前钉钉副总裁创业：员工自己Code所有内部系统

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%，难度排第一。

我在吴晓波频道的《AI未来谈》直播间跟王铭聊了快俩小时。

王铭的履历很典型的连续创业者路线。

09年大学刚毕业就创业，做了一个类似今天本地生活的配送平台——模式做早了，移动互联网还没出来。12年卖掉公司，去了58同城。在那里做生活服务电商化，后来内部孵化了58到家，一两年做到A轮3亿美金融资，估值10亿美金。

再后来独立出来做了SaaS加B2B交易平台。19年之前走完了七大洲四大洋。20年疫情期间想过去创业造火箭——是真的认真聊了一圈投资人和从业者，最后觉得那还是管控行业，timing不对。

然后去了阿里钉钉，先做SaaS生态建设，后来负责大模型生态和AI原生产品。

在钉钉那几年，他干了一件事：跟数百家AI创业公司打交道。帮阿里构建大模型生态，看这些公司的产品、技术路线、商业模式。

看多了之后，他坐不住了。

他说，"但在大厂里，因为组织大，你要做很多管理动作去对抗熵增，大量时间耗在内部。"

他还用了一个比喻："大厂具备了姚明身高，踮踮脚就能扣篮，但不可能像一米七的后卫那么灵活。"

这不是在说大公司病。他的意思是，体型和敏捷天然矛盾，这是物理规律，不是谁的错。但在AI这种速度的变革面前，敏捷可能比身高更重要。

"这时代的进化速度快到无法想象，终局生态位的决战会来得更早。"

去年底，他跑出来了。

很多人会觉得奇怪：一个在钉钉做了几年SaaS生态的人，出来不做企业级工具？

王铭的解释很直接。

在钉钉那几年，他接触了大量中国To B公司。他得出一个判断：在中国市场，大家把AI当工具看，当工具就很难付高溢价。 用户的思维是"不如我自己开发一个"。

加上他自己公司就是活生生的例子——K2 Lab成立几个月，快40个人了，HR系统、运营系统、财务BI全是员工自己用Claude Code写的。

我追问了一句：那SaaS公司是不是雪上加霜？

他笑了笑，没否认。

所以K2 Lab选了一条不同的路。他们的产品叫Morus，是一个面向TikTok生态的AI Agent，帮海外达人做带货。

关键词是"帮达人赚钱"，不是"给达人提供工具"。

区别在哪？商业模式不一样。 不是卖订阅、收月费，而是按效果付费，帮达人赚到钱，从里面拿分成。

王铭对这件事想得很透。他把产品价值分成三层：帮人赚钱、帮人省钱、提供情绪价值。在他看来，"赚钱"这个方向的可能性最大。

"省钱无非是替代人力，大面积替代人力没那么容易，不太符合发展规律。但创造价值直接赚钱，大家非常容易拥抱。"

聊到Morus的具体产品逻辑，王铭说了一个让我印象很深的概念：AI雇佣人。

传统的人机协作模式是"人用AI"，人做主导，AI辅助。但他们在做产品时发现，海外用户挺懒的。大部分AI能力已经藏在后面了，交互做得很简单，用户还是觉得跟AI互动麻烦。有人直接说："你们雇佣我得了。"

这句话启发了他们。

在Morus的逻辑里，AI是主导方。选品分析、内容脚本、数据复盘这些环节，AI自己跑。但有些环节AI处理成本太高。比如识别内容里的幻觉、判断某个选品是不是真的适合特定受众。这些事人类看一眼就知道，AI要消耗大量算力。

所以他们让用户来做这些"看门"的工作。用户愿意做，就拿到更高的分成；不愿意做，让AI硬算，拿到的钱就少。

"最好的自动驾驶都不如最差的人类司机，"他说，"人在某些场景天生比AI擅长。"

这套逻辑翻转了雇佣关系：不是人雇AI干活，是AI雇人干AI干不好的活。 人拿的是"底薪"，底薪高低取决于你愿意贡献多少判断力。

我觉得这个思路挺有意思。它暗示了一种可能的未来形态，Agent不是替代人，而是成为某种"雇主"，人变成Agent网络里的一个节点，负责处理AI不经济的环节。

为什么做海外？为什么不留在国内市场？

这个问题王铭应该被问过很多次了，回答得很干脆。

"以前做软件出海，每个国家管理方法和习惯不同，要重做界面。但AI Native约等于Global Native。"

他的逻辑是：如果你的产品直接交付结果（帮达人赚钱），那用户不关心界面长什么样、语言是什么。各个国家想要的结果是一样的——赚更多的钱。越过了语言和界面的障碍，公司天然就是全球化的。

