AI出海怪象：30块成本的硬件卖到499刀

AI出海正在砸掉谁的饭碗

一个出海品牌，今年把用户运营团队从100人砍到了2人。

没有什么裁员优化、组织调整的说法。就是直接拿掉98个岗位，让AI Agent接管。说出这个数字的人叫詹琦，她之前在一个百亿出海平台带AI工程师团队，现在创业做Agent部署。说这话的时候语气很平，像在报天气。

坐她旁边的杨睿紧接着补了一刀："以前可能需要100个人做的事情，现在两个人一天就能出两部剧。"

再旁边的瑞云科技刘鹏报了个更冷的数字：海外AI制作成本，是传统实拍的五分之一。

三条赛道，三组数据，指向同一件事。2026年AI出海圈谈的"降本增效"，降的不是服务器费用。降的是人。

最近在深圳听了一场AI出海圆桌。四位嘉宾分属四条不同赛道：AI Agent用户运营（澄觉智能詹琦）、AI短剧发行（Luckyshot杨睿）、AI视频创作SaaS（瑞云科技刘鹏）、AI玄学硬件（FlowEight王柏林）。他们被同一个问题串在一起：AI到底给海外增长带来了什么？

听完全场，我的结论是三个字：很残酷。

先看数字。不带感情地看。

第一张来自詹琦。 她的公司澄觉智能帮出海品牌部署用户运营Agent，给出了两组成本对比。

用户洞察方面，过去做一次海外评论分析和定性研究，外包费用大概80万。现在Agent跑，成本"极低"，同时省掉60%到70%的时间。客服方面更狠。她亲手做过的案例是把几十人的客服团队砍到2人。身边品牌主的案例更极端，从100人到2人。

她讲了一个具体场景。公司会收到来自德国、荷兰、美国不同用户的邮件，光是按语种和产品型号给这些邮件分类，就需要两个全职员工每天只干这一件事。AI识别语种、对比照片里的参数信息、自动分类。两个人的岗位，就这么没了。

"不管是零售行业还是消费行业都是真实在发生的。"她说。

第二张来自杨睿。 他的Luckyshot从翻译剧起步，现在全面转向AI短剧。

一部剧的成本，从行业通行的一到两万美元，压到了1000美元。团队配置从计划招1000人，变成两个人一天出两部。一个人一天产一部完整的AI短剧。

他们1月立项AI转型，请了香港科技大学的博士团队搭Agent，3月到5月落地。从决策到投产，三个月。

第三张来自刘鹏。 瑞云科技2011年出海，做AI云渲染和视频创作引擎，海外同类排前三。

他给的行业数据：国内AI制作成本大概是传统的十分之一，海外是五分之一。 原因简单，海外用工贵，但Token费用全球一个价。传统拍一条短视频，从找演员到后期剪辑最快一到两周。AI一天出好几条，直接A/B test、多平台投放、快速迭代。

关键技术节点是字节跳动的视频生成模型Seedance 2.0。刘鹏说它"完美解决了原来视频模型在转场、故事性还有导演维度的弱点"，生成质量"完全可以媲美甚至超越传统实拍"。

第四张最有意思，来自王柏林。 FlowEight做的是AI八卦硬件，结合Agent功能，面向海外玄学市场。

他的成本结构不是"降本"逻辑，是重新定义"本"。同样的技术，深圳供应链可能30块做出来。他卖499美元。"坦白讲我们的产品我觉得很不错，但客观来讲它的技术并不强。"

技术不强，但卖得贵。这不是效率的故事，是品牌溢价的故事。

一个宏观数据给这四张账单做注脚：2026年最新行业调研显示，AI驱动的营销和Agent方案，已经让出海企业的平均获客成本降低了27%到37%。

数字很漂亮。但被省掉的那些人呢？

詹琦讲的100人到2人，那98个人去了哪里？杨睿本来打算招的1000人，现在只需要两个人加一个Agent，998个岗位蒸发了。刘鹏说一天出好几条视频，不需要一到两周的团队周转，那个周转链上的人呢？

没人提。这场圆桌上，"降本"是褒义词。"增效"是成就。但夹在中间被省掉的人，没有名字。

降本之后是增效。这一面看起来更令人兴奋。也更让人不安。

先说兴奋的部分。

杨睿爆出Luckyshot做到了一个惊人的产能：一个月2000部AI短剧。 流水线是这样的：把市场上的爆款剧丢给自研的天秤座Agent，Agent分析爆款逻辑和叙事结构，自动产出新剧本，两小时左右生成一部完整的AI短剧。画面直接是欧美面孔，不需要另做配音和字幕，全流程AI。

