新加坡AI创业

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之前在叮咚买菜的季度会上大家做了一个讨论，Ai的趋势不可避免，那么未来哪些东西无法或者很难被Ai替代？ 最终大家给出的共识是美酒美食和有趣的灵魂 Ai时代，让我们多见见有趣的灵魂， SmallWOD给Ai社区带来有温度且可信任的链接 @Eddie @Yijia @Eva AI spacehub @Leonie @James翁家良｜人本AI @Crison

新加坡探索创业的小伙伴看过来 向大家介绍@张晓庆 ： 《Never Fired - AI时代的主权个体》作者，刚辞职新鲜出炉的Meta数据科学家，Airock Co-founder，两个PhD经历，也是对我辞职离开香港、去读书创业这艰难又兴奋的三年帮助很大的Life Coach。 晓庆会在本周日下午举办一个活动，带着大家探索属于自己的unfair advantage - AI 不能取代的你眼睛里的光。欢迎大家报名！ 我也非常推荐他的这本书新书，它回答了我这几年在不断取舍和变化中困惑的一些问题，我想对SmallWOD的小伙伴也会有帮助。

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调研下有多少人吗

本期对话@Charlie | OpenMax OpenMax联合创始人。杭州浙商家庭出身，从小跟着父亲参加广交会做外贸。北外本科，荷兰读行为金融学硕士，在美国迪士尼工作过两年，在荷兰第一次创业做工业设计ToB服务。在用AI给自己公司降成本的过程中发现——代码审计AI比人快20倍、效果差不多。于是转做OpenMax，面向中小企业的多Agent协作平台。半年做到400+付费企业客户。 最让我意外的不是产品本身，是他对用户画像的洞察——65%的付费用户是30到45岁的职业女性。原因不是行业不是认知，是一个词：ego。 1. 代码审计比人快20倍，效果差不多 Charlie做AI不是因为看到了风口，是因为自己烧不起钱了。 此前他和合伙人的公司最多有60个全职研发，每个月烧钱很多。开始用ChatGPT、Cursor、Claude这些工具，确实省了不少成本。 但真正的pivotal moment是有一天让AI做代码审计，和让一个员工做同样的事对比——效率差了20倍，效果差不多。 "那一刻我和合伙人说，我们不能再给企业提供卖人的服务了。你的下一个同事可能就是AI了。" 他说AI不是一个回答问题的工具和玩具，是真正给企业带来生产力的workforce。这个认知之后，他们把定位从"帮企业更好地用AI招人"改成了"帮企业用multi-agent workforce"。 2. 超级Agent是错误的架构 Charlie有一个很鲜明的非共识判断：一个超级Agent干所有事，是错误的架构。 很多人跟他抬杠说"我一个Agent就能打你十个"。他说技术上确实可以，但不应该这么做。 原因是管理学和数据治理。 "企业为什么叫企业？是不同的人基于不同的分工组织在一起的。做技术的、做财务的、做法务的，信息权限是不一样的。销售部的人是没有资格知道每个员工发多少工资的。法务的敏感合同不能让其他部门看到。" 一个Agent拥有所有权限，就像一个员工能看到公司所有数据——这在任何正常的公司治理里都是不允许的。 多Agent的好处是分工+权限隔离+互相验证。一个Agent产出的内容另一个Agent可以check，减少幻觉。不是单个Agent实现不了，是从governance角度不应该。 "那些所谓的零人公司、一个超级Agent把什么都干了——我觉得是错误的架构。" 3. 杜蕾斯中国总部用了几十个Agent Charlie提到他们最大的一个客户——杜蕾斯中国总部，用了几十个Agent，横跨供应链、财务、法务、HR、内容、营销所有部门。 有意思的是一个管理层面的现象：一把手其实不知道底下每个Agent的消耗和产出。 "一定程度上，不知道底下的Agent在干什么，也间接说明不知道AI的ROI是什么。" 所以Charlie 的团队做了一个组织级别的控制面板OpenMax WorkSpace——可以看到每个Agent每天消耗多少算力、有效产出是什么、谁在管这个Agent。如果某个Agent一天没有消耗任何算力，但对应的那个员工也在上班没请假——"那这就不合理了。" 这个逻辑和传统的人力管理一模一样。老板要结果，不钻细节。Agent产出最终版本，人像老板一样给反馈。反馈必须人给——如果反馈也是AI给的，"这就失控了"。 4. 65%的用户是职业女性 这是这期最让我意外的数据。 Openmax的付费用户里，65%是30到45岁的职业女性——女老板或女高管。