對話網易智企：不賣Token賣什么？一家ToB廠商的AI生存樣本

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徐杭生從事通信行業差不多二十多年了。

從做郵箱起，到IM、RTC實時通信，他經歷了好幾輪技術迭代。在他看來，通信的本質一直沒有變化，就是信息連接的過程，這個過程中，變化的只是產品形態。

如今，因為AI的滲透，通信產品在進行重構，參與產品設計的服務商包括網易智企自身也在改變提供服務的方式。

與網易智企·云信CTO徐杭生的交流中，我們獲得了兩個信息：

一是通信的核心價值，正在從“連接”轉向理解信息、并成為Agent執行的入口。

在通信鏈路上實現精細化的輸入輸出控制，成為Agent執行的基礎設施。在A到B的鏈路中增加多個連接點，可以分段處理音頻、視頻數據，做內容判斷和質檢。這是AI執行效率的技術底座。

二是tob技術型公司的護城河正在更加貼近客戶場景。

技術可以被快速拉平，但對客戶場景的理解和封裝能力，需要時間和積累。如帝王蟹“銷售寶”的推出，本質上是把技術能力封裝成為中小企業能理解、愿意買單的場景工具。

通信正在被重新定義

傳統通信解決的是內容傳輸問題，即把A的聲音、文字、畫面送到B。這個過程中，服務商的價值在于做一條穩定、低延遲、高并發、低成本的高速公路，不關心上面跑的是什么內容。

現在，智能通信則希望讓AI參與到信息處理的過程中，去理解內容、生成指令、甚至驅動系統。Agent參與進來后，送達信息可能只是第一步。

這個變化直接體現在通信產品形態上。

以主打情感陪伴的AI硬件為例。徐杭生說，陪伴這件事情是長期存在的，而不是因為AI才出現的，硬件只是載體，真正的難點是如何做情感陪伴智能體。多數AI硬件的核心挑戰在于，受限于耗電和性能，對信息的處理能力弱，難以實現對信息交互的無縫響應。

網易智企在通信層面的解決方案是端云協作模式，端上只處理原始內容，不跑算法，云端則用較好的算力設施進行AI降噪、聲紋識別等。

這套邏輯的背后，正是網易智企“帝王蟹”企業級AI Agent管理平臺的延伸。

“通信只是第一步。在過去，信息送達就結束了，但今天，送達之后還要有人去理解它、判斷它、并驅動系統做下一步動作，這個‘人’就是Agent。帝王蟹就是承載和管理這些Agent的平臺。我們把通信和業務系統整合在一起，讓AI不只是回答問題，而是真正成為執行者。”徐杭生表示。

在整個行業都在想方設法賣Token、賣算力的時候，網易智企給出了一個與主流不同的產品選擇。

變革

事情的源頭要從網易說起。2026年初，網易開始自上而下，大力推動AI戰略。

“自上而下，各個總經理、部門主管都在更多地關注這件事情。”徐杭生說。一個直接體現是：在AI工具的使用上，公司給了一線員工充分的支持，沒有設硬性預算上限，“如果沒有老板支持，肯定不會這樣做。”

徐杭生認為，核心判斷還是AI帶來的生產力提升，比如在網易智企研發的角度來看，編程就是一個邏輯性很強的事情，AI最擅長解決這類問題。

研發流程來講，去年Claude Code發布后，它會替代軟件工程師寫代碼，這是質的變化。以前AI輔助編程工具更多干的是補全提示、輔助判斷，這是Copilot AI。而Claude Code在明確規范下能產出質量穩定的代碼，這對研發流程的影響是質的變化。

從那時起，團隊開始設計新的研發流程。從對話式規劃，到推SDD（Spec-Driven Development），再到拆分更多階段，從架構設計、編碼、PR、review，到最終自動化測試、上線，每個階段用不同的模型做更精細化的選擇。

正因為有了這樣一套規范化、分階段的流程，一部分新項目里九成以上的代碼已經可以由AI完成，而整個過程不再是vibe Coding那種黑盒狀態——AI負責執行，人負責定方向、守關鍵節點。

不過，隨著AI在網易智企內部的全面滲透，又一個問題變得突出：組織如何管好大量Agent。

“年初OpenClaw熱度很高，我們整個部門在推這件事。推動過程中發現，一個人用好一個Agent，跟一個組織、一個部門要優化，差別挺大的。特別是非技術線的同學，看到報錯就不知道怎么辦了，心理門檻高。”徐杭生回憶。

同時，團隊需要一套機制來管理：怎么讓AI輸出可觀測、可評估？怎么在不同階段用不同模型做精細化控制？怎么讓非研發崗位也能用起來？

在研發部門，AI Coding落地后，新的瓶頸出現在驗收環節；同時，軟件怎樣上線，怎樣跟系統整合？售后階段，技術支持如何幫客戶快速定位問題？

這一個個的內部研發訴求，催生出了“帝王蟹”。

4月10日，網易智企發布“帝王蟹”，團隊自己先用上了。

內部使用帝王蟹的成果很明顯：在網易智企，1000人短短一個月做了3000個Skill，覆蓋研發、測試、產品、市場、增長、售前、客戶成功各個崗位。每個人從自己的崗位出發設計流程。

