2026 年，所有企业必须回答的两个生死问题：如何看待我们所处的时代？未来你到底在跟谁做生意？钱程先生用一场分享，把中小企业“弯道超车”的最后机会讲透了。

亲爱的企业家朋友们，下午好。我是深度云海的钱程。今天很荣幸，能和大家分享我对 AI 时代的一些感悟。

在西安，从去年年底我们举办第一场营销会议到现在，已经连续办了五六场同样规模的交流会。每次与企业家面对面，我们都能深切感受到 AI 时代的变化——尤其是 AI 产品的迭代速度惊人。但有一个主题我们始终未变，那就是：“让 AI 主动来推荐你”。这句话，连同后半句“让智能助理帮你做生意”，从年初开始就是我们会议的核心标题。

今天，我想花时间专门解读一下。

你会发现，“让 AI 主动推荐你”对应的就是我们的 GEO（生成式引擎优化）产品。年初讲它时，它还是一个概念；但今天，它已经实实在在影响了众多中小企业，大品牌客户也开始重视 GEO 业务。整个生态——从服务商体系到产品端都在建立，客户已经能真切感受到 GEO 带来的品牌推荐和经营变化。

后半句“让智能助理帮你做生意”，我们今年下半年会重点来做，因为千问办公、豆包办公、WorkBuddy 等智能办公工具也开始陆续落地。智能体现阶段已经变得更加智能了，它能利用大量成熟的技能帮客户解决实际问题：如做营销方案、数据分析、做 PPT、做产品设计，智能体已经真正在企业经营中提供支持。

展望 2026 年，所有企业如果要布局 AI，一定要接触两块业务。

为什么这么说？企业与企业、小企业与大企业的竞争，除了资源，更多是人才的竞争。而今天的 AI 时代，把人才的能力沉淀在了智能办公台和智能体专家平台上。这使得我们与大企业之间的人才技术差变得越来越小。关键在于，我们的企业能否把这些新的生产力工具利用起来。

所以，AI 时代总结起来就一句话：企业老板们一方面在营销层面做 GEO，另一方面要重视 AI 办公的使用。这对中小企业来说，是 AI 时代最重要的武器。

做了这么多年企业，我最大的感悟就是：一家企业能不能做大、做强，跟它所处的时代息息相关。当年百度刚做竞价排名的时候，我亲眼看着很多两三个人的小公司，靠着搜索引擎的红利，一步步长成几百人的集团公司。那不是因为他们比别人更聪明，而是他们比别人更早踩上了时代的节奏。

今天AI时代来了，它给中小企业打开了一扇新的窗口——大企业有资源堆人，但AI把专家能力的成本打到了地板上，小团队借助AI工具完全有可能爆发出大团队的战斗力。所以我说，这是中小企业弯道超车最好的机会，能不能抓住AI搜索的流量机遇，往往决定一家企业未来五到十年的命运。

01

PART

别再用工业时代的逻辑，去打智能时代的仗

RETHINK THE ERA

第一问：我们处在什么样的时代

今天要分享的第一个概念，是如何看待我们所处的时代。做企业，看清自己处在什么时代非常重要。

回头看，我们经历的时代就三个：农业革命、工业革命、互联网时代。这几个时代的复合增长率都很低，到了互联网时代复合增长最快。所以我们这一代人是比较幸运的——一口气经历了两个最重要的时代。

我在百度待了十多年，陪伴了很多企业通过搜索引擎解决获客和营销问题，看着它们从很小变成集团公司，这就是时代给到的红利。

而今天要进入的是智能经济时代。它和以往最大的不同在于：以往三个时代本质上都在解决生产力的两个瓶颈——脑力和体力。而今天的 AI Agent、大模型，已经在智力上超越了人，脑力这个瓶颈被突破了。

体力这一侧也一样。大家在上海看到宇树科技的机器人，在春晚上也看到了。未来很多生产力环节里，机器人将扮演人的角色。过去那些高难度、高危险的作业，机器人基本都能替我们完成。

限制经济的两个条件被同时突破，增长空间变大了，商业模式、业务形态都在剧烈变化。马斯克说过，未来十年是相对“冲突”的十年：你会看到一部分传统企业在快速衰退，同时一批围绕 AI 的企业在高速增长。

