逆袭大厂绞杀，这4家AI公司凭什么翻倍暴涨？

2026年出海：靠“陪聊AI”活着的公司都在死去，这几家企业凭什么翻倍暴涨？

当大厂开始亲自下场做应用，AI创业真正拼的已经不是“会不会接模型”，而是你能不能帮用户把工作干完，并且把钱和时间真正挣回来

如果你不能帮用户把工作干完、顺便拿到一个好结果，他们就会立刻判定你的产品是“智商税”，然后果断弃用。

去年年初，如果你的AI产品能好好回答问题且不胡说八道，用户就已经很满意了。

但到了今年，如果你不能帮用户把工作干完、顺便拿到一个好结果，他们就会立刻判定你的产品是“智商税”，然后果断弃用。

这是最近在“非凡大赏·杭州 AI WEEK”的全球化增长圆桌上，被几位头部AI出海创业者高频提及的一个现象。

当巨头们把基础模型的参数刷到令人发指的地步时，AI应用层的创业者们正面临着一个地狱级的2026年：大厂亲自下场做应用，技术范式每两周变一次，用户胃口被彻底撑大。

在这个堪称“绞肉机”的阶段，有人哀嚎凛冬将至，但也有人迎来了极其疯狂的大爆发。

从“玩具”到“打工人”：Agent原生的残酷元年

在过去很长一段时间里，大家对AI的认知停留在“高级玩具”或者“知识外挂”。企业最喜欢做的事，就是搞一个RAG（检索增强生成）加上一个Chatbot，然后宣称自己All in AI了。

但在Zilliz（全球向量数据库头部企业）市场负责人陈梦琳看来，风向已经彻底变了。

作为底层基础设施的提供方，Zilliz的感知是最敏锐的——过去15个月，他们的ARR（年度经常性收入）实现了惊人的7倍增长，而在数千万美金量级的基础上，过去三个月竟然还在翻倍。

“因为很多欧美客户已经从边缘业务的‘实验性测试’，真正走向了‘生产级落地’。”

应用场景已经跨越了简单的Chatbot，全面转向Agent（智能体）。因为Agent需要超长上下文、自主决策、主动记忆，和信息的快速检索，这对向量数据库提出了极其苛刻的要求。

remio创始人汪源直接给2026年定调：“这是Agent原生应用生态的元年。”

未来，各种垂直应用会像当年iPhone诞生后的APP一样，长在Agent原生操作系统上。“以前用户买很多个APP，以后用户可能就是买Token来‘养自己的OpenClaw’，让Agent去帮他干活。”Agnes AI联合创始人Will补充道。

这也意味着，如果你的产品还只能做“问答”，在这个时代连及格线都碰不到了。

大厂下场绞杀，小团队怎么活？

2026年最让AI创业者焦虑的，是大语言模型厂商不再满足于卖API。他们开始往应用层伸手，试图接管所有的场景。

面对谷歌、Meta这些既有钱又有人力的巨兽，这四家公司不仅活下来了，还活得很好。怎么做到的？

第一招，是比大厂做得更“重”。

Kuse.ai（AI生产力工具）营销负责人Xiaoshu指出了破局的关键：通用Agent能力大家都差不多，壁垒在于极深的行业Know-how。

他们大量渗透进欧洲、港台的教育和保险等垂直领域。“大厂虽然能用Skills去包装，但垂直领域知识的深度，需要极长时间的探索，这不是大厂搞个通用模型就能打穿的。”

第二招，是剑走偏锋，去大厂不愿去的地方。

大厂极其渴望把所有用户数据都拉到云端。而remio反其道而行之，把自己变成了一个直接长在用户“主力办公电脑”上的原生应用。

要想真正获得用户的主力工作上下文，你必须在本地环境里。“我们花了很多力气解决本地信息的解析抽取，目前大厂还没有下场对标。”汪源坦言。你得有一点规避大厂的智慧，但也得保持未来向他们挑战的兴奋感。

陈梦琳更是抛出了一个直白的暴论：“2026年，还不存在所谓的AI巨头。”

对于谷歌和Meta来说，在AI领域他们依然是创业公司。而且大厂往往是多头下注、内部赛马，真正落在某个具体细分赛道上跟你竞争的，可能也是一个临时拼凑的小团队。“相比之下，我们在向量数据库行业深耕了八九年，这种专注度是大厂给不了的。”

出海搞钱，你要会“翻译”你的产品

当产品过了生死线，怎么在全球极其割裂的市场里找到用户并让他们掏钱？这些拿到结果的人给出了非常落地的“搞钱”建议。

首先，说用户听得懂的人话。

不管在美欧日韩，还是东南亚拉美，现阶段所有人最大的焦虑点都是一样的——搞钱。

Xiaoshu的经验是，不要给用户讲你的大模型有多牛、生成速度有多快。“你要告诉他们，怎么用AI搭建一人公司搞副业。在每一个工作流里，你怎么帮他建站、帮他做数据分析。” 当你把功能翻译成“赚钱工具”时，用户的转化率会出奇地高。

