每经记者｜可杨    每经编辑｜魏文艺    

与互联网大厂的竞争，是每一个中国创业者都绕不开的问题，海洋里的大鱼与小鱼，是注定写进生态秩序里的对抗关系。

数势科技创始人及CEO（首席执行官）黎科峰算是其中较早跳入这片汪洋的一位。在大模型成为全民热词之前，他已经在2020年离开大厂，选择从0到1走进企业服务的深水区，成立了数势科技。

从移动互联网、金融科技到云计算、数据平台，在成为一名创业者之前，黎科峰的名字与多个大厂紧密关联，他曾先后就职于三星、百度、平安和京东。创业前，黎科峰担任京东集团副总裁、京东技术委员会主席、京东零售中台负责人，带队搭建了京东数据中台、技术中台和业务中台。

在巨头尚未大规模进入的To B（面向企业）市场时，黎科峰曾一口气铺设了三大方向、九条产品线，试图在各类企业数字化场景中找到机会。但现实远比设想更残酷——一些看上去合理的技术方案在实际场景中根本跑不起来，数据治理的门槛远高于想象，缺乏标准流程和数据采集基础让AI（人工智能）无从施力。最终，他砍掉了八条线，只留下最有价值的一条。

这是他与大厂竞争的对策：当平台还在试水策略、调配资源、用KPI（关键绩效指标）缓冲方向时，创业公司只能选择刀口最锋利的地方，集中火力死磕一件事。这件事必须足够难、足够真实、足够具备留存价值。否则，创业者将被早早踢下牌桌。

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创业公司的优势在于“压强式”聚焦

每一波技术浪潮的开启，几乎都伴随着一场人才结构的松动。

据不完全统计，以2023年1月为节点，国内已有至少47位来自阿里、腾讯、百度、字节跳动等头部科技公司的中高层管理者离职，转身投向AI赛道。

这一数字背后，是大模型引发的范式跃迁，更是一场关于如何参与下一轮游戏规则重写的集体选择。

黎科峰的“入场”时间要比这股潮水更早。他早在2020年便离开大厂，创办了做数据智能产品的公司——数势科技。

黎科峰坦言，创业带来的冲击不在于技术或资源，而在于从“高管心态”到“创业者心态”的转化。互联网大厂技术高管的身份，让他更习惯做全栈式的技术负责人，从架构、算法到产品、业务全链条参与，但创业却逼迫他放弃“什么都做”的全能幻想。

在一条有价值的赛道上，大厂一定会到场。但大厂的入局并非是一件坏事，而是行业教育最直接的推动力，“很多事情靠一家创业公司是推不动的，只有当大厂下场，行业认知才会随之提升”。

在黎科峰看来，商业竞争中，创业公司和大厂真正的差异在于“压强”。

在大厂，一个优秀的产品负责人可能要带十几个方向，但在创业公司，全部资源只为解决一件事聚焦。“是不是最优秀的人，压强式地在一个领域投入一切，这决定很多结果。”黎科峰说，这样的聚焦，才是创业公司的机会所在。

在他看来，创业意味着必须选择“刀口最锋利的地方”切进去，只能做一件事，而且这件事必须能活下来。大厂可以通过每季度一个KPI缓冲转型的节奏，但创业公司不可以。

过去几年里，黎科峰做得最多的是减法——砍产品方向，砍不必要的功能，砍掉那些“看起来有价值、但撑不起商业逻辑”的尝试。“那段时间非常痛苦，因为你觉得自己好像什么都能做、什么都是机会。”

“当你跟CEO讲技术，他真正关心的，是这个技术怎么帮他完成业务目标。”在他眼里，AI应用公司并不纯粹是技术公司，也不能只做靠销售支撑的外壳公司，而是介于“技术理想”与“市场现实”之间的一类特殊存在——没有技术就没有护城河，但如果只有技术没有市场，就没有留在牌桌上的机会。

Agent将重构中国To B赛道

在许多传统行业中，数据分析师稀缺，现有的数据人员也往往处于满负荷运转状态，业务部门抱怨数据响应慢，同时对拿到的报告质量不满意。

黎科峰指出，通过Agent（智能体），让企业数据分析师从原来疲于写报表的“苦工”，转变为知识沉淀者和平台智商的提升者，这样的范式转变意义重大。“以前是疲于应付每天八点钟要交的报表，现在是维护平台，让所有人都能自助分析。数据人的成就感和价值感都上来了。”

在他看来，Agent的真正价值不是替代专家，而是帮助企业建立“第二大脑”，让组织不再依赖某个人的能力运行。数据专家稀缺已经是行业共识，一个普通企业很难招到，也难以长期留住高级分析师。“那为什么不让AI帮忙呢？”

