2026 To B 生存實錄：消失的群體和變異的組織

AI 把效率拉到極限，也把舊模式逼到墻角。

文｜Alex

2026年的 To B 市場正顯現出一種極端的啞鈴型結構。

一端是掌握著海量算力與生態的科技巨頭，另一端則是規模極小但極度精銳的創業團隊。而那些依靠傳統“堆人”邏輯、規模在數百人的中型 SaaS 公司，正處在一個尷尬的位置。

以前開發同類產品或服務需要幾十人的團隊和持續融資來支撐，而現在兩個人利用 AI 就能完成以往二十個人才能干的工作。這種人效比的代際差異，正在改寫市場的競爭法則。

增長的等式從線性的“加人等于加營收”，轉向了指數級的“AI 杠桿撬動”。這種根本性的轉變，讓舊有商業模式的賬目變得難以算平。

正是在這場靜默但深刻的效率革命中，一群特別的創業者走到了臺前。

01那些最懂舊體系的人，正在親手拆掉它

在這場由 AI 驅動的效率變革中，有一群從舊體系核心地帶走出的“叛逆者”。他們曾是大型科技公司或頭部 SaaS 企業的中層骨干，親歷過傳統模式的輝煌與桎梏，他們的創業選擇是基于深刻痛點認知的技術性突圍。

本文中涉及的魯揚（PureBlue AI）、翟星吉（語核科技）、趙巖（事橙營銷）、逄大嵬（ChatExcel）等多位創業者，均在此前接受了牛透社的深度訪談，其經歷與思考，為我們打開了一扇觀察這場轉型的窗口。

1.履歷標簽

魯揚在創立 PureBlueAI 之前，擔任字節跳動火山引擎市場總經理及豆包大模型市場負責人。這段經歷讓他置身于 AI 變革的最前沿，親眼目睹大模型如何重構流量分發的底層邏輯。

他敏銳地意識到，傳統營銷依賴人工經驗和堆砌內容的 SEO 模式，在面對不斷進化、規則不透明的 AI 黑箱時已經失效。這驅使他放棄大廠的穩定路徑，轉而探索用 AI 模型去理解并適配另一個 AI 模型的認知規則，即 GEO（生成式引擎優化）。

他的團隊從最初的經驗驅動，快速演進至數據驅動，最終確立了模型驅動的技術路線，自研環境自感知數據模型進化引擎，用以替代低效的人工猜測。

翟星吉的創業起點同樣源于對舊模式的反思。

作為前帆軟軟件的產品經理，他深入參與了 BI 工具從銷售到實施的全過程。他觀察到，許多企業客戶購買軟件的本質，并非需要一套更復雜的工具，而是需要一個能直接給出正確答案的“員工”。

傳統 SaaS 交付的是流程數字化的可能性，而客戶期待的往往是確定性的業務結果。這種根本性的落差，促使他創立語核科技，將公司定位為“數字員工招聘平臺”。

他們不再銷售軟件席位，而是專注于在制造業的售前、供應鏈等具體崗位上，打造準確率超過90%、能直接交付業務結果的AI數字員工。

趙巖擁有超過十五年的 B2B 數字營銷經驗，曾任職于致趣百川等機構。長期的行業深耕讓他對品牌與信任的積累有著近乎本能的珍視。

當 GEO 成為熱點，大量服務商采用批量生成垃圾內容、快速污染信息源的方式為客戶爭奪 AI 搜索排名時，他感到強烈的警惕與抵觸。在他看來，這種技術投毒短期或許有效，但長期必然損害品牌聲譽，并被更聰明的 AI 系統反噬。

因此，他創立的事橙營銷堅持慢工出細活的長期主義，只服務價值觀同頻的客戶，將年度服務費起點定在15萬元，并以100%的客戶續約率驗證其“正道成功”路線的可行性。

逄大嵬的軌跡則橫跨了 SaaS 與 AI 兩個創業周期。作為一名 SaaS 時代的連續創業者，他完整經歷過融資、擴張、退出的全過程。

再次創業選擇 ChatExcel 時，他刻意摒棄了上一代“堆人、堆工程、堆銷售”的模式。團隊將核心精力放在技術突破上，成功將 AI 模型壓縮并部署到終端設備，實現了真正的端側智能，解決了企業處理敏感數據時的安全顧慮。