大家看智谱，看马斯克的 SpaceX，上市时基本就是万亿美元的市值。这在过去很难想象——中国超过万亿市值的工商银行，靠的是全国几万个网点、几十年的积累。而 SpaceX、前不久上市的宇树科技，上市后估值特别高，就是因为它们代表着未来。

再说一件和大家更近的事。限制人类寿命的主要原因是疾病，马斯克说未来十年人类寿命还会延长，因为遇到疾病时会有针对性的药物。但药物研发有个“双十原理”：投入 10 亿美金、花 10 年时间才能研发出一款治疗型药物，到了临床阶段成功率还只有 10%。

今天不一样了。谷歌 DeepMind 团队用大模型搭建了蛋白质算法环境。过去是把化学方程式“丢进”培养液，要一周甚至几个月才知道有没有效；今天是把它丢进大模型的算法里，第二天就出结果。创新药的速度被彻底改变，未来疾病的解决方案会多得多。

这就是我们所处的时代，和以往完全不同。作为企业家，第一件事是重新认知这个时代带来的变化——我们过去的很多判断逻辑，今天可能完全不适用了。

举个很小的例子。今天在办公室里用千问办公这类工具，你会发现过去要花很长时间做的事变得极其简单。我做 PPT，以前每一页要打磨半小时到一小时；今天直接丢给千问办公，两分钟生成一页，连排版都不用管。

所以这个时代不再比拼人多人少。你有 50 人、对手有 100 人，你觉得永远追不上；但如果你的 50 人都在用 AI 工具，可能比他的 100 人还强。这对中小企业来说是弯道超车的大机会——所有的作业逻辑、所有做生意的逻辑都在发生变化。

02

PART

时代抛弃你时，连一声再见都不会说

WHO YOU TRADE WITH

第二问：未来你到底在跟谁做生意

还有一个认知必须扭转：未来在整个消费过程中，你可能面向的是很多大模型、很多机器人。因为未来人大部分时间在做其他事情，真正在干活的其实都是大模型。今天真正在看你网页的不再是人，而是大模型——它帮人看完，再输出一个结果。现在全球网上 50% 的流量都由智能体在看，不再是人在看。

所以要习惯一种方式：过去我们跟人介绍产品，发名片、发单页；未来可能没法这么操作了，因为你面向的是很多智能体。你一定要考虑如何把我所有的信息变成数据化的资产，能够被这些机器人或大模型认知。这是未来很重要的一个观点变化：跟你做生意的不再是传统意义上的人，更多是很多的智能体，而且这个变化很快就会发生。

包括前段时间大家用千问，跟它说一句“我要订一杯奶茶”，它自动化帮你操作、自动选择哪家奶茶铺，然后直接下单。这时候作为奶茶铺的老板，你面向的不是一个个人客户，而是一个带着人操作业务的 Agent。你要符合它的规律——未来整个做生意的思路都在发生变化。

03

PART

别再等客户上门了，AI正在替你“筛选”客户

HOW ACQUISITION CHANGED

回到营销层面。做企业最关心的就是获客。从互联网、移动互联网到今天的 AI，获客这件事是迭代着成长的。

最早 2002 年，我刚毕业做广告时，最好的渠道是《新民晚报》——通过发行量就知道版面值多少钱。02 年，新浪、搜狐、网易三大门户出来，大家开始抢网上的广告位，那时第一个产品是 CPM 广告展现。05 年左右，百度上市推出竞价排名，这是“人找信息”：用户搜关键词，我们把内容植入搜索引擎。到了移动互联网，“人找信息”变成“信息找人”，张一鸣把它做到了极致——你看内容时它在分析你的行为，你无意中说要买餐巾纸，再看今日头条时它会自动推荐相关产品。

而今天到 AI 时代，它是基于人找信息、基于算法的过程，把答案直接推荐到你面前：你不用再简单地问搜索引擎、拿结果，今天结果是直接给到你的。

以往在搜索引擎里搜“工业传感器”，你自己要一个个点进去看、自己判断，判断过程很耗时；今天在大模型里，它读取整个网站内容、做完分析，你问“性价比更高的产品”，它把价格都给你推荐出来；你问“离我最近的是哪一家”、“行业里最专业的是哪一家”，不同场景的提问都能直接把结果给你，判断效率一下子高了。

