Let Your Growth Run Itself
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竞争重心：从模型到经验
2026 年世界人工智能大会（WAIC）期间，浙大校友创业论坛组织了一场主题为「未来的未来」的圆桌讨论。Octer 创始人兼 CEO 余博士受邀参加，与多位 AI 创业者共同探讨人工智能产业发展的新趋势。
论坛现场，多位嘉宾形成共识：随着基础模型能力快速提升、Tokens 价格持续下降，AI 创业正在进入新的阶段。相比直接参与通用模型能力竞争，创业公司更需要深入具体行业，建立对业务场景的理解、专业数据积累以及持续交付能力。
这一趋势也正在成为产业界的重要方向。a16z 合伙人 Alex Rampell 曾提出，随着大模型能力逐渐普及，模型本身正在趋向商品化；真正具有长期价值的竞争优势，将来自企业自身积累的专有数据和业务经验。
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资产重构：经验从个人变系统
余博士在论坛上给出了自己的深入洞察：
AI 智能体公司的壁垒，不在模型，也不在通用数据本身。在于能不能把行业
经验沉淀下来，再让系统基于经验持续进化和学习。
对于品牌客户而言，品牌故事、用户理解、内容策略、市场反馈以及经过长期验证的增长路径，都是企业在实践中不断积累形成的个性化经验。但现实中，大量企业并没有将这些经验沉淀为组织资产：核心人员离职后经验随之流失，一次营销活动结束后，过程中形成的判断也难以复用。
“行业经验和私域数据本身，就是最难复制的壁垒。”
余博士表示，这一问题对于正在探索海外市场的中国品牌尤为明显。跨市场增长不仅要跨越语言和渠道的问题，更重要的是面向不同的人群，如何讲出品牌的调性，暂时个性化的内容，而不是用大差不差的套路传播给用户同质化内容，后者很容易造成品牌出海的水土不服。
面对“模型能力持续提升，应用层价值是否会被削弱”的讨论，余博认为，模型越强，行业经验的价值反而越突出。未来AI应用的竞争重点，不在于是否拥有最强模型，而在于是否能够让模型理解企业自身积累的上下文，是否能够帮助企业构建自身独特的竞争力。
“通用能力会越来越便宜，但行业经验会越来越贵。因为模型可以替换，但那些只属于企业自身的经验，以及让经验持续进化的能力，是无法被复制的。在这个方向的智能应用，和基模的关系是“船和水”的关系，而不是离开到底几条街的关系”
03
增长闭环：从执行到进化
这一理念也贯穿于Octer的发展路径。面向企业增长场景，Octer并未将AI停留在单一工具能力层面，而是尝试构建能够理解业务背景、连接市场信号并持续优化的AI增长系统。
Octer希望通过AI Agent连接品牌业务数据，理解企业自身业务特点，将行业经验、用户反馈和增长数据结合起来，帮助企业完成从洞察、执行到优化的完整闭环，让AI真正参与企业增长过程。
例如在近日Octer和好奇蜜斯的合作中，接入Octer后，好奇蜜斯单轮内容筹备周期从3-5天缩短至1小时，每一轮内容的反馈结果更快的成为了品牌的增长资产，发布出去的内容在后续营销的增长过程继续反哺下一轮创作，结果数据增长速度同比增加34%。增长不再是一次性的执行循环，而是形成“洞察—行动—反馈—优化”的持续学习闭环。
未来，随着AI能力进一步深入产业，Octer也将持续探索AI与垂直业务场景的结合，推动AI从工具辅助走向业务伙伴。
