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小米和大熊，我想再换一个角度，把话说完整。
我在微博和雪球发的是同一篇文章，但评论区完全是两种画风。如果你真关心这件事，建议两边都去看一眼。你会非常直观地感受到，立场和利益，对“事实”的解释能力有多强。在雪球，这是一个偏投资、偏理性的场域，大家讨论的是企业行为、组织决策、长期影响；在微博，这是一个情绪和身份高度聚合的平台，讨论很容易被阵营化、道德化。这不是谁对谁错，而是你身处什么场，决定了你能看到什么。
回到事情本身。小米请大熊去发布会，这不是秘密。当时没有舆情，反而在业内引发了一波正向评价——很多做市场、公关的人都在私下说，小米这步棋很高级——把一个长期的“反对派”请进来，至少说明你愿意沟通，也愿意承受不同声音。这是典型的成熟企业公关思路，而不是粉圈逻辑。不妨反问一句，在那个阶段，小米的公关、市场、乃至管理层，是把这件事当成“错误”，还是当成“突破”？
答案其实很清楚。
真正的转折点，不是大熊说了什么，而是“年框”这件事被另一个博主捅出来之后。舆情开始发酵，米粉的不爽开始集中爆发，小米内部迅速做了切割——对接的公关被干掉，市场和公关的负责人被处罚。那我只问一个非常现实的问题——如果这件事没有被放大成舆情，如果米粉并不知道“年框”的存在，小米是不是很可能会继续和大熊合作？
以及，如果米粉只看到一个长期批评小米的 KOL，开始对小米给出相对正面的评价，他们内心的反应会是什么？是“总有这一天”，还是“敌对势力，坚决清除”？这两种心态，决定的是企业到底是在做品牌，还是在供养情绪。
我不评价米粉的行为，对错放一边。我只讨论小米市场与公关团队的操作后果。
你设身处地想一想——在一个组织里，如果“主动尝试正确但不讨好的事”，最终要由执行者来承担全部损失，那么下一次还会有人站出来吗？打工人的逻辑很简单——既然努力会带来风险，躺平才是最安全的选择。从这一刻开始，小米的市场公关体系里，还会不会有人愿意主动去拉拢反对派 KOL？还会不会有人愿意冒着被粉圈反噬的风险，去做长期对品牌有利、但短期不讨好的动作？
答案同样不难猜。
还有一点，很多人没想清楚。大熊不会再进入小米阵营了。这是一个确定性结果。但这是不是 KOL 的损失？未必。一个 KOL 的核心资产，从来不是“站队”，而是他的独立性和可信度。真正承受长期成本的，反而是企业自身——当你向外界释放的信号是“任何跨阵营的尝试，都可能被内部情绪否定”，那你失去的不是一个人，而是一整类可能性。
最后再说一句我的立场。
我是做市场的，我看的不是短期对错，不是谁骂赢了谁，而是长期的商业利益、组织效率和品牌价值。商业从来不是情绪裁判场，而是一门关于平衡的学问：企业、用户、员工、舆论，彼此之间都要留出回旋空间。如果你只追求情绪上的“爽”，那迟早会在结构上付出代价。
不理解“平衡感”这三个字的人，其实也没必要参与讨论。因为你们讨论的，和商业无关。
#小米##万能的大熊#
我在微博和雪球发的是同一篇文章，但评论区完全是两种画风。如果你真关心这件事，建议两边都去看一眼。你会非常直观地感受到，立场和利益，对“事实”的解释能力有多强。在雪球，这是一个偏投资、偏理性的场域，大家讨论的是企业行为、组织决策、长期影响；在微博，这是一个情绪和身份高度聚合的平台，讨论很容易被阵营化、道德化。这不是谁对谁错，而是你身处什么场，决定了你能看到什么。
回到事情本身。小米请大熊去发布会，这不是秘密。当时没有舆情，反而在业内引发了一波正向评价——很多做市场、公关的人都在私下说，小米这步棋很高级——把一个长期的“反对派”请进来，至少说明你愿意沟通，也愿意承受不同声音。这是典型的成熟企业公关思路，而不是粉圈逻辑。不妨反问一句，在那个阶段，小米的公关、市场、乃至管理层，是把这件事当成“错误”，还是当成“突破”？
答案其实很清楚。
真正的转折点，不是大熊说了什么，而是“年框”这件事被另一个博主捅出来之后。舆情开始发酵，米粉的不爽开始集中爆发，小米内部迅速做了切割——对接的公关被干掉，市场和公关的负责人被处罚。那我只问一个非常现实的问题——如果这件事没有被放大成舆情，如果米粉并不知道“年框”的存在，小米是不是很可能会继续和大熊合作？
以及，如果米粉只看到一个长期批评小米的 KOL，开始对小米给出相对正面的评价，他们内心的反应会是什么？是“总有这一天”，还是“敌对势力，坚决清除”？这两种心态，决定的是企业到底是在做品牌，还是在供养情绪。
我不评价米粉的行为，对错放一边。我只讨论小米市场与公关团队的操作后果。
你设身处地想一想——在一个组织里，如果“主动尝试正确但不讨好的事”，最终要由执行者来承担全部损失，那么下一次还会有人站出来吗？打工人的逻辑很简单——既然努力会带来风险，躺平才是最安全的选择。从这一刻开始，小米的市场公关体系里，还会不会有人愿意主动去拉拢反对派 KOL？还会不会有人愿意冒着被粉圈反噬的风险，去做长期对品牌有利、但短期不讨好的动作？
答案同样不难猜。
还有一点，很多人没想清楚。大熊不会再进入小米阵营了。这是一个确定性结果。但这是不是 KOL 的损失？未必。一个 KOL 的核心资产，从来不是“站队”，而是他的独立性和可信度。真正承受长期成本的，反而是企业自身——当你向外界释放的信号是“任何跨阵营的尝试，都可能被内部情绪否定”，那你失去的不是一个人，而是一整类可能性。
最后再说一句我的立场。
我是做市场的，我看的不是短期对错，不是谁骂赢了谁，而是长期的商业利益、组织效率和品牌价值。商业从来不是情绪裁判场，而是一门关于平衡的学问：企业、用户、员工、舆论，彼此之间都要留出回旋空间。如果你只追求情绪上的“爽”，那迟早会在结构上付出代价。
不理解“平衡感”这三个字的人，其实也没必要参与讨论。因为你们讨论的，和商业无关。
#小米##万能的大熊#
1 01
都已经过了一天了，我来说说这件事。
小米投@万能的大熊 ，本质是一次被粉丝结构反噬的公关动作。
如果把这件事仅仅理解为一次 KOL 合作翻车，其实是在刻意回避真正的问题。
小米最大的问题，不在于投了万能的大熊，而在于——小米已经无法完整地执行一次理性的公关动作。
从动机上看，这次投放本身并不激进，甚至可以说相当克制。一个成熟的大众品牌，在发展到今天这个体量，必然要学会和“不完全站在自己一边的人”相处。争取中间派，修复潜在反对者，把批评者拉回到理性讨论区，这是所有进入中后期的品牌都会做的事。某种程度上，这恰恰说明小米的公关判断是对的。
毛主席以前也说了这句话，把朋友弄的多多的，把敌人弄的少少的。
但问题恰恰出在这里——现在这个判断已经不再由小米独立完成闭环。
投放是小米的决策，舆论却不再受小米控制。米粉并没有把这次合作理解为一次品牌层面的沟通尝试，而是直接将其上升为“立场审查”。在他们的逻辑里，只要你曾经批评过小米，就永远不应该获得小米的商业合作资格。这种逻辑一旦成立，小米在舆论场上就只剩下一种声音——绝对支持。
从我多年的公关工作经验来讲，这对品牌是非常危险的信号。