其次，信任是掏钱的唯一前提。

在基础设施领域，信任比什么都贵。Zilliz拿下了北美大厂的巨额订单，靠的是GitHub上4.3万颗星的全代码开源、SOC 2等严苛的合规认证，以及真人在湾区、纽约、伦敦各个本地化办公室的支持。

对于C端工具而言，汪源的策略更直击痛点：“先把付费率做到5%以上的商业闭环，再去谈规模化增长。”比起买量投放，让组织内部的老板或HR用得爽，从而辐射全公司，是B2B2C模式下成本最低的获客方式。

2026年的AI市场不再是那个拿个PPT就能融钱、套壳GPT就能变现的草莽时代。

泡沫正在被挤出。真正能吃到这波大航海时代红利的人，是那些敢于啃硬骨头、深扎垂直场景、最终能帮用户把时间或者金钱挣回来的实干家。

正如Will在一句感慨中总结的：“每个时代都有每个时代的英雄，赛道才刚刚开始。”

更多对话细节

非凡大赏·杭州 AI WEEK 趋势圆桌 Panel

《全球化：2026全球增长趋势与战略抉择》

嘉宾：

Kuse.ai 营销负责人-Xiaoshu

Agnes AI 联合创始人-Will

remio 创始人&CEO-汪源

Zilliz 市场负责人-陈梦琳

主持人：EPIC Connector 合伙人-Lois

Lois: 非常荣幸能邀请到各位老师！今天无论是在座的 Kuse.ai、Agnes AI、remio 还是 Zilliz，大家都是在做全球化的创业。其实我们也想今天和大家一起聊一聊，从年初看到的全球化宏观趋势观察、大家的战略选择、增长路径，以及今年各方面发生的变化和对亮点事件的看法。方便大家建立新的框架，第一个问题想结合贵公司所在的 AI 领域，请大家用一个关键词形容 2026 年全球 AI 增长或用户的特征，并用一句话概括您公司在 2026 年全球 AI 版图中的独特位置？我们先从 Kuse.ai 的 Xiaoshu 开始。

Xiaoshu: 大家好，我是 Kuse.ai 的营销负责人 Xiaoshu。我觉得这是一个非常好的问题，最大的特点应该是“分化”。相比 2025 年，2026 年我们看到了更多不同的视角。从大语言模型厂商的角度，大家非常努力地在推动能力边界，同时也有很多新的开源项目，包括 Agent 的技术框架不断涌现。从创业公司或 AI 应用的角度来讲，确实面临比较有挑战性的局面。因为大厂下场，不仅做底层技术框架，还会做更多跟应用场景相关的实际工作。所以创业公司在 2026 年面临着更大分化的挑战，需要找到自己的赛道和真实价值。简单介绍一下 Kuse.ai，它是一款 AI 生产力工具，大家可以把它理解成一个 AI 工作空间。就像在真实的办公室里，你可以摊开文件夹、上传文件，并基于这些文件和 AI 进行交互。同时我们也引入了新产品 Junior，定位为中小企业的 AI 员工。

Will: 我是来自 Agnes AI 的 Will，我们公司主要面向海外用户做了一款 All-in-one 的 APP，集成了效率工具、多模态内容生成、AI 角色陪伴等能力。我们从今年三月份开始进行 APP 矩阵的拆分：上线了专注陪伴属性的 Agnes Echo，以及专注图片和视频模型的 Agnes Pixa。四月份还会上线专注建站和 Coding 的 Agnes Vault。2025 年我们不断积累模型能力并扩张团队。回答主持人的问题，我的感受是“范式的转变”。随着技术和框架的变化，用户行为也在转变：未来更多人会通过“养 OpenClaw”的方式去调用模型以 Token 计费，而不是订阅大量应用。这可能是 26 年的一个范式转变。纯小白可能不适合直接“养 OpenClaw”，所以我们推出了 Agnes Cloud 的一键部署能力，方便非编程用户快速体验并降低成本。从公司定位上，我们正从一家有模型训练能力的应用公司，转变为有应用能力的模型公司。

汪源: 大家好，我是 remio 的创始人汪源。简单讲一下 remio 这个产品，目前它是一个以办公为主，能够无缝采集和聚合上下文与各种数据，并支持知识库问答的产品。下周我们将发布新产品，它是一个 Agent 原生应用的操作系统和应用市场。2025 年大家称为 Agent 元年，我认为 2026 年是“Agent 原生应用生态的元年”。在硅谷有很多垂直应用出来，形态会演化为运行在 Agent 原生操作系统上的原生应用，就像当年 iPhone 诞生后产生了一系列移动 APP 一样。所以我认为今年是应用爆发的节点。