当前，“Agent”这个词还像是一个尚未完全发育的生命体，被塞进各种定义的外壳中，却找不到一个精准贴切的名字。

不过，在黎科峰眼中，今天如果还纠结于“Agent到底是什么”，就像移动互联网刚兴起时试图为“App”下定义一样没有意义——重要的不是“App是什么”，而是“微信是什么”“滴滴是什么”“美团是什么”。

这也构成了他对未来Agent演进路径的基本判断：它不是一个标准产品的复制品，而是百花齐放、任务驱动的生态集合。每一个Agent的终极使命，都是智能化地解决某一个特定场景的问题，而路径、形态、风格因场景而异。

应用层可以形式多样，技术底座则必须形成统一的基础设施标准。黎科峰认为，Agent想要真正跑起来，需要像MCP（模型上下文协议）这样的接口协议去连接不同模型、算力和插件的能力栈，否则，每一个Agent都是一个孤岛，生态无法串联，彼此无法协同。“这跟过去的信息系统孤岛问题如出一辙。”

这个问题，正随着MCP协议（Multi-Agent Communication Protocol）的提出逐渐得到缓解。

在黎科峰看来，MCP的意义，就像安卓生态中的标准通信协议一样，让不同App之间可以互相调用。他甚至将当前的阶段称为“中国AI产业的安卓时刻”：“DeepSeek就像安卓一样开放、便宜，MCP协议也逐渐统一。关键是，这次安卓是在中国。”

这种在底层基础设施标准之上，生长出多样化应用层的模式，恰好也是中国To B领域迎来重构的机会。

“美国市值超千亿美元的公司，基本上是To B企业。”黎科峰指出，中国To B赛道过去十年的“试错”堆叠，为今天的Agent带来了结构性重构的可能，也带来了弯道超车的机会。

过去十年，中国To B领域经历了两个典型路径的试错——本土化定制路线难以规模复制，靠的是卖人力而非产品；而“Copy from US（复制美国企业模式）”的SaaS（软件运营服务）复制模式，也未能真正跑通。

“定制化公司难以规模复制、标准化，那注定是不可能成功的，因为它卖的是人力，不可能形成可持续的产品价值。”黎科峰表示，当年大批SaaS创业公司受到美元基金青睐，试图复刻Salesforce（一家客户关系管理软件服务提供商）等美国SaaS巨头模式，但忽视了中国与美国之间的差异——在美国，职业经理人主导企业采购，IT采购权明确，且人力成本高，对效率工具有强烈需求；而在中国，很多企业由一代创始人主导、IT话语权弱、人力成本低，购买动机与模式完全不同。

黎科峰认为，大模型和Agent的兴起，为To B市场带来了“再定义”的机会。他打了个比方，就像中国没有经历信用卡阶段而直接进入了移动支付；B端软件的基础薄弱，不如直接跳过传统SaaS，进入Agent时代。

C端Agent：短期看大厂，长期看新物种

在黎科峰看来，要让Agent真正落地中国的To B市场，“门槛低”和“业务导向”是两个关键词。

“很多负责供应链的人可能没上过大学，但有非常强的盘货经验。如果工具门槛太高，他根本不会用。”他希望，未来的Agent是“人人可用，人人在用”的工具，并且使用过程是一个智能持续进化的过程，通过不断交流和训练，最后会成为真正的业务助手。

相比To B的结构性机会，C端Agent的路径则显得更拥挤也更复杂。“现在用户除了睡觉的8小时，几乎手机不离手，要在这样的夹缝中，再出现一个占据用户使用时长的新产品，难度非常大。”黎科峰的判断是，未来两到三年，C端Agent更可能从大厂生态中诞生，而不是新创团队单点突破。

“C端Agent的竞争，本质是平台资源的整合与调度。”他说，比如腾讯将“元宝”接入微信，这种能力几乎不需要单独拉新，因为微信本身就已具备公众号、小程序、支付等一整套Action（行动）能力，接近天然的Agent生态。同理，抖音等超级App也具备足够的场景和技术基础，可以承载出C端Agent的早期形态。

不过，这也并非意味着创新窗口关闭。黎科峰补充道，三年之后，局面很可能会发生变化。就像当年从PC到移动的迁移过程中，最初只是PC产品的移动延伸，如手机QQ、手机淘宝，但三年后，真正引爆移动时代的是微信、滴滴、抖音等原生App。“历史不会撒谎，只会重演。”他相信，Agent也会走上类似的路径，最终诞生出那些真正从Agent生态中生长出来的新物种。

“大厂会有惯性，地面阻力越大，停下来的时间越早。但是创业的公司是在造火箭，一开始造了三年，之后哗一下出来。”是借惯性？还是造火箭？黎科峰认为，这是两种路径，也是两个时代公司的分界。

在互联网巨头主导的海洋中，创业者更像是灵活的章鱼、跳跃的飞鱼，而非正面抗衡的鲨鱼，要生存下来，靠的不是蛮力，而是速度、策略和对缝隙的嗅觉。

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封面图片来源：受访者提供