更现实的问题是，小米的公关团队已经被动地站在了一个非常尴尬的位置。一方面，他们的本意是减少敌人、争取朋友；另一方面，粉丝却在不断替品牌制造新的对立面。原本可以被缓和的关系，被强行推向对抗。最终的结果是，米粉获得了短期的情绪满足，大熊选择沉默，而小米品牌本身承受了最大的结构性伤害。
从大熊的角度看，这其实是一条被迫走上的路。作为 KOL，接商业合作，本就意味着关系缓和甚至转向中立。但当合作尚未完成“关系重塑”，粉圈攻击已经提前到来时，沉默其实是危险的信号，因为你不知道以后KOL会干什么，但他肯定不信任品牌了，或者说，被粉丝激怒了。
真正值得警惕的，是这件事给整个 KOL 圈层释放出的信号。
这个信号就是——批评小米是有成本的，而且这个成本并不由小米官方决定，而是由粉圈情绪决定。在这种预期下，理性型、专业型的创作者只会越来越谨慎，甚至主动与小米保持距离。留下来的，要么是完全不碰小米的中立回避者，要么是高度一致、低风险的“安全型表达”。
这会直接改变一个品牌在舆论场中的反馈质量。
当一个品牌只能听到赞美，它就已经开始失去校准能力。粉丝越热情，信息越失真；声音越统一，风险越集中。历史反复证明，品牌真正的危机，往往不是来自外部攻击，而是来自内部回音壁。
这也是我之前为什么说，这次事件并不是一次单点公关事故，而是一个结构性警示。
结构性这个词我几乎很少使用。
过去十几年，小米高度依赖粉丝文化完成冷启动和扩张，这套模式在早期极其成功。但今天，小米已经是一个面向全民市场、产品线极其复杂的巨型公司。如果仍然沿用“粉丝即护城河”的逻辑，而不对粉丝行为进行边界管理，品牌就会逐渐被情绪裹挟。
更现实的问题是，当粉圈开始替品牌筛选朋友和敌人时，公关部门的角色就会被架空。你可以决定投谁，但你无法保证这次投放不会被自己的支持者直接摧毁。久而久之，最理性的选择反而会变成“尽量都不做”，而这对任何一个还在竞争中的品牌来说，都是慢性自杀。
对雷军和小米来说，真正需要思考的已经不是“这件事该不该回应”，而是一个更底层的问题——小米是否还打算成为一个能够容纳分歧的公众品牌。如果答案是肯定的，那么就必须接受一个事实——品牌需要在某些时刻，对粉丝说“不”，哪怕这个过程并不讨好。
品牌成熟的标志，从来不是拥有最狂热的支持者，而是即便面对不完全同意你的人，依然能保持开放、克制和自信。
万能的大熊只是一个触发点，真正被暴露出来的，是小米在粉丝经济路径上的一次关键拐点。
是否继续被情绪牵引，还是开始回收品牌主权，这个选择，迟早要做
小米投@万能的大熊 ，本质是一次被粉丝结构反噬的公关动作。
如果把这件事仅仅理解为一次 KOL 合作翻车，其实是在刻意回避真正的问题。
小米最大的问题，不在于投了万能的大熊，而在于——小米已经无法完整地执行一次理性的公关动作。
从动机上看，这次投放本身并不激进，甚至可以说相当克制。一个成熟的大众品牌，在发展到今天这个体量，必然要学会和“不完全站在自己一边的人”相处。争取中间派，修复潜在反对者，把批评者拉回到理性讨论区，这是所有进入中后期的品牌都会做的事。某种程度上，这恰恰说明小米的公关判断是对的。
毛主席以前也说了这句话，把朋友弄的多多的，把敌人弄的少少的。
但问题恰恰出在这里——现在这个判断已经不再由小米独立完成闭环。
投放是小米的决策，舆论却不再受小米控制。米粉并没有把这次合作理解为一次品牌层面的沟通尝试，而是直接将其上升为“立场审查”。在他们的逻辑里，只要你曾经批评过小米，就永远不应该获得小米的商业合作资格。这种逻辑一旦成立，小米在舆论场上就只剩下一种声音——绝对支持。
从我多年的公关工作经验来讲，这对品牌是非常危险的信号。
更现实的问题是，小米的公关团队已经被动地站在了一个非常尴尬的位置。一方面，他们的本意是减少敌人、争取朋友；另一方面，粉丝却在不断替品牌制造新的对立面。原本可以被缓和的关系，被强行推向对抗。最终的结果是，米粉获得了短期的情绪满足，大熊选择沉默，而小米品牌本身承受了最大的结构性伤害。
从大熊的角度看，这其实是一条被迫走上的路。作为 KOL，接商业合作，本就意味着关系缓和甚至转向中立。但当合作尚未完成“关系重塑”，粉圈攻击已经提前到来时，沉默其实是危险的信号，因为你不知道以后KOL会干什么，但他肯定不信任品牌了，或者说，被粉丝激怒了。
真正值得警惕的，是这件事给整个 KOL 圈层释放出的信号。
这个信号就是——批评小米是有成本的，而且这个成本并不由小米官方决定，而是由粉圈情绪决定。在这种预期下，理性型、专业型的创作者只会越来越谨慎，甚至主动与小米保持距离。留下来的，要么是完全不碰小米的中立回避者，要么是高度一致、低风险的“安全型表达”。
这会直接改变一个品牌在舆论场中的反馈质量。
当一个品牌只能听到赞美，它就已经开始失去校准能力。粉丝越热情，信息越失真；声音越统一，风险越集中。历史反复证明，品牌真正的危机，往往不是来自外部攻击，而是来自内部回音壁。
这也是我之前为什么说，这次事件并不是一次单点公关事故，而是一个结构性警示。
结构性这个词我几乎很少使用。
过去十几年，小米高度依赖粉丝文化完成冷启动和扩张，这套模式在早期极其成功。但今天，小米已经是一个面向全民市场、产品线极其复杂的巨型公司。如果仍然沿用“粉丝即护城河”的逻辑，而不对粉丝行为进行边界管理，品牌就会逐渐被情绪裹挟。
更现实的问题是，当粉圈开始替品牌筛选朋友和敌人时，公关部门的角色就会被架空。你可以决定投谁，但你无法保证这次投放不会被自己的支持者直接摧毁。久而久之，最理性的选择反而会变成“尽量都不做”，而这对任何一个还在竞争中的品牌来说，都是慢性自杀。
对雷军和小米来说，真正需要思考的已经不是“这件事该不该回应”，而是一个更底层的问题——小米是否还打算成为一个能够容纳分歧的公众品牌。如果答案是肯定的，那么就必须接受一个事实——品牌需要在某些时刻，对粉丝说“不”，哪怕这个过程并不讨好。
品牌成熟的标志，从来不是拥有最狂热的支持者，而是即便面对不完全同意你的人，依然能保持开放、克制和自信。
万能的大熊只是一个触发点，真正被暴露出来的，是小米在粉丝经济路径上的一次关键拐点。
是否继续被情绪牵引，还是开始回收品牌主权，这个选择，迟早要做
3 81
关于SaaS产品的 PMF，这几年被讲得越来越玄乎。
各种指标、各种框架、各种增长曲线，仿佛只有当留存率、DAU/MAU、LTV/CAC 都跑出来之后，才有资格谈 PMF。但对一家真正处在冷启动阶段的 SaaS 初创公司来说，这种讨论本身就是脱离现实的。冷启动阶段最重要的事情从来不是“精确验证”，而是用最低的成本，尽早判断这个产品值不值得继续做下去。在这个前提下，PMF 并不复杂。
甚至可以说，它比大多数人想象的要！简！单！得！多！
首先需要澄清的一点是，PMF 并不是增长问题，也不是规模问题，而是这个产品是否真的解决了某一类人的真实问题。如果你在冷启动阶段就需要用复杂的数据模型、用户分层、行为路径分析，才能向自己解释“这个产品可能有点价值”，那这件事本身就已经很危险了。真正接近 PMF 的产品，往往有一个非常直接的特征：一句话就能说明白它是给谁用的，以及解决了什么问题，而且这句话在你的意向目标人群那里是成立的。