"我们现在是把短剧当成一个流量工具，跟精品剧完全是不同的逻辑。"杨睿说得很直接。

刘鹏从内容策略角度补充了爆款的底层逻辑。平台算法推荐的核心指标是高播完率和高互动率，反推过来，就是内容要好看、有趣、有反转、有传播点。

他举了个活生生的例子：前两周有用户在YouTube上用AI做了一个视频，日本女孩从高楼坠落，下坠过程中千变万化的场景切换。"让人看起来又刺激又有变化感。"制作成本几乎为零，播放量破百万。

另一个案例是王者荣耀通过瑞云的视频创作引擎做了AI短片《我的对抗路，我做主》。结合游戏元素和一首老歌，低成本，高传播。

刘鹏的总结很务实："怎么用AI出爆款，其实跟传统制作的逻辑思维是一致的，只是AI出爆款的概率和效率更高。"

这是增效的A面。B面呢？

月产2000部的本质是流量套利。

杨睿自己说了，"把短剧当流量工具"。不是内容创作，是用机器批量生产弹药去轰炸平台算法。每部1000美元，2000部一个月烧200万美元。如果其中几部跑出来的流量收益覆盖了总成本，这笔账就成立。

但它建立在一个短暂的时间差上：AI压低成本的速度，暂时跑赢了平台清理低质内容的速度。TikTok和YouTube的算法服务于一个目标，留住用户总时长。如果批量机器内容导致用户厌倦、流失，平台会毫不犹豫地限流。

一个参考数据：2026年全球AI短剧市场预计从2025年的1亿美元爆发至6.5亿美元，接近6倍。 但当所有人都学会月产2000部的时候，这个市场的天花板就是买量成本等于转化收益的那条线。过了那条线，数量就不再是武器。

再看Agent这一面。说实话，詹琦分享的OpenClaw实践的信息密度很高。

她在讲怎么让Agent有"活人感"。

具体做法是：用OpenClaw的.md人格文件定义每个Agent的性格、语气和口癖。每次发起会话前，人格文件自动拼装到System Prompt。不同的Agent可以表现出完全不同的人格。如果不用OpenClaw框架，用N8N工作流也行，第一个节点挂一个Read File，让Agent先读一份自然语言写的性格描述文件。

关键的一步是让Agent主动参与群聊。OpenClaw的代码可以设置消息回翻条数，改成50条或100条，Agent就能自主翻看群里的历史对话，主动参与讨论，而不是被@了才硬生生回复。

她给了一个细节，很有画面感：

"我们的OpenClaw在一个新人进群的时候，我只是向群里介绍了一下新伙伴的情况，OpenClaw会主动跳出来说'你就是之前提到的那个人呀，我知道我很喜欢你'。超过我们所有人的期待。"

一只能自主社交的AI，主动去欢迎人类新成员。技术上说这只是上下文理解加主动触发。感受上说，有点科幻，也有点发毛。

圆桌后半段聊到护城河。主持人王璐问得很直接：技术按周迭代的2026年，创业者的护城河在哪？

四个人的回答，我逐个听完，逐个不太信。

詹琦说她的壁垒是"复合壁垒"。 基于美国文化和零售心理学的理解，加上技术理解，加上营销和销售的理解。"只靠技术和Agent构不成壁垒。"

她说的没错。但问题在于这个壁垒绑定在她个人身上。咨询师的共情能力、跨文化经验、对运营细节的耐心，都没法规模化。她说服务5亿以上的客户要"一客一策，细心地慢慢聊"。一客一策，意味着这个生意的天花板就是她本人的时间和精力。当OpenClaw继续傻瓜化、大模型自带营销知识，品牌主为什么还要花高价买人肉咨询？

她的壁垒本质上是个人体力和销售能力。这是她的护城河，但不是公司的。

杨睿说他的壁垒是产能。 "一个月出2000部短剧。"

主持人王璐的反应非常精准，直接接了一句："就可能新的技术来了，一个月可以出4000部。"

杨睿回答："对。"

这一个"对"字说明他心里清楚。边际成本趋近于零的时候，数量不是壁垒。你今天月产2000，明天大厂用更强算力月产20000。速度赢一时，赢不了一世。

刘鹏说他的壁垒是"足够Open加更懂制作"。 瑞云接入全球所有主流大模型，不像大厂只集成自家产品。加上多年服务好莱坞、宝莱坞、《流浪地球》《长津湖》的制作经验，"在整体画布工作流来说，我们做得更精细化"。

这个回答在他说出来的前一天可能还稳得住。但他自己爆了一个料：

"刚好在昨天，火山引擎还有我们公司最大的股东之一阿里，也推出了我们的同款产品。"

