软件创业的规则正在改变，新一代创业者如何破局

文／牛透社

“我们不是一家软件公司，我们是劳动力公司。”

2025年中国SaaS大会后浪峰会上，云蝠智能创始人兼CEO魏佳星的这句话，让人印象深刻。他认为，AI正在从提供功能的软件，转变为能够直接承担工作的劳动力。

这听起来像是对传统软件商业模式的一次挑战。但如果把过去两届后浪峰会上创业者们的分享放在一起看，会发现另一件有意思的事。

2024年，Monica创始人肖弘谈如何寻找真正的产品需求，Moka联合创始人李国兴反思企业软件如何为客户创造价值；2025年，企迈创始人王友运讨论如何摆脱产品同质化，快牛创始人陈光则重新审视创业方向的选择。

他们讨论的并不都是AI，甚至有些是软件行业的老问题。到了2026年，随着AI Coding、Agent等技术快速进入企业，这些问题没有消失，反而有了新的讨论空间。

• 当开发软件越来越容易，创业者靠什么建立竞争优势？
• 当AI开始承担业务任务，软件公司应该如何收费？
• 当越来越多工作可以交给AI，一家公司还需要怎样的组织？

过去两年，崔牛会在后浪峰会上记录了不少创业者的思考。今年，在AI原生组织研究过程中，牛透社又与多位创业者进行了深入交流。

把这些观点和实践放在一起，或许能更清楚地看到，AI时代的软件创业，究竟有哪些东西正在改变，哪些东西始终没有改变。

01

选中时代，未必能选对机会

创业首先要解决的是做什么。

2025年后浪峰会上，小宿科技联合创始人兼CEO杜之恒提出一个观点：“选择正确的Beta，就是最大的Alpha。”

Beta指时代和行业带来的整体机会，Alpha则是企业依靠自身能力取得的超额表现。他打了一个形象的比方：坐在高速上升的电梯里，即使不做俯卧撑，也能到达50楼。

在他看来，创业成功首先需要把握时代机遇，然后才是个人和企业的努力。

同一届峰会上，快牛创始人兼CEO陈光分享了另一套更具体的方法。经历过创业探索后，他为选择新机会设定了“3+1”标准，即时代势能、出海机会、AI，以及团队自身的独特优势。

前三项回答市场有没有机会，最后一项回答一个更重要的问题，那就是“为什么是我们”。

他最终选择将团队熟悉的SaaS能力，与AI、出海和跨境电商场景结合起来。

这两个观点放到今天，仍然值得创业者思考。AI带来了新的技术机会，但拥有技术红利，不意味着每个AI创业方向都能形成可持续的生意。模型能力持续进步，技术方案可能迅速过时；热门应用容易吸引大量竞争者，产品上线速度也越来越难单独构成壁垒。

选中AI这个时代，还需要选对具体的客户、场景和商业模式。

牛透社在2026年8月采访零一万物联合创始人马杰时，也听到了类似的战略思考。零一万物从基础模型研发转向产业AI业务的过程中，团队面临的最大困难之一就是内部认知的转变。

马杰回忆，过去专注模型研发时，团队需要持续面对技术路线、模型迭代和竞争压力；转向产业业务后，公司的主要精力开始放在如何满足具体客户需求上。他认为，这一调整让团队的目标更加明确。

从创业公司的赛道选择，到技术企业的战略调整，背后其实是同一个问题：有限的资源应该投入到哪里？

技术浪潮决定机会在哪里，创业者的判断决定能否抓住机会。

02

产品越来越容易做，差异化反而更难了

2025年后浪峰会上，企迈创始人兼CEO王友运分享过一个颇有意思的管理要求，他不希望产品团队整天盯着竞争对手的软件后台。

原因很简单，“如果都做一样的产品，客户为什么要换供应商呢？”

