近日，在爱分析主办的《对话首席》直播节目中，爱分析合伙人兼首席分析师李喆与质变科技创始人兼CEO占超群（花名：离哲）展开了一场深度对话，主题聚焦于当前备受关注的中国ToC Agent市场机会，并延伸至数据分析与大语言模型（LLM）赛道的商业模式探索。占超群凭借在阿里云十余年数据仓库与数据湖领域的丰富经验，结合质变科技在AI-ready数据解决方案上的实践，为用户揭示了ToC与ToB AI应用的差异、组织适配的挑战，以及Data Agent赛道的技术与市场前景。本文根据直播访谈内容整理而成。
质变科技致力于构建以数据为核心的AI基础设施。公司提供两款核心产品：
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Relyt：一款AI-ready数据云平台，集成数据存储、代码分析与计算功能，为用户提供一体化的数据处理体验。
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Powerdrill：一款面向海外市场的Data Agent产品，目前用户规模超过140万，服务于众多企业和个人，帮助用户实现数据洞察与行动决策。
质变科技的使命是提供有最佳实践的 AI-ready Data Infra，通过Data与AI的结合，赋能用户在复杂环境中做出更优决策。公司在国内外均设有团队，持续推进研发与商业化进程，力求在全球 AI+Data 一体化市场中占据一席之地。在阿里云的职业生涯中，占超群曾负责数据仓库与数据湖产品，带领团队实现了中国&东南亚市场营收、性价比、技术创新上的领先地位。如今，他将全力探索在AI浪潮中新的可能性。
AI时代，ToC与ToB的界限模糊
对话伊始，李喆抛出了一个核心问题：在AI应用的设计与落地中，ToC与ToB有何差异？占超群指出，AI时代，传统应用的市场划分逻辑正在重塑。“过去，我们习惯将ToC和ToB泾渭分明，但在AI时代，这一界限变得模糊。”占超群解释道，“AI的本质是为组织和个人带来能力升级。例如，营销Agent和编程Agent既服务于企业，也为个人用户所用。以我们的Powerdrill产品为例，尽管设计初衷偏向企业场景，但海外数据显示，70%的付费用户是个人。这表明AI正在打破传统的市场壁垒。”尽管如此，他强调，ToC与ToB在设计理念、市场策略和组织需求上仍存在显著差异，具体可归纳为以下六点：
用户容忍度
ToC：用户对错误有较高容忍度。例如，在写作或图像、视频生成场景中，错别字或轻微瑕疵不影响整体体验，适用于娱乐化或轻量办公需求。
ToB：企业对错误的容忍度近乎为零。数据分析中一个数字错误或报告中数据单位符号不对、标点的错漏都可能导致结果不可用，要求极高的可解释性、可靠性、可干预性。
价值感知
ToC：用户追求即时价值，如“惊艳”的功能体验（例如视频生成中的“哇”效应），这是付费意愿的关键。
ToB：企业更看重与现有流程的轻量级集成、安全性与可控性，而不一定来自于颠覆性功能提升。
合规与数据安全
ToC：主要基于用户需求驱动，较少涉及敏感数据，合规压力较低。
ToB：企业提供私有数据，需遵守GDPR、CCPA等严格法规，安全合规是基本前提。
商业模式与交付周期
ToC：强调用户增长、转化率与留存，迭代周期短。
ToB：交付周期长（7-9个月），POC（概念验证）流失率高达85%-90%，产品设计需兼顾轻量化与可扩展性。
市场与竞争
ToC：市场竞争白热化，大厂如字节跳动（豆包）和腾讯（元宝）以百亿级营销预算抢占流量，功能差异化成为突围关键。
ToB：依赖传统渠道（如展会、行业采购），需要售前团队提供深度支持与培训。
组织能力
ToC：团队需保持灵动，小团队（3-4人）更高效，快速试错与学习能力至关重要。
ToB：需要专业化团队，深入理解AI与数据工作流，应对低容忍度场景的复杂交付需求。
占超群谈到，ToC追求上限的惊艳效果，ToB则需确保下限的稳定性。这决定了产品设计与团队建设的不同路径。
国内与国际ToC市场：大厂主导与创业机遇并存
在探讨ToC AI应用的市场机会时，占超群将目光投向了国内与国际两个维度，揭示出截然不同的竞争格局。
国内市场：在中国，ToC AI市场已被大厂牢牢占据。字节跳动、百度、金山办公（WPS）和快手等企业凭借庞大用户基数、数据积累和流量优势迅速转型AI领域。例如：
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百度文库AI月活跃用户超过7000万，付费用户已超过4000万（据公开数据），依托原有大规模用户体量转化。
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WPS的AI助手月活用户突破2000万（据金山办公2024年报），依托既有用户实现低成本转化。
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快手的Kling视频生成工具月营收超1亿元，服务2200万用户，其中约70%的营收来自Prosumer（专业消费者）的订阅付费（据官方数据）。
“这些成功案例依赖现有生态，创业公司若无流量与用户基础，很难从零起步杀出重围。”占超群坦言，国内ToC市场对创业者的门槛极高，除非找到极具稀缺性的价值点。
国际市场：相比之下，国际ToC市场为创业公司提供了更多机会。以OpenAI、Anthropic为代表的公司通过差异化功能（如编程Agent、营销工具）快速崛起，估值动辄千亿美元。占超群分析，海外成功的ToC产品有三大特点：
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清晰的付费群体：瞄准高收入人群，如程序员和营销人员。