陈梦琳: 大家好，我是 Zilliz 的市场负责人陈梦琳。Zilliz 是一家全球向量数据库领导者。我的感受可能和前面几位不太一样，对 Zilliz 来说，这是非常直接的“大爆发的一年”。过去 15 个月，我们的 ARR 实现了 7 倍的增长；在 ARR 达到数千万美金量级的基础上，过去三个月依然实现了翻倍增长。关于 Zilliz 在 Agentic AI 版图的位置，上周 GTC 大会上老黄展示了非结构化数据的生态版图，其中 Zilliz 和 Milvus 被作为非常重要的环节重点 Highlight 出来。这证明 Zilliz 本身是 Agentic AI 时代数据基础架构中不可或缺的一环。

Lois: Zilliz 之前也被老黄提名过。你们在去年实现这么大增长的同时，在跟海外客户交流时，有没有看到一些客户需求或技术栈的有趣变化？

陈梦琳: 我觉得这个问题非常有意思。如果简单总结，就是全球客户都在从实验性的实践走向了真正的生产级落地。一两年前，大家多在边缘业务进行实验性测试；今年，越来越多企业把最核心的业务和数据流搬到了向量数据库。因此，大家更看重安全合规上的需求、企业级的高可用，以及实时实施的保障服务。应用层面上，以前大家将向量数据库定义为 RAG 的知识外挂或长期记忆；今天市场应用已基本从 chatbot 转移到 Agent。在 Agent 背景下，长上下文能力、自主决策、主动记忆，和信息的快速检索以及安全合规，对向量数据库本身提出了更高要求。

Lois: 确实，从 infra 来说，安全、稳定和效率大家比较关注。从应用和用户的角度，想请问 remio 的汪源老师，您有看到用户的一些习惯变化吗？

汪源: 明确的变化是，去年上半年用户对 AI 软件能好好回答问题就比较满意了；到了去年下半年，尤其是 OpenClaw 在全球影响力扩大后，用户表达出如果你不能帮我干活，他们就会非常不满意。现阶段无论做垂直还是通用产品，底线是能让用户放心把工作交给你去干并拿到好成果。

Lois: 要求越来越高了。也想请 Will 分享一下，Agnes AI 海外用户覆盖很广，这方面有什么趋势？

Will: 我们的用户 50%-60% 在东南亚，30% 在拉美和中东，剩下 20% 在美、欧、日、韩。我非常同意汪老师的观点，产品和用户间的 Trust 非常重要。建立 Trust 基于两点：一是复杂任务的完成度，二是同等条件下成本是否被市场接受。2025 年初通用 Agent 比较火，年中是各类 Artifact 生成，年底到 2026 年初是多模态和世界模型。OpenClaw 出来后带来了范式的变化：用户可以更灵活地搭建自己的 Agent，处理更长工作流的任务，满足个性化需求。我们希望通过提供 API，让用户以更好的性能和成本效益去体验自己“养 OpenClaw”的过程。

Lois: 确实 OpenClaw 带来的范式变化挺大的，不仅提高了预期，也促使大家调整产品。想问问 Kuse.ai 的 Xiaoshu，你们前段时间完成了新版本重构，下一步准备怎么满足用户？

Xiaoshu: 我非常同意前面三位的判断。从营销角度举例：2025 年做社媒宣传，只需说明产品能帮用户完成什么就可以了；2026 年 AI 渗透率很高，你必须给用户一个“为什么用你而不是用别人”的理由。产品侧，用户不再满足于简单的良好聊天体验，他们期待更多的 Agentic 体验，并且在每一个生成节点弥补体验上的断点。比如普通人不会处理 API，但在 OpenClaw 里如果能接入外部数据库，能力会飞速增长。我们希望能把这些能力内化到产品里，帮非技术人群弥补体验断点，这是非常大的价值增益。

Lois: 观察非常敏锐！其实大家都在思考一个问题，现在头部大厂拥有模型能力，每一次更新都可能颠覆行业。你们如何看待大厂下场做应用带来的竞争？我们从 Xiaoshu 开始。

Xiaoshu: 大厂有更大的人力和资金资本，它们发布新功能确实领先，此时追随并不是贬义词，因为 AI 发展还在非常早期。作为初创公司，我们在做好通用 Agentic 能力的基础上，会做更多垂类创新。我们在教育、金融（尤其是保险领域）渗透比较早，并与欧洲、港台等地的学校和保险机构有深度合作。垂类需求和通用有很大不同，需要极深的行业 Know-how。虽然大厂能通过 Skills 或 Connector 包装，但垂直领域知识的深度仍需要大量时间探索。

