文丨胡镤心
编辑丨张睿
这一代 AI 创业者面对的共同难题，不是模型不够强，而是价值被两头挤压：一端是模型快速进化，不断覆盖AI应用的功能；一端是平台掌握流量和交易规则，改规则就是改命。应用公司夹在中间，成功不意味着安全，有时只意味着获得了一点喘息时间，去找下一块能站住的地盘。
K2Lab的解法是，按结果付费，成单才收钱。
K2Lab成立于2025年10月，是一家电商Agent公司，瞄准的是一个离钱最近、最缺产能的环节——海外达人带货。核心产品Moras内含12个Agent，可以帮TikTok达人完成从选品洞察、内容创作、拍摄剪辑、视频发布到数据分析的业务全链路。在AI 应用普遍卖订阅、卖Token的市场中，Moras只在成单之后才抽佣。
Moras正式发布于今年6月，此前做过邀测和共创，目前注册达人近10万人，累计带货GMV超1000万美元，帮助近1万达人完成了首单——这些都是从没在TikTok上成过单的达人。Moras目标是在年底之前冲刺单月1000万美元GMV。
Moras IP形象
如果你熟悉中文互联网，可以从K2Lab里面看到各种商业模式的影子：CPS分佣、爆品逻辑、公域推流、赛马机制、柔性供应链、社区裂变、各种投流策略、产业互联网等。K2Lab把国内已经被验证过的流量、分佣、爆品、生态打法，更有创意地组合在一起，用AI和多模态能力重新串成一条长程闭环。
内容版图上，除了短视频带货，K2Lab还在探索图文、直播等形式，同时关注Instagram、YouTube、Reddit等多平台内容形式和消费结合的玩法。在发展阶段上，按照达人 Agent、商家 Agent、A2A Shopping Agent三阶段走，向AI Native电商延伸。
K2Lab核心团队来自钉钉、字节、快手和美团，创始人王铭此前是钉钉最年轻副总裁，联合创始人兼CTO赵先烈曾负责钉钉AI PaaS和AI运营，而联合创始人兼CSO汤明磊曾担任钉钉生态投资及战略生态负责人。近期K2Lab顺利完成由凯泰资本投资的数千万人民币天使+轮融资，半年内完成三轮融资。
近日，汤明磊接受亿邦AI的访谈，回顾了创业的心路历程，他说：最难的时候是今年三四月，头发一半都白了；现在知道怎么打仗了，尽管累，但很兴奋。
这是一份AI时代的创业者纪实。在模型吞噬应用、平台收拢规则的阶段，独立AI应用公司还在努力攀登AGI高峰，用战略选路，用创意突围，用能力积淀和长程任务扛住平台和模型的不确定性。
01
“未来入口不稀缺，接口很稀缺”
亿邦AI：钉钉老同事们出来创业都去做跨界电商Agent了，这里有什么共性吗？
汤明磊：我不知道他们怎么想。我们当时是详细讨论过创业到底要干嘛，有几个判断，叫“五不做、四做”。就是不做to B、不做国内、不单纯依赖大语言模型、不替代人、不做纯工具。对应的就是要做什么，要做偏to C的场景，做海外，做帮人赚钱的事，做依托多模态理解和更长程链路能力的事，做可能未来能成为生态和平台的事。
这样筛选下来，我们觉得海外达人是比较好的一个群体，既代表着分布式的流量节点，又是流量场的高权重信源。抓住了这群人，进可攻退可守，离钱特别近，是一个可以直接按结果付费的好场景。
我们产品于6月正式发布，此前进行过一些邀测和共创。目前注册达人近10万人，累计帮助达人完成GMV超1000万美元。我们给自己定了一个更tough的目标，年底之前冲刺单月1000万美金GMV。
亿邦AI：这是被国内to B伤得不轻。做跨境Agent，你们能帮达人做什么？
汤明磊：我们做的是一个长程复杂任务。从选品开始，基于达人画像，选择合适的品，基于品做爆款短视频，基于爆款视频写爆款文案，打上爆款标签，一键发布到 TT上去，发布之后再分析数据，自进化学习，优化抽卡、成本、模板等等方面。它是一个长程闭环的全链路任务。
而且我们是极致的按效果付费。大部分AI应用都是收取订阅费，收取token费。我们产品是零底薪纯分佣（内测期间做过一些底薪测试）。6月份发布之后，依靠极致的CPS模式走到现在，我觉得按结果付费的模式，算是被我们第一个跑通了。
现在通过Moras完成首单的达人接近1万人了，他们中的大多数是从来没在TikTok上出过单的人。
亿邦AI：达人的操作流程是怎样的？
汤明磊：达人只需要打开Moras APP，不需要打开TikTok，就可以生成并发布带货视频。