你最大的股东做了你的竞品。这句话的震动感，比100人砍到2人还重。

刘鹏的应对是：我们更Open，我们更懂制作。这是真的。但大厂有几万名销售、有免费算力补贴、有生态捆绑。行业经验能扛住价格战多久？

王柏林说得最有意思。 他引用了《道德经》。

"为学日益，为道日损，损之又损，以至于无为。大道是无形的，你不用担忧壁垒在哪里，因为每个人都有独特的壁垒。"

听起来像打太极。但细想他的处境：30块成本卖499美元的AI八卦硬件，技术门槛不高，深圳供应链三个月就能像素级复制。他的壁垒确实不在技术、不在供应链，而在一种很难被抄的东西：他对这个品类的理解和信仰。

"没有人在我这个赛道里用国学结合AI来做。就像离开广东吃的鱼生就是没有广东好吃一样，这是产业圈子决定的壁垒。"

他还举了个例子：在没有大疆之前，没人觉得非要用飞机拍照。GoPro运动相机做得够好了，大疆为什么要做磁吸？"你的产品跳出了这个逻辑，你是跟市场永远在不断地做PMF的。"

这可能是全场最诚实的回答。他的护城河不是墙，是一种气质。气质能撑多久不好说，但至少别人确实不太好抄。

四道护城河，四张纸。但纸后面的人还站着。

听完这场圆桌，感觉这四个人嘴上说的护城河，没有一道能单独扛过12个月。

但他们不会死。

因为出海创业者从来不靠护城河活着。他们靠跑。

詹琦养了三个AI分身Agent在给自己打工。其中一个每天监听国际技术专家的Twitter和公众号更新，根据她个人和公司业务的偏好自动生成简报推送。"让人手工去捞信息是不现实的，因为我们已经处在AI信息爆炸的时代了。"别人还在焦虑怎么学习新技术，她已经让AI替自己焦虑了。

杨睿从1月立项到5月落地全流程AI短剧产线，中间请了博士团队开发Agent。三个月，从拍脑袋到出片。

刘鹏在股东做了自己竞品的第二天，坐在圆桌上冷静地讲"我们更Open"。换别人可能已经慌了，他在讲战略。

王柏林坦承不知道哪个素材更好、不知道下一代硬件怎么做。"唯一我想保证的是我的用户会越来越喜欢。"

这四个人有一个共同特征：不焦虑护城河，焦虑速度。

王柏林用了一个有意思的说法，叫"反FOMO"。他在台上劝大家不要那么焦虑。但他对自己产品的迭代节奏看得很紧。口头不焦虑，手上一刻没停。这可能就是深圳创业者的底色：嘴上说着不急，脚下跑得比谁都快。

主持人王璐在结尾做了一个总结，我觉得比任何嘉宾的发言都精准：

"苟在牌桌上等风来，练好内功，总有一个机会你抓住了，你可能就乘风而起了。"

深圳人不修城墙。他们跑得比洪水快。

但这不是什么值得歌颂的事。这意味着他们一刻都不能停。一停，水就到脚下了。

AI让创业的门槛降到了有史以来最低。1000美元拍一部剧，两个人运营一个品牌，一个Agent接管整个客服部。

但活下来的门槛也升到了有史以来最高。你需要跑得比所有人都快。而且不能停。

被砍掉的98个人、蒸发的998个岗位、被AI替代的客服和剪辑师，他们的下一份工作在哪里？

这场圆桌没人问这个问题。也许下一场该问了。

嘉宾：

澄觉智能 创始人-詹琦

Luckyshot 合伙人-杨睿

瑞云科技 运营总监-刘鹏

FlowEight 创始人-王柏林

主持人：扬帆出海&新智独角兽 合伙人-王璐

嘉宾自我介绍

王璐： 大家好，我是扬帆出海和新智独角兽的王璐，也非常感谢四位深圳AI创始人及高管的支持。今天天下苦流量久矣，大家对海外获客、市场拓展都非常关注。我们请到的四位嘉宾涉及不同领域，包括AI Agent、AI工具、AI短剧以及AI智能硬件等，希望能从不同赛道的角度一起看这个市场。首先请嘉宾们简单做个自我介绍，柒柒先请。

詹琦： 大家好，我叫詹琦，也可以叫我柒柒。我之前在一家百亿级出海平台管理部门，曾带队做过一些降本增效的AI项目，在客户运营、客服等场景拿到过一些“低垂的果实”。前段时间OpenClaw（大家常说的“龙虾”框架）比较火，我被顺势推动着出来创业，主要为出海品牌提供AI相关的培训咨询，以及海外用户运营的Agent部署。谢谢大家。

