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最近有个客户是成人用品行业的。下午从他公司出来，随手给我拿了 6 个 AI 飞机杯。
这玩意儿我也用不上这么多，不知道有没有即友有需要的，我抽个奖都送了吧。
（朋友试过了，说不漏电。
这玩意儿我也用不上这么多，不知道有没有即友有需要的，我抽个奖都送了吧。
（朋友试过了，说不漏电。
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收到了 3 年前第一个 Claude 账号（以 bot 形式放在 slack 里）ban 掉之后申请导出数据的所有数据
3 年，导个数据用了 3 年
#好产品是不需要服务的
3 年，导个数据用了 3 年
#好产品是不需要服务的
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都什么时候了，“AI native 公司”的定义还停留在流程建设、协作方式上
不应该是人效吗，过去 SaaS 公司人效几万到几十万美金，那些号称 AI native 的能 10x 吗
不应该是人效吗，过去 SaaS 公司人效几万到几十万美金，那些号称 AI native 的能 10x 吗
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有一位我很尊敬但也很 “讨厌”的前辈，每次见我都会毫不留情面地指出我哪里做得不够好、业务层面哪些地方有问题。每次见完他，我都要放空一会，然后把他说的确实在理的地方改了
当时的这个思考，就是他反复问我的：
“你能否让你的产品突破 Token-based 的模式。你客户一年有几十亿的收入，却只给你几万美金的订阅费，那你和一个高级的 SaaS 有什么区别呢？”
感谢他（不是我们的股东，也没有利益关系），一个星期之后我有了答案，并且已经开始考虑把这件事情落地到商业模式里了。
当时的这个思考，就是他反复问我的：
“你能否让你的产品突破 Token-based 的模式。你客户一年有几十亿的收入，却只给你几万美金的订阅费，那你和一个高级的 SaaS 有什么区别呢？”
感谢他（不是我们的股东，也没有利益关系），一个星期之后我有了答案，并且已经开始考虑把这件事情落地到商业模式里了。
Gavin_C.: 最近在升级 Business model，从以前的订阅套餐，升级为 outcome-based，核心是卖劳动力。 行业内对于 outcome-based model 有不少共识，但几乎没怎么见到真实案例分享，想发起一个线上讨论，因为实践下来觉得大家可能把这件事情想简单了，对这块感兴趣且有落地经验的朋友可以留个言，我来组织。 outcome-based 听起来很顺：AI Agent 不卖 seat，不卖 token，不卖月费，卖结果。客户也喜欢，软件公司也显得有 skin in the game。 但一到实操，第一个问题就来了：什么叫结果？ 是事前约定一个 outcome，还是事后算账？如果事后算，月底基本一定会吵。客户会问：这个结果是你带来的，还是我原本也会做？这个值多少钱？你说省了 6 小时，但这 6 小时是老板时间、员工时间，还是外包时间？ 按人类完成耗费时间算价值也不太对。客户不是买你的工时，客户买的是某个业务问题被解决、某个 workflow 被跑完、某个风险被消掉。 所以现在越来越觉得 outcome-based 的关键不是 pricing，而是 resolution contract。先定义清楚什么算完成，完成证据是什么，哪些情况不收费，哪些情况只是 attempted，不是 billable。 Sierra 做客服场景会更顺一点，因为 resolved conversation 本身就是一个天然单位，而且背后有清晰的人力替代成本。 目前想到的讨论话题：你们公司现在怎么定义 outcome？怎么验收？客户会不会 challenge 账单？有没有哪类 workflow 最适合先从订阅制切过去？
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貌似国内很多朋友对 FDE 的理解太狭隘了，感觉 FDE 就是在做面向企业的定制化需求。
如果你跟客户的开场白是“我帮你落地 AI 战略，你有什么需求我都能做”，那大概率后面就会变成十几年前传统企业数字化转型那套老戏码：老板被说服了，预算也有了，然后真正每天要用系统的人开始跟你 battle。
这不是他们难搞，很多时候是你的切入点太粗了。
“AI 战略”这个词太大，大到最后谁都能往里面塞需求，谁也不知道边界在哪里。FDE 就会被拖进各种业务细节、流程例外、部门政治里，最后做得像一个高级定制外包团队。
但如果你有一套相对标准化的产品，哪怕颗粒度很大，比如所谓 AI 中台，或者更具体一点，企业版 Codex，情况就不一样了。
你不是问客户“你想做什么 AI”，而是很明确地告诉他：这套东西解决哪类问题，老板能看到什么结果，员工每天怎么用，哪些事情应该进产品，哪些事情不应该进。
过去很多公司也说自己在帮企业做数字化转型，但最后跑出来的并不是“数字化转型”这个概念，而是很具体的产品。
比如 CRM 这类东西，本质逻辑其实很朴素：把客户资产在线化，让销售、市场、客服可以随时查看、处理、跟进。听起来没那么性感，但这才是产品。
所以 FDE 难推进，很多时候不是因为企业用户天然麻烦，而是因为卖进去的东西太像一个愿望清单。老板买的是 AI 战略，员工面对的是一堆要改工作流的麻烦事，中间没有一个足够清晰的产品边界把它接住。
如果你跟客户的开场白是“我帮你落地 AI 战略，你有什么需求我都能做”，那大概率后面就会变成十几年前传统企业数字化转型那套老戏码：老板被说服了，预算也有了，然后真正每天要用系统的人开始跟你 battle。
这不是他们难搞，很多时候是你的切入点太粗了。
“AI 战略”这个词太大，大到最后谁都能往里面塞需求，谁也不知道边界在哪里。FDE 就会被拖进各种业务细节、流程例外、部门政治里，最后做得像一个高级定制外包团队。
但如果你有一套相对标准化的产品，哪怕颗粒度很大，比如所谓 AI 中台，或者更具体一点，企业版 Codex，情况就不一样了。
你不是问客户“你想做什么 AI”，而是很明确地告诉他：这套东西解决哪类问题，老板能看到什么结果，员工每天怎么用，哪些事情应该进产品，哪些事情不应该进。
过去很多公司也说自己在帮企业做数字化转型，但最后跑出来的并不是“数字化转型”这个概念，而是很具体的产品。
比如 CRM 这类东西，本质逻辑其实很朴素：把客户资产在线化，让销售、市场、客服可以随时查看、处理、跟进。听起来没那么性感，但这才是产品。
所以 FDE 难推进，很多时候不是因为企业用户天然麻烦，而是因为卖进去的东西太像一个愿望清单。老板买的是 AI 战略，员工面对的是一堆要改工作流的麻烦事，中间没有一个足够清晰的产品边界把它接住。
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