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在阿里琶洲,我看到了外贸AI最残酷的贫富差距

在阿里琶洲,我看到了外贸AI最残酷的贫富差距 釉青出海笔记
2026-09-29
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导读:右手边是把七八个 Agent ,还有串成工作台的00后,左手边是惊叹于产品还原的外贸老炮。外贸这门生意里,拉开距离的从来不是模型,而是业务颗粒度与工程化。拆解外贸人进阶的五个阶段,以及为什么没有内部技


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。

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栏目 · 01 老板看AI

在阿里琶洲,我看到了外贸AI最残酷的贫富差距

The brutal truth of AI in foreign trade: from zero to workflow.

“很多人以为,AI时代的贫富差距是算力,是模型,是算法。
错。在外贸这门极其接地气的生意里,最残酷的贫富差距只有八个字:认知颗粒度,与工作流工程化。
如果一项技术不能直接降低你的获客成本,或者直接拉升你的周转与人效,那所有的技术惊叹,都只是资产负债表上的沉没成本。”

今天9月29日,感谢雪邑的邀请,我们又相聚阿里琶洲中心最棒的江景教室

上次是听linda老师的外贸千万美金战神如何炼成

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今天是听德财老师的accio work

这次我不是台上的分享老师,而是台下的学生。

如果你没做过这个角色,你很难体会这个角色的问题和难处

所以我喜欢,当老师,也喜欢当学生。像一面镜子,加速我成长。

今天下午,我旁边坐了两个人,正好构成了今天中国外贸极为魔幻的两极镜像:

🟢 右手边 · 00后 AI-Native 操盘手

• 全开桌面:开满所有能叫得出名字的 AI Agent,codex, trae, accio work, claude code 还有自家ai工作台;
• 毫无路径依赖:连豆包剪辑都不嫌弃,“能用、快、免费跑通闭环(MVP)就行”codex能用用codex,豆包能用用豆包;
• 边际成本套利:哪个工具在哪一段 ROI 最高,就插在哪一段。

🟤 左手边 · 外贸老炮,看着比我大十岁

• 现场演示:讲师一步一步教,他用 Accio Work 在他电脑里调出他家极其复杂的一款图;
• 瞬间震动:几秒内还原出真实的细节;
• 资产被重塑的焦虑:脱口而出一声惊叹,那是被底层生产力突袭之后的警觉。

同在一个屋檐下,

有人还在为“AI竟然能精准作图”而惊叹,有人已经把七八个 Agent 串成了自己公司的流水线。

这不是技术的差距。这是外贸生意里,正在迅速拉开的认知鸿沟。


01|细节是外贸人唯一的接头暗号

这让我想起不久前一次线下分享,有位做建材的老板特意私信跟我说:“釉青老师,你讲的内容,很实战。”

我问他:“为什么这么说?”

他说:“你讲的不是宏观趋势,全是我们每天被折磨的脏活、累活、细活。”

比如 招聘痛点:

很多传统外贸老板最大的痛点根本不是招不到人,而是管理精力被碎片化严重损耗。几十份简历看一遍,扭头就忘;每天被HR插进来三次面试,每一次都掐断自己长达两小时的完整思考时间。
实战的做法,是用 AI 把简历关键能力指标秒级结构化提取,自动生成定制化的压力面试提纲,还可以和现有的组织人才能力做匹配分析。

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再比如 新渠道的数据洞察:

很多老板说做了两三年某平台,依然看天吃饭。因为他看的是平台首页喂给他的“大盘假象”。真正下过泥地的人,能准确报出每一个细分板块背后对应的抓取工具、数据透视插件以及真实的留资生态。

💡 创业者思考

在外贸圈,能打动老板的从来不是宏大的逻辑架构,而是你踩过同样的泥坑,手里握着带着泥土的工具。商业的本质,永远藏在那些不起眼的业务颗粒度里。


02|从4月赴美到9月:外贸AI进阶的五个阶段

今年4月初,我刚从美国美东美西一圈看完回来。

当时在加州本土的企业里,我看到的 AI 早已不是聊天玩具,而是像水和电一样,死死焊在每个岗位的基础生产力里。我在谷歌和程序员朋友聊了整整2天,还住他们家,他们带着我们转了斯坦福,讲了很多我们在书上在媒体上不一定能知道的事情,有关于生态,更多关于AI。4月那一趟我就笃定:国内的速度会极快,而且绝不会止步于作图写文和做视频等。

回国后我就用accio work把老板驾驶舱,大鱼雷达,询盘分析会,手动捞客户等做出来应用,并分享出来

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果然,到了今年9月,南粤外贸人的敏捷度再次验证了商业常识:谁离钱近,谁的进化速度就快得吓人。

从5月我开始系统输出数字员工和学习地图,到今天把 Accio Work 这类工具深度拆解到实际业务中,如果用刘润老师的商业视角来解构,这其实是AI从企业“个人边缘效率”走向“组织核心资产”的五级杠杆:

商业杠杆台阶
核心动作与特征
典型业务场景
第一阶段

玩着摸索
(个人轻杠杆)
核心是“不掉队”。偶尔调戏对话框,保持每天打开和使用手感即可。
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第二阶段

