如果把 1999 年阿里成立国际站业务当成 B2B 平台化的起点来看，这个行业的发展不过 20 多年。但在过去 20 多年里，不论是展会、黄页还是垂直平台，市场始终绕着一个目标不断演进：让陌生的企业彼此找到。但当时间来到 2026 年，市面上已经出现了一批以数据买卖为入口、交易撮合为变现途径的 B2B SaaS 公司时，AI 为这个行业带来的核心变量是什么？

作为一家 AI 原生的从 B2B 获客切入的“商业关系管理平台”，Workus AI 目前已经获得某美元基金百万级天使轮融资，由探奇资本担任融资顾问。

Workus AI 的创始人 Leon 认为：今天企业间的连接已不再稀缺，比如海关数据、LinkedIn 等平台有很多公开数据，企业如果想获得潜在客户，拿到他们的联系方式、基本信息的成本已经趋近于零。换句话说，企业最大的痛点已经不再是“能否找到对方”，而是“我与这家企业是否存在可合作的商业关系？”如果再拆解一下这个问题，又会转变为三个更本质的问题：

• 这段商业关系是否值得建立

• 此刻是否是建立关系的正确时间

• 双方是否真的存在可持续的价值交换

Leon 表示，B2B 是一个巨大的行业，外贸是其中最标准化的一块。但从自己过去的行业经验、以及对很多外贸客户的访谈来看，B2B 的决策成本其实比 B2C 更重，因此这个双边市场的建立其实和人与人建立婚姻关系一样，需要在对的时间、对的地点遇见对的人，才有可能让这段关系自然而然地发生、开花结果。

过去很多 SaaS 企业（甚至包括阿里国际站）都是在买卖双方信息，但完全没有判断这段关系发生的合理性，导致大量商业关系在需求尚未成熟、信息高度不对称的情况下被过早触发，最终演化为噪音、摩擦和信任损耗。这不仅推高了获客成本，也正在侵蚀整个 B2B 市场的运行效率。

为什么说 “黑客”背景的创始人可能是最适合这个市场的创始人？

在过去的 B2B 技术创业中，市场往往更偏好两类创始人：是一类来自销售或市场，对业务流程极其熟悉；另一类来自传统企业软件，对系统搭建和工程交付有经验。但当市场进入由 AI 驱动的新阶段，这一偏好正在发生变化，尤其是市场正处于从“买卖联系方式”到“由 Agent 来判断商业关系是否应该发生”的今天，数据维度的多样性对结果起到关键作用。

Leon 表示，在第一轮融资的过程中，他发现越来越多的投资在关注“基础设施型企业和创始人”，拿 B2B 行业来说，这个行业里符合这个画像的企业，往往并不是从“流程优化”出发构建的，而是从“数据理解方式”出发重构的。所以在这一点上，拥有“黑客”背景的创始人，反而展现出独特优势。（当然，这里的所谓“黑客”，并不是狭义上的安全攻击者，而是指那些长期与复杂系统、高噪声数据打交道的人）。

Leon 中学时就开始系统研究数据，并且以“白帽子黑客”的身份参与一些头部互联网企业的安全攻防项目，后来在从 0 到 1 参与了 360 安全部门的搭建，做了非常和安全相关的前瞻性研究。这次创业前，他曾以联合创始人的身份参与到一家云安全公司的创业，负责了公司的全线产品建设，后续又负责了市场和销售。

这几段经历让 Leon 对数据始终保持比较高的敏感度，比如不管在什么场景下，数据从哪里来？这些数据还可以被如何切分和重组？是否存在尚未被显性表达的数据，可以让目标画像更立体？

Leon 表示，绝大部分数据公司都在判断某一个数据点是否足够新、足够有价值，但 Workus AI 还会判断不同数据之间在时间与结构上的关联关系。在安全领域，这种能力用于识别潜在威胁；而在商业领域，它会判断出这是否是一个应该被连接的商机。

因此 B2B 市场的真正升级，并不在于销售动作的自动化，而在于判断权的迁移——当 Agent 开始承担对关系是否应该发生的判断，人类才能从高频、低价值的筛选工作中解放出来，转而专注于更高层次的决策与创造。这也是 Workus AI 终极要做的事情。

Workus AI：不止曝光、询盘、连接数量，本质上是“让关系发生”

在大多数 B2B 平台或 SaaS 系统中，一般有几个“北极星指标”：曝光量、询盘数、连接数，或是转化漏斗中某一环节的效率提升。Leon 表示，这种指标设计从结果来看是没有问题的，但这种设计逻辑背后隐含着一个长期未被质疑的前提——只要连接足够多，关系自然会发生。