我们设置了多种发布方式，一种叫协作创作（Copilot），类似于半自动驾驶，Moras基于对达人账号的学习，每天把最适合粉丝画像的品推给他，达人自己选择合适的商品，点击create，就能生成带货视频。然后选择发布，就发到了自己的账号上。这是手动驾驶。
第二种是滑动审核（Swipe），类似于自动驾驶。Moras基于对账号的学习，直接生成今天最应该发的带货视频，达人直接看是否喜欢，左划一下是dislike，右划一下是post。喜欢的话就右划一下，发布到TikTok账号了。
第三种是长期托管（Autopilot），类似于无人驾驶，Moras全自动完成所有工作，每日向达人汇总报告工作成果和成交数据。
达人还可以在Moras里看到每天的成单情况，Moras还会每天和他主动聊天，提醒他今天还有视频没发，或者主动询问今天有什么想做的内容？今天心情是怎么样的？今天的数据和昨天相比，有哪些需要提升的点……它会不断的跟达人主动交流。
而且Moras不收订阅费，生成视频也不收费，只有成单之后进行抽佣。
所以现在很多达人打开Moras的时间比打开TikTok要长，Moras变成他的工作台了，TikTok变成他的分发渠道。
Moras App图标
亿邦AI：达人为什么会额外下载这样一个App，并愿意使用它？
汤明磊：我们其实想过各种赋能达人的切入点，比如给达人做IP，帮达人和商家谈判，帮达人做账号管理，帮他在多平台做私域管理，但这些听下来都没有帮达人赚钱来得更性感。
做产业互联网投资时我就经常说：增收永远大于降本，降本永远大于提效，这是人性。
当我们能够帮达人赚到钱了，达人当然会愿意和Moras多互动，给我们更多Context，让我们帮他去做各个场景的深入渗透。Context是未来最宝贵的资产。
亿邦AI：美区达人之前没有开过单、赚不到钱的主要是因为什么？Moras为什么能帮他们做好？
汤明磊：达人赚不到钱，最大的原因是不会选品，也不会做电商内容。
大部分达人成交都不来自于他的私域流量，而是来自于公域推流带来的成交。怎么获得公域推流？这就很复杂了，涉及到节日、天气、周期、平台的运营策略、品牌当天有没有投流等很多要素。比如平台最近是推9块9包邮的品还是推高客单的品，最近推一些新品还是推一些主力品。开学季、黑5、母亲节、万圣节、情人节要推什么品等等。
除了推流，还涉及到这个品适不适合用AI生成。比如开箱类的品不适合AI，因为开箱过程不太可控。再比如玩具这个品很适合AI生成，但有一种玩具叫变形金刚就不行，因为变形的过程会跟真实情况有差异，形成商品实物不一致。
在这个基础之上，如果这个品当天最热，因为带货达人多，分到手的流量也很少，达人带了也未必能最终出单。所以我们找的是刚起量、关注少、未来有大热潜力的蓝海爆品，利用这样一个差值去推给达人，相对出单效率会更高。
我们的选品逻辑背后，有一个类似每天实时量化交易引擎的产品，每天从几千万款品里面选1000个品，作为当日爆品，然后不断去自进化学习。
当然，对的品可能会获得一些公域推流，你还得做一个对的视频，比如我们经常说的前3秒叫Hook（钩子），中间10秒叫Meat（核心卖点/干货），最后的2-3秒是CTA，Call to Action（号召行动）。怎么做Hook最抓人眼球，不同品类怎么介绍产品亮点，CTA是要限额限量限时还是限其他，三个结合在一起，有千变万化的组合，这个也很重要，达人也不太会。
所以，选品对了，内容对了，再加一个对的文案，对的标签，对的时间点发布，这一系列都对了，这个品才更有机会出来。
这些让AI做会比让达人自己做的效率更高。
亿邦AI：你们先选了TikTok美区，为什么没有选东南亚？
汤明磊：有几个原因，一方面东南亚整体消费能力和客单价弱于美区，另一方面视频生成的成本较高，也需要客单价相对高一些的市场。美区客单价大概在10-200美元区间，这也是我们能快速把UE转正的原因之一。
亿邦AI：客单价10-200美元左右，大概是一些什么样的商品？日用品、快销还是耐销？
汤明磊：第一个被我们打穿的行业是家具，因为这个行业物流成本高，客单价也高，很多达人想带货，也没办法拿到商品，商家筛选也会特别严格，他有一个严格的漏斗率。这就特别适合我们来做，我们等于在零邮寄成本、零产品成本的情况下，分发给了非常多的达人，快速在一些应季商品上爆发了。家具之后，现在母婴、宠物、汽模、五金等行业也在不断向好。
