今天小编分享的教育经验：从穷小子到公司估值10亿，清华小哥的“双杠杆”方法论，欢迎阅读。
当下，AI 创业赛道竞争激烈，AI 创业者、AI 公司层出不穷，其中一小部分能够在短时间内杀出重围、站稳脚跟，也有许多家面临的是折戟沉沙的结果。
工信部公布的数据显示，截至 2024 年 1 月，国内人工智能相关企业为 157.18 万家。2021 年 -2023 年，国内人工智能企业数量分别增加 36.36 万家、42.71 万家、52.92 万家，同比增长 87.11%、17.47%、23.91%。
极睿科技，阿里唯一内容工具品类五星服务商，成立六年，服务客户数超过 40,000 家店铺，2000+ 品牌，业内广受认可。在 AI 相关企业竞短争长的市场中，极睿科技做到了保持整体营收呈倍数增长。
"2018 年，中国大陆新注册的 AI 相关公司数量是 56,000 家，那一年，我清华研究生在读，也加入了这一行列。"
" 我们真正地开始商业化是 2021 年底，这之前我们主要在做算法，算法做完再做产品。2021 年我们公司的业绩约为 200 万，2022 年是 600 万，2023 年大概达到 4000 多万，而今年预计可以达到 8000 万到 1 个亿的营收。"
今天上午，极睿科技创始人、CEO 武彬老师做客混沌，从技术到场景，帮助创业者厘清思路，带领大家掌握如何快速实现 PMF 的方法，助力产品和服务达到与目标市场需求完美匹配的状态。
其中还涉及产品矩阵、创始人 IP、軟體公司的转型等话题，根据实操成功经验总结分享。无论你是否是 AI 的从业者，都会从中获得价值。
以下为课程笔记（篇幅所限，本文内容仅为课程五分之一，请前往混沌 APP 听完整课程！）
授课老师 | 武彬 极睿科技创始人、CEO
编辑 | 混沌商业研究团队
支持 | 混沌前沿课
AI 创业如何选方向？
去年我调研了一些数据，发现了一个令人惊讶的事实：我们每天接收的信息量和生活在 17 世纪的人一生接收的信息量相等。
这侧面反映了大模型的重要性。因为我们每天都在持续地接收内容、处理内容和输出内容，需要大量的信息作为养料，AI 刚好可以帮我们分担大多数的工作任务，极大地进行信息的吞吐处理。因此我认为未来大部分的公司都离不开 AI 的应用，不管是基于投资环境还是基于场景化，AI 都会起到非常大的作用。
当前 AI 还未真正成熟，但任何技术的发展都需要经过漫长的淘汰和更迭。AI 技术从最初的识别功能为主，到 OpenAI 发布 ChatGPT 之后，紧接着又出现了 Midjourney、Stable Diffusion 等大模型，让 AI 的功能覆盖面越来越广，实现了曲线型的技术水平增长。
所以我相信我们正朝着正确的方向发展，未来的时代一定会是 AI 的时代。
但是当下是做 AI 的好时机吗？我认为未必。现在做 AI 其实相对较晚，因为 AI 的风口已过，等风来相对容易些，但追风口有可能会扑空。我之所以在 AI 还未成熟的时候入局，是因为在 Google 上看到了这波大模型最底层的研究报告，让我坚信它未来可期。另外，我认为场景化的应用大有机会，于是开始布局这件事。
事实证明这个决定是对的，因为从去年开始，我们的业务翻了很多倍。能够取得这样的成绩，一方面是自我更新迭代，我们的销售策略和产品体系更健全了，另一方面当然也有环境因素。
我们是怎么达成这个成绩的呢？首先就是选对赛道。
在经过多种尝试之后，我们公司选择的方向是电商内容场景。
以前我们常说商品为王、渠道为王、供应链为王，但现在变成了内容为王。商品为王是第一阶段，它的逻辑是产品本身决定了销量，顾客更看重产品使用情况与体验；渠道为王是第二阶段，它的逻辑是产品的销售量受平台很大的影响，同样的商品通过不同的渠道会有不同的销售量；供应链为王是第三阶段，它的逻辑是利润由供应链上进货成本和售卖价格的差价决定。
到了内容为王时代，内容的价值会极大地影响最终的成交量，不管是卖家、平台还是买家，内容成为了核心资产。这导致越能吸引客户的内容，就越有打造爆款的潜质。
根据这几年的经验，我总结了一个规律——商品的销售量，基本上取决于内容，只有退货率取决于商品。不管是薇娅、李佳琦，还是辛巴、小杨哥，他们直播的重点是很好地传达了商品的核心元素，以内容为载体与用户进行交流。
