，成本也越來越高，這時候使用一些好用的 AI 小工具，就能夠大幅度削弱成本。
于是我們選擇通過 AI 做電商内容。在此基礎上，通過不斷地試錯、砸錢砸技術，我們研發出了足夠聚焦且具有獨特性的服務系統。
我認為未來的内容制作模式會是AI+ 數據 + 工具。也就是說，我們通過 AI 提高效率，然後通過數據作出決策，最後通過工具完成承載。這會是一套協同辦公的流程，能夠極大地幫助很多企業制作内容。
現在市面上的飛書、釘釘等都是廣受歡迎的協同辦公工具，但對于電商來說，辦公流程還相對傳統，缺少一個系統在中間調度，減少人力開銷。所以我們希望用我們的工具幫助企業在短期内降本增效，在長期做好管理。
我們的工具可以從三個方面幫助商家公司降低成本，分别是管人、管賬号、管内容。
在管人方面，我們的系統可以讓員工們做好協同；在管賬号方面，從制作内容到運營發布，我們的工具可以幫助整個鏈路提效；在管内容方面，從原始素材到最終結果，我們的工具可以幫助其形成完整的制作方案。總之，我們可以為客戶提供更智能化、數字化的内容制作流程。
我們的目标是聚焦 1 米，在 1 米寬的範圍裡打造產品矩陣。因為我們畢竟是一家小公司，電商卻是一個太大的市場，所以我們要足夠垂直、足夠細分，才能夠不斷地進化迭代，在針尖大的地方做到極致。
選擇產品起步期只做服裝。主要有以下幾個原因：
首先，決定做電商内容後，我們發現服裝品類最看重内容。比如客戶買手機時會看參數，買化妝品時會看成分，但買服裝基本上看視覺呈現的效果，因此對服裝而言，内容更重要。
其次，服裝内容的痛點更明确。比如手機廠商一年可能只做 20-30 款 SKU，產品的痛點可能不夠 " 痛 "，内容做起來可發揮的空間也不大。而随便一家服裝小店的 SKU 都有 500 款，這些 SKU 都需要做圖文或者視頻。
基于這兩方面的原因，我們從一開始就堅定了服裝内容賽道。正是由于聚焦得足夠小，讓我們在獲得一個品牌的合作機會後，就會有其他品牌找上門來，因而很容易產生圈子效應和裂變效應。
從 MVP 到產品矩陣
如何做產品？
在這個過程中應該先擺正心态，要明白所有的產品都不是一蹴而就的。我們公司也曾經歷客戶不滿 - 迭代 - 客戶新的不滿 - 再迭代的過程。
在這裡我可以分享一段親身經歷：
早期我們做的一款產品叫易尚貨，主要功能是輔助商家做電商的内容，再幫他們把商品發布到平台。
最開始這個產品還不太成熟，很多客戶使用過後的反饋很差，這讓我非常沮喪。但冷靜下來之後，我試着從客戶的反饋分析產品的情況，意識到客戶雖然在罵但卻也在堅持使用，這說明產品的方向是對的，确實發揮了作用，只是很多細節還需要打磨。于是我用一年的時間迭代解決了產品的不足。
業界有一個詞叫 "AI 替代率 "，它表示客戶使用的過程中 AI 替代工作量的占比。這個占比可能今天是 20%，半年後是 80%，當時的客戶可能發現了這個產品的價值，所以願意邊罵邊用。
到了今天，我們的產品早已不是早期那般了，它搖身變成一個全面的工具，能夠一站式地做文本、圖片和視頻。
所以我想給大家的經驗是，正是因為這些抱怨、不滿意，造就了產品的成熟，而這樣的客戶通常也會一直陪伴見證着我們產品的迭代進化。
說到產品迭代，主要有兩種類型，一種是底層算法迭代，一種是上層應用迭代。
我們前面講到 AI 發展的過程中有很多谷底，在那個時期它所擁有的是我們采用的最早的模型能力，就是通過 AI 去識别元素。但是從去年開始大模型誕生了，于是我們把三方模型結合使用，完成了底層模型和算法的迭代。
這三種模型分别是：第一，百分之百自研的模型；第二，開源的大模型，例如 LLaMA3、Clip 等，我們可以基于電商數據進行精調優化；第三，完全标準的商業化的大模型。通過這種結合使用的方式，我們做到了節流。
然後再往上，我們會進行上層應用的迭代。
剛開始做矩陣的時候，我給 AI 提升電商效率的各個環節做了一張圖，以此明晰 AI 降本增效的力度：
如圖所示，從拍攝到美工、剪輯、運營等環節，AI 都可以提高效率。