這支不足十人、沒有銷售人員的團隊，憑借產品本身的價值實現了用戶自增長與百萬級服務規模，驗證了在 AI 時代產品驅動增長的可能性。

2.代際鴻溝

這些創業者的共同背景，勾勒出新舊兩代 To B 創業者的核心差異。

上一代 SaaS 創業者，大多是體系搭建者。

他們的核心競爭力在于將復雜的線下業務流程抽象、標準化，并封裝成軟件。增長邏輯依賴于組建龐大的銷售與實施團隊，去說服客戶接受新的管理流程與工具。他們的思維是流程性的，目標是優化效率，但往往停留在“幫客戶更好地使用工具”層面。

而新一代 AI 創業者，本質上是技術破壁者。

他們不再試圖用軟件固化或改良舊流程，而是直接利用 AI 技術穿透流程，瞄準最終的業務結果。他們的思維是結果導向的。客戶不需要理解 AI 如何工作，只需要確認這個“數字員工”或“智能服務”能否準確完成任務、能否帶來可量化的營收增長或成本節約。

增長邏輯也隨之改變，從依賴人海戰術的銷售推廣，轉向依賴技術壁壘與效果自證的產品驅動。

這種代際更迭，反映的是技術杠桿的根本性變化。

當AI能夠直接替代特定環節的人力勞動時，創業的焦點便從如何組織和管理人力，轉向如何訓練和駕馭 AI。

這也解釋了為何這些出身舊體系核心的創業者，反而成為舊模式最有力的挑戰者，因為他們最深切地知道“墻”在哪里，也最先拿到了鑿穿墻壁的新工具。

02組織正在縮小，能力正在放大

當商業模式從售賣工具轉向交付結果，組織的形態也發生了同步演進。

新一代 AI 創業公司普遍呈現出極簡的架構、高度精英化的人才構成，以及對傳統增長路徑的摒棄。這是商業模式進化下的必然選擇。

1.消失的銷售團隊

在這些公司里，龐大的銷售團隊不再是標配，甚至完全消失。從依賴渠道關系和銷售話術，轉向依賴產品自身創造的可驗證價值，這背后是增長邏輯的根本轉變。

PureBlue AI 沒有設立傳統的銷售團隊，其客戶來源幾乎全是主動詢盤。

創始人魯揚認為，他們的 GEO 服務本質是提供算法確定的優化效果，例如將品牌在 AI 平臺的推薦率從不足30%提升并穩定在100%。這種效果本身具有極強的說服力，遠勝于任何銷售演示。

當技術本身構成了足夠高的壁壘并能直接交付顯性結果時，渠道和銷售的中介價值就被大幅削弱。

ChatExcel 則將產品驅動增長的模式推向更極致。其團隊規模不足十人，且沒有一名銷售人員，也未進行市場投放。增長完全依賴于產品在用戶中的口碑傳播與自發性使用，并由此自然滲透至企業場景。

創始人逄大嵬指出，在 AI 時代，技術的迭代周期按月計算，產品的核心價值必須鋒利到讓用戶用起來就離不開。如果需要組建銷售團隊去艱難地解釋和推銷，往往意味著產品解決的不是真痛點，或價值不夠直接。PLG 對他們而言是產品能否在市場中立足的試金石。

這種“無銷售”模式能成立，依賴于一個關鍵變化，即AI 技術使得復雜服務或產品的交付變得足夠標準化和自動化，其價值可以像消費品一樣被用戶直接感知和驗證，從而大幅降低了傳統 To B 交易中高昂的溝通與信任成本。

2.人才觀：判斷力與責任心成為稀缺品

與互聯網鼎盛時期推崇年輕化、戰斗力的人才觀不同，這批創業者在對人才的選擇上表現出明顯的“反年輕化”傾向，他們更看重深度思考能力和職業責任心。

事橙營銷 CEO 趙巖在組建團隊時，明確將招聘重點放在“85后至95前”年齡段。經過大量面試后，他發現許多更年輕的應聘者難以沉下心來從事B2B營銷所需的深度、長周期服務工作。

而 B2B 業務，尤其是高客單價服務，極度依賴服務者的行業洞察、策略判斷力以及對結果的全流程責任心。這些素質往往需要時間的積淀與復雜項目的錘煉。

他認為，一個擁有家庭責任、心態穩定、具備多年專業積累的35歲左右從業者，其可靠性和綜合價值在當前環境下遠高于一個只有執行力的新人。

這一選擇折射出組織形態的一些變化。過去，許多 To B 公司是典型的金字塔結構，底層需要大量年輕員工進行重復性執行工作，如內容生產、客戶跟進、數據錄入等。如今，這些基礎執行工作正迅速被 AI 工具替代。