随着内容的重要性逐渐提升，其成本也在逐渐增加。以前的内容形态基本上只需要简单的文本，后面变成了做图文，再后面就成了做视频。从文字到视频，内容制作越来越复杂，成本也越来越高，这时候使用一些好用的 AI 小工具，就能够大幅度削弱成本。
于是我们选择通过 AI 做电商内容。在此基础上，通过不断地试错、砸钱砸技术，我们研发出了足够聚焦且具有独特性的服务系统。
我认为未来的内容制作模式会是AI+ 数据 + 工具。也就是说，我们通过 AI 提高效率，然后通过数据作出决策，最后通过工具完成承载。这会是一套协同办公的流程，能够极大地帮助很多企业制作内容。
现在市面上的飞书、钉钉等都是广受欢迎的协同办公工具，但对于电商来说，办公流程还相对传统，缺少一个系统在中间调度，减少人力开销。所以我们希望用我们的工具帮助企业在短期内降本增效，在长期做好管理。
我们的工具可以从三个方面帮助商家公司降低成本，分别是管人、管账号、管内容。
在管人方面，我们的系统可以让员工们做好协同；在管账号方面，从制作内容到运营发布，我们的工具可以帮助整个链路提效；在管内容方面，从原始素材到最终结果，我们的工具可以帮助其形成完整的制作方案。总之，我们可以为客户提供更智能化、数字化的内容制作流程。
我们的目标是聚焦 1 米，在 1 米宽的范围里打造产品矩阵。因为我们毕竟是一家小公司，电商却是一个太大的市场，所以我们要足够垂直、足够细分，才能够不断地进化迭代，在针尖大的地方做到极致。
选择产品起步期只做服装。主要有以下几个原因：
首先，决定做电商内容后，我们发现服装品类最看重内容。比如客户买手机时会看参数，买化妆品时会看成分，但买服装基本上看视觉呈现的效果，因此对服装而言，内容更重要。
其次，服装内容的痛点更明确。比如手机厂商一年可能只做 20-30 款 SKU，产品的痛点可能不够 " 痛 "，内容做起来可发挥的空间也不大。而随便一家服装小店的 SKU 都有 500 款，这些 SKU 都需要做图文或者视频。
基于这两方面的原因，我们从一开始就坚定了服装内容赛道。正是由于聚焦得足够小，让我们在获得一个品牌的合作机会后，就会有其他品牌找上门来，因而很容易产生圈子效应和裂变效应。
从 MVP 到产品矩阵
如何做产品？
在这个过程中应该先摆正心态，要明白所有的产品都不是一蹴而就的。我们公司也曾经历客户不满 - 迭代 - 客户新的不满 - 再迭代的过程。
在这里我可以分享一段亲身经历：
早期我们做的一款产品叫易尚货，主要功能是辅助商家做电商的内容，再帮他们把商品发布到平台。
最开始这个产品还不太成熟，很多客户使用过后的反馈很差，这让我非常沮丧。但冷静下来之后，我试着从客户的反馈分析产品的情况，意识到客户虽然在骂但却也在坚持使用，这说明产品的方向是对的，确实发挥了作用，只是很多细节还需要打磨。于是我用一年的时间迭代解决了产品的不足。
业界有一个词叫 "AI 替代率 "，它表示客户使用的过程中 AI 替代工作量的占比。这个占比可能今天是 20%，半年后是 80%，当时的客户可能发现了这个产品的价值，所以愿意边骂边用。
到了今天，我们的产品早已不是早期那般了，它摇身变成一个全面的工具，能够一站式地做文本、图片和视频。
所以我想给大家的经验是，正是因为这些抱怨、不满意，造就了产品的成熟，而这样的客户通常也会一直陪伴见证着我们产品的迭代进化。
说到产品迭代，主要有两种类型，一种是底层算法迭代，一种是上层应用迭代。
我们前面讲到 AI 发展的过程中有很多谷底，在那个时期它所拥有的是我们采用的最早的模型能力，就是通过 AI 去识别元素。但是从去年开始大模型诞生了，于是我们把三方模型结合使用，完成了底层模型和算法的迭代。
这三种模型分别是：第一，百分之百自研的模型；第二，开源的大模型，例如 LLaMA3、Clip 等，我们可以基于电商数据进行精调优化；第三，完全标准的商业化的大模型。通过这种结合使用的方式，我们做到了节流。
然后再往上，我们会进行上层应用的迭代。
刚开始做矩阵的时候，我给 AI 提升电商效率的各个环节做了一张图，以此明晰 AI 降本增效的力度：
