过去三年，大模型行业的话题从参数一路换到交付、营收和复购。技术之外，谁更早想明白「谁买单、为什么复购、下一单在哪」，谁才算拿到了商业化的入场券。
9月28日，红熊AI CEO温德亮受邀参加模速空间《模速开放麦》与第一财经《未知之境》联合推出的「商业化进化论」特别节目。
左一：第一财经主持人辛梓；左二：阡视科技副总裁周麒
右二：红熊AI CEO温德亮；右一：Capital O合伙人范阳
从模型能力带来的变化，到企业第一单怎么拿下、生态的连接如何发挥作用......在与主持人辛梓的对话中，温德亮分享了自己的判断。
注：本文根据「商业化进化论」特别节目内容整理，问答经编辑和删减。
大模型越来越强，企业要的却是「稳态」
辛梓：模型性能越来越强，它会让商业化变得更容易吗？过去六个月，模型变强给红熊的业务带来了哪些提升？
温德亮：在企业端，模型能力越强，不代表越好落地。企业场景最核心的是交付结果的稳定性。比如某款模型从3.5升级到3.8，我们切换到最新模型后，客户反而不买单，更喜欢上一版本，因为新模型导致产品结果和逻辑更新了。所以在企业场景里，模型需要的是「稳态」。
这也回答了一个投资人常问的问题：模型升级会不会把应用公司覆盖掉？在企业场景里，这个担心其实不成立。我们的解法是「模型+记忆+Agent」，把行业knowhow封装成MCP和Skill的Agent，保证交付稳态、业务结果稳定。
但要说提升也是实打实的：我们从一开始就是AI编程驱动，研发按周迭代，比传统方式快四五倍；交付周期从过去的2到3个月缩短到1个月左右，这直接影响毛利率和回款。
辛梓：那A面的背后一定是B面。模型变强，哪些地方反而更难了？
温德亮：三个痛点。第一个直观感受Token成本在变贵，每次模型升级，Token消耗都在加深；第二，组织要适配AI的节奏，AI编程两天就能实现一个功能，但人去验证它的有效性和安全性，可能要花一周，人反而跟不上模型的生产力了。
第三，AI本身有安全隐患。我们服务一个客户时发现，上一个供应商用AI编程交付的代码里遗留了注入漏洞，密码生成逻辑简单到可以被快速撞库破解，后台几乎是裸奔状态。这些都是直接影响收入、间接影响信任、甚至关乎未来的真问题。
第一单怎么拿下，如何拓展到第N单
辛梓： 技术强不等于好卖。红熊的第一单是怎么拿下的？
温德亮： 我们选择人工智能客服这个场景，是因为它需要跟人长期打交道，这样才能知道什么该记、什么不该记、记错了怎么办。
第一单是跟四大云厂商正面PK：免费POC（概念验证项目），做结果验证，效果比他们好，还更便宜。那时候公司才10个人，只做这一个项目。做完这一单，我们底层的记忆能力、Agent能力和应用产品能力就构建起来了。
有了第一单，在运营商体系里就有了名头，基于政企服务部，第二、三、四、五、六、七、八单跟着来了。不是我们主动BD的，是运营商各个部门帮我们BD的，口碑效应自动扩展。后来我们发现渠道客户太散、不聚焦，又转向品牌客户，按行业和场景做成交转化。总结下来就是：先做渠道把产品打磨好，再做品牌客户扩量，补充直销。
辛梓： 很多初创公司会面对一个问题：用标杆客户换来的案例，怎么变成规模化的生意？
温德亮： 我们一开始就想得很清楚：这个赛道能不能被AI革新？如果市场不够大，你在小市场里做创新，没有任何商业化机会。一定要找大市场，且具备技术革新的机会点。人工智能客服的上一代是NLP逻辑，用大模型重构智能客服，当时没人做，我们是第一家，这就是先发优势。
还有一个选行业的逻辑：大家都说某个行业卷，你要思考它为什么卷。卷意味着有机会；不卷，说明没人关注、没有价值。
至于卷赢的原因，结论很朴素：所有的关系，都没有你的产品说话重要。产品OK才是一切商业模式的基础。基于产品竞争力，把技术指标和达成效果显性量化出来，做到第一名，你就有机会。
辛梓： To G、To B、To C三条路径，哪条现金流最好？哪条最容易规模化？
温德亮： 现金流最好的是To C订阅，先付款后服务。但To B和To G有账期，大型企业有自己的财务流程，一走就是1到2个月，现金流不好，但可以规模化复制。反过来，大B、大G客户有毛利，订阅的毛利率却极低，最火的也就5%左右。所以我们的打法是两条腿走路：订阅产品转本地化，中小客户持续培育，不能压死在一条腿上。
记忆不仅提升业务准确率，还能省Token
辛梓： 在模速空间，大家常说「上下楼就是上下游」。红熊在这里得到了什么，又希望链接到什么？
温德亮： 我们A轮的股东之一，就是模速推荐的，这很直接了。几个比较重要的KA客户，也是模速空间推荐的。一个空间又给钱又给资源，说实话不太多。
我也提一个建议：有些服务该收费就收费。停留在纸面上、嘴面上的东西，最终不付费，就一定不是真实需求。发现需求、提供服务、获得收入，才会挖掘出更多同样的需求，生态才会繁荣。
辛梓： 那您见过无效的连接吗？
温德亮： 在模速没有。但市面上很多活动要提前了解背景，创业者本质上是时间分配机器，不要把精力过度分散在无效的活动和组织上。活动看起来很高大上，但跟你当前阶段没关系，参加了也没用；跟你当前阶段匹配的，才是刚需。比如路演对初创企业就很有用，一次性可以链接20个投资人，加快融资速度。
辛梓： 说到上下游的配合，红熊做的记忆是如何影响上下游的Token、算力需求的？
温德亮：记忆本身不吃Token，它是帮你减少会话、提高业务准确率的。吃Token的是应用服务。应用是最终商业化实践的产品，对模型依赖非常强。比如模型并发，我们经常受制于云厂商限流：C端客户聊着聊着突然不能聊了，人家转身就走，直接影响线索和转化。所以稳定的Token供给、最优的算力调度，对应用端价值非常大。
未来展望：AI领域还有哪些高价值方向？
辛梓： 如果让您从今天开始再创业，会做什么？
温德亮： 从赛道角度，我看三个方向。
❖第一，AI安全会成为新赛道，任何应用都要建立在安全之上；
❖第二，中国的底层基础研究、学科基础研究，用AI可以快速补齐短板，这里会涌现一批新创业者；
❖第三，当Token成本急剧下降，AI的C端应用会迎来新的爆发，谁能产出更优质的内容和社交链接方式，谁就能改变产品形态。
我判断，AI应用真正的爆发，要等到算力成本降到跟今天5G流量成本一致的时候。受制于硬件和底层基础设施，这个过程至少还要三年起步。现在的AI时代更像PC互联网时期，真正的商业模式，要等到跳到「移动互联网」那一刻才会出现。
在节目的最后，温总被问到有什么经验能够留给“模速校友”，他说：旧地图找不到新大陆。未来一定是商业化为王，选择赛道时一定要考虑增速，这才是未来最该看的指标。
