種子輪獲數(shù)千萬投資，攀峰智能K2 Lab要做“AI時(shí)代的Shopify”。

作者｜栗子

“接下來很可能不是人類雇傭AI，而是AI‘雇傭’人類。我們已經(jīng)在嘗試探索這種商業(yè)模式了。”

在大模型創(chuàng)業(yè)的牌桌上，從來不缺有想象力的玩家。但王銘和他的攀峰智能（K2 Lab），可能是其中最“反直覺”的一個(gè)。

據(jù)「甲子光年」了解，近日，K2 Lab宣布完成數(shù)千萬元的種子輪融資，由云時(shí)資本獨(dú)家投資，心流資本任長期財(cái)務(wù)顧問。

這筆資金將讓K2 Lab的“全球首個(gè)面向超級個(gè)體的商業(yè)化Agent”產(chǎn)品Moras加速上線。

K2 Lab的核心團(tuán)隊(duì)“含釘量”極高：創(chuàng)始人兼CEO王銘曾是釘釘最年輕的副總裁；聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO趙先烈、聯(lián)合創(chuàng)始人兼CSO湯明磊，均是他在釘釘時(shí)期的核心搭檔，分別掌管過釘釘?shù)腁I技術(shù)PaaS、AI商業(yè)運(yùn)營與生態(tài)投資。

K2 Lab創(chuàng)始人兼CEO王銘

按理說，這樣一支有著深厚toB基因和SaaS背景的團(tuán)隊(duì)，創(chuàng)業(yè)的首選應(yīng)該是做一個(gè)“企業(yè)級AI助手”。但他們卻選擇了一條看上去有些意外的賽道：出海，去TikTok上幫網(wǎng)紅和素人帶貨。

為什么放棄國內(nèi)熟悉的toB戰(zhàn)場，選擇看似擁擠的短視頻賽道？當(dāng)AI開始成為雇主，人類的角色將何去何從？

在這場冒險(xiǎn)中，王銘試圖驗(yàn)證一個(gè)關(guān)于AI應(yīng)用層的終局猜想：未來的電商，可能不再屬于中心化的平臺，而是屬于無數(shù)個(gè)被AI武裝的“超級個(gè)體”。

1.AI開始幫人賺錢

“在國內(nèi)做SaaS太難了。”王銘直言不諱。

中國市場的付費(fèi)習(xí)慣長期以來呈現(xiàn)兩極分化：大企業(yè)傾向于重度定制化，把軟件公司做成外包和服務(wù)付費(fèi)；中小企業(yè)則付費(fèi)意愿、能力不足。導(dǎo)致SaaS在中國，往往變成了賣賬號和賣人頭的生意。

相比之下，歐美市場不僅擁有成熟的付費(fèi)意愿，更關(guān)鍵的是，他們習(xí)慣為結(jié)果買單。只要你的軟件能幫我省錢或賺錢，我就愿意分你一杯羹。

這種差異在TikTok的內(nèi)容生態(tài)中被無限放大。

目前的TikTok，正處于內(nèi)容供給嚴(yán)重不足的階段。雖然用戶時(shí)長驚人，但具備商業(yè)化變現(xiàn)能力的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容極其稀缺。大量的海外達(dá)人和想通過副業(yè)賺錢的素人，面臨著三重困境：

• 不知道賣什么：面對海量商品，缺乏數(shù)據(jù)洞察，只能憑感覺“盲選”。

• 不知道怎么拍：缺乏專業(yè)的編導(dǎo)、拍攝和剪輯能力，視頻質(zhì)量粗糙，轉(zhuǎn)化率極低。

• 看不懂?dāng)?shù)據(jù)：視頻發(fā)出去后，不知道為什么火，也不知道為什么涼，無法復(fù)用經(jīng)驗(yàn)。

“這就是典型的‘有流量、無產(chǎn)能’。”王銘分析道，“對于AI來說，這就是‘低垂的果實(shí)’。”

相比于電影、游戲等對長邏輯、高精度畫面要求極高的場景，TikTok上的帶貨短視頻通常在30秒以內(nèi)，對畫質(zhì)要求不高，但對“網(wǎng)感”和“轉(zhuǎn)化結(jié)構(gòu)”要求極高。

而這恰恰是AI目前最擅長的領(lǐng)域——通過學(xué)習(xí)海量爆款數(shù)據(jù)，AI可以精準(zhǔn)地復(fù)制爆款公式并能舉一反三，且成本極低。