但是基于前面所有对 AI 时代 B2B 市场的判断，Workus AI 的核心思考是“商业关系”本身，基于此，Workus AI 构建了一套由 AI Agent 驱动的商业关系生成系统。在这一系统中，Agent 不再只是执行人类预先定义好的流程，而是持续承担三类核心任务：潜在关系的发现、关系成立条件的判断，以及在条件成熟时推动关系自然发生。

之所以有这样的判断和产品设计，Leon 表示这和之前创业经历有很大关系：在火线安全时，他同时负责了公司的产品和市场、销售，在负责市场的过程里，他的最大感悟是：销售并不是一个线性流程，而是一个充满时序与结构判断的系统工程。并不是每一次沟通都有结果，timing 也很重要。

基于此，Workus AI 和以往所有 SaaS 类产品都不同，Workus AI 会让 AI 来理解业务、再由 AI 来定义市场，先帮助客户对理想的市场、客户有大致框定；然后  Agent 会持续整合多源数据，对潜在客户进行动态建模。这些数据不仅包括基础的企业信息与公开资料，还涵盖更具时间敏感性的行为信号，比如企业行为变化、组织调整节奏、招聘信息、行业周期信号等等，甚至是信息“缺失”本身也有极大价值。

紧接着，Workus AI 的 Agent 会判断建联的 timing 是否合适，当条件逐步清晰，Agent 才会介入，生成高度定制化、具备上下文理解的沟通路径，推动双方进入实质性互动。最终交付给企业的，并不是原始线索或联系人列表，而是已经被系统判断为“成立概率高”的商业关系状态。

而这也是 AI 产品和 SaaS 产品的最大不同：客户不需要再为了某些功能模块或席位叠加付费，而是直接为结果买单：只有被 Workus AI 判断为有效的商机，用户才需要为此付费。因此，从产品形态上看，Workus AI 是一名可以被雇佣的数字员工，它有明确的工作职责、可量化的结果标准，也会随着数据积累不断修正自身判断逻辑。但系统给这名数字员工设定的 OKR 并不止是曝光、询盘、连接数量的最大化，而是关系成立质量与长期价值的最优化。

就像 Second Me、Lessie 这样的“双边关系”型产品，AI 在其中的最大价值就是“上帝视角”，用这个视角来大家产品，等于把关系是否应该发生交给 AI，把非标任务变成可量化、可复制的流程。

也要站在买家的角度考虑市场需求

在过去 20 年的 B2B 平台与 SaaS 产品演进中，有一个显著但长期被忽视的现象：绝大多数产品，几乎只从“卖家效率”的角度进行设计。无论是获客工具、线索系统，还是销售自动化平台，其核心假设始终是——卖家更高效，市场自然会更好地运转。

但在 Leon 看来，这种单边视角正是当前 B2B 市场效率持续下降的重要原因之一。B2B 本质上是一个双边市场，长期以来，买家在系统中的角色被高度简化，往往只是一个“被触达对象”，因此 Workus AI 会在今年同样推出“买家端”产品：Agent 不仅评估卖家的能力与意图，也会持续判断买家的真实需求是否已经形成。这意味着，在条件不成熟的情况下，系统有可能会主动阻止关系的发生。

他将这一逻辑类比为“买房系统”。在现实生活中，优质的房产交易，并不是中介不断向所有人推送房源，而是建立在对买家真实预算、时间节点、家庭结构与长期规划的理解之上。过早的推介不仅无法促成交易，反而会加重信息负担，降低信任度。

B2B 市场也是这样,当系统只服务于卖家侧效率时，买家承受的是不断叠加的噪音；而当噪音累积到一定程度，整个市场的信任基础便会被削弱。Workus AI 的核心价值之一，正是在于通过双边角色的产品设计，降低无效关系对买家的干扰，从而反向提升真正成立关系的概率。

这样的产品设计在 B2B 领域是一个巨大的“反共识”，但 Leon 认为只有这样才能建立真正意义上的“平台”角色，为市场繁荣贡献真正有质量的信息，而不是“添油加醋。在这一意义上，Workus AI 并不是简单地“提高成交率”，而是在重塑双边市场的运行机制。

当买家感知到系统只在合适时机介入，卖家也逐渐意识到“少而准”的关系更具长期价值，市场整体效率才能得到结构性改善。这个改善的标志是：大家不再追求关系发生得更快，而是追求关系发生得更合理。

责任编辑： 星月