而且他们连接的是中国供应链。TikTok带货的商品里超过50%是Made in China。把中国供应链的能力带出去，这本身就是一个大的结构性机会。

具体到落地，他们第一波种子用户是靠Cold mail和WhatsApp一个一个磨出来的。

"用户根本不在乎你是不是+86的手机号，沟通很丝滑。"

市场选择上，他们直接选了美国。没选东南亚，原因也很实际：算力成本贵，东南亚人力便宜，算不过账来。 如果当地雇人比跑AI便宜，AI Agent的商业逻辑就不成立。

聊到商业模式的变化，王铭的判断比较激进。

他认为Agent时代会让SaaS的订阅制从主流变成过渡形态。

逻辑是这样的：以前SaaS收订阅费，是因为软件的边际成本极低，服务器跑着就行。但AI时代不一样，每天都在消耗算力、买Token。如果你只是提供一个让别人用得舒服的工具，不能直接创造结果价值，你的附加值就太低了。

"以后不仅按效果付费，传统广告模式可能也会没有。你帮人交付结果，从里面拿分成的附加值比例会非常高。"

这跟上周我聊的QuickCEP Billy的判断有些差异。Billy觉得纯按结果付费对乙方不公平，中间态是按算力付费。王铭则更激进地站在了"结果分成"这一边。

不过两个人的共识是：纯卖工具的时代在快速过去。 差别只是"过渡到哪"的问题。

王铭在大厂待过、也在外面创过好几次业，所以他对"大厂vs创业公司"这个话题有比较立体的感受。

他的判断是：底层模型不适合创业公司做。

"这是资金密度非常大的事，是全球最头部的几家公司之间的博弈。"

但应用层有大量的空间。大厂的主业给了它强大的现金流去投入预训练，但同时也牵绊住了它。

"这一次AI是人类很大的一次科技变革，会让各种商业形态及生产关系发生变化。大厂如果不想自己颠覆自己，坦白讲也很难颠覆自己，这里面就会出现革命的人。"

他说从"创新者窘境"的逻辑来看，不仅是业务层面，包括组织、人的利益格局、心态，都决定了超级变革时代，大厂想完全把创业公司捏死甚至防守住，很难。

不过他也没有把创业公司的处境浪漫化。

创业公司的生存法则是"在某一个环节快速完成付费验证才能活下来"。没有先发优势就没有数据护城河，没有护城河就等着被大厂收割。

"哪怕以后大厂看上了来打你，你掌握了足够的数据和垂直模型能力，他们也会选择收购或投资。"

这话说得挺现实的。

我问他，Agent什么时候能真正对每个人或企业来说不可或缺？

他说了一个关键词：Memory。

"如果Personal Memory能够解决好的话，所有应用都会快速渗透进我们的生活。"

他的逻辑是：现在的Chatbot产品（Kimi、ChatGPT之类）在不那么严谨的场景已经蛮好用了——收集资讯、开启灵感、简单问答。但它们缺乏对用户的持续记忆。每次对话都像从零开始。

如果Agent能记住你是谁、你的偏好、你的工作上下文、你上次交代的事情进展到哪了——它的实用性会发生质变。

至于哪些行业会先被渗透，他的判断是：知识密度低、标准化高的行业先走。 客服、法务文书、销售线索筛选、情感陪伴，这些已经渗透率很高了。

但需要人类创造力、情感判断、直觉的领域，渗透会慢。

"要AI做长链条的分析决策，今天还相对不行。"他说，"如果链条是串行的，每一步80%准确率，十步下来就废了。但如果是很多子Agent并行协作，各管一段，再汇总，这个就靠谱多了。"

他判断今年下半年会看到更多实际场景的落地。

快结束的时候，我问他对普通人和做企业的老板分别有什么建议。

对个人，他说："不要觉得AI要颠覆你，要想它怎么帮到你。AI大概率是帮顶尖专家变得更厉害，它会放大你的长板。搞清楚自己长板是什么，积极拥抱它。"

对老板，他说得更直接："老板在AI上的认知决定了企业生死。 如果不去拥抱AI，企业会死得很难看，不要抱怨大环境。AI是一号位工程，老板必须把自己解脱出来，花时间亲自学习探索。"

最后我问他，K2 Lab现在攀登的峰顶是什么？

"希望在未来AI世界里做成某一个人群的Agent OS，帮他们托管繁杂事务，让人类回归创造力和爱。"

他停了一下，又补了一句："不一定非要想着替代谁的工作，去传播爱就好了。"

这句话从一个连续创业者嘴里说出来，有点反差。但我觉得他是认真的。

直播结束前，他对着镜头说了句："身心健康，一定要身心健康！明天就去爬山！"

好建议。毕竟不管峰顶在哪，先得活着走到山脚下。