AI大模型浪潮下，怎么把AI To B生意做的"很性感"？

AIGC公司FancyTech的商业化实绩给出了他们的答案。

2024年，FancyTech营收突破1亿人民币，同比2023年增长100%。客户数量超过1000家，其中KA级别客户占比过半。在中国AIGC创业公司中，这种商业化表现并不多见。

FancyTech成立于2020年，主要利用其自研的图像和视频模型，为快消和零售行业的KA品牌客户提供AI生成的商品图片、视频等营销素材，助力品牌客户实现营销内容的智能化生产和升级。

公司近日也完成千万美元B+轮融资，由至临资本、老股东金沙江创投联合领投，光源资本担任独家财务顾问。朱啸虎也曾多次公开赞扬这家公司，并连续三次参与投资。

创立四年间，恰逢大模型技术风起云涌，FancyTech历经三次转型，在AI To B商业化道路上走出了一条与众不同的路径。

与众多AI模型公司"先打磨技术再找场景"的选择不同，FancyTech另辟蹊径，找到了属于自己的商业化路径。

"先深入打磨技术，然后再寻找商业场景，这种策略可能导致方向错误。" FancyTech CEO空界向蓝鲸新闻谈到。在这波大模型创业潮中，技术先行论一度盛行，但FancyTech却选择了以市场需求为导向的道路。

在To B商业化过程中，FancyTech面向的主要是KA（大客户逻辑）用户——这也是过去十年中国To B公司们的普遍认知：相对于SMB（中小客户），KA客户对数字化管理的需求更旺盛，他们使用工具的出发点是需求导向，而非技术升级，这也增强了工具和使用企业之间的粘性，带来了更多可持续的收入。

但在具体路径上，FancyTech的走了一条截然不同的路——FancyTech摒弃了自己下场做"又累又重且利润率不高"的项目制模式，探索出了一条"标准化"程度更高的道路——用AIgc内容生产的供应链搭建了一个平台：

· 需求侧由公司控制，所有商家都直接与FancyTech对接；

· 平台上供给侧有两类角色，一类是提供技术能力的工作流模型，另一类是实际制作内容的技能人才。

· 最终商家只看效果，平台会基于任务拆解，分层给制作者和提供者。

图为FancyTech操作后台

如何让这种平台模式真正流转？

面向用户，一方面，FancyTech通过平台为商家带来新的内容效果，吸引更多商家加入，从而吸引更多模型提供者入驻；面向平台参与者，FancyTech通过商业团队驱动，快速测试市场需求，并推动供给侧响应，实现规模复制，确保了技术提供者能够更好地了解市场需求，从而开发出更符合商家需求的技术和模型。

"类似于实物供应链，FancyTech专注于‘内容创意供应链’，通过AI技术提升效率，服务全球商家。"空界告诉蓝鲸新闻，这种模式能为平台源源不断地带来新的效果，吸引更多商家，并促使更多模型提供者愿意加入平台。

FancyTech在试图构建一个AI内容生态系统，连接技术提供者和内容创作者，通过商业团队驱动，满足全球KA商家多样化的内容需求。这不仅能应对不断变化的需求，也是实现规模化的必然选择。

此次，蓝鲸科技对话了FancyTech CEO空界，聊了聊他们对AIGC产品如何找到PMF并走向规模化的思考和实践。

空界毕业于英国诺丁汉大学和法国巴黎商学院MBA，曾任阿里巴巴天猫服饰内容营销负责人，天猫奢侈品Luxury Pavilion创始负责人。

以下是对话实录，经编辑修改：

一、 重新定义内容生产，打造AI内容生成的"内容供应链"

蓝鲸科技：FancyTech成立于 2020 年 4 月，最初业务是帮助品牌搭建大数据智能应用管理体系，公司发展经历了哪些阶段？进行了几次转型？

空界：公司主要经历了三个阶段。第一阶段，2020年到2022年，AIGC尚未兴起，做的是聚合内容方向。

2020年创业早期，当时看到的机会是，海外的一些平台比如Shopify，它们能提供组件，让用户直接在平台上看到商品在Instagram或TikTok的相关内容，无需跳转。我们认为中国也有这样的需求，比如在淘宝店或商家的微信小店上，能直接展示小红书或抖音的内容。