因此，低成本验证 PMF 的第一步，并不是做功能，也不是做投放，而是去调研和确认——你所设想的目标人群，他们当下最痛的那个点，是否恰好落在你产品的核心功能上。
如果这个吻合是成立的，且对方在不需要你过多解释的情况下就能理解——这个东西对我有什么用，那从产品定义层面看，PMF 基本已经成立了一大半。很多失败的 SaaS，并不是执行问题，而是从一开始就在用一个“自认为合理”的功能，去解决一个用户并不觉得紧急的问题。
但仅仅解决痛点还不够。
冷启动阶段PMF第二个关键判断，是这个产品能否被真正嵌入到目标岗位的日常生产流程中。请注意我的口型，这里的关键词是“日常”和“流程”，而不是“偶尔有用”或者“看起来不错”。如果一个 SaaS 产品只能在某个特殊场景下被想起，或者需要用户刻意改变工作方式才能使用，那它的 PMF 是非常脆弱的。相反，那些真正成立的 SaaS，往往会自然地嵌入到某一个岗位的日常操作中，成为流程的一部分，甚至在使用一段时间后，用户很难再回到没有它的状态。
这一点在 ToB 产品上尤其重要。因为岗位型 SaaS 的价值，并不体现在“功能有多先进”，而体现在“是否顺着人的工作方式生长出来”。一旦你的产品可以稳定地嵌入某个岗位的生产流程，即使用户规模不大，即使功能还很简陋，你也基本可以判断：这个方向是对的，PMF 在结构上是成立的。
最后，也是最被刻意回避、但在冷启动阶段最诚实的一个验证标准：付费。不是规模化付费，而是小范围、真实、无强迫的付费。你可以给目标岗位人群免费使用，但在一段时间后，对那些已经留下来的用户尝试适度收费。如果这些人明确感知到产品的效率价值，却仍然完全不愿意为之付费，那这件事本身就是一个非常强烈的负反馈。
很多创始人会把这种情况归因于“价格策略不成熟”或者“用户还没被教育好”，但在冷启动阶段，这往往意味着产品本身并没有创造足够清晰、可被感知的价值。
反过来看，只要有人愿意付费，哪怕人数很少，金额也不高，这件事在 PMF 层面就是一个明确的正信号。因为付费行为本身，已经证明了产品对某一类人来说是“有用的”“能提效的”。
但是，重要的但是来了。至于这个产品未来能否规模化盈利，那是经营模型、成本结构和增长策略要解决的问题，而不是 PMF 本身的问题。把“赚不赚钱”和“有没有 PMF”混为一谈，是很多 SaaS 在早期被误判、被过早放弃的根本原因。
最后，给你总结一下，SaaS 冷启动阶段的 PMF 验证，其实并不需要复杂的方法论。它可以被压缩成三个非常现实、也非常残酷的问题：
第一，你的目标人群是否清楚地认同这个产品解决了他们的核心痛点；
第二，这个产品是否能够自然地嵌入他们的日常工作流程；
第三，在真实使用之后，是否有人愿意为它掏钱。
只要这三件事同时成立，即使产品还很粗糙，即使增长还没有开始，你也已经站在了一个正确的方向上。反之，如果这三点无法被验证，再漂亮的指标设计，也只是对不成立方向的一种自我安慰。
各种指标、各种框架、各种增长曲线，仿佛只有当留存率、DAU/MAU、LTV/CAC 都跑出来之后，才有资格谈 PMF。但对一家真正处在冷启动阶段的 SaaS 初创公司来说，这种讨论本身就是脱离现实的。冷启动阶段最重要的事情从来不是“精确验证”，而是用最低的成本，尽早判断这个产品值不值得继续做下去。在这个前提下，PMF 并不复杂。
甚至可以说，它比大多数人想象的要！简！单！得！多！
首先需要澄清的一点是，PMF 并不是增长问题，也不是规模问题，而是这个产品是否真的解决了某一类人的真实问题。如果你在冷启动阶段就需要用复杂的数据模型、用户分层、行为路径分析，才能向自己解释“这个产品可能有点价值”，那这件事本身就已经很危险了。真正接近 PMF 的产品，往往有一个非常直接的特征：一句话就能说明白它是给谁用的，以及解决了什么问题，而且这句话在你的意向目标人群那里是成立的。
因此，低成本验证 PMF 的第一步，并不是做功能，也不是做投放，而是去调研和确认——你所设想的目标人群，他们当下最痛的那个点，是否恰好落在你产品的核心功能上。
如果这个吻合是成立的，且对方在不需要你过多解释的情况下就能理解——这个东西对我有什么用，那从产品定义层面看，PMF 基本已经成立了一大半。很多失败的 SaaS，并不是执行问题，而是从一开始就在用一个“自认为合理”的功能，去解决一个用户并不觉得紧急的问题。
但仅仅解决痛点还不够。
冷启动阶段PMF第二个关键判断，是这个产品能否被真正嵌入到目标岗位的日常生产流程中。请注意我的口型，这里的关键词是“日常”和“流程”，而不是“偶尔有用”或者“看起来不错”。如果一个 SaaS 产品只能在某个特殊场景下被想起，或者需要用户刻意改变工作方式才能使用，那它的 PMF 是非常脆弱的。相反，那些真正成立的 SaaS，往往会自然地嵌入到某一个岗位的日常操作中，成为流程的一部分，甚至在使用一段时间后，用户很难再回到没有它的状态。
这一点在 ToB 产品上尤其重要。因为岗位型 SaaS 的价值，并不体现在“功能有多先进”，而体现在“是否顺着人的工作方式生长出来”。一旦你的产品可以稳定地嵌入某个岗位的生产流程，即使用户规模不大，即使功能还很简陋，你也基本可以判断：这个方向是对的，PMF 在结构上是成立的。
最后，也是最被刻意回避、但在冷启动阶段最诚实的一个验证标准：付费。不是规模化付费，而是小范围、真实、无强迫的付费。你可以给目标岗位人群免费使用，但在一段时间后，对那些已经留下来的用户尝试适度收费。如果这些人明确感知到产品的效率价值，却仍然完全不愿意为之付费，那这件事本身就是一个非常强烈的负反馈。
很多创始人会把这种情况归因于“价格策略不成熟”或者“用户还没被教育好”，但在冷启动阶段，这往往意味着产品本身并没有创造足够清晰、可被感知的价值。
反过来看，只要有人愿意付费，哪怕人数很少，金额也不高，这件事在 PMF 层面就是一个明确的正信号。因为付费行为本身，已经证明了产品对某一类人来说是“有用的”“能提效的”。
但是，重要的但是来了。至于这个产品未来能否规模化盈利，那是经营模型、成本结构和增长策略要解决的问题，而不是 PMF 本身的问题。把“赚不赚钱”和“有没有 PMF”混为一谈，是很多 SaaS 在早期被误判、被过早放弃的根本原因。
最后，给你总结一下，SaaS 冷启动阶段的 PMF 验证，其实并不需要复杂的方法论。它可以被压缩成三个非常现实、也非常残酷的问题：
第一，你的目标人群是否清楚地认同这个产品解决了他们的核心痛点；
第二，这个产品是否能够自然地嵌入他们的日常工作流程；
第三，在真实使用之后，是否有人愿意为它掏钱。
只要这三件事同时成立，即使产品还很粗糙，即使增长还没有开始，你也已经站在了一个正确的方向上。反之，如果这三点无法被验证，再漂亮的指标设计，也只是对不成立方向的一种自我安慰。
2 01
Manus被Meta闪电收购，几乎是在2025年底结束以前创造了这个行业最大的新闻。
很多业内的老炮儿今天都出来感叹两句，有祝贺的，也有酸的，还有咒骂的，我都看到了。
作为AI和SaaS行业的观察者，我从我的角度，再解读四个点。
第一，Manus被收购，算是新一代中国软件和SaaS、AI创业者们路径选择的样本。