Lois: 越垂直就越能成为壁垒。那 Agnes AI 是怎么寻找发展空间和留住用户的呢？

Will: AI 应用层还处于比较早期的阶段，赛道刚开始，每个时代都有每个时代的英雄。市场选择上有差异化，要根据所选市场用户的需求痛点、付费意愿去考虑。小团队有机会快速成长并与大厂掰手腕。大厂也有困境，体量足够大时，他们考虑的不仅仅是单一的 AI 产品，所以小公司会有更多机会。

Lois: 请问 remio 的汪源老师，在知识管理方向上，怎么找到空间持续发展？

汪源: 作为创业公司，没必要把自己摆在一个绝对认为大厂不会来的地方。我们的竞争对手主要是大模型公司、办公协作公司和互联网巨头。这些公司的共同点是极其渴望用户数据。他们无法接受数据只保存在用户本地的个人电脑上而不上云。我们是面向个人的产品，直接长在用户主力的办公电脑上。比如 OpenClaw 也证明了真要贴近工作上下文，得在本地环境。我们花了很多力气解决各种本地信息的解析抽取，做好上下文工程。目前大厂没有下场对标，但未来大模型肯定也会向本地端发力带来竞争压力。创业者既要规避大厂，也要有向大厂挑战的兴奋感。

Lois: 感谢汪源老师的建议。对于 Zilliz，因为我们在全球都有办公室，而且是 To B 模式，你是怎么看待和不同地区客户建立信任的挑战及解决要点的？

陈梦琳: 我先补充下大厂的问题：我有一个暴论，在 2026 年还不存在所谓的 AI 巨头。对 Google 和 Meta 来说，在 AI 上他们依然是创业公司。如今爆火的应用都是创业公司发展而来的，2026 对大家都是好机会。大厂虽然资源多，但多头下注，具体到某一赛道还是小团队竞争。相比起大厂临时拼凑的团队，我们团队在行业内深耕了八九年。我们也被 Forrester 评为全球向量数据库领导者，打败了 AWS 和 Oracle 等传统厂商。关于构建全球受信任品牌，有三点：第一是开源，Milvus 目前在 GitHub 有超过 4.3 万颗星，我们把它捐献给了 Linux 基金会，所有代码透明。第二是安全合规，我们具备 SOC 2 Type 2、GDPR 等合规认证。第三是本地化运营，我们在湾区、西雅图、纽约、伦敦、东京、新加坡都有办公室和本地化架构师，提供面对面的支持。

Lois: 非常认同，深耕垂直行业和本地化信任是很大的壁垒。最后时间有限，大家能不能分享一下你们在增长上有哪些独家小妙招或新玩法？Xiaoshu 先来。

Xiaoshu: 增长就是要把产品翻译成用户听得懂的语言。无论哪个国家的受众，现阶段最大的焦虑点都是“搞钱创业”。告诉他们如何用 AI 搭建一人公司搞副业，在每一个 workflow 里帮他们建站、做 Branding 或数据分析，用户更听得进去。渠道上，我们主要靠 UGC Creator 合作，每天和他们一起开站会、分析爆款逻辑并全球复制推广。未来也许可以直接通过 AI Agent 来自动生成这些营销内容了。

Will: 从 25 年 7 月上线后，我们目前有 700 多万注册用户。我们的愿景是 AI 平权 (AI Parity)、AI 包容 (AI Inclusion) 和 AI 中立 (AI Neutrality)。我们面向那些渴望 AI 技术却缺乏获取渠道的用户。为降低成本，我们选择了自研训练模型的路线。我们的 Agnes Cloud 系列模型在各大 Benchmark 表现不错。接下来的增长核心是：让用户通过移动端和网页端接入我们的模型，并将模型通过第三方 API 路由平台让用户去调用。

汪源: 我们先完成了商业闭环的验证（付费率超 5%），才会进行规模化增长。获取客源上，我认为 KOL 营销性价比目前较低；SEO 能带来持续的自然流量回报；投放依然是最科学的手段。借助各种 Agent，我们可以更高效地调整投放策略。不过最终依然需要拼命点亮产品的“科技树”，靠惊艳的破圈效应传播。另外，我们要深挖在组织内部的传播（To B To C 模式），很多时候老板或者 HR 用得好，会连带辐射整个公司转化。

陈梦琳: 我分享一下漏斗 (Funnel) 理论的拆分。最顶层是开源生态，在 GitHub 4.3 万颗星基础上，我们覆盖了超过 10 万家企业的部署，这是最大的商机转化池。中间层是 PLG (Product-Led Growth)，Zilliz Cloud 采用 Pay-as-you-go 的定价体系和极简的 onboarding 流程，让用户无缝转为付费客户。最底层面向大预算的头部客户（如北美的 DoorDash），依靠深度的本地化团队和服务（GTM 策略）去攻克。这一套组合拳为 Zilliz 带来了非常健康的商业转化增长。

文章来自于"非凡产研"，作者 "非凡产研"。