很多老板要求采购做三方比价，今天大模型通过相关词和几个场景词的组合，就能把几家潜在供应商筛选出来，把价格体系、产品优缺点展现出来，效率更高。现在 70%-80% 的采购人员都在用大模型做采购行为。

这就是我们说的“被推荐”的过程。所以今天每个企业都要思考：当用户向大模型提问时，能不能把我们推荐出来？

04

PART

获客逻辑已变天：从“人找信息”到“答案找人”

HOW GEO WORKS

首先理解大模型的原理。它全网抓取所有内容——既抓官网内容，又抓自媒体，也抓权威媒体；抓完以后再做自己的分析，然后展现在用户面前。中间会用到大语言模型的工作流过程、检索增强生成的能力，也会用到谷歌 E-E-A-T 那套权威性原理。你只要在这些步骤中符合原理，大模型就有可能把你抓出来。

所以今天的 GEO 对我们不是一个很陌生的过程，在座懂技术的企业遵照这个原理也能自己操作。我们今天搜“人力资源 SaaS 系统”，在 DeepSeek、千问、豆包里都能把相关企业展现出来——对所有企业来说，这是一个平等的机会。

05

PART

GEO：不是做广告，而是让你被AI“看见”

WHY GEO

为什么必须做 GEO？因为全球超过 50% 的 Agent 流量，都是大模型自己在看。人没有时间每个页面去看，更多是交给豆包让它主动先看，看完了我要问问题时它能直接调用、直接展现，省去我们很多时间。另外用户行为也在变化：以前大家都在百度上搜索、自己看，现在大家已经全部转到了豆包上。

豆包从去年一年时间从零起步，现在月活接近 4 亿。这个速度过去很难想象——最早 Facebook 在全球拿到 1 亿用户花了大约 4 年。

所有企业最大的挑战是要跟上这个速度。我每次讲材料，除了主题没换，里面的内容一直在调整，因为大模型本身变化太快。去年我们还在说“六大 AI 搜索平台”，现在已经拉开梯队了。

国内 GEO 发展了一年，海外也在做，海外节奏可能比中国快一年半。除了中间的 GEO 业务，上下游的广告业务也在延伸——未来国内大模型的搜索结果里，顶部或底部很可能也会出现商业展示。豆包虽然没有直接做广告，但已经把抖音的搜索、把抖店引了进来，未来你很可能直接看到抖店结果，形成商业闭环。

所以年初它还是新概念，过了八九个月，今天谈 GEO 已经不是“要不要考虑”，而是“不做不行”——用户在用大模型检索，你不在里面机会就错失了。

06

PART

流量真相：全球50%的流量已被AI接管，不在模型里就是“不存在”

THE TRAFFIC TRUTH

我们和很多竞品不一样：不是简单地让大家“来做 GEO”，而是先告诉大家为什么必须做 GEO，再给一整套解决方案，让企业从传统工作方式慢慢迁移到新的方式里。

在 AI 这一块我们做了一年时间，也获得了很多第三方的认可。所以在技术和营销两端我们有底气：一方面团队从百度出来，另一方面对搜索引擎足够了解——今天的 AI 搜索跟当年的传统搜索有相近的基础，也有不一样的地方，而我们的团队基本以百度搜索的技术团队为主。

这套方案是三条腿：

第一，营销层面的 GEO 获客。

第二，建立你的载体。你需要一个线上载体承载所有内容，把线上信息变成数据化资产、变成“数字总部”，被大模型看到。过去做网站是为了好看、有人看就够了；今天真正看你内容的不再是人，是很多大模型在看。如果一家企业到现在还没有网上的信息载体，很难想象未来怎么跟大模型产生数据上的互联和识别。