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即时效果感知：如Cursor让用户立刻感受到编程效率提升。
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场景适配AI能力：找到用户认可AI能胜任/判断但自己不愿处理（重复劳动）的场景。
Data Agent的未来：从ChatBI到一线赋能
对话转向数据分析与大语言模型结合的赛道时，占超群对传统ChatBI（对话式商业智能）提出了自身看法，并分享了Data Agent的创新方向。
Chat BI的局限
“过去的BI工具服务于管理者，提供静态报表或简单查询，但难以带来实质性价值。”占超群举例，一家全球知名BI厂商将产品升级为ChatBI后，管理者不愿使用，下属也觉得难以满足需求，最终不了了之。他认为，对数据进行提问是一件非常困难的事情，ChatBI的交互模式无法弥合用户提问与决策之间的鸿沟，大概率被淘汰。且在经济下行时，数据团队往往首当其冲被优化，凸显其价值感薄弱。
Data Agent的新使命
占超群提出，AI时代的Data Agent应转向两大目标：
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提升生产力：从服务管理者转向赋能一线员工。例如，零售店长可通过Data Agent优化炸薯条时间或调整门店布局，小型跨境电商可获得个性化运营建议。
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普惠数据价值：让每个员工拥有“虚拟数据分析师”，帮助其进行品效提升、风险感知、运营策略调整等动作，而非仅依赖报表。
技术挑战与突破
实现这一愿景需克服多项技术难题：
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准确性与可解释性：企业客户要求报告附带详细溯源（如数据来源表、行、列及公式），这对模型的上下文处理能力提出极高要求。
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上下文工程：处理大文件（如10GB）或生成长代码（超4000行）时，需模块化拆解任务，避免模型失准。
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数据验证：新兴的“Data Verification Engineering”领域试图解决幻觉问题，例如验证10万条数据的准确性。
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成本控制：如果需要端到端高精准度解析1MB表格数据至少需0.8美金，需通过垂直模型或数据模式识别降低token消耗。
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安全合规：需适配企业权限体系，确保数据访问符合法规。
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交互模式：传统聊天界面难以满足数据分析需求，需探索更直观的交互方式。
竞争格局：端到端的较量
在Data Agent赛道，竞争已全面升温。无论是大厂如腾讯、百度、字节，大模型厂商OpenAI、Anthropic、谷歌DeepMind、MiniMax，还是传统软件厂商Salesforce以及创新公司如Perplexity均在布局Data Agent。
占超群认为，Data Agent的竞争是端到端的，涵盖基础设施、数据质量管理、上下文工程和用户交互。“扔一个100MB的Excel给OpenAI或Claude，基本都跑不动。”他指出，当前解决方案在处理大规模数据时普遍受限，而质变科技致力于提供有最佳实践的 AI-ready Data Infra，通过上下文工程、Code Compute Service、多模态数据湖和优化交互体验，力求在准确性与成本间找到平衡。
对比Salesforce的Agentforce（基于现有生态整合）和Sierra的Agent OS（AI原生定制化平台），占超群认为，前者因用户熟悉度和清晰价值更具短期优势，而后者需进一步验证其市场吸引力。
商业模式与创业反思
商业模式展望
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ToC：订阅费与用量计费结合将是主流，如Cursor和Claude的阶梯式定价。
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ToB：未来或转向BPO（业务流程外包）模式，按业务成果付费，而非传统SaaS的订阅制。
创业心路
从阿里云到创立质变科技，经历了从ToB到ToC的转型。占超群坦言，早期过于依赖平台思维，导致迭代速度偏慢。“AI时代需要快速转身，不能沉迷于从80分优化到85分。”通过自建ToC应用验证需求，逐渐明确了AI时代数据基础设施的方向，并学会了ToC产品运营思维。
AI时代的混沌与机遇
占超群将当前AI市场形容为“混沌”，模型与应用的边界不清，地缘政治与合规压力交织。但他坚信，通过聚焦用户痛点、优化交互体验与成本控制，Data Agent将在生产力提升中扮演关键角色，迎来新一波市场机遇。质变科技的探索，或许正是这一未来的缩影。
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