如果只把Manus看成一家被并购的AI应用公司，那几乎什么都学不到；但如果把它放在2025年这个时间点，与DeepSeek、与巨头的算力战争、与中国SaaS的整体困境放在一起看，它其实给了中国创业者一个非常清晰、也非常残酷的答案：这一轮，决定生死的已经不是算法能力，而是产品被看见、被理解、被使用的能力。
过去两年，中国创业圈被一个叙事强行统一了——算力、模型、算法、Infra。巨头下场、国家队入场、资本集中火力，所有人都默认：只要不是搞基础模型的，就不算站在牌桌上。但Manus恰恰是反着来的。它并没有在算法维度上和任何巨头硬碰硬，却在产品包装、叙事构建、营销传播上，精准地击中了市场注意力。
如果说2025年春节期间DeepSeek的爆火是工程与产品力的胜利，那么Manus通过饥饿营销的爆火，更像是认知与传播能力的胜利。这不是贬义。恰恰相反，这是一种在当下极其稀缺、却被长期低估的能力——会做产品，也会把产品卖给世界。在今天这个时间点，产品包装和营销依然是极度值钱的，而且是能直接变现的能力。
很多中国软件和SaaS、AI创业者们到现在还在逃避一个现实：再好的应用，如果没有被有效传播，本质上等同于不存在。
巨头卷算法，是因为他们只能卷这个。但一家创业公司还能活下去，是因为你可以理解用户和占领心智。
第二个更值得反复咀嚼的点，是Manus对钱的选择。
Manus不缺中国的钱，却明确选择了出海路径，甚至连武汉国资的钱都不拿。这件事的象征意义，远大于金额本身。
这不是简单的嫌弃国资，而是一次非常清醒的判断：在AI应用这个阶段，资本不只是钱，而是方向、节奏和未来的绑定关系。
海外市场的付费能力、付费习惯、退出环境，本质上和中国是两个世界。更重要的是，海外资本对应用层成功的理解，远远领先于国内。
在国内，AI应用还只算是大模型的附庸；在海外，AI应用本身就是独立的估值主体。
Manus的选择，某种程度上是在告诉所有中国创业者：如果你做的是应用，不出海，等于主动把自己的天花板压到最低。
这不是情怀问题，是结构性问题。
国内的融资逻辑、监管环境、产业协同方式，天然更适合重资产+长周期+国家意志的项目；而应用层，恰恰是轻、快、试错密集、允许失败的领域。
所以Manus的魄力，并不是胆子大，而是对现实足够清醒。这个判断，本身就值得敬畏。
第三点，很多人还没真正意识到，2026年，AI应用层和软件会比你想象得更卷。
2025年，是基础设施的决战年。模型参数、推理成本、算力效率，这场战争基本已经进入尾声。胜负已分，格局已定。国外是ChatGPT和Gemini，meta还在争执，国内则是千问和豆包。
但这并不意味着巨头不焦虑。恰恰相反，他们现在非常焦虑——因为算力和模型如果没有应用出口，本质上就是高成本的沉没资产。
应用层，会成为巨头下一轮最想控制、也最难控制的地方。
好的AI应用，本质上正在扮演一个新角色——算力代理商。它们帮巨头把抽象的模型能力，转化成可被付费、可被规模化使用的具体场景。
这也是为什么你会在2026年看到两件事同时发生。
一方面，巨头对应用层的关注、并购、扶持在2026年会明显加速。
另一方面，真正好的AI应用层产品和营销，会呈现出井喷式涌现。
这不是泡沫，而是出口争夺战。Manus的成功更激发了这件事。
最后，真正会被冲击的，是传统软件和SaaS行业。
2025年，几乎所有传统软件都在做一件事——嫁接AI。
而事实已经非常清楚地证明了——绝大多数AI+SaaS，没有任何本质变化。
原因很简单：你原来的产品逻辑、交付逻辑、定价逻辑、组织结构没有变，只是多了一个AI按钮。这不是重构，只是装饰。
行业洗牌本来就会发生，而AI应用的成熟，会把这个过程直接加速。
所以真正危险的不是新公司，而是那些以为加点AI就能继续活的老厂商。
对他们来说，唯一的生路只有一个词：防守。守客户、守现金流、守垂直壁垒。
但从另一个角度看，这恰恰是VC行业的新机会窗口。
相比上一轮SaaS，AI应用层的想象空间更大、节奏更快、失败成本更低。
Manus被收购，并不是故事的终点，而是信号弹。 它在告诉中国创业者——2026年这一轮，世界不再奖励最聪明的人，而是奖励最会把价值送到用户面前的人。
产品、营销、出海、节奏感——这些看似老派的能力，正在AI时代重新变成最锋利的武器。
很多业内的老炮儿今天都出来感叹两句，有祝贺的，也有酸的，还有咒骂的，我都看到了。
作为AI和SaaS行业的观察者，我从我的角度，再解读四个点。
第一，Manus被收购，算是新一代中国软件和SaaS、AI创业者们路径选择的样本。
如果只把Manus看成一家被并购的AI应用公司，那几乎什么都学不到；但如果把它放在2025年这个时间点，与DeepSeek、与巨头的算力战争、与中国SaaS的整体困境放在一起看，它其实给了中国创业者一个非常清晰、也非常残酷的答案：这一轮，决定生死的已经不是算法能力，而是产品被看见、被理解、被使用的能力。
过去两年，中国创业圈被一个叙事强行统一了——算力、模型、算法、Infra。巨头下场、国家队入场、资本集中火力，所有人都默认：只要不是搞基础模型的，就不算站在牌桌上。但Manus恰恰是反着来的。它并没有在算法维度上和任何巨头硬碰硬，却在产品包装、叙事构建、营销传播上，精准地击中了市场注意力。
如果说2025年春节期间DeepSeek的爆火是工程与产品力的胜利，那么Manus通过饥饿营销的爆火，更像是认知与传播能力的胜利。这不是贬义。恰恰相反，这是一种在当下极其稀缺、却被长期低估的能力——会做产品，也会把产品卖给世界。在今天这个时间点，产品包装和营销依然是极度值钱的，而且是能直接变现的能力。
很多中国软件和SaaS、AI创业者们到现在还在逃避一个现实：再好的应用，如果没有被有效传播，本质上等同于不存在。
巨头卷算法，是因为他们只能卷这个。但一家创业公司还能活下去，是因为你可以理解用户和占领心智。
第二个更值得反复咀嚼的点，是Manus对钱的选择。
Manus不缺中国的钱，却明确选择了出海路径，甚至连武汉国资的钱都不拿。这件事的象征意义，远大于金额本身。
这不是简单的嫌弃国资，而是一次非常清醒的判断：在AI应用这个阶段，资本不只是钱，而是方向、节奏和未来的绑定关系。
海外市场的付费能力、付费习惯、退出环境，本质上和中国是两个世界。更重要的是，海外资本对应用层成功的理解，远远领先于国内。
在国内，AI应用还只算是大模型的附庸；在海外，AI应用本身就是独立的估值主体。
Manus的选择，某种程度上是在告诉所有中国创业者：如果你做的是应用，不出海，等于主动把自己的天花板压到最低。
这不是情怀问题，是结构性问题。
国内的融资逻辑、监管环境、产业协同方式，天然更适合重资产+长周期+国家意志的项目；而应用层，恰恰是轻、快、试错密集、允许失败的领域。
所以Manus的魄力，并不是胆子大，而是对现实足够清醒。这个判断，本身就值得敬畏。
第三点，很多人还没真正意识到，2026年，AI应用层和软件会比你想象得更卷。
