从移动互联网产品到 SaaS，再到今天的 AI Skill，产品形态一直在变化，但很多底层问题并没有变：用户为什么使用一个产品，产品如何形成可持续的价值，以及技术变化之后，原有的产品和商业逻辑哪些仍然成立。

过去十多年参与不同类型产品、融资和科技项目的过程中，我对这些问题的理解也在不断变化。最近开始集中研究 AI Visibility、Agentic Search 和 AI Skill，也是这种延续。

从早期移动互联网创业，到后来进入国际4A、自己创办公司，再到 SaaS、技术企业和近年的 AI Skill，我参与过的产品形态和企业阶段一直在变化。

有些阶段是作为 Co-founder 参与产品和融资，有些阶段自己做 CEO，也有进入已经完成多轮融资的公司负责市场和增长，以及后来以顾问身份参与更成熟科技企业的项目。

把这些经历放在一起看，我越来越关注的其实不是某一个渠道或者某一种营销方法，而是一个更具体的问题：

一个产品怎样进入市场，获得用户，建立信任，并最终形成商业结果。

今天研究 AI Visibility、Agentic Search 和 Agentic Commerce，也是在新的技术环境下继续看这个问题。

一、从移动互联网创业开始：产品与融资

2010年前后，我作为 Co-founder 参与上海香草科技的移动互联网创业。

团队先做“斑马客”，后来推出“相格”。

那个阶段我参与的不只是产品和运营，也包括融资。团队前后接触过几十家投资机构，相格后来完成 A 轮融资，360 是投资方之一。

这段经历让我第一次真正站在创业团队内部理解融资。

融资并不是做一份 BP，然后去见投资人。

投资人最终还是会看产品能不能成立、市场够不够大、用户是不是在增长、团队有没有执行能力，以及这个产品未来能不能形成一家真正的公司。

后来我自己创办 TUNA，角色变成 CEO。

TUNA 获得过天奇阿米巴的 Seed Round 投资，之后又完成了股份回购。

这一次，融资和经营已经完全连在了一起。产品、客户、收入、团队、现金流和股权，都需要自己承担结果。

2021年，我又加入阅流负责市场工作。

阅流当时正处于快速融资和业务增长阶段。我在公司的阶段里，也经历了公司连续几轮融资，发展到 B+ 轮。

与此同时，我负责搭建和管理市场职能。四个月左右，用户规模增长到30万以上，也推进过 Dolby、Panasonic 等合作。

这又是另外一种视角：不是创始人，而是在一家快速融资的产品公司内部，参与融资之后的增长。

一家D轮科技公司旗下的梯之星提供顾问服务

把这些经历连起来看，大致覆盖了：

Seed、A轮、B+轮，再到D轮阶段企业。

我分别以 Founder、Co-founder、主要部门负责人和顾问的身份参与过不同阶段的企业。

不同阶段面对的问题确实完全不同。

二、从 App 到 SaaS：不同阶段的产品实践

我早期最明显的产品经历当然是移动互联网。

当时我们处理的不只是功能开发，也包括用户增长、应用商店分发、商业化、融资、品牌合作，甚至潜在并购。

这让我很早就习惯从完整产品链条看问题。

后来自己创办 TUNA，也做过技术和产品项目，其中有单体达到数百万元甚至800万元级别的项目。

再往后，我进入阅流这样的 SaaS 产品公司，从市场和增长一侧重新参与产品商业化。

之后我也担任过 TSplus 的中国区市场负责人。TSplus 是一家海外 B2B SaaS 公司，这一阶段面对的是另外一种产品问题：一个已经在海外市场成熟的 SaaS 产品，进入中国以后，产品定位、市场认知、获客和本地化应该怎样重新建立。