第三，智能工作平台。我们自己也在搭建。用过 WorkBuddy 的朋友会知道，这类平台未来会取代 Office、取代编码、取代设计等——它改变的是所有人的办公逻辑：过去写文章用 Office、做图用 PS、写代码用 Coding，工具各不相同；今天用 WorkBuddy，出营销方案、做图、写代码，一个平台全部解决，背后是 Agent 在帮你调用、帮你执行。

在座如果还没接触过 WorkBuddy、没接触过智能办公的，要认真考虑团队能不能跟上，因为发展速度太快了。我在互联网待了二十多年，2026 年这一年的变化尤其大：上半年大家都在说豆包、DeepSeek，下半年大家讨论更多的是可以帮你报销、帮财务做报告的智能办公桌面。

我们在百度待了十年，感受最深的是看着很多两三个人的小企业变成集团公司，十多年后再跟这些老板聊起当年，感情特别好。这也是我经历多轮创业后仍选择投入 AI 时代的原因——用这么多年对 AI 和时代的理解，真正帮中小企业走进 AI 时代，这是我们的使命，不是卖一个 GEO 产品给大家。

07

PART

拒绝内卷：我们不只做GEO，更提供一套AI时代的“数字护城河”

THE SOLUTION

回到产品。问题很朴素：现在这么多用户都在豆包、千问上，你最关心的是——用户问到相关业务时，豆包和千问能不能把你提取出来？

我们做的服务框架主要是四块：

第一，动态监测诊断。先监测你目前的状态，大模型对你的认知是怎么样的。

第二，内容底座基建。搭建一个底座，把与企业相关的数据能力、数据资产植入进去，让大模型能抓取到。

第三，优质信源链接。分析大模型在什么地方抓什么样的内容，我们就在什么地方有效铺设。不是所有权重高的内容都会被抓取，它必须符合大模型抓取的规律，要识别的话还是要通过技术手段。

第四，合规长效机制。这里要特别讲合规。最近确实有很多企业提了一个新需求：能不能帮我们把网上的一些错误信息修改掉。为什么？因为他们之前购买过 AI 发文软件——AI 自己写一篇文章可能就几毛钱，写完通过工具自动丢出去；内容被大模型吸收后再想更改，其实挺难改的。因为大模型不是每次回答都抓内容，有些内容已经沉淀在它的学习里了。你以前批量写文章时不注重细节，合规的不合规的都写，反正都写成“排名第一”、市场占有率多少——本质上跟你实际情况不符。所以一定要有一套合规长效的机制，让大模型熟悉你、真正了解你的现状，再把你推荐出来。

落到执行层面，我们给客户提供五个主要模块：

模块一：报告诊断与官网筑基。诊断你的现状——大模型是如何评价你的、对你的可见度怎么样，我们会出一份诊断报告。另一方面是官网渠道的筑基：官网作为信源在大模型的权重比较高的，有官网的话大模型会主动来抓你的内容，当然前提是必须符合技术改造。诊断还包括：基础网站的完善程度、舆情抓取、竞品对比优势、搜索可见度，以及在不同平台上的平均提及率。

模块二：平台偏好适配。要熟悉平台的喜好程度：DeepSeek 更偏向数据方面的东西，你提参数指标它很愿意抓取；豆包更喜欢客户案例，你给它讲故事它容易引用。不同大模型对内容的喜好程度不一样，我们要根据这个不同的喜好去布局整个内容。

模块三：企业知识图谱切片。把客户的信息切得足够细。因为大模型回答的篇幅是有限的，它不是把全文整体回答，而是提炼要点的回答。所以希望大模型快速理解你，就必须把信息切成片段，通过片段输送给大模型让它抓取。提炼要点的核心就是三元组：你的实体是什么、关系是什么、关联对象是什么——只有通过这种拆分，大模型才能学习到，这就是我们要做的知识底座。

模块四：一站式内容生产工作流。关键词训练、内容生产、AI 创作、多渠道分发到全网。目前我们大约有 10 万多家媒体的信源渠道可以发布，并能监控这些信源在大模型里被抓取的情况，包括豆包的抓取、DeepSeek 的抓取。我们也会分不同信源：一级信源人民网、新华网这类高权重的，二级 B2B 网站，三级搜狐自媒体之类的。通过这种方式，通过官网、自媒体和全域媒体，把你的信任建起来。

