K2 Lab（攀峰智能）做到了很多 AI 应用想做但没做到的商业模式：不按 Token 收费，按结果收费。
他们的产品 Moras，是面向内容创作者的 Personal Commerce Agent（个人商业智能体），更像达人雇来的一支专业经营团队。从选品、脚本、内容创作，到挂车、发布和复盘，Moras 端到端完成大量经营工作。达人无需预付订阅费或算力费，货卖出去后，双方再从成交佣金中分成。
公测首个季度，Moras 帮助达人完成了超过 1000 万美元的商品交易，近万名此前从未出单的达人完成首单，佣金收入已能覆盖算力成本。
K2 Lab 近期完成了由凯泰资本投资的数千万元人民币天使＋轮融资，也是公司半年内完成的第三轮融资。创始人王铭是一名产品经理出身的连续创业者，曾是钉钉最年轻的副总裁，负责 AI 创新应用、大模型开放及企业 SaaS、服务交易平台等。
为什么选择海外内容电商？王铭的判断是，这是一个快速发展的增量市场，AI 已经能交付长链条商业结果，效果可量化，也能按成交付费。AI 是一种新制造业，几种「按结果付费」里，相比 Muse 帮人提效、省钱，最刚需、商业天花板更高的，是直接帮人赚钱。ROI 够好，才能支撑持续的算力投入。
「我希望用户尽可能少来，但是我们把他的活全给干了。」
Moras 想做的，是先让用户用很少的投入拿到第一个结果，再在持续的回报和协作中赢得信任。用户愿意多讲一点自己的特点、多委托一些经营任务，AI 才有机会更懂用户的 Context、交付更好的结果。
在王铭看来，产品竞争的关键，正在转向信任和授权的效率。
更长远地看，Moras 想从这些长期委托关系切入，把创作者、商家和消费者串起来，一步步推向 Agent 之间直接协作与交易的 A2A 阶段。在 A2A 内容电商时代，Moras 想让每一个创作者，都能凭自己的独特之处，做成过去做不了的生意。普通人也能成为创造价值、分享回报的重要角色。
以下是 Founder Park 与王铭的对话，经编辑整理。
01
帮助中腰部达人完成端到端的带货
Founder Park：Moras 具体能做什么？会怎么向第一次接触 Moras 的人介绍它？
王铭：从 Day 1 开始，我们的介绍就是，她是你雇佣的一个人，或者一个专家 Team。
她有 Know-how 和洞察，能结合用户自己的特点，端到端完成大量工作。从向达人推荐产品开始，达人不用再自己选品、写脚本、拍摄剪辑、抽卡。Moras 可以写文案、挂购物车、选标签、发布，再到发布后的数据分析和下一轮的内容迭代，全都不用达人花太多精力。
我们最需要的，是用户多告诉我们：你是谁、你有什么特点？你是特别擅长销售，还是非常幽默？我们想挖掘的，是这些 memory 和 context。
Moras 在交互层面上会给用户提供四种价值。一是情绪价值，做内容电商需要持续投入，过程中要源源不断地给用户温暖和正反馈。同时要起到提醒和督促的功能，还要去说服他接受新的商业理念。更关键的，是要去 coach 他。
海外创作者还不太懂内容电商，也不愿意学一堆复杂工具，他们下班要回家，周末要度假。最好先赚到钱，再告诉他还要做什么。
所以哪怕强如 Codex 这样的工具，在普通人里的渗透速度也是慢的。但一个真正像人一样，帮你把事做完，还会主动提供情绪价值的产品，才是用户真正想要的。这也是为什么我们把 Moras 的形象设计成一个专业、又很有亲和力的年轻女性。
以下视频来源于K2 Lab
Founder Park：Moras 的用户主要是什么样的达人？
王铭：用户大多是已经有几千到 10 万粉丝之间的中腰部达人。他们通常有自己的主业，也有身兼七份职业的自由职业者、训狗师、孩子妈妈、退休老师、夜店 DJ 等。这些人原本就在分享自己的生活，有人关注，也想通过内容发展一份副业。
光在 TikTok 美国，就有 700 万名申请过带货资格的创作者。他们通过了平台的考试或认证，本身有明确诉求，但大多数从来没有真正卖出过货。别说主业了，连副业都算不上。商业内容创作者的生态，在海外仍有巨大发展空间。
Founder Park：为什么不主力服务头部 KOL 呢？他们的商业化能力不是更强吗？