杨睿： 大家好，我是来自Luckyshot的杨睿。我们是做海外短剧平台的，我是Luckyshot的发行合伙人。

刘鹏： 大家好，我是瑞云科技的刘鹏。我们公司是一家SaaS类企业，主要做AI云渲染和AI视频创作引擎。我们出海非常早，是国内第一批出海的SaaS服务企业，从2011年就开始了。目前我们在海外同类产品中大概排在前三的位置。希望接下来能跟大家多多交流合作。

王柏林： 我叫王柏林（Chase），是FlowEight的创始人。从去年开始，我们做了一个很有意思的AI视频项目。这个产品既有硬件载体，也有Agent功能，并且它跟东方玄学（Oracle）市场有很大的关联。今天很感谢璐总邀请我。

在现场一看这个主题——“如何低成本实现（增长）”，其实我的背景是非常品牌化的。我毕业后加入了4A广告公司，之后做汽车行业以及汽车出海，整个背景偏向品牌建设（Brand Building）。我理解的品牌，就是把可能价值1块钱的东西，想办法卖出更高的溢价。但我今天也很愿意用我们“深圳人”的方式来跟大家讲AI和MarTech（营销技术），聊聊怎么在结合AI的情况下，更接地气地以降本增效的概念去落地。

王璐： 我今天在现场也看到了柏林的产品，是一个带有AI功能的八卦罗盘，非常有意思，顺便帮你带个货。

话题一：降本增效的真相

王璐： 既然来了深圳，大家肯定最关心数据。在第一个话题“降本增效的真相”里，我想和大家聊聊AI对获客成本和数据的改变。这个问题先问鹏总，因为你们的视频生成会对素材带来最直接的变化。比如你们PixVerse生成的视频，其转化率和留存率相比传统的真实实拍数据，会带来哪些不一样的结果？

刘鹏： 这个问题问得非常好，也是当下大家最关注的。AI出来之后，到底能不能在海内外市场帮我们降本？能不能媲美传统的实拍？这其实是一个很重要的节点。

自从开源社区和各大视频模型（如SD 2.0等）迭代上市后，根据我们客户反馈的数据，在海外的TikTok、YouTube短视频渠道中，AI生成的视频已经完全能够媲美甚至超越传统的拍摄了。 这主要体现在两个维度：

模型质量的飞跃： 现在的视频模型完美解决了原来在转场、故事性以及导演维度上的弱点。生成内容的整体完整性和细节非常高，不存在那种极其机械、一眼假的感觉，质量已经能媲美传统实拍。

效率与成本的颠覆： 传统拍一部短剧、广告片，从找演员、写剧本、导演到后期剪辑，最快也需要一到两周。但AI的效率是一天就能生成好几个不同版本的视频。通过这种高效模式，团队可以进行大规模的A/B测试，在多平台高频投放、迭代更新。

关于成本，国内很多做AI短剧、AI广告、产品动画的客户给了我们很明确的反馈：目前在国内，AI制作的成本大概是传统制作的十分之一；在海外则是五分之一。（因为海外的人工拍摄成本更高，而两边消耗的Token费用是一样的）。所以通过高质量与高效率，AI完全能够媲美甚至替代传统方式。

王璐： 谢谢鹏总起了个好头，用具体数据做了分享。其实除了投流数据，大家也很关注内部Agent的搭建。上周就有一些老板问我关于投流、投放团队的Agent该怎么赛跑。这里想问一下柒柒，Agent在企业内部落地后，有没有一些实际的数据或案例可以分享？

詹琦： 我们这边确实有一些真实案例。总结来说，Agent在企业中的应用大体分为两个方向：

第一是“开源”，即帮企业解决原本没有解决好的问题，拿到以前拿不到的成果。比如，我们帮一些出海品牌用极低的成本做海外评论分析和定性研究。这种深度的用户洞察，以前找咨询公司可能要花80万才能拿到，但现在用Agent可以用极低的成本搞定，还能帮客户节约60%到70%的时间，这直接为产品、营销和运营决策提供了支撑。

第二是“省钱”，在用户运营领域非常实用。它可以承接用户全生命周期的各个环节：新客承接、首次转化、流失挽回、用户复购和Referral（转介绍）。这里面的私聊和社群运营，非常需要Agent。

💡 真实案例：

以前我们在百亿级平台做客服团队，涉及各个国家、几十号人。后来我们把API消息推到客服SaaS席位，用AI处理掉了大量会话。自从GPT-3.5出来后，客服就是AI落地最快、最好的领域。通过用好AI，把客服人力缩减70%到80%是完全可行的。

我们的场景更复杂，因为是多语种的。比如会收到来自德国、荷兰、美国不同用户的邮件，以前光是根据语种和产品型号把邮件分类，都需要两个全职员工每天连轴转。现在通过AI识别语种，自动对比照片里的参数信息，直接就能完成分类，这两个人的人力就省出来了。