模块五：智能化生产与传播平台。组建内容的生产能力，选择优质的内容去发布，让大模型抓取。

整个流程是：先分析你的意图，分析完做监测，监测完再分析大模型如何反馈你的内容——这里面有 AI 的情感分析，去分析大模型如何把你吸收的内容传递给用户，我们要形成一整套监控体系。

这里有个关键点：为什么一定要有官网这个载体？因为过去你在官网上讲一遍、在权威媒体上讲一遍，两边内容互不相干，这是最致命的。大模型的判断逻辑是——既听你自己怎么说，也看别人怎么说你，它做的是“语言的交叉验证”。所以我们必须搭建一套系统，让这几个地方讲的内容是一致的。

我们自己就踩过坑：公司发展快，短短一年的时间我们已经服务了3000+客户了，官网每次都跟着改，结果在大模型里搜“深度云海”，它会在下面提示“这家公司服务客户数量经常在变”。信息的相互交叉验证真的很重要。

另外我们不像前面说的那么简单地只发文章，我们还申请了很多国家的产权专利和软著。我们最想要的是真正帮大家合规长效地做这件事，而不是短期行为。现在确实很多客户找我们，不是让我们去“碰”他的内容，更多是问能不能把他很多内容做纠正——因为之前自媒体自主发了很多，发的时候也没审过，结果 AI 回答的跟他实际讲的不一致。

08

PART

致命误区：不做AI改造，你的官网就是一个“漏水的桶”

THE PITFALL

也正因为看到了这个趋势，我们是行业内最早明确提出一个观点的：做 GEO，首先要把传统网站升级成“AI 友好型网站”。过去的网站是给人看的，大模型根本“读不懂”；你不做改造，内容铺得再多，大模型也抓不到、读不透。

很多客户做完 GEO 内容铺设后发现效果不理想，排查下来问题往往出在官网上——网站本身的结构就不符合大模型的抓取规则，相当于你往一个漏水的桶里倒水。所以我们的方案里，建站不是可选动作，而是必选动作。

基于这个判断，我们去年刚做 GEO，就立马推出了 AI 灵雀智能建站产品——不是在老网站上打补丁，而是从底层架构开始，按照大模型的抓取逻辑和语义理解习惯重新构建网站。结构化数据标记、Schema 标注、知识图谱切片、多模态内容适配，全部在建站阶段就一步到位。今天要按大模型喜欢的原理重构内容：豆包喜欢客户案例，你的官网上有没有客户案例？有没有做多模态的内容适配？做完之后呈现的结果，从感官上没变化，但背后代码完全不同——结构化数据的标记在变，写文章的结构也在变。

还有一块是 AEO 层面的优化。大模型有时候也会“偷懒”，如果你的客服和网站上预埋了客户常问的问题——比如我们做医疗客户，客户常问“做完之后需要养护多久”“怎么预约”——把这些问答植入进去，大模型回答这类问题时就会抓到你。我们要跟着大模型的需求走。

光布局不够，还要能看见。为此，我们提供整套深度云海 GEO 系统，并且为客户提供了更省心的 GEO 全托管交付服务。

我们会帮助客户监控用户在各平台提问的结果：哪些提问命中了你的品牌会标记出来，电话有没有曝光、有没有变化也会统计。这些是过去拿不到的数据，系统与技术在一步步发展中完善起来了。

具体看几类指标：

一是品牌可见度与电话曝光。可见度会波动——大模型展现就十个位置，今天你进来、明天竞品进来，上下一定会有浮动；可见度稳定在 50% 以上，基本大部分搜索都能看到你。

二是所处的位置。我们的目标是让品牌在用户提问时排名更靠前——用户往往只看前面几个，位置越靠前越容易获得认可，所以我们也统计排名位置。

三是提及次数。有多少次提及你的产品、提及你的品牌名字，都是做 GEO 要关注的指标。

四是提示语的持续优化。我们通过不断提示、不断优化提示语内容，让大模型回答时把你的品牌展现出来，基本每天都会优化一部分词再输入进去；通过词的扩展，提示语可能有几千个，中间也有重复的——因为大模型会周期性刷新内容，我们必须实时、持续地补足。