第二阶段，2022年，适逢AIGC开始兴起，我们发现，过去积累的很多商家热门内容非常有价值，可以对其进行拆解，做数据标注，然后用这些数据来训练模型，来产生更好的效果。之后，我们自己训练模型。

现在已经进入了第三阶段。目前市面上的模型，尤其是开源模型，已经非常丰富，这个机会下，我们已经转型为一个AI内容平台，平台上拥有适合不同类型和风格的各式模型，为商家提供综合的服务。

蓝鲸科技：为什么会选择做一个"平台"？

空界：打造平台是一个逐步发展的过程。商业化过程中，团队发现，随着商家需求的日益多样化，仅依靠自身力量过于局限，所以就在平台引入了其他角色，满足商家各种不同的需求。

蓝鲸科技：模型是自研吗？

空界：2023年到2024年期间，团队自己训练模型，在国家大模型算法库中备案，同时在美国获得了专利，并在欧洲符合ISO标准。这是第二阶段一直在做的。

随着积累了优质的客户群体，商业团队也逐渐成熟，进入第三阶段后，我们开始做平台化。这个平台上，不仅有自研模型，还引入了外部模型，包括我们采购的及第三方可以接入的模型。

用户可能会在平台上使用5个模型或6个工作流，他们提出需求，我们根据平台上的任务进行拆解和分层，将这些任务分配给相应的内容制作者和服务提供者。

蓝鲸科技：怎么理解我们的这种"平台"的生意模式？

空界：可以概括为：一，专注于To B领域的KA商家，客户有国内外各个品牌；二，我们不做工具销售，而是直接提供最终的内容服务，三，平台化，平台上有模型的提供者，也有需求方。

目前各类的视频模型，无论是美国的还是中国的各大公司，如字节、快手等，大多从To C（面向消费者）切入，提供模型或工具，让消费者直接生成内容。我们聚焦于To B，主要服务商家的内容需求。有商家需要照片展示产品，卖货，有的需要制作宣传片，投放社交媒体或线下渠道。这些都属于To B的专业内容。

不以销售工具为核心是我们和那些提供工具或SaaS服务公司的本质不同。我们平台可以替代摄影师、摄影棚或工作室，用AI直接向商家交付最终内容，商家也无需自行编辑。

图为FancyTech客户后台

我认为，这才是真正的AI服务。如果仅提供一个工具，而商家内部人员还需要进行编辑，那么内容的好坏很大程度上将取决于操作的人，这就不够AI化。因此，我们直接交付结果。

如何实现这一过程？方式就是平台化。

我们的AI平台，有两类角色，一类是我们邀请的服务商，他们在平台上基于模型进行内容生成和组合，负责实际内容交付。另一类是各种模型的训练者和提供者，他们会根据客户的需求，在平台上不断调优和训练模型。

平台化很重要，像迪士尼，也是内容输出方，却能成为一家大公司。每年甚至每个季度都有热门IP，其实这些IP大多都不是他们原创，而购买的，本质就是他们实现了平台化，与许多工作室合作。爆款IP有时不可预测，最开始可能只是小热门，他们买下，定制电影，然后通过流媒体和影院推广。接着，在迪士尼商城里测试哪款商品更受欢迎，再将这些商品授权给全球的代理商销售。所以，迪士尼最终赚的是全球销售额与初始购买IP价格之间的差价。这样，他们也能源源不断地推出热门内容。

我们也是一样，结合公司在全球的商业能力和商务渠道，迅速进行测试，如果商家对效果满意，就迅速推广。这样，平台就能源源不断地为商家带来更好的内容，而好的内容效果又会吸引更多商家。同时，更多商家加入，也会有更多的模型提供者愿意入驻。

蓝鲸科技：大模型发展的早期阶段，一些大厂也声称要打造大模型平台，但有的只是搭了一个台子让大家都接入。平台化方面，FancyTech如何做得更深入？对需求端或对于技术提供者来说，能够提供哪些更多元化的服务和支持？

空界：我们不仅仅搭了一个平台。FancyTech之所能进一步实现商业化，是因为构建了"半平台模式"，即需求侧由我们来把控，所有的商家是和我们合作，公司在国内外都拥有直客渠道，有商务团队能快速收集商家需求并进行测试。

这是一种"内容供应链"的模式，以前，大家经常聊实物供应链，有的通过柔性供应链实现快速返单，比如，SHEIN的模式就是，一开始洞察流行的服装风格，看到某种风格有可能火，就找广州的小工厂快速生产样品，并上线产品，一旦看到海外的消费者对某一款样本大量下单，他们就会马上让国内工厂加速生产这款商品，大大提高了制造爆品的效率。