“我們就是第一個用戶。自己先用了，沉淀出最佳實踐，再帶給客戶，講起來才有體感，不然是空對空。”

事實上，網易智企服務了大量中小企業客戶。大廠可以自己搭算力、調模型、做Agent編排，但中小企業卻不行，這些客戶在AI浪潮面前遇到一個共性問題：開發能力不夠。

如果直接跟客戶講“帝王蟹是一個企業級AI Agent管理平臺”，這可能比過去講SaaS、講傳統軟件時代更摸不著頭腦。

“人家又不是搞技術的，可能是工廠老板。我們希望讓中小企業更直觀地理解產品，但產品形態本身還是帝王蟹，只是講述方式和切入邏輯變了。”

這也是“銷售寶”的賣點，從銷售場景切入，將帝王蟹的能力包裝成中小企業主能理解的場景工具：幫銷售提效、做客情維護、商機判斷。

“這只是一個使用場景，以后會有更多。”據徐杭生介紹，帝王蟹的定位是開放生態，第三方Agent也可以跑在這個Agent管理平臺上。

不迷信AI，但不放過AI

AI生產力的變革下，生產關系也必然需要變革。

最直觀的變化是崗位邊界在迅速模糊，研發流程也在全面重構。

“研發有時候也會做產品相關的工作。比如產品PRD輸入進來，我們要判斷PRD好壞。質量差的PRD進到系統里，產出的東西也不行。PRD或需求稿不夠完善時，就不要直接進入研發階段。”

而在組織層面，網易智企還成立了“柔性小隊”，即用極少的人員，但非常靈活，能快速試錯。

“不是一下子將一整條鏈路的人全進來，可能一線員工先跑通，看看市場反饋。如果能大規模復制，再投更多人精力，變成適應更多客戶層面的東西。”

今年以來，網易內部的人才觀也進行了升級。新的人才觀強調：審美力、判斷力、洞察力、結構力、標準感、自驅力。“在新的人才觀下，崗位的邊界會越來越模糊。企業不會說要一個前端或某個技術棧的開發，而是要能夠完成某一個功能的工程師，甚至更熟悉客戶、了解客戶。”

這種崗位邊界的模糊，在徐杭生自己身上也很明顯。作為網易智企·云信的CTO，他開始更多關注產品、關注前臺的用戶訴求，甚至關心產品怎么賣出去。研發團隊也是一樣。隨著AI研發范式成熟、生產力加速，他們能更快地把精力轉向用Agent提高效率去獲取業務結果，而不僅僅是停在寫代碼快一點這一層。

“AI時代每個人都在被要求變化或被AI推著往前走。如果只熟悉之前的流程和要求，很容易落后，因為變化太快了。如果到現在還不相信AI帶來的變化，那肯定是不合格的狀態。你必須盡量讓AI參與更多工作，但過程中不能缺少自己的思考。”徐杭生說。

內部的這種變化，也正潛移默化影響著團隊對外的服務邏輯。

過去tob服務商的護城河很清晰，重技術、重交付。現在，當AI可以快速拉平技術差距，競爭力的天平則傾斜到另一個維度——對客戶場景的理解。

徐杭生說，以前網易智企偏底層，現在更偏客戶、偏場景、偏業務。這也是AI時代帶來的變化。只交付一個技術，并不能幫客戶達到目標，或者客戶還要自己再干很多事。現在這個階段，希望跟客戶走得更近，為其解決更多問題。

“最終還是要讓用戶有收入、有收益，ROI層面有正向結果。交付的不是平臺，而是結果，比如營業額的增加、銷售額的增長。”

正如網易智企總經理阮良所講到的，復盤當下tob市場的競爭格局，大致可以分為三類：

第一類是基礎大模型企業的競爭，如OpenAI、Anthropic，這些企業也在不斷下探做應用，試圖觸達更多細分賽道；第二類是傳統SaaS公司，基本上是在原有的軟件系統上疊加AI能力，讓客戶體驗更好、效率更高。這可能是當前多數國內SaaS企業在做的事情；第三類是網易智企試圖走的路，從企業實際場景出發，用AI重構產品和服務體系，不被原來的路徑依賴所束縛。因為企業最終采購的不是工具或能力，而是業務的結果。

為此，我們看到網易智企無論是推各類產品，還是進行組織變革，本質上都是在為一個問題準備：AI時代，tob服務商的價值到底在哪兒？

答案是：要幫客戶做成事，讓ROI有結果。

（作者 | 楊麗，編輯 | 楊林）