2025年，是基础设施的决战年。模型参数、推理成本、算力效率，这场战争基本已经进入尾声。胜负已分，格局已定。国外是ChatGPT和Gemini，meta还在争执，国内则是千问和豆包。
但这并不意味着巨头不焦虑。恰恰相反，他们现在非常焦虑——因为算力和模型如果没有应用出口，本质上就是高成本的沉没资产。
应用层，会成为巨头下一轮最想控制、也最难控制的地方。
好的AI应用，本质上正在扮演一个新角色——算力代理商。它们帮巨头把抽象的模型能力，转化成可被付费、可被规模化使用的具体场景。
这也是为什么你会在2026年看到两件事同时发生。
一方面，巨头对应用层的关注、并购、扶持在2026年会明显加速。
另一方面，真正好的AI应用层产品和营销，会呈现出井喷式涌现。
这不是泡沫，而是出口争夺战。Manus的成功更激发了这件事。
最后，真正会被冲击的，是传统软件和SaaS行业。
2025年，几乎所有传统软件都在做一件事——嫁接AI。
而事实已经非常清楚地证明了——绝大多数AI+SaaS，没有任何本质变化。
原因很简单：你原来的产品逻辑、交付逻辑、定价逻辑、组织结构没有变，只是多了一个AI按钮。这不是重构，只是装饰。
行业洗牌本来就会发生，而AI应用的成熟，会把这个过程直接加速。
所以真正危险的不是新公司，而是那些以为加点AI就能继续活的老厂商。
对他们来说，唯一的生路只有一个词：防守。守客户、守现金流、守垂直壁垒。
但从另一个角度看，这恰恰是VC行业的新机会窗口。
相比上一轮SaaS，AI应用层的想象空间更大、节奏更快、失败成本更低。
Manus被收购，并不是故事的终点，而是信号弹。 它在告诉中国创业者——2026年这一轮，世界不再奖励最聪明的人，而是奖励最会把价值送到用户面前的人。
产品、营销、出海、节奏感——这些看似老派的能力，正在AI时代重新变成最锋利的武器。
3 00
关于 SaaS 定价，我很想说一句。
很多讨论一开始就进入了一个错误的方向：要不要低价切入、要不要免费版、要不要分基础版和企业版、要不要按席位收费。这些问题看起来很专业，但本质上都是技术细节问题，而不是战略问题。
真正决定一家初创公司 SaaS 定价能否成立的，从来不是模型复杂度，而是一个更底层、也更残酷的问题——你到底是不是在做 SaaS，还是只是希望用 SaaS 的方式，从客户身上拿到更多钱？
不要笑，我是先劝所有做SaaS的公司和创始人，先搞清楚这件事。
这两种情况在现实中经常被混在一起讨论，但它们对应的是完全不同的商业逻辑，两者的区别很简单。
1、真正的 SaaS，是建立在“持续创造价值”之上的产品形态，客户付费并不是因为合同周期，而是因为产品在业务中已经不可替代；
2、而另一种所谓的 SaaS，更像是商业模式层面的愿望，是把一次性交付、项目制或工具型产品包装成按年收费，希望通过时间换取更高的总收入。
如果创始人在心里没有把这两条路区分清楚，那后面所有关于定价的讨论，几乎都没有任何实际意义，因为你根本不知道自己是在为“价值”定价，还是在为“想象中的未来收入”定价。
如果你走的是后者，其实定价并不是一个值得深度讨论的问题。你可以定得很高，也可以通过模块拆分、服务绑定、合同年限来实现收入最大化，这套逻辑更多依赖的是销售能力、客户关系和谈判空间，而不是产品本身是否具备 SaaS 的增长属性。但如果你是真的想做一个长期成立的 SaaS 生意，那定价从一开始就只能围绕两个目标展开：
第一，如何让客户尽快做出购买决策；
第二，如何让客户在续费节点毫不犹豫地继续付钱。
任何脱离这两个目标的定价设计，最终都会反噬产品本身。
从客户视角看，定价的核心并不复杂，但极其容易被忽视。你必须非常清楚你的客户是谁，不是泛泛而谈的“中小企业”或“B 端用户”，而是具体到行业、规模、发展阶段以及他们当前解决问题的方式。不同客户群体的价格敏感度差异极大，而这直接决定了你定价的天花板。更重要的是，你要区分清楚谁是使用者，谁是真正的买单人。在 SaaS 世界里，这两者往往不是同一个人，而买单人的角色属性——他是在花自己的钱，还是在花公司的钱，他承担的是效率责任，还是风险责任——会直接影响他的决策心理和可接受价格区间。
当你进一步去拆解买单人的决策过程时，会发现所谓的“定价”，更多是一个心理阈值问题，而不是精确计算问题。低于某个价格，客户几乎不需要思考；一旦跨过某个节点，就意味着需要汇报、需要审批、需要承担责任，而这会让销售周期和转化成本发生质变。很多初创 SaaS 的问题，并不在于产品不行，而在于定价刚好卡在一个“既不低、又不值得被认真对待”的尴尬区间，最终导致买单意愿和销售效率双双失效。
但即便你把客户侧的问题全部想清楚，定价仍然不能单独成立，它必须与产品和经营层面的多重因素相互匹配。
上面我讲完了客户的心理，现在再讲，跟你的产品在营销模型和经营模型上的关系。
1、定价首先要与增长方式协同。如果你的获客依赖内容、投放、裂变等偏自增长手段，那高客单价几乎一定是行不通的；反之，如果你的定价足够高，那你就必须接受销售驱动、人工介入和更长的转化周期。这并不是对错问题，而是模型匹配问题，试图用一种增长方式去支撑另一种定价结构，往往是很多 SaaS 初创公司最早暴露出来的系统性错误。
2、其次，定价必须与成本结构高度一致。SaaS 能成立的前提，是边际成本可控、规模效应明确。如果你的产品背后是一个重研发、重定制、重交付的团队，而定价却极低，那么不管用户增长看起来多漂亮，财务模型迟早都会崩溃。很多公司把问题归咎于“定价太低”，但事实上真正的问题在于：这个产品从一开始就不具备支撑低价策略的成本基础。
3、最后，定价也绕不开现实的竞争环境。如果你所处的赛道已经高度同质化，客户对价格和功能都有明确认知，而你的定价显著高于市场，却又无法给出清晰、可感知、可验证的价值差异，那这种定价并不是战略自信，而是对市场判断的偏差。长期来看，这种偏差要么被迫通过折扣修正，要么直接导致出局。
综合来看，SaaS 定价从来不是一个可以单独讨论的命题，它是产品价值、客户结构、增长方式、成本模型和竞争格局共同作用的结果。真正成熟的定价策略，并不是算出来的，而是“长”出来的，是在你把这些基础问题逐一想清楚之后，自然呈现出的一个合理区间。如果这些问题本身是混乱的，那么无论定价看起来多么精巧，本质上都只是在为一个尚未成立的商业模式争取时间而已。
很多讨论一开始就进入了一个错误的方向：要不要低价切入、要不要免费版、要不要分基础版和企业版、要不要按席位收费。这些问题看起来很专业，但本质上都是技术细节问题，而不是战略问题。
真正决定一家初创公司 SaaS 定价能否成立的，从来不是模型复杂度，而是一个更底层、也更残酷的问题——你到底是不是在做 SaaS，还是只是希望用 SaaS 的方式，从客户身上拿到更多钱？
不要笑，我是先劝所有做SaaS的公司和创始人，先搞清楚这件事。
这两种情况在现实中经常被混在一起讨论，但它们对应的是完全不同的商业逻辑，两者的区别很简单。
1、真正的 SaaS，是建立在“持续创造价值”之上的产品形态，客户付费并不是因为合同周期，而是因为产品在业务中已经不可替代；
2、而另一种所谓的 SaaS，更像是商业模式层面的愿望，是把一次性交付、项目制或工具型产品包装成按年收费，希望通过时间换取更高的总收入。