王铭：海外有一个特点，头部网红和大主播是不做电商带货的，光接商业广告就能赚很多钱了。电商带货需要很强的销售逻辑，要学习怎么选品、管供应链、写带货脚本。他们既不擅长，也不愿意这么卷去学新东西。再加上文化和周期原因，海外直播业态不像国内这么发达，所以海外主力带货群体恰好是中腰部达人。
今天 AI 也很难在所有领域达到顶尖专家水平。但通过把产品做好，我们有机会把 90% 以上原本不具备能力的人先拉起来，再从中找到有独特特点的人，把他们推得更高。
Founder Park：粉丝体量比较小、甚至刚刚起步的账号呢？前期的起号、涨粉这些动作你们能做吗？什么样的账号最容易跑出结果？
王铭：我们现在基本不会专门帮达人做涨粉。在内容平台里，重要的不是你历史积累了多少粉丝，是你有没有特点，你这个账号适配什么样的商品、内容和受众。
只要你的画像和标签有特点，内容就更有机会触达适合的受众。我们只需要把达人的特点识别出来，匹配对应的商品、内容和当下的爆款热点。只要我们在这些排列组合中预测 ROI 的能力足够强，带来的收入能够覆盖算力成本，这个达人就能做出比较好的商业化结果。
前期，我们会帮所有进来的达人发内容去测。即使一个达人原本的账号画像不明确，只要他愿意配合，跟我们的 Agent 多聊一聊，我们还是可以逐渐挖掘出他的特点。
最好的博主不一定粉丝最多，但粉丝转化率可以非常高。我们访谈过一些只有几万粉丝、每月却能赚几万美元的博主。有人每上一件首饰都会立刻卖光，因为粉丝认同她的审美。
我们没有办法从 0 到 1 去塑造一个人设，AI 也塑造不了人。但这个人原本生活里就有的调性和闪光点，以前没有展示方式或者没有时间展示，我们可以帮忙放大。
Founder Park：让 AI 学习爆款结构，做出来的内容会不会趋于同质化，反而伤害达人自己独特的人设？
王铭：我最开始也担心过，后来发现恰恰相反，反而是人类更容易生产千篇一律的内容。
对传统内容生产工厂或 MCN 团队来说，重复生产是 ROI 最高的方式。换一个布景成本很高，所以他们会在同一个布景里拍几个段子，让同一批演员用相似的脚本。
AI 可以做到每一条都跟之前差异巨大。今天呈现户外风格，明天呈现海边风格，都符合自由、热烈的人设。账号的外在内容可以千变万化，但形象、故事、人设是高度一致的。
Founder Park：对第一次使用 Moras 的达人来说，他们会在什么时候出现 Aha Moment？
王铭：第一个时刻是用户第一次完成创作。最开始内测时，我们没有限制次数，很多用户一天创作 100 多条视频。我们问为什么，他们说：「以前一个星期才能做一条，要选品、写脚本、拍摄、剪辑、发布。现在几分钟就能做一条，我一整天都在让 Moras 帮我创作。」
第二个时刻是首次出单。我们最早通过 cold email 找到 100 个种子用户，专门选了那些每天发商业带货视频、但一单都没出过的人。有人已经坚持快一年，偶尔也能申请到商家的样品，却没有赚到钱。第一单卖出去时，他们觉得不可思议，「你们做的内容看起来也没有那么有创意，为什么就能赚钱？」
内容电商有自己的商业逻辑。什么商品适合这个人，人和商品怎样组合，内容采用什么叙事结构、什么 hook、怎样引导用户行动，都会影响结果。只用日常分享的方式随便讲一个商品，通常卖不出去。
第三个时刻，是看到有人能靠这个大幅赚钱。我之前在早期用户群里说，我们会尽快让一个人做到单月销售额 1 万美元。结果一个星期以后就实现了，整个群都很惊讶。
02
不走订阅，
真正的按结果付费
Founder Park：现在用户和营收是什么规模？
王铭：公测的第一个完整月份，我们大概突破了 2 万名注册用户，100 万美元 年化收入。
到上个季度，总共获取了接近 10 万名用户，帮近万名达人完成了首单。单季卖了超过 1000 万美元的货，年化收入已经达到数百万美元。Q4 趁着黑五，我们要争取 1000 万美元以上的单月 GMV，年底冲击 1000 万美元年化收入。
增长首先还是靠更多达人，把中腰部整体的水位拉起来。海外不太会出现一个达人赚得比 10 万个达人还多的结构，平台也更希望腰部整体崛起，形成中间粗、头部和尾部相对小的纺锤形。我们希望先把腰部做粗，未来把尾部做长，让每个人都能成为一个创造价值的节点。