这些经历也让我对“产品能力”的理解一直比较宽。

它不只是能不能写 PRD，或者能不能把一个功能做出来。

产品有没有真实需求，能不能找到用户，能不能进入市场，最后能不能形成商业结果。

最近几年，我又开始自己做一些更小型的 AI 产品、插件和 Skill。

例如 AI Shopping Assistant、SaaS Deal Finder，以及围绕 AI 决策、创业融资、商业判断等场景制作的一批 Skill。

其中也包括 Harness plugin，以及在腾讯 SkillHub 上发布的多个 Skill。

这些东西规模和十几年前的移动互联网产品当然不同，但对我现在的研究很重要。

因为研究 Agentic Commerce，如果自己完全不去做 Skill、Plugin 或 Agent 工具，很容易停留在概念上。

真正做起来以后，才会碰到很多具体问题：

一个 Skill 到底是在提供信息，还是已经开始参与选择？

我一直很喜欢科技行业，职业经历里也长期在和互联网、软件、SaaS 以及更偏技术型的企业打交道。

TUNA 时期，我服务的客户里就有相当一部分来自互联网和科技行业。

2018年前后，我已经开始接触 AI、云计算、实时音视频以及其他技术型企业客户。

例如 UCloud、Agora 这类公司，本身就要求服务团队真正理解技术产品，而不只是做消费品牌式的传播。

这类项目首先要回答一些很实际的问题：

真正参与采购和技术判断的人是谁？

后来进入阅流和 TSplus，这条线更加明显。

TSplus 则是面向企业客户的海外 B2B SaaS。

最近几年，我接触的项目也越来越多地涉及工业科技、精密制造、激光以及半导体相关应用等更偏硬科技的领域。

面对这类产品，我通常还是先从产品和行业本身开始。

如果连技术解决的是什么问题都没有弄明白，再多传播也很难产生真正的价值。

这也直接影响了我后来对 AI Visibility 的理解。

我越来越关心的不是“怎样多生产一些内容”，而是：

机器到底能不能准确理解一个复杂产品，以及它依据什么证据判断这个产品值得相信。

四、创业过程中的产品成果与外部支持

自己经营 TUNA 时，有一段经历我一直觉得很有意思。

当时公司围绕自己的数字营销与技术解决方案取得过软件著作权，相关项目后来也获得过上海市科委的财政资金支持。

这和融资、客户收入或者用户增长是完全不同的一类结果。

但它们放在一起看，会发现一个产品或者企业其实一直在积累不同类型的外部记录。

知识产权、政府项目、媒体报道、行业奖项、合作伙伴，同样也是一种。

今天研究 Entity Authority 和第三方证据时，我也会重新想到这些东西。

因为 AI 在判断一个企业或者产品时，同样不会只看企业自己怎么介绍自己。

它会遇到来自不同来源、不同性质的证据。

五、产品、增长与商业化之间的关系

这些经历让我后来越来越不喜欢把 Product、Marketing、Growth、BD 完全切开。

做移动产品的时候，如果产品本身没有价值，推广很难长期解决问题。

融资的时候，如果产品和用户没有增长，故事也很难成立。

做 CEO 的时候，如果没有收入和现金流，品牌做得再漂亮，公司仍然要面对经营问题。

进入 B+ 轮产品公司以后，市场又必须和产品、用户增长、销售以及融资目标同步。

做 B2B SaaS 时，获客只是第一步，后面还有销售、试用、转化、续费和生命周期。

进入硬科技行业以后，很多时候连“把产品和技术说清楚”本身都是工作的一部分。

所以我现在看一家企业，通常会先看：

目前缺的是产品验证、增长、市场认知、信任，还是商业化？

这些问题回答完以后，再谈渠道通常更有效。

这也是最近我越来越想明确区分的一件事情。

Retrieval ≠ Citation ≠ Recommendation ≠ Selection。

机器检索到一个企业，不意味着一定引用它。

引用一个来源，也不意味着会推荐这个来源所代表的产品。

即使被推荐，也不代表最终一定会被选择。

一个企业最终被推荐，支撑这个判断的信息甚至可能来自第三方媒体、用户评价或者行业数据库，而不是企业自己的内容。

从移动产品到 AI Skill：产品、融资与科技实践中的一些观察

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从移动互联网到SaaS再到AISkill，产品形态不断演变，但核心问题始终未变：产品如何进入市场、建立信任并形成商业结果。本文基于十余年创业与融资经历，探讨AIVisibility、AgenticSearch与AgenticCommerce在机器选择时代的关键作用，为企业应对AI驱动的新商业环境提供思路。

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从移动产品到 AI Skill：产品、融资与科技实践中的一些观察

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