攀峰智能K2 Lab的首款產(chǎn)品是擬人化商業(yè)專家Moras，它也是全球首個(gè)針對短視頻/直播營銷行業(yè)，自動(dòng)化幫創(chuàng)作者賺錢的Agentic，專門解決海外達(dá)人（目前主要是TikTok）的變現(xiàn)痛點(diǎn)。

通過“洞察-創(chuàng)作-分析”全鏈路AI智能體協(xié)同，Moras能夠?qū)崿F(xiàn)從行業(yè)洞察、選品推薦、腳本生成、多鏡頭視頻制作、智能剪輯到商業(yè)分析的端到端自動(dòng)化閉環(huán)，把爆品洞察從網(wǎng)感變成算法，把爆款創(chuàng)作從玄學(xué)變成公式，大幅降低創(chuàng)作門檻，提升內(nèi)容商業(yè)化變現(xiàn)效率。

Moras沉淀了大量行業(yè)選品的深度know-how和海量品類的爆款視頻模版，融合了自研模型、RAG、向量檢索、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)，具備持續(xù)的自我進(jìn)化與場景適應(yīng)能力。

通過這種工程化的封裝，Moras成功將一個(gè)極其依賴人類經(jīng)驗(yàn)的非標(biāo)過程，轉(zhuǎn)化為了標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)流水線。

2.AI“雇傭”人類

在「甲子光年」看來，“幫助創(chuàng)作者賺錢”這件事已經(jīng)是AI Agent類產(chǎn)品能夠做到的相當(dāng)高的創(chuàng)新點(diǎn)。然而，更加創(chuàng)新的是Moras的商業(yè)模式。

在SaaS行業(yè)，最經(jīng)典的商業(yè)模式是訂閱制。但在王銘看來，這種模式在AI時(shí)代已經(jīng)過時(shí)了。AI時(shí)代的產(chǎn)品，必須要可以按結(jié)果收費(fèi)。

Moras的商業(yè)策略是“底薪+提成”的模式。也就是收取軟件的基礎(chǔ)訂閱費(fèi)，同時(shí)按效果抽傭（CPS，按銷售付費(fèi)）。

需要指出的是，王銘強(qiáng)調(diào)，Moras的底薪更像是象征性收取，僅僅是希望提高用戶的沉沒成本，以期待用戶能有更長遠(yuǎn)的業(yè)務(wù)共創(chuàng)過程，讓用戶盡可能多的參與和嘗試，保證結(jié)果的達(dá)成。

這種商業(yè)策略顯然是一場豪賭。因?yàn)樗馕吨史逯悄躃2 Lab必須對Moras生成的每一個(gè)視頻、選的每一個(gè)品的最終轉(zhuǎn)化效果負(fù)責(zé)。如果視頻賣不出去貨，成本將由公司承擔(dān)；只有賣出去了，公司才從傭金中抽取分成。

據(jù)王銘透露，從實(shí)際情況看，當(dāng)用戶與產(chǎn)品進(jìn)行1個(gè)月以上的業(yè)務(wù)合作時(shí)，Moras就可以拉平日常的算力消耗。

從數(shù)據(jù)上看，Moras已與早期共創(chuàng)客戶實(shí)現(xiàn)單賬號月內(nèi)數(shù)倍倍的GMV提升，幫助全球超級個(gè)體在視頻內(nèi)容生態(tài)實(shí)現(xiàn)更好地商業(yè)化變現(xiàn)。

除了“底薪+提成”的收費(fèi)模式，王銘還透露了他們正在探索的一個(gè)更新穎的商業(yè)模式。

自從微軟提出Copilot（副駕駛）概念之后，在過去很長一段時(shí)間里，AI都扮演了人類的輔助角色。但在K2 Lab的定義中，Moras并非僅僅是輔助，而是一個(gè)CMO，甚至可能直接成為一個(gè)“雇主”。

這衍生出了兩種截然不同的合作形態(tài)：人雇傭AI、AI雇傭人。

人雇傭AI很好理解。對于有想法、有IP的資深達(dá)人，Moras是他們雇傭的“全能助理”。達(dá)人負(fù)責(zé)核心創(chuàng)意的把控和出鏡，Moras負(fù)責(zé)繁瑣的選品調(diào)研、腳本細(xì)化、剪輯后期和數(shù)據(jù)復(fù)盤、粉絲維護(hù)、供應(yīng)鏈管理等。這極大地釋放了達(dá)人的創(chuàng)造力，讓他們能從繁重的重復(fù)勞動(dòng)中解脫出來。

