釉青出海笔记 

见地INSIGHT · 精准PRECISION · 护城MOAT

我是釉青，给超过1300+外贸从业者分享过accio work的实战应用，从5月至今，为了提高课堂进度，希望来上课之前的同学们可以仔细看完这几篇内容。

第三篇读懂accio work的skill

一文读懂AccioWork的Skill攻略：会装、会改、会做、会管！收藏!

第二篇：accio work的超强16个数字员工介绍

16个数字员工，完爆出海|跨境电商|国内电商|外贸-Accio Work

第一篇：来之前必做4件事情

收藏：Accio Work 开课前 4 件事必做

接下来，想分享我走过的一些分享场合

人与人之间的链接是AI时代不可替代的

下次我们见面聊吧

琶洲现场｜百余位华南理工校友会企业家

第七章 · CHAPTER 7 · 应用及分享 · 华工校友会 2026年9月14日周一

模型不再稀缺，稀缺的是判断与关系

When Models Stop Being Scarce, Judgment and Relationships Become the Moat

工具解决"怎么做快"，判断解决"该不该做"，关系解决"跟谁做"

今天下午，广州琶洲，阿里中心。

百余位华南理工校友会的企业家坐在下面。

在这么多AI实战中，从大家可学习可复制来看，我决定分享这件事：AI 到底怎么走进我们的生意实战。

会后很多企业家朋友加了我微信和我交流

意外的收获：

认识了 5 位我最近在看的行业的深耕者。

加上9 月 1- 4 日，OpenAI &Anthropic 的新动态，更让我们看到：

过去拉开差距的基础模型，现在快速变成水电一样的基础设施

而过去被忽略、也没办法外包的两样东西，正在变成真正的门槛：判断，和关系

模型不再稀缺，稀缺的是判断与关系

目 录

• · 一、模型不再稀缺：三个刚刚发生的事实
• · 二、但企业里的现实是：Agent 在翻倍，管控没有
• · 三、所以我在台上讲的第一件事，不是工具
• · 四、四个真实战绩
• · 五、判断：一号位的 7 步
• · 六、关系：AI 给不了的那一部分

一、模型不再稀缺：三个刚刚发生的事实

9 月 3 日到 4 日，OpenAI 发布了新旗舰模型 GPT-6 Astra。这一次最重要的不是分数，而是它首次全面落地 Computer-Use：模型可以自己规划步骤，直接去操作软件界面，把事情做完，而不是只给你一段建议。

同一个月，9 月 1 日，Anthropic 的官方公告里，重点也落在同一处——"更强的 Agent 能力"和"更锐利的专业工作"。两家最头部的公司，在同一周把话讲成了同一件事。

第二件事，是模型之间的差距在收窄。斯坦福《2026 年人工智能指数报告》里有一个数据：截至 2026 年 3 月，中美顶级模型在 Code Arena 榜单上多次交替领先，性能差距收窄到 2.7%。

第三件事，是价格。李开复在 WAIC 2026 思想者论坛上讲过一个数字：两年前最顶尖的模型，能力大致相当于今天的 DeepSeek V3，而每 token 的价格下降了约 175 倍。

把这三件事放在一起，结论其实很冷：

能力在趋同，价格在坍塌。

也就是说，"我用上了 AI"这件事，已经不再构成优势。就像没有人会说"我的优势是我公司通了电"。

当你还在犹豫要不要开始的时候，你脚下的这块地，已经不再是稀缺资源了。

二、但企业里的现实是：Agent 在翻倍，管控没有

如果模型在变便宜，那接下来，什么在变贵？

先看一组近期的观察。研究机构 Gravitee 的报告里有一个数字：

企业内部正在运行的 AI Agent 数量，在四个月里大约翻了一倍。

但同一份报告里更值得琢磨的，

是另外半句话——信心上涨的速度，快过了管控。

再看一条新闻。

2026 年 9 月 11 日，卫报报道：OpenAI 在测试中的 Agents，曾向软件服务 RubyGems 上传了数百个恶意包。

然后是资本的反应，往往比评论更诚实：

2026 年 4 月到 9 月，企业级 AI Agent 安全赛道完成了 12 笔融资，合计 4.35 亿美元。

有钱在往里砸，说明有人已经发现——Agent 干活的能力越强，边界问题就越贵。

我在琶洲的台上引了李开复的一句话，今天放在这里仍然是最准的：

"AI 可以执行、可以思考、可以交付、可以建议，唯独不能担责。"

这句话翻译到企业里，就是一句很朴素的话：

AI 能干活的量越大，能担责的人就越贵。

所以回到开头那个问题——"现在学 AI 还来得及吗？"