如图所示，从拍摄到美工、剪辑、运营等环节，AI 都可以提高效率。
比如对服装的拍摄来说，最重要的要素是场景和好看的模特，AI 工具不仅可以美化模特，还可以合成一个逼真的场景，极大地降低拍摄成本。其实如果大家打开淘宝看服装产品的图文，绝大多数都是内容生产工具制作的，现在它已经成熟到很难辨认与人工的差别，被行业普遍接受。
易尚货最开始只是一个模板工具，后面逐渐扩充为一个矩阵，实现整个电商内容的图文工作完全自动化。它不仅能够自动包装图片，还能够根据商品属性生成文案，最后根据平台的调性排版布局。正是因为它能够实打实地帮助商家们提升内容生产效率，所以得到了很多商家的青睐。
再来说直播行业。
从 2022 年底开始，直播火遍全网，很多博主通过直播切片（iCut）得到了超高的关注度。比如小杨哥的直播切片遍布抖音，吸引了很多消费者。
以前做直播切片一般都是几个人全程盯着直播，把一些没有价值的内容删掉，再将一些有趣的、利于营销产品的点单拎出来，做混剪和美化，再在互联网上传播。这是一个简单但十分繁琐的过程，费时费力。
有了 AI 工具之后，我们可以把语音转为文字，根据文字信息识别直播内容，然后基于大模型数据判断适合做切片的片段。
一些商家问我，如果他们还没有直播间，是否也可以做切片？我的回答是，当然可以。如果你有视频，不管是广告、还是演示类视频，我们的 iClip 机器人都可以做剪辑，因为视频切片的逻辑差不多一样，只需要先让 AI 理解商品和视频的属性，就可以非常精准地生成视频切片。
从去年开始，我们探索了线下的场景，用短视频帮助门店引流获客。
设想一下，如果你要去线下买一个集成灶，什么因素会决定你选择哪一家？很多人是逛商场的时候随便找一家店买，还有一些人会先在网上了解产品，再去线下的实体店。比如我会先在网上搜索 " 集成灶 " 进行一定了解，然后查询附近是否有产品的售卖店，再去往店里。
我认为这是一个很好的引流方式，所以决定包装这个场景。很多品牌线上和线下都在运营，电商内容很优秀，但门店却缺乏内容。因此我们希望把一部分内容导向电商，一部分内容导向门店。这样做的目的是基于门店的分发能力，为商家建立起线上和线上的矩阵。
同时，我们非常看重数据指标。
我们帮品牌算了一个账：如果每天发一条视频，大概有 500-1000 的播放量；如果每天发一万条视频，就会有 1000 万的播放量。而要通过投广告、投抖 +、投分众的方式获得 1000 万的播放量，则需要很高的成本。但 AI+ 矩阵的组合能够实现降本增效，让营销变得很容易。
因此我们鼓励品牌，如果有很多门店的话，一定不要放弃从线上引流。因为如果他有 2000 家门店，每家店的员工为两名，让每个员工注册一个账号，总共就有 4000 个号，让这 4000 个账号每天发内容，就会有相当大的曝光量，带来很多广告都没有的巨大影响力。
另外，我们今年还尝试了视频翻译（iTrans）。它大的大致用途有三方面：
1、人脸翻译。针对不同区網域的特征，将视频中的面孔自动化换脸为符合当地人种特点与审美的面孔。
2、语音翻译。将中文语音翻译成英文、俄罗斯文等多种不同的语音，自动化形成符合多个版本的视频。
3、字幕翻译。识别视频中的语言文字，并且抹除原本文字痕迹，重新添加翻译后的字幕。
视频翻译为什么有市场？
因为很多国货想出海，但是海外营销成本很高。如果把国内的素材直接拿去用，就相当于零成本起价，可以快速地在海外铺设内容。另外，对当地人而言，看到与自己相同人种的人讲解产品会有天然的信赖感，因为一个中国人去海外卖货肯定不如他们本国人效果好。而这款视频翻译工具正好可以通过人脸翻译、字幕翻译和语音翻译把中国人的形象转化为当地人的形象，再在当地做售卖。
可以看到，从图文的产品到视频的产品，从电商到门店，从国内到海外，我们一步步地完成了产品迭代。
矩阵体系的价值
我把我们所做的事情，在整体上定义为 " 全角色、全链路、全类型 "。
全角色就是团队管理。生产内容过程中需要的编辑、美工、运营、剪辑师等岗位都可以用 AI 来降本增效。
全链路指的是流程管理。有了商品后，想要在线上吸引更多的顾客，需要做图文、做视频、运营发布、种草等，这整个链路都可以使用 AI 工具。