五是按意图分类。补完之后按不同意图分类，比如问答型、供应商推荐型，会后可以看演示账号。我们按人的提问习惯给内容做分类：有人提问很长、有人很短，我们就按这种问答式分类，在不同平台布局不同内容，再结合电话命中做统计，达到更好的优化效果。

系统里还能看到模拟对话记录——模拟大模型的提问，看它如何展现你的图片和内容；左侧有溯源功能，能查到内容来自哪里、从哪个渠道发出去的，判断发布的内容是否有效。系统会给出文章发布量、引用次数、我们发布了多少内容、哪些内容更容易被抓取、单篇引用次数是多少，我们提供的是详细、真实的数据。

说几句实在话。很多客户觉得交了钱就可以上线、就想拿到结果。但我个人感觉，今天对所有企业来讲还是在早期，不过比更早的早期，现在难度稍微大了。

为什么难度大？因为现在确实很多竞品、大家都在开始做 GEO 了。去年我们开营销会时，有位客户专门过来跟我说，他做了一个月就签了 300 万的订单，速度非常快；昨天团队分享时又提到一个客户，做了大概六个月，上个月终于签约了一个 60 多万的客户。竞争难度已经起来了。

不像去年，早期内容一铺就能上去；今年必须系统性地看现状、系统性地布局内容、扎扎实实上线，难度比之前高。

我给大家一个类比。当年百度竞价排名一毛钱起价，02、03 年点一次三毛钱；今天在座做医疗的知道，一个关键词点击可能要 300 块——翻了 100 倍。这是我在百度十年亲眼见证的变化。今天 GEO 正处在同样的阶段：内容的成本现在相对便宜，未来一定会越来越高。

年初我们还没有这么细致的指标体系，但很多客户即使不在最早阶段也愿意投入，因为已经有一批客户开始续费了——他们确实通过 GEO 拿到了客户。想想看，豆包上现在有 4 亿用户在搜内容，到今年年底我估计会到五六亿。用户在搜，就一定有跟你相关的结果。

「我一直相信一句话：人在哪里，商机就在哪里。」

再说说海外客户。上次分享时我提到陕西一家做生物科技的客户，做海外业务效果特别好，我们能帮他监测到后台来自法国、来自印度的询盘，采购他的生物科技产品。因为海外用户规模比国内更大——全球用 ChatGPT 这类产品的用户接近 30 多亿。

从世界格局看，真正拥有大模型和算力能力的只有两个国家：中国和美国。美国是 ChatGPT、Claude、Grok 这几家，中国是千问、豆包、元宝、DeepSeek，全球大家用的大模型就这几家。所以在未来市场格局里，中国一定会占有一席之地。

我们国内主要做这几个平台，海外主要做 ChatGPT 这类平台的展现，也会监测结果，客户在后台就能看到。我们会帮客户搭建完整的数据和内容举证，不管来自企业官网、自媒体还是权威媒体，把内容做到一致。

还有一个产品是“抖包双搜”。为什么“抖音+豆包”要单独做？因为几家大公司都在做生态融合，豆包做得最好。一方面豆包是独立的 C 端入口，你在豆包搜索时下面会出现抖音的内容——文字、图片、视频都被加进来，用户体验更好，还会把抖店链接、优惠券这类广告分发加进来。另一方面所有公司都在往 B 端走：过去飞书、钉钉是办公协同软件，今天字节已经把飞书并入豆包旗下——因为未来不再存在“办公协同”，而是办公智能化自动完成，同样的变化也会发生在千问（依托淘宝）和元宝（依托腾讯）身上。

它最终会形成：一个是占据 C 端的入口，另一个是利用 AI 的能力底座提供 to B 的业务。对企业来说也一样，一方面在办公环境里往 AI 底座迁移，另一方面在 C 端的用户落地场景里，一定要把自己的内容布局进去。

所以做本地生活、O2O 的客户，我个人建议做抖包双搜。抖音有 10 亿用户，豆包现在有 4.5 亿用户，虽然有重叠，但这两个是目前最大的平台，尤其做本地化服务，两个地方流量都要占据到。