組織形態因而向“倒 T 字型”演變，即頂端是少數兼具行業認知與技術理解力的精英，負責定義問題、駕馭 AI、確保最終交付質量；底部則是高度自動化的 AI 工具鏈，承擔了絕大部分標準化、程序化的任務。中間層，即過去需要大量人力的執行層，正在被快速壓縮。

因此，新一代組織的核心競爭力，不再取決于員工的數量與體力，而在于核心團隊用 AI 放大自身專業能力的倍數。

他們招聘的是能指揮 AI 陣列的大腦，這種精英化、杠桿化的組織模式，正是其能夠以極小團隊挑戰傳統公司的效率根源。

03企業開始為 AI 產出的價值付費

商業模式的變革是這場 AI 創業浪潮中最具顛覆性的部分。

傳統的軟件訂閱制（SaaS）正在被一種更直接、更結果導向的模式所挑戰。新一代創業者不再僅僅銷售提升效率的可能性，他們直接銷售由AI創造的、可衡量的勞動力價值。

1.定價邏輯：為創造的價值付費

定價方式的轉變直觀地反映了商業邏輯的變遷。

過去，企業軟件通常按照用戶數、功能模塊或數據量來計費，客戶購買的是工具的使用權。而現在，定價的核心錨點變成了AI所替代的人力成本或創造的業務增量。

語核科技 CEO 翟星吉將他們的收費模式比喻為“雇傭制”。例如，他們為制造業客戶打造的售前數字員工，能夠將原本需要資深工程師花費4天完成的復雜報價流程，壓縮到20分鐘內完成，且準確率極高。

客戶為此支付的費用，并非依據接入了多少API或占用了多少算力，而是基于這個數字員工所“節省”的工程師人力成本與時間窗口價值。

這是一種典型的按勞動成果付費，如同為一名永不疲倦、效率超常的專業員工支付薪酬。

PureBlue AI 則采用了更徹底的按效果付費模式。他們向客戶承諾具體的優化目標，例如品牌在特定 AI 平臺上的推薦率、排名率或描述準確率。若效果未達承諾標準，則不收取費用。

創始人魯揚認為，他們的服務本質是幫助品牌在 AI 的認知世界中獲取流量與信任，這與廣告投放的邏輯有相似之處。客戶只為最終獲得的曝光與心智占領付費，而不為背后的算法調優過程買單。

這種模式將服務商與客戶的利益高度捆綁，也迫使服務商必須將技術打磨到足以穩定交付結果的水平。

2.交付邏輯：可量化的業務增量才是終點

商業模式的進化同樣深刻改變了交付的終點。

傳統軟件交付的終點是系統的成功上線與用戶的順利使用，至于能否產生業務價值，則存在一定的不確定性。而新一代 AI 服務的交付，則必須指向清晰、可量化的業務增量。

鯰魚科技深入線下連鎖門店場景，其核心價值并非提供一個對話分析工具，而是直接提升門店的成交額。

以他們的一個知名餐飲客戶為例，針對顧客提出“大盤雞不要放辣椒”這類常見需求，通用 AI 助手可能簡單地建議更換菜品，但這可能導致客單價降低。

鯰魚科技結合品牌知識庫與銷冠經驗訓練的專屬 AI ，能生成更靈活的話術解決方案，例如解釋辣椒特性并提供折中處理辦法，從而更大概率保住這單生意。

他們通過分析單店對話數據，測算出優化后可能帶來的毛利提升空間，例如某門店一天內就識別出超過500元的潛在增長。客戶為之付費的，正是這個可感知、可計算的收入增量。

同樣，悠易科技在推出其 GEO 智能體時，不僅提供內容優化與傳播服務，更構建了一套詳細的數據監測體系，向客戶呈現品牌在 AI 答案中的引用率、聲量份額、情感指數等指標。這讓原本模糊的品牌影響力變得可測量、可追蹤。

企業不僅能看到自己是否被 AI 提及，更能看到自己被以何種情緒、在多大規模上提及，以及與競爭對手的相對位置變化。交付物從一份份優化稿件，變為一份關于品牌在 AI 世界中信任資產的增量報告。