更不用说在Discord、WhatsApp里给用户做一对一私聊和群聊。这种大规模、千人千面的Adaptive Conversation（自适应对话），几乎只能由AI去承接。尤其是有了OpenClaw这样的新框架出来后，它有更好的记忆管理、可以用System Prompt定义价值观和性格、拥有心跳机制和Skills库。只要在本地运行，理论上可以开无数个实例，最后其实就是一个算账的问题。

在用户运营领域，我身边确实有品牌主把整个用户运营团队从100人砍到只剩2人的真实案例，这在零售和消费行业正在发生。我自己亲手做过的是把几十人的团队缩减到2人。不过，接下来我更想跟品牌主合作去做“增量”——比如他原本没有做起海外私域，我们帮他从零做到几万用户，或者直接多产生几万美金的GMV。

王璐： 听下来，对于品牌出海而言，Agent是在降本的同时还能创造增效，毕竟海外的获客和运营负载确实很重。那我追问一个问题：你在帮品牌主部署Agent的过程中，觉得最大、最需要注意的难点是什么？

詹琦： 其实最难的是知识库本身的提取。 很多人以为做AI很酷，但其实前两个月都在干苦活累活，也就是整理数据。公司有不同的产品线、不同的型号、不同的Q&A对，这些不能靠我们瞎编，必须基于公司真实的产品特性和用户痛点。

我们光是和一线的销售、客服同事整理FAQ、梳理逻辑，再把所有的API调通，可能就要花一到两个月。期间还要通过Prompt Engineering去保证Agent的鲁棒性，确保隐私不泄露。这些前置的苦活累活干完后，真正让Agent跑起来反而花不了太多时间。所以，能不能耐着性子把前期的脏活累活干完，是最磨人的。

王璐： 确实，老板首先得有这个预先的认知，能耐得下心。那这个时候我们可以把问题抛给柏林。你作为广告主，刚才在台下交流时，提到你之前也想搭一个内部使用的Agent。那在AI营销推广和海外用户增长上，由于玄学品牌比较特殊，你们有什么经验分享吗？

王柏林： 假设你是一个甲方品牌想要做推广，首先得回到营销的本质，弄清楚你真实的TA（目标人群）是谁，而不是只看广告这一侧，因为广告解决不了营销的核心概念。在传统时代也是这样：一条好的广告片可能会让点击率、销量更好，但它是很难被精准量化的。现在我们降本了，可以用很便宜的成本拍出好片子，但它对销量一定有必然帮助吗？不一定。

深圳做海的大部分中小商家，其实还没有走到很纯粹的Branding（品牌建设）层面，大部分都是基于MarTech（营销技术）。这个词是西方传过来的，像微软、Google，本质上都是MarTech公司，也是广告公司。

在我的智能硬件推广上，我会用一些朋友开发的创新产品（比如红杉种子轮投的一个叫 MouseAI 的产品，CTO是TikTok出来的产品经理，他们Hack了TikTok的算法）。海外的红人矩阵切片算法往往限制得很死，但用他们的产品，可以用更少的预算把整个链路跑通。对于我这种预算比较紧的公司，我会愿意当实验品去玩一下。但假设我是追觅的CMO，我敢这样试吗？不一定，企业所处的阶段和状态是不一样的。

昨天在另一个会议上，我也和同行探讨过独立站。有人跟我说：“你一定要做独立站，有了独立站AI才能更好地通过爬虫去抓取你。”但他也很直接地承认，爬虫抓取了你，能代表你的ROI变好吗？能代表你的品牌更动人吗？好像也没有。

所以我的结论是：大家去大胆试错，但每个企业、每个产品（无论做硬件还是Agent）的解法都是不一样的。

话题二：从1到N的裂变与爆款

王璐： 没错，AI的到来衍生出了很多新的营销方式，这是大家做海外增长需要关注的。接下来的问题想问瑞哥：短剧赛道天然对AI内容生成有极大的需求。最近随着各种新视频模型的持续推出，你们的制作成本下浮程度大概到了多少？

杨睿： 我们是从2024年开始做这个事情的，经历了这个赛道从“翻译剧/译制剧”到“AI短剧”的进化。我们现在已经实现了全流程AI制作：自己用AI写剧本，自己生成画面。利用我们内部开发的“天秤座Agent”，画面生成的直接就是欧美人的面孔，嘴型同步，不需要再做后期配音和字幕。

以往我们得用好几个软件分别去对字幕和配音，现在AI是全流程搞定。现在我们做一部剧的成本大概在1,000美元左右，而在行业之前，大家制作一部剧可能需要一到两万美元。 我们把整部剧的成本压缩到了原来的几分之一。