Founder Park：你们现在的商业模式是怎样的？
王铭：纯分成。账号赚的佣金，我们和达人两边分，我们占大头。达人不需要付订阅费或者算力费。
商家端也是一样，我们帮商家卖货，它不需要提前付费，按结果给佣金。如果商家认为我们是更强、短期爆发力更好的销售渠道，也可以给更高佣金，仅此而已。
产品刚出来时，用户雇佣 Moras 还要先给一定的「底薪」，再分成。从今年 6 月公测开始，我们就把底薪去掉了，只收提成。因为发现，把属于达人的部分分出去之后，剩下的收入已经能 cover 算力成本了。我们有信心帮他出单，就用真正创造价值来留住用户。
Founder Park：拿走一半以上的分成，用户为什么接受？
王铭：首先，用户无需预付费用，执行负担也较低，这是最重要的。如果他付出很多，就应该拿到更多。
我们定的规则是，未来如果用户给我们更多 context，由此带来的、超出平均的那部分增量收益，我们会更多分给用户。因为这部分结果来自他本人的特点、专业能力、独特表达，甚至是他的努力。按劳分配、按价值分配，这是经济规律。
Founder Park：很多 AI 产品很难按效果收费，你们为什么能做到？
王铭：归因本身不难。无论中心化平台还是独立站，都有很多归因方式，淘宝联盟、Google 联盟很早就能做。
更重要的是，产品打磨的方向到底是交互效率，还是 ROI 和用户信任？如果从一开始就围绕 ROI 打磨，建立的能力会完全不同，也决定了最后能不能交付结果。这是一条更曲折的路径，前期也要耐得住寂寞。
我们去年 11 月开始创业，大概一周就做出了第一版产品，但没有立刻推广，因为不知道效果能做到什么程度。今年 3 月内测做到很高 ROI 后，我们才有信心，6 月放开公测。结果公测第一个月拉到 1000 多名用户以后，我们就不敢放量了，因为 UE 跌到 1 以下，留存佣金覆盖不了算力成本。
复盘下来发现有两个核心病灶。一是为了观察用户行为，没有限制 AI 的工作量。有用户发现创作门槛大幅降低，让 AI 大量创作和发布内容。但这样其实获取不了什么商业价值，平台也会触发风控、降低推荐。对我们来说，昂贵的算力被白白烧掉了。
另一个是体验上的阻断。前 100 个内测用户都在共创群里，我们团队可以高频互动，解释商业模式是什么、怎么玩、回答他们各类顾虑。大规模放量后，没法再像内测那样靠真人服务，Moras 的主动沟通能力又还没打磨好。很多用户不清楚合作机制是什么、什么叫雇佣 AI，出现问题也找不到人解答，带着顾虑就流失了。
工具类的产品总共就那么多按钮，点完就知道怎么回事了。但我们是一门雇佣关系的生意，用户的顾虑得不到解答，觉得浪费时间，就流失了。后来我们重新打磨产品跟用户的交互，也提醒他不要在自己账号上随意发内容。一个多月后 UE 回到 1 以上，我们才敢大幅放量。
所以今天的产品设计，我认为应该叫「智能产品设计」。产品经理验收的不单纯是按钮，验收的是「智能」，能不能用智能本身把用户在商业模式里的关切点全部解决掉，并取得在垂直场景的商业结果。
Founder Park：To C 的 AI 应用，获客越多，Token 成本越高，你们怎么保证毛利？
王铭：我们内部看经营账分三层。一是能不能 cover 算力这个核心生产资料，二是能不能 cover 营销和研发费用，三是 cover 公司所有行政、管理成本，实现盈利。
对我们来说，毛利率掌握在自己创造价值的能力上。提升毛利空间和提升用户留存目标的方向是一致的，因为毛利空间提升是通过垂直智能来提升商业 ROI 能力，意味着用户赚的钱会越来越多，留存和信任关系也会越来越强。
回到第一性原理。单位 Token 的成本会下降，但未来每完成一个任务消耗的 Token 在指数级放大，算力接下来仍然会是稀缺且昂贵的生产资料。所以无论 To C、To B 还是 To Prosumer（专业消费者），都要先搞清楚，你给用户带来的价值，能不能 cover 算力成本？
AI 就是一种新的制造业。无论是制造快乐、提高效率，还是创造收入，都要考虑消耗的生产资料成本能不能被 cover。