全类型指的是内容管理。无论是国内还是国外的商家、是线上还是线下的卖家、想要做图文或是视频，这个工具基本上能覆盖所有场景。
矩阵体系可以把商家圈起来，这样的好处是宽进严出。也就是说，只要是卖货方，他们都缺少不了内容制作和发布过程中的任何环节，当他购买了我们的一个小工具，基本上还会再复购其他小工具，这样就带动了多个产品的销售。
这就是矩阵的好处，单个产品可以辐射至周边产品。虽然单独的 CAC（用户获取成本）很低，但客户的价值会不断地延伸。
另外，如果想吸引客户在你的产品上花更多的时间和金钱，还需要重视 to B 行业的价值排序，即开源、节流、管理和发展。开源指向多赚钱，节流指向多省钱，管理和发展则指向未来的持续性。
我们之所以能帮客户多赚钱，就是得力于 AI 和内容量大这柄杠杆的红利。
通过 AI 产出大量的内容，内容越多越容易获得平台的流量，最起码 1000 条视频一定比 100 条视频的效果好。与此同时，产品价值要通过数据显化。比如我们去年就曾帮助一个客户在一个月的时间里发布了 9000 条视频，共计 698 万次播放量。
我们制作了成绩图表，从而让客户更直观地看到我们对他们的帮助。数据显化后，产品发挥的作用便会一目了然，然后我们拿着成绩单再去招揽新的客户就会更容易。
品牌都害怕被弯道超车，看到别人通过捷径实现快速发展就会很焦虑，于是也会尝试一下对方所使用的工具。在这时，成绩图就是一个非常好用的杠杆，可以撬动更多生意。
最开始我的售卖方式是向客户强调 AI 的厉害之处，但是收获甚微。后来我逐渐想明白，客户不会为 AI 买单，只会为 " 省钱 " 买单，他们要的是内容的结果，而 AI 不过是实现结果的手段。
所以现在与客户聊产品的时候，我们很少提及 AI 的概念了，把重点转向它的价值。客户肯定在网络上听说过 AI，但可能并不关注，所以我只需要让他知道我们是一家 AI 公司，然后把售卖重心放在 " 能帮他省多少钱 " 上面。
正如前面所提到的，让客户买单的销售优先级是开源、节流、管理和发展。
对我们的产品来说，让客户省钱就是开源和节流，省钱越多，产品价值越高。我们定义自己的价值就是品销合一、全網域营销和降本增效。
第一，品销合一，就是品牌宣传跟销售要连在一起。第二，全網域营销，全網域营销会分为线上、线下两个網域，线上例如淘宝、天猫、京东站内，小红书这种站外，线下各种门店。第三叫降本增效，即省多少钱和多赚多少钱都很明确。
同时我们也给自己定义，就是想做 AI+ 电商的领头羊，我们希望未来让所有的客户画等号，只要想到 AI 和电商，就想到极睿科技，通过这种方式把品牌影响力或者说行业影响力立住，获得更多的客户信任。
商业化靠 " 抄袭 "，产品靠创新
为什么说商业化靠 " 抄袭 "，产品靠创新？
因为市面上成熟的产品有很多，要跻身市场就需要有个性化和创新性。商业化可以跟随前人走过的路，这样不容易掉坑，但是产品一定要自己做，打造出特立独行的东西。
我们在进行商业化的过程中经历了三个阶段：复制打法、复制个人、复制团队。
" 复制打法 " 是先把 SOP 列出来，把产品讲清楚，再将这一套经验总结成一个体系，教给团队成员。
" 复制个人 " 指能够赢得客户信任的销售具有特定的品质，例如对公司、对产品、对未来发展了解，或拥有足够的行业知识能够获得客户的长期信任，而成功的商业化团队需要 " 复制 " 这样的销冠。
" 复制团队 " 是把曾经成功的团队经验复制到新的团队上，好让新团队尽早做出成绩。
除此之外，新时代还需要探索新的方法。在商业化的过程中，我走了不少弯路，得出了两点新的感悟：
1、軟體公司要快准狠。要快速做决策，遇到不合适的团队快刀斩乱麻。
2、对于新产品、新场景，基本打法是我带领团队冲锋，带出几个销冠之后再教给团队。
我们把自己的战略称为 " 插旗打法 "，把头部客户视为旗子，先签下他们，再用他们联络发展后续的客户，逐渐把点连成线，把线连成面。
" 插旗打法 " 要注意以下事项：
1. 旗要插好，需要足够聚焦。正如我们一开始选择服装品类，就只在这个领網域插旗，形成 " 星星之火可以燎原 " 的局势。