王璐： 从内容层面来看，这个成本下降的比例太惊人了。我知道Luckyshot原来聚焦在特定的区域，现在有了AI，你们在海外的投流和增长有什么变化？

杨睿： 我们的主要受众还是欧美用户。我们公司之前的Slogan是“用中国制造的多巴胺灌溉全球”，以前是把国内的剧翻译成英语或葡语发到全球。但从今年年初开始，发生了一个巨大的变化。

我们从1月份开始立项做AI短剧（当时璐总可能听过我们要招1000个人做剧的消息），到了3月到5月，我们得到了一个专门的香港科技大学博士生团队的支持，帮我们开发Agent，把整体制作成本彻底压了下来。以前可能需要100个人做的事情，现在两个人一天就能出两部剧。相当于一个人一天就能产出一部AI短剧。

王璐： 既然有这么高的产出效率，就涉及到了我们的第二个话题——“从1到N的裂变”。当你们团队同时在制作这么多内容时，怎么用AI去预测爆款，或者提升爆款的概率呢？

杨睿： 我们现在的Agent能做到：只要把市场上现有的爆款短剧丢给它，它就能自动帮我们分析其中的爆款逻辑，并在两个小时左右产出一个全新的、符合该逻辑的剧本和短视频。 我们直接用它去参与市场化竞争，通过快速、大量的裂变，在市场上分一杯羹。

王璐： 明白，相当于用数据驱动去对内容做快速的裂变和赛跑。除了内容，刚才柒柒提到的私域流量也非常关键。柒柒能不能分享一下，客服或运营类的Agent在从0到1的快速启动期，或者在病毒式营销中有什么运用经验？

詹琦： 这背后核心考验的还是用户运营的方法论，跟具体用什么Agent框架关系反而没那么大。当然，用好Agent之后，相比人工确实有很大优势，比如能做到更细腻、更千人千面的表现。之前经常有品牌主问我：“怎么让Agent更有‘活人感’？不要让群里的五个机器人说话语气一模一样，像同一个人。”

其实这取决于你的实现路径：

如果使用 OpenClaw 框架，它的System Prompt是一个.md文件，每次发起会话执行任务前，会自动拼装进系统提示词里。只要把.md写好，它就可以完美实现语气、性格上的差异化。

如果不适用这类框架，用 N8N 工作流，你的第一个节点可以设置一个Read File指令，让它先读取一个文件，文件里用自然语言写明这个Agent的性格、语气和口癖。

我们可以结合对海外用户的洞察，比如针对美国的Gen Z（年轻一代）或是Baby Boomer（婴儿潮一代），把他们偏好的人格特征写进Prompt里，这就解决了“活人感”。

另一个是上下文的理解。以OpenClaw为例，在代码设置里是可以修改读取Message的条数的。如果设置成50或100条，它就会往前自主翻看群里的聊天上下文。这样，Agent就能自然地参与到群讨论中，而不是一个只会硬生生回答“被@问题”的傻机器。

我们甚至遇到过，当群里进了一个新人，人类群主刚在群里介绍完新人的情况，OpenClaw就会主动跳出来热情打招呼：“啊！你就是之前提到的那个人呀，我知道你，我很喜欢你！”这种超预期的活人感互动，如今完全可以变成现实。所以在启动期做活动、做Referral Program（裂变推荐），AI已经是一个出海企业今明两年必须要去摘的“低垂的果实”。

王璐： 我们可以总结一个词叫“参与感”。在产品启动期，通过AI让用户感觉品牌方或产品方有真实的、细腻的回应，能够大大提升用户黏性。但不管是多样化的内容还是千人千面的私域，都离不开海量的传播素材。鹏哥，针对需要批量生成不同角度、不同创意素材的需求，你有什么建议吗？

刘鹏： 素材的批量生成和流量的获取，本质上要看平台对内容的推荐算法。不管国内还是海外，像TikTok和YouTube，它们的算法最看重的是高播完率（完播率）和高互动率。我们应该反推：怎么做内容才能迎合平台的推荐机制，从而诞生百万、千万级的爆款？

根据我们用户和我们自己的测试反馈：好看的、有趣的、有反转的、有剧情和情绪传播性的点，是最容易出爆款的维度。

🎬 爆款案例分享：

海外案例： 前两周我们有个用户在YouTube上做了一个百万播放的爆款。他用AI做了一个惊悚反转片段：一个日本女孩被从高楼推下去，在下坠过程中，场景发生了千变万化的刺激交替。这个视频牢牢抓住了注意力，用户愿意看完，看完后又愿意点击、评论和分享，触发了平台的推荐算法，而制作成本极低。

