E78. AI 应用的四层模型：卖算力、卖能力、卖入口、卖结果 ft. EvoseAI Bingo

本期介绍过去一年，几乎所有人都在讨论 AI，但大多数讨论都集中在模型、算力、芯片和大厂竞争。真正决定 AI 产业价值如何沉淀的问题，可能是另一个：AI 软件公司到底怎么赚钱？

这期 Day1Global，我们请来 EvoseAI 联合创始人 Bingo。他刚结束一趟 20 天左右的美国 AI 和 ToB 行业考察，参加了 Linkloud 加速营和 SaaStr 大会，也走访了英伟达、Google、Foxit、Exa，以及一些法律、保险、客服等垂直行业 AI 公司。

这趟回来后，Bingo 对 AI 应用和 AI 软件商业模式形成了一个非常清晰的四层框架：卖算力、卖能力、卖入口、卖结果。

从英伟达总部“没有牛马气息”和 Google 大模型团队的极限拉扯，到 Foxit 这样一个在中国看起来 boring、但在美国 ToB 市场非常 useful 的 PDF 生意；从 Exa 这样的 agent 搜索公司，到 AI 公司反向并购律所、把传统业务包装成 AI 结果交付的资本玩法，我们试图理解硅谷 AI 应用层真正的机会在哪里。

在本期节目中，我们深入聊了：

为什么美国创业公司可以把一个很小的能力点拆出来做成公司，而中国创业者往往一上来就被迫解决企业的所有需求；

AI 应用四层模型：卖算力、卖能力、卖入口、卖结果，分别对应什么样的商业模式和竞争格局；

为什么“卖结果”的故事比卖软件更性感，因为它不是在拿 IT 预算，而是在切劳动力市场预算；

中国和美国在 ToB 付费、资本市场、退出路径、销售方式上的底层差异；

用大模型和用 agent 的区别：前者是在问答和生成文档，后者是让 agent 与 agent 协作，把一个营销活动从四天压缩到一两个小时；

未来企业组织会不会从“部门/岗位”重构成 builder 和 reviewer 两类角色；

为什么硅谷创业者把 pivot 当成一个性感的词，而不是失败后的被迫选择；