比如對服裝的拍攝來說，最重要的要素是場景和好看的模特，AI 工具不僅可以美化模特，還可以合成一個逼真的場景，極大地降低拍攝成本。其實如果大家打開淘寶看服裝產品的圖文，絕大多數都是内容生產工具制作的，現在它已經成熟到很難辨認與人工的差别，被行業普遍接受。
易尚貨最開始只是一個模板工具，後面逐漸擴充為一個矩陣，實現整個電商内容的圖文工作完全自動化。它不僅能夠自動包裝圖片，還能夠根據商品屬性生成文案，最後根據平台的調性排版布局。正是因為它能夠實打實地幫助商家們提升内容生產效率，所以得到了很多商家的青睐。
再來說直播行業。
從 2022 年底開始，直播火遍全網，很多博主通過直播切片（iCut）得到了超高的關注度。比如小楊哥的直播切片遍布抖音，吸引了很多消費者。
以前做直播切片一般都是幾個人全程盯着直播，把一些沒有價值的内容删掉，再将一些有趣的、利于營銷產品的點單拎出來，做混剪和美化，再在互聯網上傳播。這是一個簡單但十分繁瑣的過程，費時費力。
有了 AI 工具之後，我們可以把語音轉為文字，根據文字信息識别直播内容，然後基于大模型數據判斷适合做切片的片段。
一些商家問我，如果他們還沒有直播間，是否也可以做切片？我的回答是，當然可以。如果你有視頻，不管是廣告、還是演示類視頻，我們的 iClip 機器人都可以做剪輯，因為視頻切片的邏輯差不多一樣，只需要先讓 AI 理解商品和視頻的屬性，就可以非常精準地生成視頻切片。
從去年開始，我們探索了線下的場景，用短視頻幫助門店引流獲客。
設想一下，如果你要去線下買一個集成灶，什麼因素會決定你選擇哪一家？很多人是逛商場的時候随便找一家店買，還有一些人會先在網上了解產品，再去線下的實體店。比如我會先在網上搜索 " 集成灶 " 進行一定了解，然後查詢附近是否有產品的售賣店，再去往店裡。
我認為這是一個很好的引流方式，所以決定包裝這個場景。很多品牌線上和線下都在運營，電商内容很優秀，但門店卻缺乏内容。因此我們希望把一部分内容導向電商，一部分内容導向門店。這樣做的目的是基于門店的分發能力，為商家建立起線上和線上的矩陣。
同時，我們非常看重數據指标。
我們幫品牌算了一個賬：如果每天發一條視頻，大概有 500-1000 的播放量；如果每天發一萬條視頻，就會有 1000 萬的播放量。而要通過投廣告、投抖 +、投分眾的方式獲得 1000 萬的播放量，則需要很高的成本。但 AI+ 矩陣的組合能夠實現降本增效，讓營銷變得很容易。
因此我們鼓勵品牌，如果有很多門店的話，一定不要放棄從線上引流。因為如果他有 2000 家門店，每家店的員工為兩名，讓每個員工注冊一個賬号，總共就有 4000 個号，讓這 4000 個賬号每天發内容，就會有相當大的曝光量，帶來很多廣告都沒有的巨大影響力。
另外，我們今年還嘗試了視頻翻譯（iTrans）。它大的大致用途有三方面：
1、人臉翻譯。針對不同區網域的特征，将視頻中的面孔自動化換臉為符合當地人種特點與審美的面孔。
2、語音翻譯。将中文語音翻譯成英文、俄羅斯文等多種不同的語音，自動化形成符合多個版本的視頻。
3、字幕翻譯。識别視頻中的語言文字，并且抹除原本文字痕迹，重新添加翻譯後的字幕。
視頻翻譯為什麼有市場？
因為很多國貨想出海，但是海外營銷成本很高。如果把國内的素材直接拿去用，就相當于零成本起價，可以快速地在海外鋪設内容。另外，對當地人而言，看到與自己相同人種的人講解產品會有天然的信賴感，因為一個中國人去海外賣貨肯定不如他們本國人效果好。而這款視頻翻譯工具正好可以通過人臉翻譯、字幕翻譯和語音翻譯把中國人的形象轉化為當地人的形象，再在當地做售賣。
可以看到，從圖文的產品到視頻的產品，從電商到門店，從國内到海外，我們一步步地完成了產品迭代。
矩陣體系的價值
我把我們所做的事情，在整體上定義為 " 全角色、全鏈路、全類型 "。
全角色就是團隊管理。生產内容過程中需要的編輯、美工、運營、剪輯師等崗位都可以用 AI 來降本增效。
全鏈路指的是流程管理。有了商品後，想要在線上吸引更多的顧客，需要做圖文、做視頻、運營發布、種草等，這整個鏈路都可以使用 AI 工具。