国内案例： 4月份《王者荣耀》在我们平台做了一个案例短片《我的对抗路，我做主》。它结合了游戏元素和一首老歌，用AI手法花极低的成本制作。内容符合让人“想听完歌、看完片”的逻辑，看完后大家又愿意去传播点赞。

所以，怎么用AI出爆款？核心逻辑和传统制作的底层思维是一致的，只是AI把出爆款的效率放大了，让你可以进行更低成本的概率博弈。

王璐： 明白，创意的底层逻辑没变，但AI带来了效率红利。柏林，AI智能硬件天然自带“晒单”属性，你们在产品设计时，是怎么思考通过互动引导用户主动去分享和传播的？

王柏林： 实际上，在做这个AI创业之前，我做过很多硬件。硬件供应链有它复杂的一面。但我想跟在座的大家说：反内耗（反FOMO），大家不用那么焦虑。

回归到营销的第一性原理：行业大于产品，产品大于品牌。 行业和赛道的选择，往往大于盲目的努力。我之所以选择带有东方玄学（海外叫Oracle）色彩的赛道，是因为这个品类在海外本身就自带巨大的流量池。这种流量不是因为你的内容多好或分发多厉害，而是因为人类内心深处对这个话题天然感兴趣。这就像你在商务场合遇到一个长相极好的人，你跟他成交的概率天然就会高一些一样——这是产业本身的先天优势。

在AI时代，我们的产品反而是用来应对FOMO（错失恐惧）的。我在外面演讲时常劝大家不要焦虑。有人说在AI时代“Taste（品味）”重要，或者“Prompt组合”重要。我觉得归根结底要回归到人本身。

深圳的营销行业和硬件制造行业非常讲究逻辑、强调指标和效率，但也导致很多人无法打开“新系统”。我们产品涉足的行业目前还在一个混沌区。我举个例子：在大疆出来之前，大家不觉得非要用无人机拍照；在GoPro出来前，大家觉得运动相机已经够好了，为什么还要做磁吸？但成功的创新产品往往是跳出原有逻辑、跟市场不断做PMF（产品市场匹配）的结果。

老实说，我也不知道自己的哪个素材会爆，也不知道下一代硬件会进化出怎样的交互。但我唯一坚持的迭代逻辑是：把所有的情绪和反馈都给到用户，让他感受到我们的用心，从而越来越喜欢这个产品。

话题三：技术尚未收敛时，创业者的护城河在哪里？

王璐： 确实，玄学和硬件的结合给大家提供了极高的人文情绪价值。正如大家所感受到的，技术的发展太快了。以前说AI的发展周期按年算，现在感觉是按周计算，每周都有新模型、新技术跑通。那么，在技术还没有收敛的变动期，我们创业者的“护城河”到底是什么？ 先从柒柒开始。

詹琦： 我现在主要做两块业务：AI培训咨询和海外用户运营部署。

在培训咨询这块，我跟很多二三线城市的老板打完交道后，真的很同情他们，他们极度焦虑。二三线城市没有深圳这样充沛的AI人才储备，但他们的竞争对手却是全国甚至全球的。他们问我的问题都很朴实、很落地：“智能体到底是什么？”、“能力边界在哪里？”、“哪些活可以给它干？”、“风险是什么？”、“我花1万块钱能得到什么回报？”

所以我现在的核心工作是做“科普”，用最通俗的大白话帮传统企业老板和高管理解AI的投入产出比。这层科普工作的壁垒，取决于我能在多大程度上共情我的客户。

在海外用户运营这块，考验的绝不仅仅是技术，而是对运营、营销和销售的综合理解。 怎么基于不同的品类特征和品牌调性，跟品牌共创一套用户运营方案？这里面既有偏感性的品牌营销、Agent性格设计，又有非常理性的数据、机制、工程流程。它是一个复合学科，需要懂工程、懂营销、懂海外文化的专家组合在一起提供Hybrid（混合）解决方案。

我们服务年营收5亿以上的客户，全是一客一策。这里的壁垒是技术本身提供不了的，它是由对海外零售心理学的理解、工程落地能力以及细节调优能力共同构成的复合壁垒。 没踩过坑、没排过无数Bug的人，是做不来的。

王璐： 刚才看你在上台前半分钟还在疯狂工作，确实体现了深圳人的拼劲。关于技术迭代太快，我常有“学不过来”的焦虑。你是怎么保持高速学习的？

詹琦： 我把我的OpenClaw跑起来之后，给它设置了一个“监听List”。这个列表里精选了全球顶尖的技术专家和行业大咖。Agent会去24小时监听他们的Twitter、GitHub和公众号更新，然后结合我个人的关注偏好和公司的业务场景，自动去糙取精，形成一份极简报每天推送给我。