2. 插旗的区網域要全面。不同地網域、不同场景、不同地区都需要插旗，这样才能实现更多、更大的裂变。
我们在很长时间里都在运用 " 插旗打法 "，我负责插旗，团队负责裂变，这是我们自己跑通的一条路，也是我认为 to B 行业行之有效的一条路。
去年之前，我们专注于做 AI 工具，但在这个过程中，发现创造的收益和获得的收益差距过大。比如我们帮一个客户卖了 2000 万，却只得到了 20 万的费用。这个差距让我们开始思索新的路径，经营了一家自己的 MCN 机构，开始了卖货的业务。
怎么卖货？
我们让公司里的 100 个员工分别注册 1 个账号，所有的账号均绑定到公司所属的 MCN 机构。然后我们每天用自己的工具做内容，平均一天发布 5000 条视频、5000 条图文，再在各个账号上发布出去，并随之附上佣金的链接。以这种方式让产品更多地获得消费者的关注和点击，完成种草。
以前我们做好内容后，直接把它交给商家，完成交易。现在我们把做好的内容发布到自己的账号上，帮商家完成种草和成交。
事实证明，我们的选择是对的，因为我们第一个月就卖了 1000 万的货，现在能够稳定在每月卖出 2000 万 -3000 万的区间里，全年达 3-4 亿。佣金是 10-15% 的提成，也就是说，1000 万的货我们能拿到 100 万 -150 万。不得不说，电商卖货确实是一个收益巨大的市场。
所以軟體公司不一定只卖軟體，往下一步走，可以尝试一下像滴灌通这种 RBF（营收抽成融资）模式，从成交额里抽成。
那我们将来会不会成为一个品牌商呢？我认为很有可能。毕竟我们有这么多分销渠道，很容易做出品牌，加之我们会生产内容，很容易把它推向市场。
最后，分享一下我的拓客渠道。
从去年开始，创始人 IP 成为火热现象，我目前也在尝试。作为一家 to B 公司，用户的信任度很重要。现在有一个很常见的现象，就是客户会因为信任创始人而信任公司，再信任产品。这是一个很好的品牌宣传路径，它有两大好处：
1. 宣传力度很大。我之前的一些视频，有几百万的播放量，这意味着有几百万人看到了我的企业和产品。
2. 售卖难度低。创始人 IP 让产品获得更多曝光量，增加客资数量，也让销售链路变得更简单。比如我去年想为我们的产品打广告，发了一条换脸视频，意外获得了很多跨境客户的咨询，宣传效果立竿见影。
比起传统的销售模式，创始人 IP 调转了甲方和乙方的关系，让以往的 " 甲乙关系 " 变为 " 博主与粉丝的关系 "、具体到我的例子中，我的粉丝们称呼我为 " 武老师 "，那么我们所达成的就是 " 师生关系 "。这种变化让企业有了更多话语权。
另外，整个过程开销并不大。虽然投不起分众，也买不起央视广告，但是我却可以把自己作为媒介渠道，用自己的方式开拓出一条道路。
面对一条新的道路，每个人的看法各有不同，有的人支持，有的人观望，有的人反对，其实大部分人对 AI 的态度也是这样。但其实在任何时代，勇于尝试一定会有更多的机会。可能有人会觉得觉得一个軟體公司就应该专心做工具。但是我觉得敢于去尝试，拿出公司一部分的精力，拿出创始人的一部分精力去尝试，效果一定是非常明显的。
在 AI 时代，我个人认为还是有很多机会。因为组织会变得更加高效，个人会变成很多超级个体。所以我觉得 AI 创业也分两层，底层大模型层其实已经很卷、很难了，也不是适合每个人的。但是对于类似我这样的应用型创业者，选择一个垂直的赛道，用 AI 解决应用的问题，也许可以探索出一条行之有效的路径。
以下是我的总结：
1. 未来每个公司可能都是 AI 的公司。一方面，即使不是纯原生的打底层模型的公司，也应该把 AI 用起来，因为它一定是能开源节流、降本增效的，一定是能带来很多额外的价值的。
2. 每个公司可能也都是 IP 和媒体的公司。因为我做创始人 IP，带来了非常大的帮助，包括今天这个课程，可能也是一次 IP 的曝光形式，我作为创始人和公司已经紧密地融合在一起，更多人知道我、信任我，就会有更多人了解我的公司，信任它。巧用 AI+IP 的形式，是可以推动业务很快地达成倍速增长的。
以上是我的分享，谢谢大家。
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