我们也采用类似的这种模式，通过把控海内外商家的需求，洞察到某个功能有可能受欢迎，就会去寻找国内能做出来的模型或工作流，制作Demo，然后通过全球商务团队与当地客户沟通，一旦客户下单，国内团队就会快速制作。如果有更多商家感兴趣，就迅速批量复制。

这种模式的关键在对需求的把控。需求必须足够大，能支撑起相应的体量，平台才能真正地运转起来。所以，我们需要与足够多的商家合作，迅速测试市场需求。一旦需求明确，供给侧就快速供给，这样整个流程就能持续滚动起来。

模型开发者愿意与我们合作，是因为合作需要有一个有力的支点。如果仅仅将产品放上去，但没有流量和用户，那么合作伙伴看不到好处，自然不愿意加入。

在FancyTech平台，你将产品上线，我们就能帮助你销售，甚至可以说，只有当你看到我们成功销售后，才会更愿意与我们合作。所以商家更愿意与我们携手。这样，双方就能形成一个良性循环。过去我们确实投入了大量精力来建设商务团队。

蓝鲸科技：SHEIN最大的优势是中国服装产业链的制造优势。类比一下，FancyTech在做的内容供应链平台，供给端中国有哪些技术和产品优势？

空界：以前，中国在实物生产方面拥有众多具有优势的工厂。同样，现在内容创作领域也存在新机会。中国有全球最大的人才市场，他们面临着多种职业选择，比如传统的朝九晚五工作，或是开滴滴、送外卖等。但在我们平台，他们有机会从事创意工作。

过去，各种软件工具门槛很高，现在，他们可以直接利用平台上的AI模型，不需要学习摄影、摄像或复杂的编辑技能。比如之前个人创作者不了解中东阿拉伯文化，就无法服务当地用户。现在，我们对不同地区收集数据并进行进一步训练，掌握了阿拉伯地区的内容风格、滤镜颜色喜好，以及宗教习俗等，这些是的系统优势。

此外，技术上，目前AI领域的两大强国是美国和中国。美国可能在AI技术的前沿探索上更为领先，而中国则在AI应用方面表现出色。单个大型模型无法涵盖所有需求，特别是面向企业场景，每个细节都需要精准处理。例如，一个模特换衣服时，衣服上的花纹、logo，以及搭配的珠宝、戒指等，都需要单独控制。这些都无法通过一个大模型实现，而需要在上层进行工作流调整。

这方面，中国拥有出色的技术，尤其是众多小型个人工作室能够实现这些精细调整。我们将这些资源引入，形成了内容创意供应链。

二、别让技术"跑偏"：AI To B 商业化要找对场景，技术先行是误区

蓝鲸科技：商业化层面，国内视频模型领域的公司，有像快手这样的平台型企业，它们拥有自己的平台并能辅助创作者，还有一些创业公司，有的考虑拓展To B（面向企业）的应用场景；有的则瞄准ToC（面向消费者）市场，比如专注于影视内容的生成，这些公司所做的视频模型业务与我们正在做的有什么本质区别？

空界：首先，从结果上看，我们几乎是这一轮AI视频创业公司中商业化做得最好的之一。

公司2023年相比2022年实现了大约4到5倍的增长，2024年收入是2023年的两倍，达到了1500万美金（超1亿人民币），这在中国AI视频创业公司中几乎是最高的。2025年，我们预计收入再实现翻倍，达到3000万美金（超2亿人民币），这样的成绩在全球也属于最顶尖之列。

为什么能实现这样商业化成果？

因为我们提供的不仅仅是一个SaaS工具，比如一个在线网站或编辑器供商家使用。很多这样的工具在海外可能每月或每年只收取几十美金的费用。我们提供的是内容，是一种替代了原有内容生产方式的服务。

商家最关心的首先是内容能否达到他们期望的质量和品质，而不是效率或成本。我们的核心也是帮助商家提升内容的生产质量和效率。所以，技术上，早期模型训练时，我们聚焦于实物还原和控制，让物品能够真实、生动地表达，包括其光线、光影和材质等细节。