亿邦AI：什么时候UE（单位经济模型）为正？
汤明磊：正式公测的一个月内就跑正了。
亿邦AI：带货视频没有成单之前，所有的成本包括选品、达人账号分析、达人带货视频生成，包括后续的数据分析、抽卡优化，都是你们自己的成本。
汤明磊：所以我觉得我们跟别人不一样，我们不是按token付费，是极致的按结果付费。因为我们做的是模应一体，应用架在自己的模型上，这一轮我们也会发布自研的多模态电商爆款视频模型，也会持续研发垂直模型。所以我们整体技术能力比较强，抽卡成功率很高，所以我们现在单条视频的成本不高，算力UE已经转正。
亿邦AI：你们的整个产品链路，很适合TikTok官方去做，未来会不会被收购？
汤明磊：我觉得短期之内直接替代的风险是不大的。因为美区市场需求很大，但产能严重不足。美区拥有带货权限的达人有700万，一单没出过的达人是650万。50万出过单的达人当中，有40多万一年GMV小于1万美元。如何让这些达人更好地成单，达人成单带来的GMV都是增量GMV，也是官方希望看到的。
亿邦AI：TikTok扶持的窗口期会有多长？
汤明磊：我觉得平台的支持对我们是锦上添花。我们真正需要做好的是练好内功。
因为我们最终想做的是让AI去学习怎样用一个对的内容，触达到对的人，然后完成交易。这是根本。
现在的所有动作，都在帮我们沉淀这条链路上的各个环节的能力，这是我们底层反复训练的飞轮。飞轮训练好了，我们也会随着AI电商发展进入新阶段。
我们大的战略会分为三个阶段，第一个阶段是达人Agent ，第二阶段是商家Agent，第三阶段会把达人和商家连在一起做A2A。A2A能力建立完之后，看看有没有机会做Shopping Agent，就是AI native电商的形态。
我判断未来在相当长一段时间内，入口会是多元的，Personal AI的入口会是分布式的，这意味着未来入口不稀缺，接口能力非常稀缺——我收集到了你的意图，准确理解意图，给你匹配对的内容和对的商品，让你无论在哪个入口进来的，都能完成交易。这个事我觉得是更重要的，也是我们反复训练的能力。
未来同一件商品，会针对不同的人，采用不同的推荐方式。比如买一张桌子，有人信风水，就给你讲五行；有人喜欢美学，就给你讲搭配；有人看性价比，就给你讲材质和价格，以接近原材料厂商的价格卖给你。所以同样卖一张桌子，我们会识别不同人的不同context，用不同的方式来卖给你。
这就要求我们先拥有基于达人的context沉淀，然后对一个商品，用什么样的内容更好卖出去这个事情，有更大的确定性，再去匹配C端的context，然后完成交易。这个是我们未来真正想做的。
02
“最难的时候，头发白了一半”
亿邦AI：你们从钉钉出来做to C的Agent创业，哪些方法是继承自钉钉，哪些方法需要改变和克服？
汤明磊：钉钉基本盘是SMB，跟达人生态有点像。所以对生态的理解和很多的运营策略，我们延续和传承了一些钉钉经验。
除此以外，我觉得大部分都是反着来的。比如我个人原来是在国内做to B投资和战略研究的，现在是做海外to C增长的。我是主动去享受这个被虐的过程，我不想一辈子能做一些战略洞察，但是探不到下面。也想给自己一个机会，把细节全部都了解一遍，哪怕之后可能我还是回归战略，至少我很了解细节。
亿邦AI：被虐得很惨是什么时候？
汤明磊：刚开始会难一些，你看我头发，现在又黑回来一些。今年三四月份的时候，头发一半都白了。一个是和达人共创，产品还很不完善，一个是美区达人的时间跟我们相反，还有就是海外增长流程和国内不太一样，比如国内是做培训、地推、会销，海外是做投流、SEO、KOL营销、渠道裂变、社群社区、Discord/Reddit。我们都得会，当时就是疯狂地跟海外的增长专家学，跟00后学。
现在尽管感觉也很累，但毕竟是在打仗，我们知道该怎么冲，就会好一点，只是强度会大一点。
亿邦AI：什么时候感觉那个阶段过去了？
汤明磊：永远都会有新的挑战，六七月份，我们熬过共创期，拿到了很多结果和素材。那个时候的达人运营更精细，交流多，感情好，他们也很理解我们，给了我们很好的回报——有达人两个月拿到30万美元的GMV，有达人在当天注册当天爆单了，拿到了1万美元GMV。有很多这种惊喜案例出来，就有种春种秋收的感觉。
亿邦AI：这种工作状态和你此前的工作状态，最大的差别是什么？