目前我们在全国服务了 3000+ 家客户，还在不断增长，每个月都在不同城市开用户大会。行业方面，我们服务比较多的是机械设备、电子电工、房产家居、化工能源行业等，头部客户有爱尔眼科、宇通客车、阅文、重庆大学等。

还有做薪酬管理系统的客户，那个老板蛮有意思，一开始不想做，感觉太早期。后来为什么做？因为他的销售回来跟他说：每次跑到客户那里，客户直接拿豆包或 DeepSeek 搜“HR 管理软件”，出来的都是竞品，就是不推荐他，销售要费很大口舌跟客户解释“为什么我们不在里面”。大模型的数据并不完整，它需要更多内容出现；你平时不注重，大模型肯定不会推荐你。老板最后做的原因，就是为了提高销售面谈客户的效率——现在大家习惯了，都在豆包里搜一下“你帮我推荐一下”，看看有没有你的品牌。

再讲一个印象很深的客户——某阀门客户。他是我最早的一个客户，当年客户从北京毕业后跟同学来上海创业做阀门，最开始三个人做销售，然后自己做 OEM、自己开厂，现在跟上海某大学联合做了个实验室专门研发阀门，最近生意也特别好。为什么？现在到处在建算力中心，算力中心对温度控制要求极关键，控制温度用量最大的就是阀门。

我从百度出来后就一直没见过他，2014 年出来后就没见过。这次很巧，我们代理商伙伴开拓了这家客户，我得知后特地又去拜访了一次。他当年就是靠搜索，从三个人慢慢变成三四百人的集团公司，也希望今天 AI 这个机会照样能抓到。除了国内，我们还帮他做海外——ChatGPT、Grok 这些平台都会帮他做优化，让整体获客和流量上来。

此外我们还服务阅文这样的大集团公司，帮他们做大量内容生产，快速提高小说的曝光——大家在抖音与豆包里搜很多小说，背后的流量可能就是我们做的。

09

PART

组织革命：花198元雇佣“超级专家”，让50人团队干出100人的活

THE ORGANIZATION

第三问：未来你到底在跟谁做生意

再说智能办公桌面。一方面大家可以多用 WorkBuddy 的功能，另一方面我们自己也会帮客户定制技能 skills，因为有些效率提升，靠自己使用是做不出来的。

比如我们做代理记账的客户：很多客户需要注册公司，要在工商上填信息，流程比较复杂，我们就可以把它做成一个 skill，提高人力效率。做外贸也一样，需要填大量资料，过去得靠很多客服重复填写；今天用 WorkBuddy，你把账号授权给它、把信息丢给它，告诉它按什么要求填进去，剩下的时间就省下来了。

所谓“AI 员工越用越智能”，说白了就是在 WorkBuddy 智能工作平台上搭建了很多专家，这些专家就是你的AI员工，让它帮你做事情，它会帮你做得越来越好。

现在 WorkBuddy 一个企业版坐席大概 198 块钱。意味着你花198块钱雇了这个数字员工帮你打工；帮你做事，多便宜啊。以前咨询一个专家，请他吃顿饭可能 1000 块；今天智能体工作桌面上有很多专家，让它干活只要花 198 块。

「这就是为什么我说大家一定要重新审视这个时代——对我们中小企业来说，弯道超车的机会比以前更多。」

以前我们自己办企业，跟客户签合同，自己不懂法律，公司又请不起法务，只能跟律师事务所合作，一年大概 3000 块钱，合同拟好了请他帮忙看有没有风险。今天在 WorkBuddy 里、或者在 DeepSeek 里，一分钱都不花，把合同丢给它，让它帮你审核，或者让它出一份合同，它完全可以站在专业角度帮你出，你还可以告诉它“站在我甲方的角度拟一份合同”。

这时候你会发现身边存在着很多专家。企业老板要做产品的市场规划，你让 WorkBuddy 或 DeepSeek 搜索全网，告诉它市场的变化是什么、分析这个变化，我该怎么去做我的营销策略——大模型自己会给你出一份策略。你会发现今天很多专家都在大模型里，而且成本很低。原来请一个这样的专家，一年可能要付十几万、二十万的费用。

