AI真能搞錢了！這家公司把大模型玩成閉環賺錢機器

田晏林 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

當全行業還在卷大模型參數、燒算力、拼Token消耗時，已經有企業實打實地在用大模型幫客戶賺到真金白銀。

這些年，天下苦SaaS久矣，更苦“AI好看不好用”。

大模型發展突飛猛進，新模型不斷涌現。但早期B端企業獲得感較弱，模型多數只能聊天，無法開箱即用，更別提能實際執行任務、做出業績、能替代真人干活了。

企業老板們最煩惱的莫過于：花了一堆錢買系統、搭模型，最后得到的效果像「抽卡」、交付不穩定、大模型幻覺頻發……

在這樣的行業困局里，零犀科技走出了一條完全不同的路。

其自研的因果大模型，不做炫技，也不賺虛高的Token錢，只做一件事：用AI智能體幫企業提升銷售、拿到結果。

有保險客戶接入零犀銷售智能體，一年新增保費20億元；

更少見的是，在普遍燒錢的大模型行業里，零犀科技在2025年已實現規模盈利、正現金流，成為最早跑通大模型商業閉環的大模型應用公司。

銷售的終極難題

“這款產品挺適合您的，要不您再考慮考慮？”

電話那頭，客戶只淡淡回了一句：“我再想想。”隨后便是忙音。

銷售圈幾乎天天上演這一幕，而對新手來說，這永遠是一道終極難題。

繼續追問，怕被客戶拉黑；不追吧，又怕煮熟的鴨子飛了。

△AI生成

金牌銷售卻能秒懂背后的潛臺詞，經常一句話就能打消客戶顧慮，重掌主動權。

這其實跟現在大模型落地行業的真實困境很像。

通用大模型具備很強的上下文理解能力與泛化能力，能陪客戶聊天、精準復述銷售話術。

但這種通用能力，無法直接滿足專業場景的結果要求。

一旦遇到保險、金融這類重邏輯、高確定性的場景，很難做出精準決策。

這很像一個剛畢業的大學生，有潛力，沒經驗。

零犀的因果大模型，就是要把大學生培養成能獨當一面的行業專家，不僅跟客戶溝通時有邏輯，會推理，還能形成穩定、可復制、可持續優化的專業能力。

不止于訓練專家，更要讓模型自進化

怎么培養行業專家才好呢？這不是喂幾本手冊、調幾個API就能搞定的。

作為國內最早布局大模型研發的團隊之一，零犀給的解法是：因果AI+大模型后訓練。

銷售業務是“難以自動驗證結果”的。客戶的一句“我再想想”，到底是真猶豫、還是委婉拒絕？

零犀用“因果邏輯”給模型搭了個業務判斷標尺。

就像老銷售判斷一個新人好不好，不只是看他開了多少單，更看他面對客戶時的應對邏輯、節奏把控、情緒感知對不對。

這也是該公司從2021年就在研究的事——提升AI的“歸因”能力，完成從知其然到知其所以然的范式轉變。

銷售本就是一門高度復雜、極度依賴人性、結果至上的苦活。

強調因果邏輯，讓AI能夠像從業多年的行業專家一樣，想客戶之所想，急客戶之所急，以及知道他們為何這樣想，為何這么急。

有了像行業專家一樣的因果理解能力后，如何穩定輸出成可復制、可持續優化的專業能力？才是衡量大模型技術先進性的重要標尺。

零犀的做法是：押注后訓練。

基座模型很像面向全社會的“大學教育”，提供的是通用能力底座。

單純靠灌輸知識，不能真正改變模型的決策方式和能力邊界。

能和競爭對手拉開差距的，只有后訓練。

和傳統后訓練不同，零犀的后訓練分成了三步走。

一是訓練對象更深。

真人銷冠的風格千差萬別，但底層邏輯始終如一：拆透需求，匹配策略，用最戳人的表達推動成交。

零犀想要訓練一支AI銷冠隊伍，把真人銷冠的整套本事拆解開，包含用戶識別、策略選擇、結果反饋等模塊。

他們讓模型學會像真人專家一樣思考做決定，而不是“怎么背答案”。

二是訓練信號更強。

零犀建立了獨特的獎勵模型與迭代機制，不是只看模型輸出像不像，而是把真實結果反饋、推理鏈路、因果歸因和反事實分析一起納入評分與獎懲。

越接近有效決策路徑，得分越高。

本質上，就是給AI配了一個專屬金牌導師，實時復盤打分。

通過獎勵與約束機制，模型權重能夠持續向更優的業務決策方向收斂，越跑越聰明。

就像銷售團隊定期要開“復盤會”：聊得好的經驗被沉淀，踩過的坑被規避。

不同的是，AI的復盤，每秒都在發生。

△AI生成

三是訓練閉環更完整。

模型不是一次訓練就定型。它會一直在真實業務里跑、實時接收效果反饋，不斷復盤修正、迭代再訓練。

靠著這套持續運轉的閉環，模型還能讓「行業專家」開啟自進化。

從因果大模型在金融、保險、汽車、教育這些垂直領域的實際表現看，與碳基銷售對比，在不影響甲方用戶體驗和銷售成交結果的前提下，模型替代率從早期的20%～30%，提升到現在的100%，在垂類領域具備類AGI能力。