现在，我们拓展到更广泛的领域。海外已经在超过10个国家拥有当地客户，且都是KA（关键客户）商家，从韩国到泰国、印尼、新加坡、阿联酋，再到沙特、欧洲、美国、巴西等地。在沙特，我昨天还与当地十多个重要客户共同举办了活动。

除了电商，我们在海外拓展了更多赛道。比如零售，与国内很多线上零售不同，海外零售大多还是在线下。我们的内容服务替代了线下的广告牌，比如路两边的视频广告牌，以及餐馆的菜单、酒店的宣传资料，甚至还包括娱乐、游戏和金融银行服务等涉及广告内容的范畴。

总结来说，我们的商业化分为三步：第一步是聚焦To B领域，但提供的是内容本身而非工具，衡量的标准是内容的质量；第二步是提高生产效率和实现技术优化，这通过我们自己训练的模型垂直实现；第三步是拓宽应用场景，进一步平台化以引入更多的角色参与。

蓝鲸科技：公司商业化之所以取得非常不错的进展，核心并不是取决于你的基础模型能力本身有多强？

空界：无法用这么一句话简单概括，因为商业化进程包含多个阶段。

首先，我们关注的是产品市场契合度（PMF）的验证。即如何切入市场？第一步，我们从零开始，努力获得头部客户的认可。第二步，当业务规模达到数千万时，致力于在某个行业内实现规模化。第三步，思考如何拓展到其他行业，例如从电商零售扩展到其他领域，实现数亿的业务规模。

PMF的关键在找到自己的特色。我们的特色是服务于To B的KA商家，提供定制化内容交付，而非仅仅提供工具。当我们的客户与广告商合作时，他们需要提交创意简报，然后拍摄并制作广告内容。这个过程中，涉及到创意、内容的精致程度、颜色排版与品牌风格的一致性等多个方面。我们通过AI满足了商家对内容的高标准需求，且比原有流程更高效，从而赢得客户的信任。

有了头部客户的切入后，下一步就是扩大规模。例如，从数百万增长到数千万。为此，我们自己用GPU训练模型，并积累相关数据，团队有几十个人专门负责数据标注。与面向To C的一些视频模型有所不同，他们有的更注重宽泛性和生成能力，但我们的模型训练注重真实性。模型能力与业务切入点紧密相关，才能支持扩大业务规模。

公司也在持续投入技术研发，在2024年，团队发表了8篇相关论文，在垂直领域的研究已经越来越深入。我认为，不应先在技术走深入了再去找商业场景，这可能会导致走错方向。

蓝鲸科技：先深入打磨技术再找场景，这是很多视频模型在走的路。

空界：这可能造成路线错误。我们选择先切入场景找需求，验证，然后第二步再把自己的技术做深。整体也走得相对较快，2024年下半年开始，我们就已经开始推进平台化建设。

蓝鲸科技：商业化选择中，你们走过弯路吗？

空界：尝试过做中小商家SMB市场，但没有办法起量，还是回到KA商家，可能跟团队基因有关。

蓝鲸科技：具体内容生成上，怎么避免机器幻觉带来的问题？

空界：之前有一段时间，人们普遍认为一个大模型就能解决所有问题。但现在看来，这是不可能的。所以才需要平台化的方案。根据每一类具体需求对大模型进行相应的调整，可能是通过微调（fine-tuning），可能是使用LoRA方法，或者通过工作流进行精细化控制来实现。

最初，我们开发了自己的模型，并在之上进行了大量的调优工作，包括自我训练和数据的积累。发现这条路是可行的之后，我们复制并扩展了这套方法，从一个模型发展到十个、一百个。现在，我们实现了平台化，邀请不同的用户复用我们的这套方法，并通过我们的商业团队进行推广和放大。

三、出海如何规模化？本地化运营是关键

蓝鲸科技：你近几个月一直在海外出差，目前的精力主要放在出海上？

空界：公司2024年的战略是先从中东（特别是阿联酋和沙特）和东南亚（主要是泰国和印尼）这两个发展较快的地区切入，希望较快看到成效。

接下来，还会进一步拓展到其他地区，比如日韩、欧洲和美国等。虽然这些地方的发展速度可能会慢一些，但当我们积累了一定的经验和基础后，就可以再进一步。

我们在海外市场已经积累了一定的知名度和影响力。2024年，我们在欧洲取得了显著成绩，获得了当地最大的科技展Viva Tech的最高奖第一名。同时，我们还荣获了福布斯亚洲"最值得关注的100家企业"称号。