如果创始人在心里没有把这两条路区分清楚，那后面所有关于定价的讨论，几乎都没有任何实际意义，因为你根本不知道自己是在为“价值”定价，还是在为“想象中的未来收入”定价。
如果你走的是后者，其实定价并不是一个值得深度讨论的问题。你可以定得很高，也可以通过模块拆分、服务绑定、合同年限来实现收入最大化，这套逻辑更多依赖的是销售能力、客户关系和谈判空间，而不是产品本身是否具备 SaaS 的增长属性。但如果你是真的想做一个长期成立的 SaaS 生意，那定价从一开始就只能围绕两个目标展开：
第一，如何让客户尽快做出购买决策；
第二，如何让客户在续费节点毫不犹豫地继续付钱。
任何脱离这两个目标的定价设计，最终都会反噬产品本身。
从客户视角看，定价的核心并不复杂，但极其容易被忽视。你必须非常清楚你的客户是谁，不是泛泛而谈的“中小企业”或“B 端用户”，而是具体到行业、规模、发展阶段以及他们当前解决问题的方式。不同客户群体的价格敏感度差异极大，而这直接决定了你定价的天花板。更重要的是，你要区分清楚谁是使用者，谁是真正的买单人。在 SaaS 世界里，这两者往往不是同一个人，而买单人的角色属性——他是在花自己的钱，还是在花公司的钱，他承担的是效率责任，还是风险责任——会直接影响他的决策心理和可接受价格区间。
当你进一步去拆解买单人的决策过程时，会发现所谓的“定价”，更多是一个心理阈值问题，而不是精确计算问题。低于某个价格，客户几乎不需要思考；一旦跨过某个节点，就意味着需要汇报、需要审批、需要承担责任，而这会让销售周期和转化成本发生质变。很多初创 SaaS 的问题，并不在于产品不行，而在于定价刚好卡在一个“既不低、又不值得被认真对待”的尴尬区间，最终导致买单意愿和销售效率双双失效。
但即便你把客户侧的问题全部想清楚，定价仍然不能单独成立，它必须与产品和经营层面的多重因素相互匹配。
上面我讲完了客户的心理，现在再讲，跟你的产品在营销模型和经营模型上的关系。
1、定价首先要与增长方式协同。如果你的获客依赖内容、投放、裂变等偏自增长手段，那高客单价几乎一定是行不通的；反之，如果你的定价足够高，那你就必须接受销售驱动、人工介入和更长的转化周期。这并不是对错问题，而是模型匹配问题，试图用一种增长方式去支撑另一种定价结构，往往是很多 SaaS 初创公司最早暴露出来的系统性错误。
2、其次，定价必须与成本结构高度一致。SaaS 能成立的前提，是边际成本可控、规模效应明确。如果你的产品背后是一个重研发、重定制、重交付的团队，而定价却极低，那么不管用户增长看起来多漂亮，财务模型迟早都会崩溃。很多公司把问题归咎于“定价太低”，但事实上真正的问题在于：这个产品从一开始就不具备支撑低价策略的成本基础。
3、最后，定价也绕不开现实的竞争环境。如果你所处的赛道已经高度同质化，客户对价格和功能都有明确认知，而你的定价显著高于市场，却又无法给出清晰、可感知、可验证的价值差异，那这种定价并不是战略自信，而是对市场判断的偏差。长期来看，这种偏差要么被迫通过折扣修正，要么直接导致出局。
综合来看，SaaS 定价从来不是一个可以单独讨论的命题，它是产品价值、客户结构、增长方式、成本模型和竞争格局共同作用的结果。真正成熟的定价策略，并不是算出来的，而是“长”出来的，是在你把这些基础问题逐一想清楚之后，自然呈现出的一个合理区间。如果这些问题本身是混乱的，那么无论定价看起来多么精巧，本质上都只是在为一个尚未成立的商业模式争取时间而已。
1 00
很多人在聊初创 SaaS
的冷启动
时，习惯性把问题简化成“怎么获客”“怎么拉新”“怎么增长”，但从结果来看，绝大多数 SaaS 并不是死在增长能力不足上，而是死在
一开始就用错了冷启动逻辑
。
对整个中国SaaS来说，冷
启动从来不是一个执行问题，而是一个路径判断问题
，如果路径错了，你做得越努力，失败得越快。
真正严肃地讨论冷启动，第一步不是想办法去搞用户，而是先弄清楚一件事：
你的 SaaS 产品到底是哪一种？
这是一个很多创业者不愿意面对、但又绕不开的现实问题——你
的产品，是用户注册
就能自己用的，还是必须你上门部署、实施、交付，客户才能用的？
而不要一概而论的说，我是个SaaS产品，SaaS是个模式，而不是产品形态。
这两种产品，在冷启动阶段，几乎走的是完全相反的路。如果你在这个问题上含糊不清，后面所有打法都会变成“看起来很忙，但没有积累”。
先说第一类。
如果你的 SaaS 是用户可以直接注册使用的类型，那么冷启动阶段最致命的误区，就是过早地追求用户规模。很多团队一上线就盯着注册数、UV、曝光量，结果做了大量投放和内容，却发现用户进来了，也很快走了，既没有留存，也没有反馈。问题不在于流量，而在于
你压根没想清楚第一批用户应该是谁
。
这类 SaaS 必须进一步区分：
你服务的是专业职能人群
，还是泛化的通用人群
？
这个区分，直接决定了你冷启动的成功概率。
如果你的产品面向的是明确的专业职能人群，比如某一类岗位、某一类角色，那么冷启动反而是相对“可控”的。
原因很简单，这类用户并不分散，他们有明确的聚集地，有固定的信息获取渠道
，也更愿意为效率和专业度付出学习成本。在这种情况下，
冷启动真正要做的不是扩散，而是钻深
。你不需要一千个用户，你需要的是十个每天都在用、用完会骂你、但第二天还会继续用的用户。只有当你的产品在一个极小的专业圈层里变成“顺手工具”，你才算真正迈过了冷启动的第一道门槛。
但
如果你的 SaaS 面向的是通用人群
，那么冷启动的难度会成倍放大。
这类产品最大的问题不是市场小，而是替代品太多、需求不集中、用户没有强烈的迁移动机。在这种情况下，如果你不能把产品压缩到一个极其具体、极其狭窄、而且足够痛的使用场景里，冷启动基本不可能成功。你会看到注册数据在涨，但使用频率在掉，最后只剩下一堆毫无意义的用户数字。
对通用型 SaaS 来说，冷启动阶段拼的不是“好不好用”，而是“是不是非用不可”。
再说第二类。
而当你的 SaaS 属于必须部署、实施、甚至需要深度定制才能交付的类型时，我会给一个非常不讨喜、但极其现实的判断——
你几乎不可能靠自己完成冷启动
。
很多创业者对“直销”有一种执念，觉得只要产品够好、销售够拼，就能慢慢敲开市场。但在现实中，这类 SaaS 面对的是长决策链、长回款周期和高交付成本的三重叠加，初创团队很难扛住这种消耗。
这个阶段，真正可行的路只有两条，而且都不体面。
第一条，是找真正的种子客户，进行深度共建。
这种客户不是来买成熟产品的，而是愿意陪你一起把产品做出来的。他们的意义不在于收入，而在于帮你把“想法”变成“可交付的方案”，并在行业里形成第一层可信背书。
第二条路，是尽早引入渠道，尤其是当你的 SaaS 具备明显行业属性时，渠道几乎是唯一的入口。
行业市场不是靠产品参数打进去的，而是靠信任关系和存量客户带进去的。你可以不喜欢渠道，但你很难绕开渠道。尽管我知道你很想做直销，但我可以凭借我在这个行业摸爬滚打这么多年的经验告诉你，
直销其实是性价比最烂的模式。很多SaaS老板其实都失败在一定要搞直销的心魔上。