而AI雇傭人的模式，是Moras最令人興奮，也最具顛覆性的商業(yè)模式。

據(jù)王銘透露，在團(tuán)隊(duì)與海外達(dá)人的交流中，除了愿意付費(fèi)使用Moras的群體外，還有一部分群體，他們的想法是：如果你的AI能夠幫我賺錢，那么我愿意讓你的AI賺大頭，自己甘愿作為AI的員工，讓AI給自己“發(fā)工資”。

試想，Moras可以決定今天賣什么（選品），決定劇本怎么寫（策略），決定發(fā)給誰看（投放）。而人類的任務(wù)是根據(jù)AI生成的詳細(xì)分鏡腳本，去完成物理世界的拍攝，或者僅僅是作為內(nèi)容的品質(zhì)審核員，或者將其生活方式、專業(yè)知識、個(gè)人形象IP授權(quán)給AI。

在這種情況下，人類確實(shí)更像是被AI雇傭，來解決AI解決不了的問題，比如人與人的信任關(guān)系。

王銘判斷，在AI生成內(nèi)容泛濫的時(shí)代，人格/人設(shè)/人身就是稀缺資源，是建立信任的錨點(diǎn)。未來消費(fèi)者在視頻或者直播間下單，往往不是因?yàn)樯唐繁旧恚且驗(yàn)樾湃纹聊磺澳莻€(gè)活生生的人。

所以“AI雇傭人”這種類似業(yè)務(wù)托管的商業(yè)模式并非遙不可及，而是攀峰智能K2 Lab正在探索的一條創(chuàng)新的商業(yè)化之路。創(chuàng)作者只需要授權(quán)自己的數(shù)字分身或配合簡單的執(zhí)行，就可以獲得基礎(chǔ)收入；如果AI運(yùn)營的賬號賣爆了，創(chuàng)作者還能拿到提成。

3.AI時(shí)代的Shopify

目前，Moras主要服務(wù)于TikTok上的海外達(dá)人，相當(dāng)于幫助TikTok完K2 Lab的愿景是成為新時(shí)代的AI Shopify。

從流量視角看，互聯(lián)網(wǎng)的入口正在發(fā)生轉(zhuǎn)移。PC時(shí)代的入口是谷歌等搜索引擎，移動(dòng)時(shí)代的入口是TikTok等推薦算法，而AI時(shí)代的入口，必然是Agent。

在“豆包手機(jī)助手”橫空出世之后，被討論最多的話題之一就是“去App化”。這是Agent時(shí)代一個(gè)順理成章的趨勢。試想，未來我們買東西不再需要去逛淘寶或亞馬遜，而是告訴自己的Agent，自己想買一雙跑步鞋。Agent會自動(dòng)去全網(wǎng)搜索、比價(jià)、甚至通過視頻演示來向用戶推薦。

在這個(gè)未來圖景中，電商的形態(tài)必然會從中心化的“貨架”回歸到去中心化的“節(jié)點(diǎn)”。而每一個(gè)創(chuàng)作者、每一個(gè)達(dá)人，本質(zhì)上都是一個(gè)獨(dú)立的銷售節(jié)點(diǎn)，是AI時(shí)代最重要的新經(jīng)濟(jì)角色。

Shopify之所以能夠崛起，是因?yàn)樗鼮闊o數(shù)獨(dú)立商家提供了一套完整的建站、支付、物流工具，讓商家擁有了自己的私域流量。

而服務(wù)于創(chuàng)作者的Moras顯然在做類似的事情。

目前的Moras，通過“幫用戶賺錢”的痛點(diǎn)切入，通過Agent粘住了創(chuàng)作者。隨著合作深入，Moras將不僅僅是一個(gè)營銷工具，它會逐漸沉淀創(chuàng)作者的數(shù)字資產(chǎn)。而當(dāng)這些資產(chǎn)足夠豐富時(shí)，Moras確實(shí)有機(jī)會構(gòu)建起一整套的基礎(chǔ)設(shè)施。

這才是K2 Lab的終極目標(biāo)：AI時(shí)代的入口級內(nèi)容電商。

通過在垂直場景里通過“底薪+提成”的強(qiáng)綁定模式，Moras正在構(gòu)筑一道大模型難以逾越的護(hù)城河。

對于王銘和他的團(tuán)隊(duì)來說，離開釘釘、告別大廠光環(huán)，只是這場“攀峰”的開始。

（封面圖來源：AI生成；文中配圖來源：攀峰智能K2 Lab）