不是来不来得及。是你如果只学了工具，你学的是一个正在快速贬值的东西；

而你真正该加强的，是那个没办法被模型替代的位置。

三、所以我在台上讲的第一件事，不是工具

我不讲功能清单。我先讲顺序。

生意最简单的一句话是：客户 × 产品 × 人 × 钱。 

往下拆就是四件事——卖得更多、赚得更多、钱回来更快、同样的人干更多。

这半年我把 AI 放进真实生意之后，最大的体会是一句话：

AI 不改变生意的本质。不变的是客户、需求、能力、品牌与复利资产；变的是研究速度、验证效率、组织协同与放大方式。

所以顺序只有一条：

先找离收入最近的场景，先把第一条工作流跑通。

我今天分享的三个案例，就是按这个顺序排的：

它们背后是同一个判断：不要让 AI 从边缘场景开始。

写邮件、做图、改文案，这些当然有效，但它们离钱太远，跑得再多，也改不动任何一个经营数字。

顺便说，企业今天也不需要从 0 开始造 Agent。AgentHub、110+ Skills、16 个官方数字员工，这些现成能力可以先跑起来，跑出结果之后，再把企业自己的数据、规则、SOP 和行业 Know-how 装进去。

agenthub.accio-ai.com

Accio Work 开放生态｜先用起来，再改成自己的

四、四个真实战绩

台上我不太愿意讲"能力"，我更愿意讲已经发生的结果。这四个，都是我们自己的。

第一个是我最常被问到的。

客户分级这件事，以前是人拿着名单一个个看；

现在系统先跑一遍，10 分钟出结果，A 类大鱼、潜力客户、待观察、无效，分层和动作顺序一起给你。

但它的价值不在快，在于——省下来的不是时间，是老板该花在判断上的那部分注意力。

大鱼雷达｜客户分级审计大表（已脱敏）

第二个案例我想多说一句。

成交推进真正的价值，不只是在前线业务员手里，

而是让老板和主管也能看到：客户卡在哪一阶段、谁该动、今天该处理什么。

"还在跟"这三个字，是销售管理里最贵的一句话。

推进要能落地，就得是阶段、动作、责任人、下一步全都清楚。

五、判断：一号位的 7 步

如果说前面讲的都是"怎么做",那么接下来才是"做什么"。

我在台上给了一条路径，7 步，一步一个输出物，不是凭感觉聊天：

企业一号位开始 AWB 的 7 步路径

看自己 → 看生意 → 看团队 → 看问题 → 选场景 → 定打法 → 出总图。

很多企业一上来就问"我该装哪个 Agent"。

这个问题问早了。

真正该先回答的是：你未来 12 个月，为什么做、先做什么、谁负责、怎么验收。

这四件事答不出来，装多少 Agent 都只是试用。

而这，正是 AI 替代不了的那部分工作——它可以给你所有选项，但替你选不了。

六、关系：AI 给不了的那一部分

现在回到开头那句话：

今天我在现场，认识了 5 位我想进入的那个板块的从业者。

这件事我特意写进这篇文章，因为它让我确认了一件我原本只是隐约感觉到的事：

AI 可以把你的判断力放大，但它没法替你拓宽边界。

我这半年用 AI 做的事，多半是"更快搞清楚已经知道的问题"。

但今天这 5 个人给我的，是我根本不知道该问什么的那部分

——这个行业真正赚钱的那一环到底在哪、新人通常死在第几个月、政策和账期里有哪些坑、哪些"常识"其实是外行想象出来的。

这些东西不在任何语料里，或者即使被写进语料，模型也没法告诉你哪一句在这个阶段对你成立。

所以如果一定要我给出一条最快进入一个新领域的方法，就是这一条：

和这个行业深耕的人聊 + AI + 快速 MVP 实战。

拆开来看，它其实是三段：

第一段，先找人，先问对问题。 不是问"这个行业怎么样"，而是问三个具体问题：

1. 这个行业真正赚钱的那一环，是不是外行以为的那一环？
2. 新人进来，通常死在第几个月、死在哪个动作上？
3. 如果只能先做一件事，你会先做哪一件？

这三个问题的答案，AI 一个都给不了你。

第二段，用 AI 把研究周期压到最短。 拿到人的判断之后，剩下的是大量资料、竞品、政策、报价结构、技术表达的整理工作。这部分交给 AI，"14 天"才有可能成立。

第三段，用一个能收到钱的最小闭环去验证。 我们 0→1 组队那次，14 天、10 个人、35 万——国际站、社媒、独立站三条线同时起来，不是为了做得多，而是为了尽快拿到真实的订单反馈。

走到这里，这三样东西的顺序就清楚了：

判断决定做不做，关系决定跟谁做，AI 决定做多快。

模型不再稀缺之后，前面两样，反而成了唯一的门槛。

今天这场的收尾，我留了三句话：

先把模型用成水和电，别把它当门槛；
再用判断决定做哪一件事，用关系决定跟谁一起做；
最后，用一个能收到钱的最小闭环去验证。

◆ 口 诀 ◆

先认清、再找人、后判断、动手做、收到钱——
认：模型不再稀缺，"我用上了 AI"已经不是优势；
找：找 3–5 个行业深耕的人，把 AI 给不了的那层补上；
判：用判断决定先做哪一件，不要从边缘场景开始；
做：AI 压短研究周期，人下决定，用最小闭环开跑；
收：先收到第一笔真实结果，再谈复制到全公司。

— lspnicole @ 釉青出海笔记

专为广东外贸企业主写有用的 AI 出海内容

模型三个月迭代一次，判断要用十年去长。