如果点赞多，这个以后我可以开一篇文章单独讲为什么。
综合来看，SaaS 冷启动这件事，本质上是一道组合题，而不是一道技巧题。你需要同时想清楚产品类型、目标用户以及进入路径，而不是指望用一套“通用增长方法论”解决所有问题。注册即用型 SaaS，如果一开始没有找对人，后面所有增长都是虚的；部署型 SaaS，如果一开始没有找对入口，后面所有销售都是耗的。
冷启动不是一场速度竞赛，而是一场方向判断。
第一步走错，后面每一步都会更难，第一步走对，慢一点反而是优势。这也是为什么，大多数 SaaS 不是输在产品力上，而是输在对冷启动这件事的误判上。
的冷启动
时，习惯性把问题简化成“怎么获客”“怎么拉新”“怎么增长”，但从结果来看，绝大多数 SaaS 并不是死在增长能力不足上，而是死在
一开始就用错了冷启动逻辑
。
对整个中国SaaS来说，冷
启动从来不是一个执行问题，而是一个路径判断问题
，如果路径错了，你做得越努力，失败得越快。
真正严肃地讨论冷启动，第一步不是想办法去搞用户，而是先弄清楚一件事：
你的 SaaS 产品到底是哪一种？
这是一个很多创业者不愿意面对、但又绕不开的现实问题——你
的产品，是用户注册
就能自己用的，还是必须你上门部署、实施、交付，客户才能用的？
而不要一概而论的说，我是个SaaS产品，SaaS是个模式，而不是产品形态。
这两种产品，在冷启动阶段，几乎走的是完全相反的路。如果你在这个问题上含糊不清，后面所有打法都会变成“看起来很忙，但没有积累”。
先说第一类。
如果你的 SaaS 是用户可以直接注册使用的类型，那么冷启动阶段最致命的误区，就是过早地追求用户规模。很多团队一上线就盯着注册数、UV、曝光量，结果做了大量投放和内容，却发现用户进来了，也很快走了，既没有留存，也没有反馈。问题不在于流量，而在于
你压根没想清楚第一批用户应该是谁
。
这类 SaaS 必须进一步区分：
你服务的是专业职能人群
，还是泛化的通用人群
？
这个区分，直接决定了你冷启动的成功概率。
如果你的产品面向的是明确的专业职能人群，比如某一类岗位、某一类角色，那么冷启动反而是相对“可控”的。
原因很简单，这类用户并不分散，他们有明确的聚集地，有固定的信息获取渠道
，也更愿意为效率和专业度付出学习成本。在这种情况下，
冷启动真正要做的不是扩散，而是钻深
。你不需要一千个用户，你需要的是十个每天都在用、用完会骂你、但第二天还会继续用的用户。只有当你的产品在一个极小的专业圈层里变成“顺手工具”，你才算真正迈过了冷启动的第一道门槛。
但
如果你的 SaaS 面向的是通用人群
，那么冷启动的难度会成倍放大。
这类产品最大的问题不是市场小，而是替代品太多、需求不集中、用户没有强烈的迁移动机。在这种情况下，如果你不能把产品压缩到一个极其具体、极其狭窄、而且足够痛的使用场景里，冷启动基本不可能成功。你会看到注册数据在涨，但使用频率在掉，最后只剩下一堆毫无意义的用户数字。
对通用型 SaaS 来说，冷启动阶段拼的不是“好不好用”，而是“是不是非用不可”。
再说第二类。
而当你的 SaaS 属于必须部署、实施、甚至需要深度定制才能交付的类型时，我会给一个非常不讨喜、但极其现实的判断——
你几乎不可能靠自己完成冷启动
。
很多创业者对“直销”有一种执念，觉得只要产品够好、销售够拼，就能慢慢敲开市场。但在现实中，这类 SaaS 面对的是长决策链、长回款周期和高交付成本的三重叠加，初创团队很难扛住这种消耗。
这个阶段，真正可行的路只有两条，而且都不体面。
第一条，是找真正的种子客户，进行深度共建。
这种客户不是来买成熟产品的，而是愿意陪你一起把产品做出来的。他们的意义不在于收入，而在于帮你把“想法”变成“可交付的方案”，并在行业里形成第一层可信背书。
第二条路，是尽早引入渠道，尤其是当你的 SaaS 具备明显行业属性时，渠道几乎是唯一的入口。
行业市场不是靠产品参数打进去的，而是靠信任关系和存量客户带进去的。你可以不喜欢渠道，但你很难绕开渠道。尽管我知道你很想做直销，但我可以凭借我在这个行业摸爬滚打这么多年的经验告诉你，
直销其实是性价比最烂的模式。很多SaaS老板其实都失败在一定要搞直销的心魔上。
如果点赞多，这个以后我可以开一篇文章单独讲为什么。
综合来看，SaaS 冷启动这件事，本质上是一道组合题，而不是一道技巧题。你需要同时想清楚产品类型、目标用户以及进入路径，而不是指望用一套“通用增长方法论”解决所有问题。注册即用型 SaaS，如果一开始没有找对人，后面所有增长都是虚的；部署型 SaaS，如果一开始没有找对入口，后面所有销售都是耗的。
冷启动不是一场速度竞赛，而是一场方向判断。
第一步走错，后面每一步都会更难，第一步走对，慢一点反而是优势。这也是为什么，大多数 SaaS 不是输在产品力上，而是输在对冷启动这件事的误判上。
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赶在年底前，钉钉又开了发布会。
如果只看表象，很多人会觉得钉钉在发布会上的动作有点杂——一场发布会，抛出二十多个AI产品，同时又重新开始推硬件，在一个所有公司都在强调“轻量化、云化、纯软件”的时代，这种选择怎么看都不像是主流路线。
但如果你把这些动作放在同一条逻辑线上去看，而不是拆开来看，就会发现钉钉其实非常清楚自己在干什么，而且这套逻辑并不短期，也不投机。一环套一环，打的是一个组合拳。
甚至换句话说，可能是AI增长的主流逻辑。
1
钉钉在发布会上密集推出二十多个AI产品，数量繁多，但本质上不是产品炫技，而是一种明确的业务宣言：未来的办公系统，如果不能被AI深度重构，是没有前途的。这句话听起来像口号，但从钉钉的产品走向来看，它已经不是在“尝试AI”，而是在默认一个前提——AI本身就是新一代办公系统的基础能力。也正因为这个前提成立，钉钉才会在应用层做得如此激进，用尽可能多的AI产品去覆盖真实办公场景，用应用密度去提高组织对钉钉的依赖度。
从这个角度看，“多生孩子好打架”并不是产品堆砌，而是一种典型的平台型防御策略，通过不断扩展功能边界，抬高整体替代成本。
但问题也随之而来：AI应用真的有长期壁垒吗？
从时间维度看，答案其实并不乐观。一语概之——钉钉今天能做出来的AI功能，对手迟早也能做出来，差别无非是节奏快慢和研发效率。在AI应用层卷到一定程度之后，所有玩家最后一定都会面临同一个现实——功能差距会被快速抹平，应用本身很难构成真正意义上的长期护城河。
毕竟都是大厂，比研发密度，没有人在怕的。
2
正是在这个背景下，再去看钉钉重新加码硬件这件事，逻辑就变得非常清晰了。
钉钉做硬件，并不是为了证明自己“也能做硬件”，更不是想复制某种软硬一体的老故事，而是把硬件当成了一种更深层次的增长与绑定手段。软件层面，钉钉解决的是“能不能用、好不好用”的问题，而硬件解决的，是“你还换不换得掉”的问题。硬件天然是绑定软件的，一旦企业在会议室、前台、协作场景中部署了钉钉体系的硬件，切换成本就不再只是培训和迁移的问题，而是涉及组织流程和资产重构的问题。
这种绑定，是纯软件很难做到的。