Coding 和视频都属于「模型即应用」的场景，卖给用户的还是生产资料，只是用起来更容易一些。大家不断接新模型、抢首发、花钱拉新，用户交一轮订阅费、充了些 token，发现难以持续使用就离开。不但留存没了，毛利也很难做高。
这个时代的产品，不应该只是帮别人消耗生产资料，要把生产资料加工成有商业增益的结果。做长链条、交付结果，意味着前期要自己承担算力成本，把每个环节打磨得足够细。它起步会慢一些，但未来真正有足够高的天花板。
Founder Park：你们现阶段会重点关注哪些指标？
王铭：AI 时代的 PMF 到底是什么形态，我们还不确定。但我们会关注用户进入后的全链路指标，有多少用户完成一次创作，多少人持续活跃，多少人真正出单。
还要看用户的视频出单率。如果只出过一次单，后面持续不出，他会很沮丧，甚至流失。再往后，是单用户和单视频的出单金额。每条视频只卖一两单，对用户来说也不够 amazing。
最后是用户留存和 UE。把所有成本算下来，公司是不是赚钱。快速放量时如果算力大幅亏损，至少我们自己心里会觉得不对。
现在我们的出单效率接近全平台平均水平的 10 倍。用户坚持发布一个月内容以后，超过一半可以稳定出单。发文后 D+1、D+3、D+7、D+14 的出单指标变化也越来越好。用户流失最主要的原因还是 ROI。投入一点时间，能不能换来至少一份副业的回报？投入更多之后，回报能不能高到把它变成主业？
03
即使到了 A2A 时代，
电商也离不开达人
Founder Park：4月份的时候你在接受采访时就提到，未来每个消费者都可能拥有自己的 Personal AI。最近这一波集中出现的 Personal Agent，和你当时的设想有什么不同？
王铭：大部分是一致的。我那时判断，一定会出现产品化程度很高的 OpenClaw。因为 OpenClaw、Hermes 还是面向早期探索者，用户要自己部署和调试。
我们预判，未来会出现两种类型的 Personal Agent。一种是每个人的超级通用入口，软硬件结合，大概率由大公司掌控。因为大厂基模能力强、生态强，而且掌握了流量分发。通用入口前期价值略薄，用户付费转化率低，又极其吃算力成本，但大厂不 care，创业公司会比较难商业化。
另一种就是我们想做的，面向某类垂直人群，做他们的 Personal Commerce Agent。
Moras 和 Muse 这类产品其实很相似，会「嘘寒问暖」、主动激励。用户去度假，没时间完成这一周的内容创作，她也能在非必要不打扰的情况下，帮你完成工作。
但我当时没想到，Personal AI 来得这么快、火到这个程度。这么多主动式的产品，在长程任务里能持续工作很久、不掉链子。这说明大幅降低用户摩擦，真的可以明显加快用户拥抱 AI 的速度。
很多人觉得 Personal Agent 火是因为情感连接、主动积极或长程任务，其实这些都是表象。本质是它通过主动式、启发式的提问和长程执行任务，真的开始获取你的关键 context、交付复杂结果，否则用户一定没有留存。
Founder Park：Personal AI 的特点在 Moras 上有哪些具体体现？为什么说她是一个垂直的 Personal Agent？
王铭：大家的底层技术架构没有本质差别，但在我们的产品里，Memory 和长程任务发挥的价值是直接跟经济结果挂钩的。
我们的 Memory 要越来越懂这个人，目的是在内容创作里真实地还原这个人、放大他的特点，从而创造更大的商业结果。
提高内容电商转化率的一条重要逻辑，是「价值认同」或「情感认同」。比如，你们同样来自美国东海岸，都是墨西哥裔、失业后带两个孩子的妈妈，老家又同在墨西哥城，那彼此的情感共鸣一定很强。
今天的标签也跟以前搜推时代不一样了，不再是单纯的几个标签词，是一整套个人 Memory 和 Context。
而长程任务对我们的价值，可以用 Investment 和 Return 来解释。如果让用户投入大量时间，却没给他产生价值，他很快就不信任你了。
今天 Personal Agent 拼的不是交互效率，是信任和授权的效率。用户愿不愿意持续地、螺旋上升地授权你更多事情、更长时间和更多个人 context，取决于你