AI真能搞钱了!这家公司把大模型玩成闭环赚钱机器

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AI真能搞钱了!这家公司把大模型玩成闭环赚钱机器
2026-04-20 14:38

当全行业还在卷大模型参数、烧算力、拼Token消耗时,已经有企业实打实地在用大模型帮客户赚到真金白银


这些年,天下苦SaaS久矣,更苦“AI好看不好用”。


大模型发展突飞猛进,新模型不断涌现。但早期B端企业获得感较弱,模型多数只能聊天,无法开箱即用,更别提能实际执行任务、做出业绩、能替代真人干活了。


企业老板们最烦恼的莫过于:花了一堆钱买系统、搭模型,最后得到的效果像「抽卡」、交付不稳定、大模型幻觉频发……


在这样的行业困局里,零犀科技走出了一条完全不同的路。


其自研的因果大模型,不做炫技,也不赚虚高的Token钱,只做一件事:用AI智能体帮企业提升销售、拿到结果


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有保险客户接入零犀销售智能体,一年新增保费20亿元


更少见的是,在普遍烧钱的大模型行业里,零犀科技在2025年已实现规模盈利、正现金流,成为最早跑通大模型商业闭环的大模型应用公司。


销售的终极难题


“这款产品挺适合您的,要不您再考虑考虑?”


电话那头,客户只淡淡回了一句:“我再想想。”随后便是忙音。


销售圈几乎天天上演这一幕,而对新手来说,这永远是一道终极难题


继续追问,怕被客户拉黑;不追吧,又怕煮熟的鸭子飞了。


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AI生成


金牌销售却能秒懂背后的潜台词,经常一句话就能打消客户顾虑,重掌主动权。


这其实跟现在大模型落地行业的真实困境很像。


通用大模型具备很强的上下文理解能力与泛化能力,能陪客户聊天、精准复述销售话术。


但这种通用能力,无法直接满足专业场景的结果要求。


一旦遇到保险、金融这类重逻辑、高确定性的场景,很难做出精准决策


这很像一个刚毕业的大学生,有潜力,没经验。


零犀的因果大模型,就是要把大学生培养成能独当一面的行业专家,不仅跟客户沟通时有逻辑,会推理,还能形成稳定、可复制、可持续优化的专业能力。


不止于训练专家,更要让模型自进化


怎么培养行业专家才好呢?这不是喂几本手册、调几个API就能搞定的。


作为国内最早布局大模型研发的团队之一,零犀给的解法是:因果AI+大模型后训练。


销售业务是“难以自动验证结果”的。客户的一句“我再想想”,到底是真犹豫、还是委婉拒绝?


零犀用“因果逻辑”给模型搭了个业务判断标尺


就像老销售判断一个新人好不好,不只是看他开了多少单,更看他面对客户时的应对逻辑、节奏把控、情绪感知对不对。


这也是该公司从2021年就在研究的事——提升AI的“归因”能力,完成从知其然知其所以然的范式转变。


销售本就是一门高度复杂、极度依赖人性、结果至上的苦活。


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强调因果逻辑,让AI能够像从业多年的行业专家一样,想客户之所想,急客户之所急,以及知道他们为何这样想,为何这么急。


有了像行业专家一样的因果理解能力后,如何稳定输出成可复制、可持续优化的专业能力?才是衡量大模型技术先进性的重要标尺。


零犀的做法是:押注后训练


基座模型很像面向全社会的“大学教育”,提供的是通用能力底座。


单纯靠灌输知识,不能真正改变模型的决策方式和能力边界。


能和竞争对手拉开差距的,只有后训练。


和传统后训练不同,零犀的后训练分成了三步走。


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一是训练对象更深。


真人销冠的风格千差万别,但底层逻辑始终如一:拆透需求,匹配策略,用最戳人的表达推动成交。


零犀想要训练一支AI销冠队伍,把真人销冠的整套本事拆解开,包含用户识别、策略选择、结果反馈等模块。


他们让模型学会像真人专家一样思考做决定,而不是“怎么背答案”。


二是训练信号更强。


零犀建立了独特的奖励模型与迭代机制,不是只看模型输出像不像,而是把真实结果反馈、推理链路、因果归因和反事实分析一起纳入评分与奖惩。


越接近有效决策路径,得分越高。


本质上,就是给AI配了一个专属金牌导师实时复盘打分


通过奖励与约束机制,模型权重能够持续向更优的业务决策方向收敛,越跑越聪明


就像销售团队定期要开“复盘会”:聊得好的经验被沉淀,踩过的坑被规避。


不同的是,AI的复盘,每秒都在发生。


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AI生成


三是训练闭环更完整。


模型不是一次训练就定型。它会一直在真实业务里跑、实时接收效果反馈,不断复盘修正、迭代再训练。


靠着这套持续运转的闭环,模型还能让「行业专家」开启自进化


从因果大模型在金融、保险、汽车、教育这些垂直领域的实际表现看,与碳基销售对比,在不影响甲方用户体验和销售成交结果的前提下,模型替代率从早期的20%~30%,提升到现在的100%,在垂类领域具备类AGI能力