蓝鲸科技：海外，比如中东与欧美的审美和文化实际上存在着显著的差异。如何满足不一样的用户需求？

空界：每个地区在早期都需要做"很重"的初期工作。以中东地区为例，我们需要通过当地的团队去了解和学习当地的文化。还需要收集当地数据。如果要求更高，我们甚至会在当地设立云计算和训练节点，基于当地数据进行进一步的训练和收集，以满足当地的具体需求。甚至，只要当地拥有核心客户，我们就会在当地建立一套系统，满足当地的数据安全要求、数据特性以及当地法规的规定。

一旦这些工作建立起来，就构成了我们的壁垒。就像之前提到的，交付内容本身就是一种壁垒，这使我们与美国的那些工具公司区别开来。因为他们的工具还需要人去使用，而我们则能提供更贴合当地需求的服务。此外，美国公司也不可能针对不同风格进行专门优化，比如为阿拉伯地区特别开设训练节点，他们没有这样的资源和精力。这恰恰是我们的优势所在。

当我们在这方面积累足够的经验后，就能更好地服务客户，吸引更多的客户。随着技术和模型的增多，将会吸引更多的商家加入。商业化方面也可以进一步拓展规模。

蓝鲸科技：是否总结出了一套可复用的市场开拓方法，能够在不同国家或区域中有效应用，无论是从商业化角度、技术落地方面，还是其他方面？

空界：如何进入市场并拓展。这个过程也需要分阶段进行，大致可以分为三个阶段。

最初切入市场是非常困难的。幸运的是，我们在2024年抓住了机遇。当时，各大云厂商都非常希望推广AI功能或解决方案。然而，云厂商主要提供基础服务，商家往往不知道如何应用这些服务。当时，我们在海外推广时，云厂商非常希望将我们的产品纳入他们的解决方案中。因为我们的产品非常直观，客户一看就能明白如何使用。

所以，在第一阶段，我们能够在10个国家迅速推开，主要得益于云厂商的帮助。而且，这个过程不需要复杂的分层，只要推广成功，就会自然而然地使用到当地的云服务。

切入市场后，第二阶段是在当地招聘商务人员。之前提到的内容生产侧放在中国，利用中国的技术红利和人员优势。同时，我们也利用印度和埃及等国家的人口口红，比如。这些国家的人才在海外市场也有深厚的渗透力，比如印度人在很多公司都普遍存在。因此，我们能够迅速招聘到当地的商务人员，帮助他们快速打入市场，完成转化和验证。

现在，我们正在进入第三阶段。已经有了当地的商务团队，并在持续开展业务。接下来，会在当地的渠道来放大业务规模。在海外，通常是SDR（销售开发代表）帮我们获取线索，进行客户介绍，最后的报价环节才由自己的商务团队完成。这样可以迅速扩大商务团队的规模。这也是海外比较标准的To B市场打法。

蓝鲸科技：To B行业，在国外的整体生态链以及销售文化，拥有一套非常标准化的流程和架构。这与国内高度定制化或是特定的KA逻辑存在很大差异。你们最初是如何决定选择To B出海这个方向？

空界：我们最初是从国内市场做起，并且已经在国内做到了行业领先地位。当时，合作的一些国际品牌在海外也有业务，成为了我们最早在海外展示实力（showcase）的机会。

有了成功的经验后，公司决定全面开启海外拓展计划。这是一个非常自然的发展过程。

蓝鲸科技：公司客户类别有服饰、美妆、奢侈品这些，不同品类占比差异大吗？

空界：如果仅从零售角度来看，我们在各个核心类目的比重都相对均衡，例如3C、数码产品、快消品、食品、酒水，以及服装、运动用品等。海外市场，除了零售外，还有很多其他行业需求。比如刚才提到的线下服务业，包括酒店、餐馆、金融、银行等行业，还有房地产行业。

有些行业产品需要预售，实拍不现实，就可以通过AI制作内容。此外，还有娱乐行业，比如游戏，以及当地的文化产业，如旅游景点等。目前，海外市场基本上所有需要制作广告的行业我们都有所涉及。

