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创业者、业务负责人及一线操盘者的实战型组织。聚焦出海、企业服务、AI / 数字化、跨境商业核心议题。以真实场景、真实问题、真实结果为导向，通过案例拆解、方法论落地和同频伙伴共创，拒绝空泛理论，只聊实战中的亲历与实践。
马来西亚正在把AI普及变成一场由政府主导的产品分发实验。 马来西亚政府自9月1日起向18至30岁的年轻人开放“AI for Rakyat”项目。完成指定学习模块后，10万名参与者可获得三个月免费订阅，涵盖马来西亚本土产品ILMUChat、Google的Gemini Enterprise，以及来自中国的WonderClip和MuleRun。 这项计划的商业意义，不只在于免费用户的数量。 对于试图进入东南亚的AI公司而言，政府支持的培训和普及项目正在成为一种新的市场渠道。相比单纯依靠广告投放，这类项目可以同时提供政策背书、用户教育和本地曝光，并帮助海外产品降低进入新市场时的信任成本。 马来西亚选择同时引入本地、美国和中国产品，也反映出他们在AI技术路线上的现实主义态度：不预先绑定单一国家或供应商，而是让不同来源的产品在实际使用中竞争。 这个动作也为中国AI公司提供了一个积极信号。它们进入东南亚，并不一定需要先赢下大型企业客户。政府培训计划、高校、行业协会和开发者社区，都可能成为建立早期认知和用户基础的入口。 不过，10万名免费用户与可持续收入之间，仍然存在明显距离。 三个月免费订阅可以快速提升注册量，却不能自动证明用户愿意长期使用，更不能说明企业客户会为此付费。真正需要观察的，是参与者完成培训后的激活率、使用频率、留存率，以及免费期结束后的转化情况。 对中国公司而言，获得政府项目席位只是进入市场的开始，有一定时代助推的作用。但能否把一次性曝光转化为长期业务，取决于后续产品是否可以建立完整的本地化路径。 首先，产品需要的不只是马来语界面，还包括符合当地工作习惯的模板、培训内容和客户支持。其次，公司需要与高校、培训机构及行业协会建立合作，把个人用户进一步连接至SME和企业场景。最后，免费项目结束后，应提供清晰的企业版本，并通过本地案例证明产品能够改善销售、营销、客户服务或内部运营效率。 政府项目可以帮助一家海外AI公司打开市场，却不能替代产品与市场的真正匹配。 但马来西亚这次计划传递出的强信号是，中国AI应用仍有机会进入由政府推动的主流生态，与美国和本地产品直接竞争。需要警惕的炒作同样明确：用户触达并不等于用户留存，免费订阅也不等于企业采购。 对希望进入东南亚的AI公司而言，关键问题不是能否拿到一张政府合作的入场券，而是入场之后，能否把政策背书转化为本地客户、真实工作流和持续收入。 是否可以抓住这张牌，即使同一赛道的不同玩家应该也有不同的打法，我们拭目以待。
飞书&火山合并，两大商业团队合二为一，重点服务大客户。不赛马，不分兵作战，统一ToB出口。 有飞书/火山的客户吗？期待大家的讨论
SmallWOD联合Founderpark在8.3-8.4将会举办以“AI在东南亚的落地”为主题的大型活动，期待与大家见面 折扣码：SMALLWODVIP 可享6.6折优惠
最近沟通的一些中/大型企业也越来越多采用ABM模式，而不是早期按营销漏斗的模式做Marketing&Growth。 作为MKT最直观的感受是这样做ROI更高，基于Account做聚焦，比传统的MQL->SQL-> Deal 更可控（减少资源消耗，传统大展会拿Leads很多都是在浪费时间）也可以逐渐渗透到客户组织的各个决策节点，提升赢单率。 时代背景下 更核心的应该是AI直接拉低了Martech成本。比如现在的AI 可以在几秒钟内，针对不同行业、不同目标公司，自动生成极其个性化的邮件、案例展示和营销方案，极大地降低了 ABM 的门槛这些提效因素。 期待和大家一起讨论ToB获客案例和Insights 👐
分享一下这么多年办活动做b2b销售的一些小感受 1. 线上做品牌 线下做转化。预算低就做thought leadership以及和重点账号做engagement，预算高就搭配软文和媒体。线上别人看到过你品牌，线下拉活动或者活动现场销售 感兴趣概率更大。即使没听说过，新线索也会搜一下 2. 做活动人多不一定关键，人多散，自己聊不到客户，来的人也没收获，就以后不想来了。尽量确保来的每个人随便聊大概率都是同频有帮助的，他们未来会主动问你下次什么时候活动 3. 真想拉人多，就搞大的conference旁边的周边活动，大家有来都来了的心态会物尽其用多参加活动，创业者密度也会高一些。 4. 定向邀请或者靠关系bd一些high profile的基金和创始人，就可以来更多人。想吸引投资人就喊知名家办LP，想吸引创业者就喊投资人，喊来的人不一定要很senior，刚入职的analyst/principal更好邀请，他们也有拿线索的需求。 4. 没预算的话也可以找一些“卖水”“卖铲子”的公司赞助，比如算力、财税、律所、猎头等，把场地搞舒服一些，准备酒水饮料和能出片的摄影师