隨著基礎模型持續進步，零犀杠桿效應將會持續放大。

不抽卡、不注水，只為業績買單

零犀特有的后訓練“三步走”，正是其技術核心壁壘所在——

分別對應著：通過因果AI獲得的數據壁壘、關于業務know-how的AI化，以及迭代速度壁壘。

三者環環相扣，成為同行最難在短期復制的護城河。

零犀科技CTO曾文佳告訴量子位，公司從一開始就非常重視后訓練強化模型的推理與決策能力，而不是停留在通用模型調用層。

核心原因在于公司的商業模式是按交付結果付費（Raas）。

這意味著模型不能只“會說”，還得真能幫助客戶成交。

在行業普遍依賴通用大模型調用、輕量化AI工具輸出的當下，零犀從技術路線到商業模式，走出了一條完全差異化的路徑。

比起SaaS讓客戶“先花錢再賭結果”，RaaS與客戶風險共擔、利益捆綁，不成事不收費。

這條重交付、重結果的賽道看似 “自虐”，卻讓零犀跳出行業同質化內卷。

早期依托人機協作模式，零犀深耕金融、保險等高門檻賽道，持續沉淀真實銷售交互數據、拆解全鏈路業務邏輯、積累深耕場景化行業know-how。

伴隨通用大模型技術成熟，長期沉淀的數據與場景經驗全面釋放，AI智能體逐步擺脫人工依賴，實現全流程自主交互、自主決策、自主轉化，RaaS模式的商業價值全面釋放。

當下，越來越多企業開始意識到結果導向服務的價值，紛紛布局RaaS模式，但零犀早已完成長期深耕與規模化驗證。

傳統SaaS、項目定制化服務，極易在投標、POC階段陷入功能堆砌、方案同質化、低價惡性競爭的困局，價值難以量化。

而零犀的RaaS模式，直接以保費增量、營收提升、轉化效率等硬核經營指標量化價值。

這種聚焦結果的商業模式，也讓零犀在行業中走出了獨立行情。

2025年，該公司實現規模化盈利與正現金流，在大量AI公司仍在燒錢融資時，零犀已經憑借RaaS模式實現健康的商業循環。

就連當前行業爆火的Token經濟，本質上也還是AI底層基礎設施的生意。

賣的是“工具能力”，只提供底座，不負責結果。

RaaS和Token經濟完全不在同一價值維度，它更像是對后者的升維顛覆。

類比移動互聯網，最大的贏家不是運營商，而是抖音、美團這類在帶寬之上做價值創造的平臺。

AI行業也是同理，Token是基礎，上層服務與結果交付才是未來。

AI真正的價值，一定在算力與Token之上。

只做業績增量，拒絕工具化淺層交付

依托自研因果大模型能力，零犀沒有半成品式的AI工具輸出，聚焦企業核心經營痛點，直接交付可落地、可考核、可量產成交的全鏈路銷售智能體。

他們很明確要為企業創造確定性業務增量，而非提供輔助類數字化工具。

ACE（Agentic Customer Engagement）客戶經營智能體，是該公司的核心產品，負責任務規劃、分解和調起子智能體，以完成各項任務。

無論是大模型技術，還是提供的產品，零犀都是圍繞銷售場景死磕。

零犀科技聯合創始人翁紹斌告訴量子位：銷售是企業真正的痛點，聚焦銷售可直接為客戶帶來業務增量，獲得更多回報，且該預算相對容易獲取。

而且，選擇銷售切入，能快速獲得正反饋，深化業務發展，與單純賣工具相比，為客戶帶來的增量，更難被替代。

憑借成熟的智能體矩陣與落地經驗，零犀已實現保險、銀行、汽車、教育等多賽道規模化落地，合作覆蓋奇瑞、北京越野、高途、猿輔導等頭部企業，跨行業復制能力持續驗證。

背后團隊

零犀科技的核心團隊脫胎于百度人工智能技術部門原班人馬，是國內最早一批開始大語言模型技術研發的團隊，兼具大模型研發與企業級交付經驗。

團隊成員在AI領域平均擁有超10年的實戰積累，既是國內最早探索大模型技術的先行者，也是大模型與場景應用融合的標桿實踐者。

這支“百度系”天團，磨合時間長、配合默契，既懂模型底層研發，又懂企業真實業務痛點。

對比海外同類玩家，國內Agentic Sales賽道已形成顯著優勢。

中國在大模型場景落地、產業滲透、語音智能體規模化商用上，應用深度與商業化成熟度領跑全球。

不同于海外側重通用模型與工具化輸出，國內企業更聚焦實體產業需求，跑出了以RaaS為核心、結果交付的先進商業模式，商業閉環更扎實、可持續性更強。

目前，國內基礎大模型企業已在二級市場完成價值重估。

隨著AI產業從基座競爭全面邁入應用爆發期，聚焦產業場景、可量化創收的AI應用公司，價值認知也將加速修復。

AI終極價值不在于算力與參數比拼，而在于深耕產業、落地實效、創造增量。

可以肯定的是，擁有技術壁壘、穩定盈利與結果交付能力的頭部應用企業，會迎來確定性的價值釋放。