這種從交付工具到交付增量的轉變，重新定義了客戶與服務商之間的關系。它要求服務商必須更深入地理解客戶的業務本質，并將自身的技術能力與客戶的最終業績緊密掛鉤。

這也意味著，只有那些真正能創造可衡量價值的 AI 應用，才能在這種新商業模式下獲得可持續的回報。

04信任，正在成為 AI 時代的硬資產

在 AI 技術迅猛發展、市場熱情高漲的背景下，保持克制與堅守底線，反而成了一種難得的競爭力。

新一代的 AI 創業者沒有盲目追逐短期利益，他們更看重長期的品牌價值。這種選擇不只是出于道德考量，更是在 AI 時代建立真正競爭壁壘、贏得客戶持久信任的重要策略。

1.對“壞利潤”的主動拒絕

在創業初期，面對足以解決生存問題的誘人訂單，保持戰略定力往往比擴張更需要勇氣。

語核科技創始人翟星吉在公司創立不久，就曾明確拒絕過金額高達300萬至500萬的定制化項目。

他的理由是，這類大型定制項目雖然能帶來可觀的短期收入，但其中大量非核心、個性化的開發需求，會嚴重消耗本應用于產品標準化與核心場景打磨的有限研發資源。

接受它，意味著公司將滑向項目制外包的路徑，這與他們打造標準化、可復制 AI 數字員工產品的長期目標背道而馳。

他選擇堅守產品型公司的定位，寧可承受短期的現金流壓力，也要確保組織資源聚焦于核心能力的迭代。

事橙營銷 CEO 趙巖則將價值觀篩選前置到了客戶選擇階段。

面對市場上大量希望通過“快排”（快速排名）、“投毒”（用垃圾內容污染信息源）等手段，在 AI 搜索中短期上位的客戶需求，他一概拒絕。他將這種利用技術漏洞、制造信息垃圾的行為視為對品牌信任的“透支”和“服毒”。

在他看來，B2B 生意的基石是長期建立的深度信任，客戶選擇供應商時會多維度考察其專業性與可靠性。如果一家公司被發現是通過污染信息環境、誤導 AI 來獲取曝光，其品牌聲譽將遭受毀滅性打擊。

他堅信，只有基于真實價值、優質內容的正道，才能走得長遠，而這種堅持也讓他們收獲了100%的客戶續約率。

2.技術不作惡是長期生存的基石

在 AI 能力可能被濫用的灰色地帶，堅守商業倫理成為了一條清晰的行動準則。

PureBlue AI 創始人魯揚在公司確立了一項基本原則：絕不幫助客戶進行品牌升維，即不協助客戶將其品牌優化到明顯脫離現實市場地位的程度。曾有類似莆田系醫院的客戶提出此類需求，均被婉拒。

魯揚認為，AI 認知系統如同一個在不斷學習、進化的智能體，短期內或許能被不實信息所影響，但隨著模型迭代與識別能力的增強，謊言終將被系統識別并摒棄。幫助客戶構建虛假的市場認知，不僅違背商業道德，從技術角度看也是一種不可持續、終將反噬的短視行為。他們的優化必須基于客戶公開、真實的品牌信息庫展開。

同樣的原則也體現在其他從業者身上。

如行業內的谷海松（MarTech王國）明確將“投毒”定義為發布不真實內容，并堅決拒絕為此類客戶提供服務。

其洞察在于，在 AI 驅動的信息環境中，信任的權重將遠遠超過流量。當 AI 系統日益完善，它將更傾向于采信那些權威、真實、持續輸出優質內容的信源。通過虛假內容獲取的短期流量，一旦被 AI 標記為低質量或不可信，品牌將被打入“冷宮”，未來的修復成本極高。

這種對底線的共同堅守是深謀遠慮的商業策略。

在算法日益成為商業社會基礎規則的未來，企業的每一個數字足跡都將被記錄和評估。今天通過技術作惡獲得的蠅頭小利，很可能成為明天被智能系統全域封殺的罪證。

因此，維護信息的真實性、商業行為的正當性，就是在為企業在 AI 時代積累最寶貴的信任資產。這條由價值觀鑄就的護城河，或許比任何一項單一技術更難被復制和超越。

05結語

這群 AI 創業者的故事，核心是回歸商業的根本邏輯。他們聚焦具體問題，用技術替代人力，用可量化的結果換取回報，用長期主義積累信任。

這場變革的本質是一場效率革命對行業邏輯的重構。當 AI 能高效完成標準化任務，單純依賴人力和流程堆砌的模式必然承壓。人的價值將轉向需要創造力、判斷力和駕馭 AI 能力的領域。

To B 領域的終極競爭力，始終在于人效與信任。AI 沒有改變這一本質，而是將其作用無限放大，它獎勵能高效運用技術的務實者，淘汰違背商業基本規則的玩家。