不过，我们的用户画像其实非常明确，主要服务于头部的大型公司或KA商家，而非SMB（中小商家），他们基本上都是属于中大型规模的商家。

蓝鲸科技：举个例子说明公司的AI平台如何帮助用户实现了整体投入产出比的提升？

空界：我举一些不同地区的例子。在泰国，我们与当地的一家生鲜市场——Villa Market进行了合作。他们既做线上也做线下业务。以前，他们销售香蕉、芒果时，只能使用白底图。现在，我们可以自动为他们生成更具吸引力的图片和视频，比如，香蕉挂在树上的场景、芒果的生长过程，甚至鳕鱼从生到熟的烹饪过程，就像一个教你做菜的视频一样。从而节省他们的拍摄成本。这不仅仅是一个成本问题，更是一个内容从无到有的过程。

另一个例子是在阿联酋。阿联酋的房地产非常火爆，当地有一个很有名的大集团叫Landmark，他们既做房地产也做家居业务。以前，做家装家居需要专业的装修公司和设计师，现在通过AI技术，这个过程可以变得更简单。AI可以帮助组合不同的家居物品，适配不同的公寓，即使这些公寓还没有建好也可以进行呈现。

这些内容不仅增加了用户体验，还能帮助提升销售。比如，一些海外品牌与在社交媒体或Google Ads上进行投放时需要大量素材。以前，由于人力有限，一天无法制作这么多内容。但现在，可以用AI来生成大量素材，如果AI能与数据连通，还可以基于不同的人群生成不同的内容。这就是效率和效果的双重提升。不同地区、不同用户看到的内容都会有所不同，这只有AI才能实现。

蓝鲸科技：出海意味着竞争对手来自全球各地，对比海外厂商，公司的核心优势是什么？

空界：我们应该充分利用中国的优势。就像美国，虽然在某些单一技术上可能更领先。但他们通常做得比较轻量化，专注于某一功能或模型，并以此为基础建立一个工具化的网站供大家使用。这样做不可避免地导致他们无法解决整体性问题，特别是在面向企业的（To B）领域会受到限制，因为To B领域相对复杂，且要求更加成熟。

其次，他们也无法有效交付，工具可能需要运行多次，例如，某个工具可能需要运行10次才能得到一次可用的结果，而每次运行可能需要等待20分钟。这样的效率根本无法满足To B需求。

在商业模式上，我们注重交付结果，在初期阶段，就做得比较深入。我们把中国各种能够优化技术的部分都充分利用起来，还调动了广大内容创作者的力量，这是美国或其他地方所不具备的。

另外，我们非常重视在每个地区的本地化工作，致力于打造符合当地风格的解决方案，并积累当地数据进行训练。这是一个逐渐积累的过程，使我们在面向企业的服务（To B）中做得越来越深入，同时也越来越专业。这种深入和专业性就构成了我们的壁垒和价值。

其他创业公司可能会感到恐慌，比如当OpenAI推出新功能时，可能会有一批创业公司被替代，因为它们原本做得就不够深入。我现在并不担心这些。

进入第三阶段——平台化之后，我们的地位就变得难以撼动。因为每当有新技术出现，我们就能通过与合作伙伴的合作，迅速将其引入平台，从而进一步提升效率。反过来，也使得公司毛利率有了进一步提升的空间。这种策略使我们能够持续享受AI时代带来的红利。

蓝鲸科技：目前公司的的客户数量？海内外业务占比情况？

空界：目前我们的客户数量应该已经超过了1000个，其中KA级别的客户有大几百个。

在2024年，我们的业务重心仍然在国内，国内与海外的业务比例大概是7:3，希望争取在2025年国内与海外业务占比达到5:5。

蓝鲸科技：公司接下来的一些发展规划是是什么？

空界：产品技术方面，我们的模型及平台还需进一步丰富和完善，也正在积极邀请更多合作伙伴加入，不断扩大规模。

其次，在商业层面，我们的商业团队计划进一步扩大规模。特别是在海外市场。

再者，我们还需要进一步融资。当前，中美关系对我们的融资确实产生了一定影响。与国外公司相比，在同样的客户数量和收入水平下，我们的融资额相对较小。在中国，目前融资较多的主要是之前的大模型公司。而对于商业化的公司，海外的一些案例显示，他们即便只有两百或几百个客户，也能在全球To B市场（如法律、销售自动化等领域）融到数千万甚至近一亿美金。他们的客户单价和销售规模可能与我们相当，但融资额却远高于我们。这是我们下一步需要努力突破的方向。

蓝鲸财经