全類型指的是内容管理。無論是國内還是國外的商家、是線上還是線下的賣家、想要做圖文或是視頻，這個工具基本上能覆蓋所有場景。
矩陣體系可以把商家圈起來，這樣的好處是寬進嚴出。也就是說，只要是賣貨方，他們都缺少不了内容制作和發布過程中的任何環節，當他購買了我們的一個小工具，基本上還會再復購其他小工具，這樣就帶動了多個產品的銷售。
這就是矩陣的好處，單個產品可以輻射至周邊產品。雖然單獨的 CAC（用戶獲取成本）很低，但客戶的價值會不斷地延伸。
另外，如果想吸引客戶在你的產品上花更多的時間和金錢，還需要重視 to B 行業的價值排序，即開源、節流、管理和發展。開源指向多賺錢，節流指向多省錢，管理和發展則指向未來的持續性。
我們之所以能幫客戶多賺錢，就是得力于 AI 和内容量大這柄杠杆的紅利。
通過 AI 產出大量的内容，内容越多越容易獲得平台的流量，最起碼 1000 條視頻一定比 100 條視頻的效果好。與此同時，產品價值要通過數據顯化。比如我們去年就曾幫助一個客戶在一個月的時間裡發布了 9000 條視頻，共計 698 萬次播放量。
我們制作了成績圖表，從而讓客戶更直觀地看到我們對他們的幫助。數據顯化後，產品發揮的作用便會一目了然，然後我們拿着成績單再去招攬新的客戶就會更容易。
品牌都害怕被彎道超車，看到别人通過捷徑實現快速發展就會很焦慮，于是也會嘗試一下對方所使用的工具。在這時，成績圖就是一個非常好用的杠杆，可以撬動更多生意。
最開始我的售賣方式是向客戶強調 AI 的厲害之處，但是收獲甚微。後來我逐漸想明白，客戶不會為 AI 買單，只會為 " 省錢 " 買單，他們要的是内容的結果，而 AI 不過是實現結果的手段。
所以現在與客戶聊產品的時候，我們很少提及 AI 的概念了，把重點轉向它的價值。客戶肯定在網絡上聽說過 AI，但可能并不關注，所以我只需要讓他知道我們是一家 AI 公司，然後把售賣重心放在 " 能幫他省多少錢 " 上面。
正如前面所提到的，讓客戶買單的銷售優先級是開源、節流、管理和發展。
對我們的產品來說，讓客戶省錢就是開源和節流，省錢越多，產品價值越高。我們定義自己的價值就是品銷合一、全網域營銷和降本增效。
第一，品銷合一，就是品牌宣傳跟銷售要連在一起。第二，全網域營銷，全網域營銷會分為線上、線下兩個網域，線上例如淘寶、天貓、京東站内，小紅書這種站外，線下各種門店。第三叫降本增效，即省多少錢和多賺多少錢都很明确。
同時我們也給自己定義，就是想做 AI+ 電商的領頭羊，我們希望未來讓所有的客戶畫等号，只要想到 AI 和電商，就想到極睿科技，通過這種方式把品牌影響力或者說行業影響力立住，獲得更多的客戶信任。
商業化靠 " 抄襲 "，產品靠創新
為什麼說商業化靠 " 抄襲 "，產品靠創新？
因為市面上成熟的產品有很多，要跻身市場就需要有個性化和創新性。商業化可以跟随前人走過的路，這樣不容易掉坑，但是產品一定要自己做，打造出特立獨行的東西。
我們在進行商業化的過程中經歷了三個階段：復制打法、復制個人、復制團隊。
" 復制打法 " 是先把 SOP 列出來，把產品講清楚，再将這一套經驗總結成一個體系，教給團隊成員。
" 復制個人 " 指能夠赢得客戶信任的銷售具有特定的品質，例如對公司、對產品、對未來發展了解，或擁有足夠的行業知識能夠獲得客戶的長期信任，而成功的商業化團隊需要 " 復制 " 這樣的銷冠。
" 復制團隊 " 是把曾經成功的團隊經驗復制到新的團隊上，好讓新團隊盡早做出成績。
除此之外，新時代還需要探索新的方法。在商業化的過程中，我走了不少彎路，得出了兩點新的感悟：
1、軟體公司要快準狠。要快速做決策，遇到不合适的團隊快刀斬亂麻。
2、對于新產品、新場景，基本打法是我帶領團隊衝鋒，帶出幾個銷冠之後再教給團隊。
我們把自己的戰略稱為 " 插旗打法 "，把頭部客戶視為旗子，先籤下他們，再用他們聯絡發展後續的客戶，逐漸把點連成線，把線連成面。
" 插旗打法 " 要注意以下事項：
1. 旗要插好，需要足夠聚焦。正如我們一開始選擇服裝品類，就只在這個領網域插旗，形成 " 星星之火可以燎原 " 的局勢。