这背后其实就是一个定时爬取的Cron Job和专属知识库。在AI信息爆炸的时代，让人用肉眼去捞信息是不现实的。我目前大概有三个分身Agent在给我打工，其中一个就是我的“行业情报助手”。 学会用AI对冲AI时代的信息洪流，我认为是最优解。

王璐： 这个经验对创业者太重要了。接下来问一下杨睿总，在AI时代，“多巴胺”和“生产效率”是Luckyshot的护城河吗？

杨睿： 现在的短视频把用户的多巴胺阈值拉得非常高。做海外短剧，你必须在前3秒、前10秒就扔出“钩子”留住用户，否则人就划走了。所以我们一直在训练AI在黄金前几秒留人的能力。

如果要说现阶段我们公司的护城河，那就是极致的产能——我们现在能做到一个月产出2000部短剧。

王璐： 那如果新技术来了，别人一个月能出4000部呢？

杨睿： 没关系，技术也是同步赋能我们的。市面上很多人在走“精品剧”路线，但我们目前是把短剧当作一种高频的“流量工具”在打。底层逻辑不同，打法就完全不同。

王璐： 明白，以规模化和工具化的流量思维来构筑壁垒。那鹏哥呢，针对内容和工具赛道，大厂也正在加速入局。瑞云科技的护城河是什么？

刘鹏： 这个问题问得非常巧。就在昨天，火山引擎以及我们的大股东之一阿里，都推出了类似我们的同款视频生成产品。面对大厂入局，我们的护城河主要有两点：

绝对的开放性（Open）： 大厂做视频创作平台，往往倾向于和自家的大模型作深度绑定。但我们是足够开放的，我们集成了全球所有主流的文生图、文生视频大模型。国内用户通过我们不需要折腾科学上网，海外用户也可以无缝调用国内最顶级的模型。

深厚的制作Know-How： 我们是做云渲染出身的，过去长期服务好莱坞、宝莱坞以及世界500强的顶级广告片、影视渲染（包括《流浪地球》、《长津湖》等头部项目）。我们最懂影视制作的底层流程。因此，在产品画布工作流（Workflow）的设计上，我们能做得比大厂更精细，对专业创作者的痛点把握得更精准。

总结来说，足够开放以容纳更多模型，以及我们更懂制作、更懂客户，并且拥有第一批建立信任的B端存量客户。 这就是我们面对大厂时的先发壁垒。

王璐： 这就是多年经验沉淀带来的壁垒，确实不是大厂靠单纯的技术迭代能在一夜之间抹平的。那柏林，对于一个还没有这么深厚积累的初创硬件团队，你们如何迎接挑战并建立护城河？

王柏林： 坦白讲，如果单看硬件本身，我们的技术在深圳这个地方并不算强。同样的技术可能别人花几十块钱就能做出来，甚至把价格打到30块以内，但我们售价499。如果我天天去盯着技术本身，我一定会极度焦虑。

但我做玄学产品这段时间，为了理解产业，去读了《易经》和《道德经》。《道德经》里有一句话叫：“为学日益，为道日损，损之又损，以至于无为。” 这让我重新思考什么是壁垒。其实，大象无形，每个人和团队都有自己独特的、无法被复制的综合壁垒。

对我们初创团队而言，壁垒是综合性的：

第一，在细分赛道里，目前还没有人像我们这样把东方道家国学和AI硬件结合得这么深，这是个短期内很难被超越的生态位。

第二，我们在Branding（品牌建设）的过程中，把我们对产业和文化的理解传达给消费者，用户能感受到你的专业和诚意。就像离开广东吃鱼生，怎么吃都觉得不对味一样，这是由产业圈子、文化认同和团队每天深耕的行业敏感度共同决定的。这些隐性的Know-How组合在一起，才构成了初创团队真正的GTM（戈壁滩市场切入）策略。

主持人总结

王璐： 总结得太好了。其实两个月前我也非常焦虑，觉得AI发展太快了该怎么办。但这几个月我的焦虑缓解了。因为我发现：我焦虑，所有人也都焦虑，那大家就一起焦虑吧。

最重要的一点是，我意识到AI出海其实是“Buff叠满”。我们要做的就是练好内功、苟在牌桌上等风来。 只要你留在牌桌上，总有一个机会你能抓住并乘风而起。听完四位嘉宾的分享，大家可以发现，在AI时代，大家对护城河的理解最终都回归到了对行业的深刻认知、对用户的真实理解以及隐性经验的积累。这些都是短期内无法被技术或算法轻易替代的。