汤明磊：我20多岁做基金合伙人，做了十年的产业互联网投资和研究，那时候的视角是观察者视角，人在局外，现在的视角是build视角，人在局内。那时很多创业者约我时间向我介绍BP；现在我约98后、00后投资经理的时间，向他们介绍BP。我觉得拼图完整了，也是一种挺有意思的人生体验。
亿邦AI：哪个更刺激一点？
汤明磊：现在更刺激一点，保持一种战斗状态。
亿邦AI：你有没有感觉到， AI时代的公司和以前公司的经营组织方式、经营节奏，都会有某些很大的不同？
汤明磊：完全不一样的。原来的创新成本很高，现在创新变简单了。你让AI帮你列100个点子，然后让AI调用各种大模型，从这100个点子中自证80个是不靠谱的，剩下20个可以马上测试。如果是软件就让AI花点算力直接就做出来了。如果是硬件就直接连接柔性供应链打出来。然后小规模投向市场，小规模做一些人群共创。把20个点子压缩三五个，最后用赛马机制再跑出其中的1-2个，这个过程变得非常丝滑。
原来你没有这样的一个漏斗，即使花了比较重的成本，产品可能也不靠谱。现在这一套创新机制跑下来，可能几十万不到100万。所以这个时代，创新正在变得非常高效。
亿邦AI：在经营节奏上，大家也在高频调整经营节奏，做决策的方式要快很多。
汤明磊：快，我们战略会讨论完了，有一些确定性的结论，就会随时来一个全员会。全员会是不定期的，战略会是定期的。
03
“会不会被TikTok锁死？”
亿邦AI：达人Agent的产品背后，是12个Agent覆盖了达人带货从选品到成单的全链路，已经运营很流畅了，现在给产品打分打多少分？
汤明磊：70分。
亿邦AI：为什么？
汤明磊：还有很大进步空间。因为我们的思路是，先用通用的爆品洞察和爆款洞察，去匹配最通用的达人，先快速出单。出单之后再持续进行更细化的人货匹配，让不同的达人，用不同方式，带不同品类的货。然后帮达人做成一个IP，基于这个IP和他背后更大量的粉丝，反向联系产业带去定制产品，做达人自己的品牌。
如果真的我们能走到第二步，就是做到更精细化的人货匹配，达人留存率更高，我们就可以打80分。如果真做到IP，然后通过AI能力复制出一批感动人心的IP来了，就可以打90分。
亿邦AI：你们现阶段主要看的指标，除了GMV之外，还看什么？
汤明磊：看ARR，也看达人留存，我们还有商家组，因为不能一直在通用的精选联盟后台里选品，未来应该和商家联通。
达人端的壁垒达成之后，我们的第二个壁垒在商家端，也是我们更熟的to B端。我们可以和品牌商家深度协作，拿到更高的佣金，然后让高佣的商品在带货中占比更高，我们商家组的同事在同步推这件事。
我们现在还在做商家Agent产品，预计年底发布。
商家Agent也计划按效果收费，我们帮商家匹配到对的达人，做出对的内容，完成成交，之后再收钱。
亿邦AI：除了TikTok美区，你们还在看哪些领域的机会？
汤明磊：除了TikTok，我们也在看Ins、YouTube等平台如何和消费打通。如果你真的知道什么样的货，通过什么样的内容，卖给谁最合适，内容跟货未必来自于一个平台。
亿邦AI：这样量化选品引擎的计算量更大了。
汤明磊：对，但我们挺想做点这种尝试，我们也会做一些内容形态和平台生态的探索。
亿邦AI：只要能抓到数据，模型理论上可以跑通。
汤明磊：内容逻辑也不一样，TikTok是几十秒的短视频，Ins上是图文，YouTube上是长视频，我们都会做一些学习。
反正先把短视频战场捋顺了，我们今年年底再打图文。图文也是TikTok今年力推的，图文的出单率与视频完全一致，成本不到视频的1/10，先把这些简单的滚动起来。后面看看直播有没有机会。
亿邦AI：OpenAI做电商，Muse被亚马逊封了之后转头联手Shopify，这些事对你们来说是远远观望，还是有机会可以探索一下？
汤明磊：我们也想参与，你刚说的“御三家”，更多是入口。我认为未来平台分四层，第一层就是入口，第二层是匹配跟推荐层，第三层是履约层，第四层是数据层。
履约层该产业互联网干的事，还是产业互联网来干。数据层是大厂的活儿。匹配层我们肯定是想占一占的。然后看看有没有机会走到入口层，绑定一两个入口做生态。比如专卖情绪价值的品，看看C端能不能进得来。如果实在觉得做C端难度大，那就跟达人去绑定，我们都会涉及。按结果付费将成为 AI 应用的主流商业模式，通用Personal Agent之外，真正能帮人赚钱的Personal Commerce Agent会成为商业智能经营的新入口。