企迈服务餐饮零售行业。王友运观察到，传统门店软件往往围绕收银、库存、门店管理等经营环节设计，而企迈选择从消费者体验和用户经营的角度切入。

与其在既有功能上追赶竞争对手，不如重新审视客户到底需要什么。这也是他所强调的“代差”竞争。真正的差异化，不只是比别人多几个功能，还得以不同的方式理解业务。

2024年后浪峰会上，Moka联合创始人兼CEO李国兴也表达过对传统解决方案销售方式的反思。

Moka早期服务中小企业，后来进入中大型客户市场。为了学习大客户销售，他曾向不少同行请教，得到的建议大多是“一定要做好解决方案”。

但李国兴逐渐发现，一些所谓的“解决方案”，容易把软件能够创造的价值说得过于宏大。企业采购一套软件，并不意味着管理能力会自动提升，也不能保证人效立刻改善。

他更关心的是，软件究竟为客户内部的什么角色，解决了什么具体问题。

两个不同创业者的经历，指向了同一个结论，那就是软件公司的竞争优势，必须建立在对客户业务的理解之上。

进入AI时代，这一点正在变得更加重要。AI Coding能够辅助代码编写、测试和原型开发，降低部分功能的实现成本。过去需要较长时间开发的应用，如今可能更快进入验证阶段。但开发效率提高，也意味着竞争者能够更快复制许多通用功能。

今年7月，语核科技创始人翟星吉在接受牛透社采访时，将创业公司的核心能力归纳为两个方面：一是对业务场景的深入理解及产品洞察，二是前沿技术创新能力。

两者缺一不可。如果客户的真实业务问题没有解决，再快的开发速度也只是让一个缺乏竞争力的产品更早上线；反过来，只有行业经验而没有技术创新能力，也可能错过新的产品形态。

当功能越来越容易复制，真正难以复制的是对业务问题的独到理解，以及将这种理解转化为产品的能力。

03

卖软件的生意要重新计算

回到魏佳星在2025年后浪峰会上提出的判断。

为什么云蝠智能要把自己理解为一家“劳动力公司”？

在传统的软件模式下，厂商提供系统和工具，客户雇用员工使用软件完成工作。而在魏佳星看来，随着AI语音技术进步，软件开始具备直接参与客服、营销、催收等业务任务的能力。

他举了一个例子。过去，金额较小的欠费可能不值得安排人工电话催缴。因为电话沟通、人员管理、后续跟进都有成本，甚至可能出现催缴成本高于欠费金额的情况。

但如果AI能够显著降低单次触达和处理成本，原本经济上不划算的业务，就可能重新具备执行价值。

这样的变化，也会影响企业软件的商业模式。传统SaaS通常按照账号、席位或订阅周期收费，客户购买的是一套能够支持员工工作的软件。

当AI直接参与业务执行，客户自然会进一步关注任务完成量、实际处理效果，乃至最终业务结果。不过，软件能够执行任务，与软件厂商可以对业务结果负责，并不是一回事。

今年7月，元理智能创始人张帆在牛透社AI原生组织研究访谈中，对当前企业AI交付模式提出了不同思考。

在他看来，FDE模式可以帮助企业深入业务场景，解决复杂的定制化问题，但如果长期依赖高水平人才逐个项目交付，仍然面临复用和规模化难题。

他说，这相当于用新的动力技术，提高旧有生产方式的效率。而问题不只是一个项目能否交付，还有项目过程中积累的知识、规则和能力是否能在下一个项目中复用。

这里实际上存在两道难关。第一道是让AI真正进入业务流程，完成有价值的任务；第二道是让这些任务能够稳定、可靠、低成本地执行，并形成可以复制的产品和商业模式。

后者往往比前者更难。

而对于ToB软件公司来说，客户是否愿意为业务结果付费，还涉及效果归因、责任边界、验收标准和收益分配。因此，按席位收费不会因为Agent出现就立即消失，按结果付费也不可能适用于所有软件产品。

AI正在推动软件从提供操作工具，走向承担业务任务。但能干活只是起点，能否稳定交付并形成规模化生意，才决定这种新模式能走多远。

04

AI 原生公司，真的需要更少的人吗？

如果AI能够承担越来越多任务，一家公司还需要多少员工？

这大概是近年来最容易引发讨论的创业话题之一。有人认为，AI原生公司应该尽可能精简团队，让少数员工配合大量Agent完成工作；也有人认为，团队规模不是重点，真正重要的是业务能否持续增长以及组织能否稳定交付。