系统学习
(建立底层底座)
告别零碎公开课,建立底层认知地图,摸清主流工具与模型边界。
分清工作流、Agent、知识库的区别,明白什么能做、什么坚决不能做。
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第三阶段

沉浸梳理切口
(刀刃向内重构)
拿刀解剖自己
不再问AI厉害在哪里,而是问业务哪里最该让AI进来。
精准锁定:询盘分级、竞品背调、海外买家画像穿透或招人初筛。
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AI Native是把不确定性当作常态、把试错当作方法论的组织
第四阶段

具体环节迭代
(单点ROI极限)
单点击穿
针对梳理出的痛点,寻找市场上最锋利的解法重组,把效率拉满。
不迷信单一工具,把适合管线的工具拼装在一起,把单兵产出拉到极致。
第五阶段

自建数据飞轮
⚠️维护绝壁
沉淀为专有工作台,构筑李开复所说的“数据飞轮”壁垒。
但残酷的是:内部必须有技术人员才能真正走过来,没有内部承接绝难跨越。
自建业务工作台、多Agent协同、私有知识库固化、业务数字资产沉淀。

我6月在中山分享的几个授之以渔的内容,还有一些ai如何更好落到组织的路径

但恰恰是走到第五阶段,几乎所有外贸老板,都会一头撞上一堵坚硬的南墙。


03|2026年9月的扎心真相:国内FDE还不成气候

什么南墙?组织与人的双重断层。

很多老板在第四阶段尝到了甜头,雄心勃勃想跨进第五阶段:“既然自己内部没有现成的技术员,我们花大价钱请个外部技术团队,或者找个大牛 FDE(前向交付工程师),能不能直接给我们交付一套开箱即用的工作台?”

我的答案可能会让很多人不舒服,但这是我必须说的实话:

截至2026年9月,国内面向外贸垂直领域的 FDE,根本还不成气候。

为什么?结合李开复老师的技术商业化逻辑与刘润老师的交付经济学,这里有着三道无法回避的现实死穴:

📌 死穴一:哪怕外部 FDE 再强,内部也必须有人承接

商业系统是动态生长的有机体,外贸平台规则、风控、买家偏好每季度都在变。外部 FDE 交付完拍拍屁股走了,一旦接口微调、Prompt 失效、模型断流,如果企业内部没有懂技术的人天天守着做承接与维护,这套花大几十万买来的系统,不出三个月就会沦为无人问津的电子垃圾。

📌 死穴二:FDE 本身就是极新概念,“成功案例”根本无从界定与借鉴

传统软件交付的是“确定性代码”(输入A一定输出B),而大模型交付的是“概率性输出”。连软件大厂都没摸透 FDE 的标准范式,放在泥地属性极强的传统外贸里,到底什么叫成功?是省了两个人算成功?多接了三条询盘算成功?还是系统能稳定跑半年算成功?市面标杆案例 90% 都是极度定制化的“个案自嗨”,换家工厂根本无法复制。

📌 死穴三:结构性人才尴尬(懂技术的下不来泥地,在泥地里的人上不去天平)

• 技术好的人:懂模型与 API,但他不懂买家说 “DDP with Net 60” 背后的资金断裂风险,做出的 Agent 像弱智文员;
• 懂外贸的人:商业嗅觉灵敏,但不懂系统架构思维,写 Prompt 漏洞百出,根本维护不动长链路逻辑。

结果就是:外部 FDE 承接不住,内部自建又没有底座。盲目追求交钥匙工程的老板,最后都成了试验品。

💡 创业者思考

在任何一次技术代际跃迁里,最早成熟的永远是技术本身,最晚到位的永远是组织人才。企业如果没有内部技术人员做深度承接,哪怕把硅谷最牛的 FDE 请到工厂里,也长不出属于你自己的数字肌肉。


04|外贸老板在当下的最优解

既然没有成熟的外部生态支撑,难道第五阶段就不进了吗?

恰恰相反。在琶洲那个 00 后的电脑桌面上,其实已经给出了答案:

不要试图在荒地上自己造轮子,而是用最快的方式组装轮子。

对于绝大部分中小外贸企业而言,现阶段最务实的策略只有两条:

1. 业务一把手亲自扎进泥地:在懂业务又懂技术的复合型 FDE 大规模成熟之前,老板或者核心业务负责人,就是自己公司最好的第一任 FDE。

2. 重度借力原生离钱最近的平台:像阿里推出的 Accio Work 这种已经把底层产品还原度、外贸业务场景打磨得极深的原生产品,拿来就用,把它嵌进日常的询盘、报价、招人与内容分发链条里。

外贸这门生意,从来不是比谁的技术架构更宏大,

而是比谁能在最残酷的成本厮杀中,用最新的杠杆抠出更多利润。

窗外的景色每天都在变。唯一不变的,永远是那些最早放下傲慢、躬身入局的人。



釉青观点: AWB用成挣钱的工具。

📌 CEO 驾驶舱 + 捞大鱼 + 深度背调跟进策略

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写在818前夜:AI时代,企业应该先停掉什么?

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