“养龙虾”退热，企业 AI 落地为何大多做不起来？ | AI 未来谈

📌 一句话摘要

本文通过对连续创业者王铭的访谈，探讨了企业 AI 落地难的深层原因，并提出了 AI 原生产品应出海、按效果付费、以及 Agent 破圈关键在于解决 Memory 等核心观点。

📝 详细摘要

本文是吴晓波频道《AI 未来谈》栏目对 K2 Lab 创始人王铭的访谈实录。文章围绕企业 AI 落地难这一核心问题，提炼了王铭的五个关键判断：第一，AI 原生产品天然具备全球属性，应直接出海，因为其交付的是结果而非工具；第二，Agent 时代订阅制将消亡，按效果付费才是主流模式，这要求创业公司必须能稳定交付可量化的商业价值；第三，大厂受制于创新者窘境和体量，难以在应用层快速转身，这为创业公司留下了结构性机会；第四，Personal Memory 的解决是 Agent 真正破圈的关键变量，届时用户可携带记忆跨平台调用 AI；第五，企业应用 AI 应避免串行长流程，而应将业务拆解为多个子场景，由不同 Agent 协同交付。文章最后指出，AI 是放大长板的工具，行动是缓解焦虑的唯一方式。

💡 主要观点

- AI 原生产品天然具备全球属性，应直接出海。 传统软件出海需针对不同国家进行本地化，成本高昂。而 AI 产品直接交付结果，各国用户对结果的底层需求一致，因此 AI 原生产品越过了语言和界面壁垒，天然是全球产品。

Agent 时代，按效果付费将取代订阅制。 订阅制基于服务器边际成本低的逻辑，但 Agent 每次运行都消耗算力。只有能直接创造可衡量商业价值的产品，才能支撑定价。按效果付费模式让风险由服务方承担，但一旦成功，回报更高。

大厂的创新者窘境是创业公司的结构性机会。 大厂受制于传统业务和体量，难以在应用层快速自我颠覆。这为创业公司提供了灵活转身的空间，尤其是在需要快速试错和深度定制的 AI 应用场景中。

Personal Memory 的解决是 Agent 破圈的关键。 当前 Agent 因 Memory 弱、稳定性差而沦为极客玩具。一旦 Personal Memory 问题解决，用户可携带个人偏好跨平台调用 AI，将极大加速所有应用的渗透速度。

企业应用 AI 应拆解流程，而非追求端到端。 将 AI 串行嵌入长流程会导致错误累积，最终结果不可用。正确做法是将业务分解为多个子场景，让不同 Agent 各司其职、协同交付，而非追求一个全能 AI。

💬 文章金句

- AI 产品不一样——AI 直接交付结果，而各个国家的用户对'结果'的底层需求逻辑是一致的。

• 订阅制会死，按效果付费才是 Agent 时代的逻辑。
• 大厂像姚明，踮踮脚就能扣篮，但不可能像一米七的后卫那样灵活。
• Personal Memory 一旦解决，Agent 才会真正破圈。
• AI 大概率是放大长板的，不是来颠覆你的。

📊 文章信息

AI 初评：85

来源：吴晓波频道

作者：吴晓波

分类：商业科技

语言：中文

阅读时间：9 分钟

字数：2012

标签： AI 落地, Agent, 按效果付费, 出海, 创新者窘境

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