哈喽大家， 我在一个在南加的00后社区中，我们平时就喜欢把在认真做事的人聚在一起聊点有用的哈哈 咱们最近组织了一场活动--其实现在做产品这件事，已经跟以前很不一样了。不是有idea就能往下走，很多人卡在中间：不知道从哪一步开始，也不知道什么才算真的在验证。所以我们做了这场分享，讲讲优秀产品到底是怎么做出来的！ 不会讲成功故事，更想把过程讲清楚一点，比如： 第一个版本到底要做到什么程度 MVP到底在验证什么 技术 / 产品 / 市场怎么取舍 哪些路径看起来很努力但其实没用 这次来的都是在硅谷 & LA一线做产品、做AI、做投资的人，非常真实的哦～如果你也在想“要不要做点什么”，或者已经在做side project，这场应该会对你有点帮助！ 📍05/09 UCSB 报名：https://luma.com/n3wt23yx OR详情见图扫码报名🙋♀️ 欢迎大家积极参与啦～
最近和一些做ToB和To大B的朋友聊AI对私有部署的提效能力，大家普遍提到现在的AI产品之所以还没有达到大家预期的成熟度，核心不在于模型能力不够强，而在于它还无法真正融入“企业复杂的内部环境”。 企业需要的是高度贴合自身流程、数据和合规体系的“系统级能力”，而当前AI更多停留在通用能力和接口层（不是story里讲的能力，更要看运行后的实际状态），难以适配碎片化的in-house系统、复杂的权限结构以及真实业务中的多步骤工作流。同时，AI输出的不稳定性和不可完全预测性，也让企业在关键场景其实很难完全授权。叠加上高昂的集成成本和不够清晰的规模化ROI，使得AI很难像SaaS一样成为稳定、可依赖的基础设施。 对ToB业务来说，AI的瓶颈并不是“能不能做”，而是“能不能可靠地嵌入并长期运行在企业系统中”
近期因为一句“SaaS会被AI替代”导致大量SaaS企业股价下跌，但黄仁勋坚定认为AI不会代替SaaS，只是重构和迭代，大家怎么看？ 过去二十年，SaaS几乎定义了企业软件的形态。 它解决了一个关键问题：让复杂的软件以更低成本、更灵活的方式被企业使用。从CRM到客服系统，从ERP到营销自动化，SaaS的核心价值始终清晰——通过软件工具提升人的效率。 但正是这一点，也构成了SaaS的根本边界。 SaaS从来不是为了“完成工作”，而是为了“辅助人完成工作”。 所以无论工具多么先进，系统始终是被动的。真正的执行者，仍然是人。而人，恰恰是企业中最昂贵、最难规模化、也最不稳定的要素。 过去，这个限制无法被突破。因为软件不具备“理解”和“决策”的能力。它只能响应指令，而无法主动完成任务。 但AI让这一点发生了改变。 随着大模型（LLM）和Agent架构的发展，软件第一次获得了三种关键能力：理解意图、做出决策、以及执行跨系统的复杂任务。这三者叠加，带来的不是功能升级，而是范式转变——软件从工具，变成了执行者。 这也是为什么我们正在看到一个微妙但本质的变化：企业不再满足于“拥有系统”，而是开始期待“工作被完成”（由工具来理解，决策和执行）。 比如过去企业采购的是客服系统，用于帮助人工客服更高效地处理问题。而现在，越来越多企业开始直接购买“问题解决能力”——例如，AI能够自动处理80%的客户咨询，并在复杂场景中辅助人工。这时，系统的重要性在下降，而“解决问题的能力”成为核心。 同样的变化正在发生在销售、运营、人力等多个领域。CRM不再只是记录客户信息，而是开始主动跟进；营销系统不再只是分发内容，而是开始优化转化路径。企业关注的焦点，从“有没有工具”，转向“有没有结果”。 这也解释了为什么传统SaaS的商业模式正在被重新审视。按账号收费（per seat）的逻辑，本质上是围绕“人”来设计的——每增加一个员工，就增加一个软件席位。但如果未来更多工作由AI完成，那么席位的意义就会减弱，取而代之的是基于使用量、任务量，以及按结果定价。 但这并不意味着SaaS会消失。更准确地说，SaaS将被“重构”。未来的企业软件，可能不再以“系统界面”为中心，而是以“任务执行”为中心，比如最近比较火的Openclaw,是实实在在在做事和解决问题。用户不再频繁进入系统操作，而是通过自然语言、API或自动流程，让一组AI agent在后台完成工作。软件仍然存在，但它的形态、交互方式和价值衡量标准，都将发生变化。 从这个角度看，我们正处在一个关键的过渡期： 从“人使用软件”，走向“软件承担工作”。 而这，或许才是AI对ToB行业最深远的影响吧
最近在硅谷很多软件企业都会提到一个判断标准：ToB 是否真正成功，关键要看能否拿下大厂订单。 换句话说，只有被头部企业持续采用、并形成稳定复购的解决方案，才算真正跑通了价值闭环。大家怎么看这个标准
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