2. 插旗的區網域要全面。不同地網域、不同場景、不同地區都需要插旗，這樣才能實現更多、更大的裂變。
我們在很長時間裡都在運用 " 插旗打法 "，我負責插旗，團隊負責裂變，這是我們自己跑通的一條路，也是我認為 to B 行業行之有效的一條路。
去年之前，我們專注于做 AI 工具，但在這個過程中，發現創造的收益和獲得的收益差距過大。比如我們幫一個客戶賣了 2000 萬，卻只得到了 20 萬的費用。這個差距讓我們開始思索新的路徑，經營了一家自己的 MCN 機構，開始了賣貨的業務。
怎麼賣貨？
我們讓公司裡的 100 個員工分别注冊 1 個賬号，所有的賬号均綁定到公司所屬的 MCN 機構。然後我們每天用自己的工具做内容，平均一天發布 5000 條視頻、5000 條圖文，再在各個賬号上發布出去，并随之附上傭金的鏈接。以這種方式讓產品更多地獲得消費者的關注和點擊，完成種草。
以前我們做好内容後，直接把它交給商家，完成交易。現在我們把做好的内容發布到自己的賬号上，幫商家完成種草和成交。
事實證明，我們的選擇是對的，因為我們第一個月就賣了 1000 萬的貨，現在能夠穩定在每月賣出 2000 萬 -3000 萬的區間裡，全年達 3-4 億。傭金是 10-15% 的提成，也就是說，1000 萬的貨我們能拿到 100 萬 -150 萬。不得不說，電商賣貨确實是一個收益巨大的市場。
所以軟體公司不一定只賣軟體，往下一步走，可以嘗試一下像滴灌通這種 RBF（營收抽成融資）模式，從成交額裡抽成。
那我們将來會不會成為一個品牌商呢？我認為很有可能。畢竟我們有這麼多分銷渠道，很容易做出品牌，加之我們會生產内容，很容易把它推向市場。
最後，分享一下我的拓客渠道。
從去年開始，創始人 IP 成為火熱現象，我目前也在嘗試。作為一家 to B 公司，用戶的信任度很重要。現在有一個很常見的現象，就是客戶會因為信任創始人而信任公司，再信任產品。這是一個很好的品牌宣傳路徑，它有兩大好處：
1. 宣傳力度很大。我之前的一些視頻，有幾百萬的播放量，這意味着有幾百萬人看到了我的企業和產品。
2. 售賣難度低。創始人 IP 讓產品獲得更多曝光量，增加客資數量，也讓銷售鏈路變得更簡單。比如我去年想為我們的產品打廣告，發了一條換臉視頻，意外獲得了很多跨境客戶的咨詢，宣傳效果立竿見影。
比起傳統的銷售模式，創始人 IP 調轉了甲方和乙方的關系，讓以往的 " 甲乙關系 " 變為 " 博主與粉絲的關系 "、具體到我的例子中，我的粉絲們稱呼我為 " 武老師 "，那麼我們所達成的就是 " 師生關系 "。這種變化讓企業有了更多話語權。
另外，整個過程開銷并不大。雖然投不起分眾，也買不起央視廣告，但是我卻可以把自己作為媒介渠道，用自己的方式開拓出一條道路。
面對一條新的道路，每個人的看法各有不同，有的人支持，有的人觀望，有的人反對，其實大部分人對 AI 的态度也是這樣。但其實在任何時代，勇于嘗試一定會有更多的機會。可能有人會覺得覺得一個軟體公司就應該專心做工具。但是我覺得敢于去嘗試，拿出公司一部分的精力，拿出創始人的一部分精力去嘗試，效果一定是非常明顯的。
在 AI 時代，我個人認為還是有很多機會。因為組織會變得更加高效，個人會變成很多超級個體。所以我覺得 AI 創業也分兩層，底層大模型層其實已經很卷、很難了，也不是适合每個人的。但是對于類似我這樣的應用型創業者，選擇一個垂直的賽道，用 AI 解決應用的問題，也許可以探索出一條行之有效的路徑。
以下是我的總結：
1. 未來每個公司可能都是 AI 的公司。一方面，即使不是純原生的打底層模型的公司，也應該把 AI 用起來，因為它一定是能開源節流、降本增效的，一定是能帶來很多額外的價值的。
2. 每個公司可能也都是 IP 和媒體的公司。因為我做創始人 IP，帶來了非常大的幫助，包括今天這個課程，可能也是一次 IP 的曝光形式，我作為創始人和公司已經緊密地融合在一起，更多人知道我、信任我，就會有更多人了解我的公司，信任它。巧用 AI+IP 的形式，是可以推動業務很快地達成倍速增長的。
以上是我的分享，謝謝大家。
掃碼學習完整課程