现在我们会帮客户定制这类自动化工具和技能。前面提到那家企业注册服务公司，原本有四百多号人，其中一二十个人专门做流程化工作，我们把这套流程提炼出来，变成固化工具自动执行，解决的就是效率问题。

我们自己团队也在用这种方式。所以今天很多公司的规模不会再像以前那么大——根本不需要。过去一个市场部要配好几个人，现在可能配一个人，只要他会用工具就行。写文章、写营销策略、做图片，只要能驾驭工具，基本就够了。

10

PART

人才洗牌：未来最贵的不是博士，而是能驾驭AI的“超级个体”

THE TALENT

未来所有企业要适应一个新的变化：能够使用、驾驭 AI 智能体的人才才是重要的，不是顶着博士光环的人才才是重要的——因为智能体可能比一个博士的能力更强。所以未来选择人才，我认为是能够驾驭 AI 智能体的人才，才是真正有价值的人才。

未来需要的是通才型、能真正驾驭 AI 能力的人。就像我自己也懂一些技术代码，但今天你根本不需要写代码，也不需要用 PS 作图，只要能把需求讲清楚就能做出来。

大家看今天的漫剧、红果短剧，以前都是真人拍，现在都是 AI 演员，用一些海外的工具组合，你只要有剧本，它能自动分镜、自动生产，帮你做出一部 AI 电影。

这对内容行业冲击特别大。以前横店拍短剧，大批群演在那儿等戏；今天你去看，横店的群演几乎没有了，因为大模型用 AI 演员就能完成。

所以对企业来说，人才的定义必须改写：不是学历，而是驾驭 AI 工具的能力。

///

LAST

最后忠告：带走这三个问题，抓住中小企业弯道超车的最后机会

FINAL WORDS

今天主要是深度云海 GEO 产品分享，涉及很多技术内容，可能有点枯燥。但总的来说，我最想分享的还是三件事：

第一，如何看待这个时代。作为企业家、作为企业负责人，你怎么看我们所处的时代，这是最关键的一点。

第二，未来你在跟谁交易。到底是跟人交易，还是跟智能体交易？这需要我们前瞻性地去看，不能再沿用传统方式思考了。

第三，如何真正进入 AI 时代，我应该做哪些事情。我认为重点两块：一是用 GEO 营销把获客问题解决掉；二是解决工作效率——如何用好企业的 WorkBuddy，以及我们如何帮客户定制 skills、提升效率。把这两个问题解决好，就足够了。

对在座所有人来说，今天来听这场会，就带走这三个问题就够了。这也是我自己作为一个企业家，在这个时代要解决的三个问题。剩下都是行业里很细节的问题。而借助 AI，对中小企业完全是一次弯道超车的机会。

为什么？因为人才不再是一个门槛。今天你在平台上花 198 块就能获得一个专家，成本低到难以想象，但他的能力完全不输给任何一位我们日常能见到的专家。专家的成本被压到这么低，我们还有什么理由不去用？这是今天做企业必须思考的问题。

特别感谢大家今天花这个时间，听我分享对 AI 时代的理解，也交流一下如何进入 AI 时代。希望会后有机会跟大家多沟通。我从内心来讲特别喜欢跟大家交流——能帮助大家进入 AI 时代、在 AI 时代里拿到结果，对我来说是更大的成就和价值。再次感谢大家，谢谢！

End.

SPEAKER

演讲嘉宾：钱程先生

深度云海创始人 & CEO · 上海交大 EMBA

2002 年加入企浪科技创业公司，2005 年百度收购并加入百度，担任百度上海总经理，负责百度直销及渠道体系的相关销售管理工作，以及百度联盟运营管理；

2014 年离职百度，创业唯智互动传媒公司，次年营业收入上亿；

同期与交大同学合伙创业爱玩高尔夫，携程投资并购后退出；

2015 年创业嗨修汽车，布局线下门店连锁服务，为车主提供一站式车后服务，经历多轮融资，2018 年 8 月滴滴旗下小桔车服收购嗨修养车，担任滴滴汽车后市场业务负责人。