今年，牛透社在AI原生组织研究中观察到了几种不同的实践。

新加坡AI公司OpenMax是一个比较典型的样本。联合创始人Charlie在采访中介绍，公司早期团队曾接近80人，经过业务和组织调整，一度精简至8人，随后又增加到15人。

与此同时，公司将销售复盘、客户沟通、内容生产、市场研究等工作逐步纳入人机协作流程。

过去，很多客户信息和业务经验掌握在员工个人手中。销售见了什么客户，了解到什么需求，往往散落在会议记录、聊天消息和个人经验里。

OpenMax尝试将这些信息持续沉淀，形成AI可以调用的组织知识，让Agent参与后续的信息整理和业务协同。这使AI开始进入企业日常工作流程。

但并非所有AI原生企业都认同“小团队就是先进组织”。

元空智能CEO逄大嵬在接受牛透社采访时提出，AI Native的核心并不在于公司是10个人还是100个人，而在于产品是否真正建立在模型、算法等AI能力之上。

元空智能当时只有约10人，组织结构相对扁平，但产品、算法、前后端和测试等专业职责依然存在。在他看来，AI原生公司对个体综合能力的要求更高，却不意味着可以取消必要的专业分工。

另一个样本是SandBaseAI。创始人李样兵介绍，团队由三名全职成员和一名兼职合作人员构成，三名全职员工都以研发为主，同时分担客户沟通、合同对接、采购等工作。一名工程师除了开发产品，还可能要直接参与商务和交付。

这种配置反映了早期创业团队的一种选择，他们尽量减少严格的岗位边界，让成员具备跨职能完成任务的能力。

三个样本，探索着不同的AI原生组织形态，但团队规模和Agent数量，都不是衡量组织先进性的标准。公司需要多少人，取决于业务复杂度、交付要求以及人与AI的分工方式。AI原生组织的竞争力，不在于用多少AI替代人，在于能否建立更高效、可靠的协作体系。 

当AI参与越来越多任务，最终由谁对结果负责？这个传统管理问题，在今天同样重要。

此时，创始人需要深入业务一线，确保各个环节能够有效衔接。

这多少有点意思。

年轻创业者有机会按照自己的理解设计公司，但创业之后，照样要研究怎么招人、怎么分工、怎么协调团队。

而且，团队只有三五个人时行得通的方法，规模扩大后未必还能继续奏效。

不按老规矩创业，不代表创业可以没有规矩。

年轻创始人可以尝试新的组织方式，但管理的本质问题不会因为创始人年轻，或者公司使用了AI，就自行消失。

05

新一代创业者，如何回答这些老问题？

回看过去两届后浪峰会的观点，再对照今年崔牛会AI原生组织研究中的实践，会发现一个鲜明的变化：技术正在改写软件创业的方式，但商业的基本规律并未改变。

AI降低了产品开发门槛，也让功能更容易被复制；Agent开始承担业务任务，却对交付能力提出了更高要求；团队可以更加精简，但组织协作与管理责任并未消失。

创业的门槛在降低，建立竞争优势的难度却在增加。 真正决定企业能走多远的，仍然是创业者对市场机会的判断、对客户需求的理解，以及将技术转化为持续商业价值的能力。

2026中国企业AI大会后浪峰会即将举行。今年，崔牛会将邀请95后、00后创业者，分享他们在AI时代的创业实战经验。

这批创业者进入市场时，大模型、AI Coding和Agent已经成为触手可及的工具。他们如何选择赛道、建立产品优势、寻找客户，又如何借助AI组织一家企业？哪些探索已经奏效，哪些难题仍待破解？

新技术给了年轻创业者新的起点，但能否跑出下一代软件公司，最终还得靠产品、客户和经营结果说话。

Neuters

什么是“后浪”？

大家通常会先用年龄去划分。但在这个大浪潮里，真正敢于下场、勇立潮头的冲浪者，都是后浪。

过去两年的后浪峰会，我们请来了不少在 ToB 领域里奋斗的 90 后。今年，我们会看到更多 95 后、00 后创业者，听他们讲自己的创业选择和思考。

我们也会把不同代际的创业者放在一起，让 85 后、90 后、00 后同台对话，看看不同成长背景、不同创业阶段的人，会碰撞出什么样的答案。

来后浪峰会，听听他们怎么说。

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