随着基础模型持续进步,零犀杠杆效应将会持续放大。


不抽卡、不注水,只为业绩买单


零犀特有的后训练“三步走”,正是其技术核心壁垒所在——


分别对应着:通过因果AI获得的数据壁垒、关于业务know-how的AI化,以及迭代速度壁垒。


三者环环相扣,成为同行最难在短期复制的护城河。


零犀科技CTO曾文佳告诉量子位,公司从一开始就非常重视后训练强化模型的推理与决策能力,而不是停留在通用模型调用层。


核心原因在于公司的商业模式是按交付结果付费(Raas)


这意味着模型不能只“会说”,还得真能帮助客户成交。


在行业普遍依赖通用大模型调用、轻量化AI工具输出的当下,零犀从技术路线到商业模式,走出了一条完全差异化的路径。


比起SaaS让客户“先花钱再赌结果”,RaaS与客户风险共担、利益捆绑,不成事不收费。


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这条重交付、重结果的赛道看似 “自虐”,却让零犀跳出行业同质化内卷。


早期依托人机协作模式,零犀深耕金融、保险等高门槛赛道,持续沉淀真实销售交互数据、拆解全链路业务逻辑、积累深耕场景化行业know-how。


伴随通用大模型技术成熟,长期沉淀的数据与场景经验全面释放,AI智能体逐步摆脱人工依赖,实现全流程自主交互、自主决策、自主转化,RaaS模式的商业价值全面释放


当下,越来越多企业开始意识到结果导向服务的价值,纷纷布局RaaS模式,但零犀早已完成长期深耕与规模化验证。


传统SaaS、项目定制化服务,极易在投标、POC阶段陷入功能堆砌、方案同质化、低价恶性竞争的困局,价值难以量化。


而零犀的RaaS模式,直接以保费增量、营收提升、转化效率等硬核经营指标量化价值。


这种聚焦结果的商业模式,也让零犀在行业中走出了独立行情。


2025年,该公司实现规模化盈利正现金流,在大量AI公司仍在烧钱融资时,零犀已经凭借RaaS模式实现健康的商业循环


就连当前行业爆火的Token经济,本质上也还是AI底层基础设施的生意。


卖的是“工具能力”,只提供底座,不负责结果。


RaaS和Token经济完全不在同一价值维度,它更像是对后者的升维颠覆。


类比移动互联网,最大的赢家不是运营商,而是抖音、美团这类在带宽之上做价值创造的平台。


AI行业也是同理,Token是基础,上层服务与结果交付才是未来。


AI真正的价值,一定在算力与Token之上。


只做业绩增量,拒绝工具化浅层交付


依托自研因果大模型能力,零犀没有半成品式的AI工具输出,聚焦企业核心经营痛点,直接交付可落地、可考核、可量产成交的全链路销售智能体。


他们很明确要为企业创造确定性业务增量,而非提供辅助类数字化工具。


ACE(Agentic Customer Engagement)客户经营智能体,是该公司的核心产品,负责任务规划、分解和调起子智能体,以完成各项任务。


无论是大模型技术,还是提供的产品,零犀都是围绕销售场景死磕。


零犀科技联合创始人翁绍斌告诉量子位:销售是企业真正的痛点,聚焦销售可直接为客户带来业务增量,获得更多回报,且该预算相对容易获取。


而且,选择销售切入,能快速获得正反馈,深化业务发展,与单纯卖工具相比,为客户带来的增量,更难被替代。


凭借成熟的智能体矩阵与落地经验,零犀已实现保险、银行、汽车、教育等多赛道规模化落地,合作覆盖奇瑞、北京越野、高途、猿辅导等头部企业,跨行业复制能力持续验证。


背后团队


零犀科技的核心团队脱胎于百度人工智能技术部门原班人马,是国内最早一批开始大语言模型技术研发的团队,兼具大模型研发企业级交付经验。


团队成员在AI领域平均拥有超10年的实战积累,既是国内最早探索大模型技术的先行者,也是大模型与场景应用融合的标杆实践者。


这支“百度系”天团,磨合时间长、配合默契,既懂模型底层研发,又懂企业真实业务痛点。


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对比海外同类玩家,国内Agentic Sales赛道已形成显著优势。


中国在大模型场景落地、产业渗透、语音智能体规模化商用上,应用深度与商业化成熟度领跑全球。


不同于海外侧重通用模型与工具化输出,国内企业更聚焦实体产业需求,跑出了以RaaS为核心、结果交付的先进商业模式,商业闭环更扎实、可持续性更强。


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目前,国内基础大模型企业已在二级市场完成价值重估


随着AI产业从基座竞争全面迈入应用爆发期,聚焦产业场景、可量化创收的AI应用公司,价值认知也将加速修复。


AI终极价值不在于算力与参数比拼,而在于深耕产业、落地实效、创造增量。


可以肯定的是,拥有技术壁垒、稳定盈利与结果交付能力的头部应用企业,会迎来确定性的价值释放。


文章来自于"量子位",作者 "田晏林"。

1
AI代理

【开源免费】Browser-use 是一个用户AI代理直接可以控制浏览器的工具。它能够让AI 自动执行浏览器中的各种任务,如比较价格、添加购物车、回复各种社交媒体等。

项目地址:https://github.com/browser-use/browser-use


2
智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。

项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT


【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。

项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

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