她们的共同特征：没有技术背景，身上背着大量KPI和OKR，需要落地很多事情，很焦虑。 "知道AI有用，但自己没空也没有那个ego去自己捣鼓。" 而男性用户有一个核心变量：技术ego。 "有的男的ego比较大，他说你这东西我也能做，我自己捣鼓捣鼓开源的也能弄。但凡有这个想法的人，他就不会用。" Charlie说从统计学来看，有技术ego的女性比较少，所以大比例女性在用。而有技术ego的男性比较多——"自以为自己能捣鼓明白，但其实又捣鼓不明白，一定要撞南墙。" 这个洞察非常有意思——AI产品的adoption barrier不是价格不是认知不是行业，是ego。 5. 人是AI的眼睛和耳朵 Charlie的团队30个人，日常跑60多个Agent。他们有一个极端的原则： "人是为AI在探索真实世界去服务的。我就是我的AI的眼睛和耳朵。如果我跟谁的一个重要对话没有被记录，AI归不到这个信息，那这段对话在我们整个工作流里就没有价值。" 具体怎么做？他跟同事协作的时候，经常不是at同事本人，而是at同事的Agent。 "我跟他的Agent说，新客户来了，什么情况什么需求。Agent做整理——整理的过程就是喂数据。然后我说你把这个客户信息填入CRM，建一个表单，提醒我下周一follow up。" 从客户接触、名片、调研、需求挖掘、电话会议、跟进、方案、反馈——全流程都是AI做信息流管理。人做的是感知（见客户、参加会议、打电话）和决策（这个客户值不值得跟、这个反馈是真需求还是噪音）。 "有的客户的话，我会反过来跟AI分析——他说的是噪音还是真的有价值？他是因为不懂在胡扯，还是真的有这个痛点？" 6. 从卖数字员工到做Workspace OpenMax经历了一个产品演变。最早叫CocoAI，卖的是单个"数字员工"——一个Agent解决一个具体问题。 后来发现不够。 "单个垂类Agent解决具体问题，这个很多人在做了。但真正上升到企业级AI转型，单个几个Agent是不够的。" 他举了一个例子：公司里每个人各自用自己的AI工具——有人用ChatGPT，有人用Cursor，有人用Claude。各自为战，信息孤岛。没有一个系统把这些Agent串起来、让它们协作、让管理层看到全局。 所以OpenMax做了一个workspace——多个Agent可以实时对话、共享上下文、分工协作。人提需求、分配任务、给反馈。Agent执行、互相验证、产出结果。 "我们叫它AI native workspace。现在的Slack和飞书都是为人设计的。未来可能有100亿个Agent成为平台用户——越来越多新平台会出现。" 7. Cursor养出了自己最大的竞品 录完之后我跟Charlie聊到微软CEO Satya Nadella写的一篇文章——Reverse Information Paradox。 原来的信息悖论是：如果我要买你的知识，你必须先告诉我，但你告诉我后我就不用买了。AI时代完全反过来——企业使用AI的过程中，把自己的knowhow送给了AI公司。 Charlie给了一个极其具体的例子：Cursor。 "Cursor是Claude的最大客户。几百万程序员在用Cursor写代码、给反馈、训练工作流。Anthropic看到了——原来coding agent这个事有PMF——于是做了Claude Code，直接竞争Cursor。" "等于Cursor给Anthropic付着钱，养出了自己最大的竞品。" 他说这个问题会越来越严重。大模型公司在蒸馏各种各样的业务——Claude Design、Claude Finance——每一个领域的应用层公司都面临同样的风险。 解法是什么？他认为最终会有更多企业选择本地部署和开源模型。"中小企业无所谓，大企业和政府必须本地部署。闭源和开源谁胜谁负，现在没有结论。" 8. AI时代最后比的不是idea，是交付 最后聊到竞争。做AI Agent平台的公司越来越多。Charlie说差异化不在idea——AI时代idea的成本趋近于零。 "代码谁都能写。有人手搓代码，到帮企业真正落地、解决问题、完成交付——这中间有很大的gap。" gap在哪？他服务的大部分客户没有AI工程师，只有IT和软件工程师。他们不懂怎么用AI，也用不好。 "这是我们close the gap的核心价值。有人说大模型公司出来之后就不需要什么产品了——远不是这样。" 他的定价也很直接：对比一个真人员工的月成本。订阅制，成本计价。目前没有做按结果付费——"我们是通用型的，各行各业各个场景，很难对每个客户都承诺五倍十倍的收益。"

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