更现实的一点在于，硬件的价值对C端和企业用户来说，比软件更容易被感知，也更容易被绑定和付费。在很多企业的采购逻辑里，软件是费用，而硬件是资产，哪怕两者最终服务的是同一个效率目标，硬件也更容易通过预算审批。钉钉用硬件承载软件价值，本质上是在把“看不见的效率提升”转化为“看得见的投入产出”，这本身就是一种非常务实的商业判断。
钉钉之前做打卡机，其实是在业务层面参透了这个事情的核心价值。软件做增长，硬件做粘性。
3
但如果只把硬件理解为“绑定用户”和“提升付费意愿”，其实还是低估了钉钉的野心。真正关键的一步，在于AI竞争的重心其实正在发生变化。
短期看，AI的竞争确实发生在应用层，谁的应用多、场景全、覆盖广，谁就更容易抢到用户；但从更长的周期来看，尤其是在企业级市场，AI的最终竞争一定会回到数据层。
AI要持续进化，要在复杂场景中产生真正可用的价值，靠的从来不是模型参数的领先，甚至也不是应用数量的多少，而是能否持续获得高质量、真实、连续的业务数据。
而这正是硬件的战略价值所在。
软件更多记录的是“操作结果”，而硬件覆盖的，是业务行为发生的全过程。会议怎么开、协作怎么发生、决策如何形成、流程如何推进，这些信息如果只停留在软件表层，是高度碎片化的；但一旦通过硬件嵌入真实场景，数据就会变得更连续、更立体、更具上下关联。钉钉通过硬件进入更深的业务现场，实际上是在为自己的AI体系提前铺设数据管道，让AI能够在真实世界中不断获得反馈、修正判断、放大价值。
从这个角度看，钉钉做硬件，并不是在应用层和别人继续拼刺刀，而是在主动切换战场。
当其他厂商还在围绕功能、模型能力和应用体验展开竞争时，钉钉已经在尝试把竞争直接拉到数据层，把AI的护城河建立在“谁离业务现场更近”这件事上。这是一种明显的先手布局，因为一旦数据优势形成，后发者再想追赶，无论是客户还是业务体验，成本都会呈指数级上升。
所以，钉钉为什么要做硬件？答案并不复杂。因为在钉钉的判断里，AI时代的企业级竞争，最终一定不是算法之争，也不是应用数量之争，而是谁掌握了更多真实业务数据、谁能构建更完整的数据反馈闭环之争。硬件只是手段，数据才是目的。钉钉走向硬件，并不是偏离AI主线，而是恰恰走在了AI竞争更靠前的位置上。
这一步，未必所有人现在都能看懂，但它显然是钉钉对未来十年企业级AI格局给出的明确下注。
如果只看表象，很多人会觉得钉钉在发布会上的动作有点杂——一场发布会，抛出二十多个AI产品，同时又重新开始推硬件，在一个所有公司都在强调“轻量化、云化、纯软件”的时代，这种选择怎么看都不像是主流路线。
但如果你把这些动作放在同一条逻辑线上去看，而不是拆开来看，就会发现钉钉其实非常清楚自己在干什么，而且这套逻辑并不短期，也不投机。一环套一环，打的是一个组合拳。
甚至换句话说，可能是AI增长的主流逻辑。
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钉钉在发布会上密集推出二十多个AI产品，数量繁多，但本质上不是产品炫技，而是一种明确的业务宣言：未来的办公系统，如果不能被AI深度重构，是没有前途的。这句话听起来像口号，但从钉钉的产品走向来看，它已经不是在“尝试AI”，而是在默认一个前提——AI本身就是新一代办公系统的基础能力。也正因为这个前提成立，钉钉才会在应用层做得如此激进，用尽可能多的AI产品去覆盖真实办公场景，用应用密度去提高组织对钉钉的依赖度。
从这个角度看，“多生孩子好打架”并不是产品堆砌，而是一种典型的平台型防御策略，通过不断扩展功能边界，抬高整体替代成本。
但问题也随之而来：AI应用真的有长期壁垒吗？
从时间维度看，答案其实并不乐观。一语概之——钉钉今天能做出来的AI功能，对手迟早也能做出来，差别无非是节奏快慢和研发效率。在AI应用层卷到一定程度之后，所有玩家最后一定都会面临同一个现实——功能差距会被快速抹平，应用本身很难构成真正意义上的长期护城河。
毕竟都是大厂，比研发密度，没有人在怕的。
2
正是在这个背景下，再去看钉钉重新加码硬件这件事，逻辑就变得非常清晰了。
钉钉做硬件，并不是为了证明自己“也能做硬件”，更不是想复制某种软硬一体的老故事，而是把硬件当成了一种更深层次的增长与绑定手段。软件层面，钉钉解决的是“能不能用、好不好用”的问题，而硬件解决的，是“你还换不换得掉”的问题。硬件天然是绑定软件的，一旦企业在会议室、前台、协作场景中部署了钉钉体系的硬件，切换成本就不再只是培训和迁移的问题，而是涉及组织流程和资产重构的问题。
这种绑定，是纯软件很难做到的。
更现实的一点在于，硬件的价值对C端和企业用户来说，比软件更容易被感知，也更容易被绑定和付费。在很多企业的采购逻辑里，软件是费用，而硬件是资产，哪怕两者最终服务的是同一个效率目标，硬件也更容易通过预算审批。钉钉用硬件承载软件价值，本质上是在把“看不见的效率提升”转化为“看得见的投入产出”，这本身就是一种非常务实的商业判断。
钉钉之前做打卡机，其实是在业务层面参透了这个事情的核心价值。软件做增长，硬件做粘性。
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但如果只把硬件理解为“绑定用户”和“提升付费意愿”，其实还是低估了钉钉的野心。真正关键的一步，在于AI竞争的重心其实正在发生变化。
短期看，AI的竞争确实发生在应用层，谁的应用多、场景全、覆盖广，谁就更容易抢到用户；但从更长的周期来看，尤其是在企业级市场，AI的最终竞争一定会回到数据层。
AI要持续进化，要在复杂场景中产生真正可用的价值，靠的从来不是模型参数的领先，甚至也不是应用数量的多少，而是能否持续获得高质量、真实、连续的业务数据。
而这正是硬件的战略价值所在。
软件更多记录的是“操作结果”，而硬件覆盖的，是业务行为发生的全过程。会议怎么开、协作怎么发生、决策如何形成、流程如何推进，这些信息如果只停留在软件表层，是高度碎片化的；但一旦通过硬件嵌入真实场景，数据就会变得更连续、更立体、更具上下关联。钉钉通过硬件进入更深的业务现场，实际上是在为自己的AI体系提前铺设数据管道，让AI能够在真实世界中不断获得反馈、修正判断、放大价值。
从这个角度看，钉钉做硬件，并不是在应用层和别人继续拼刺刀，而是在主动切换战场。
当其他厂商还在围绕功能、模型能力和应用体验展开竞争时，钉钉已经在尝试把竞争直接拉到数据层，把AI的护城河建立在“谁离业务现场更近”这件事上。这是一种明显的先手布局，因为一旦数据优势形成，后发者再想追赶，无论是客户还是业务体验，成本都会呈指数级上升。
所以，钉钉为什么要做硬件？答案并不复杂。因为在钉钉的判断里，AI时代的企业级竞争，最终一定不是算法之争，也不是应用数量之争，而是谁掌握了更多真实业务数据、谁能构建更完整的数据反馈闭环之争。硬件只是手段，数据才是目的。钉钉走向硬件，并不是偏离AI主线，而是恰恰走在了AI竞争更靠前的位置上。
这一步，未必所有人现在都能看懂，但它显然是钉钉对未来十年企业级AI格局给出的明确下注。
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