「龙虾热」正在退潮，但它留下的东西比想象中更实在——当这套技术范式撞上行业know-how，B2B这门老生意开始长出新的骨架。
阿里国际站攒了26年的数据和经验，今年初OpenClaw、Cowork这些工作范式被验证后，他们意识到：打通B2B闭环的智能体，终于过了「能演示」和「能干活」那条分界线。
春节后，「外贸版龙虾」Accio Work上线。海外用户跟这个Agent聊几句，它就能自己跑完市场分析、选品设计、供应商筛选、商品发布和日常运营。原本要数周甚至数月的流程，被压缩成一段对话。
数据不会说谎：Accio Work 40%的用户是Solopreneur——也就是「一人企业」。门槛降下来的同时，生意反而做得更精了。今年阿里国际站的EBITA增长了18%。
本期播客，我们和阿里国际站总裁张阔聊了聊。他提了一个有趣的判断方法：面对新模型，你的公司是兴奋、焦虑，还是毫无感觉？最后一种，才是最危险的。
硅谷的AI生态，和国内差在哪
张阔在GTC期间去了硅谷。他的观察是：除了所有创业都跟AI有关，底层基础设施的投入也重得多。TogetherAI、Fireworks这些公司规模已经不小，存在的意义就是让上层应用更容易获取模型、更低成本做推理。
再往上，是各种构建型基础设施。语音转文字、多模态处理，很多小公司在垂直领域永远「在推土机前面几十米跑」，却能保持身位。阿里国际站也跟这类公司合作，比如Whisper Flow，语音转文字的时效和准确性都很能打。
至于「AI冲击SaaS」的讨论，张阔觉得要两面看。基于Token的计量方式，可能比基于坐席的模式更优；但也有很多SaaS因为AI加持变得更好用。他举了个例子：一家做连锁超市小时工招聘的公司，原来蓝领跟文本交互，到场率很低。现在Agent把穿什么衣服、车停哪儿、病假怎么算都讲清楚，到场率就上去了。
OpenClaw vs Cowork：不是2C和2B那么简单
Jensen Huang在GTC上高频提及OpenClaw。但张阔认为，真正值得关注的可能是Anthropic的Cowork。
OpenClaw现象级，但配置有技术门槛，挡住不少人。更重要的是价值产出——如果留住的工作流有限，退潮是迟早的事。Claude Cowork还在早期，但分层开放架构、产品设计体系、跟Claude模型的匹配度，都能看到下一代工作台的样子。
至于「OpenClaw适合2C、Cowork适合2B」的划分，张阔觉得没那么绝对。OpenClaw开源泛化能力强，可以接多个模型和工具，但开放性过强也意味着磨合成本高。Cowork的面向对象更清晰：知识工作者，程序员、分析师、研究员、律师——需要跟邮件、Word、Excel以及互联网信息打交道的人。
「一次性处理还是分步骤来，不是核心分野。」张阔说，最Agentic的工具其实是「所有工具的工具」，不同的人会用它长出不同的样子。关键是在每一步设计和校正，把差错率降到最低。假设做播客要18步，每步误差10%，90%的18次方基本不可用。所以每一步都要验证，让AI基于你的成功标准强化学习，最终产生你能接受的工具。
Accio的迭代逻辑：从浏览器到桌面
去年推出的Accio，今年3月月活已到1000万。张阔的推演是：B2B生意未来会走向A2A（Agent to Agent）。
阿里国际站现在有两条平行线：一条是阿里巴巴.com，搜索、沟通、推荐、交易、物流都在用AI重构，交互变成你跟AI对话，让它帮你筛选信息、推进订单；另一条是Accio，核心解决采购问题——从研究、想法形成、产品设计，到供应商筛选、沟通、交易、运输、售后。
Accio Work是下一个版本。原来Accio是基于浏览器的Agent系统，Accio Work装在桌面上，除了设计到采购，还能完成日常操作：开店、卖商品、管理库存、接受客服反馈。有了Computer-Use和Browser-Use能力，Agent可以像人一样操作电脑和浏览器，帮海外买家完成从想法到采购、再进入销售周期的全过程。上下文无限长，需要分层存储，有些内容索引起来，有些需要时再访问。
和ChatGPT、Gemini的本质区别？张阔提了四个投入方向：信息准确性（商品价格等关键信息基于26年积累和海量沟通，幻觉远低于大模型）、强化学习闭环（交易是否达成、持续购买还是试几次失败，都能形成反馈信号）、安全可靠性（2B风险高，推理周期长，出错要能回滚）、以及桌面端的完整工作流。
模型迭代是压力测试，不是选择题
底层大模型更新，对阿里国际站是利好还是需要紧急切换？张阔的答案是：每当SOTA模型出现，产品应该变得更聪明、体验更好，这才是AI原生。如果新模型跟你没关系，才是更大的问题。
千问是基础底座，上面做大量优化。多模态、编程能力、Agent推理能力强的模型，都在最好应用场景里用起来。
SaaS会被颠覆吗？看你怎么定义「颠覆」
Accio Work和原来的Accio比，第一个差别是把商家经营环节闭环完整。原来做了研究、设计、采购，现在加上日常商业操作：开店、经营、补货、客服、销售。利用泛化AI能力，在Shopify等平台经营；如果企业有雇员，薪酬、财务、税务等需求，会接入硅谷做得好的Agent产品，给中小企业开箱即用的体验。
基于Agentic的体验，可能比SaaS更简化。而且每个中小企业都能定义自己的核心流程和逻辑——这在原来SaaS世界里很难，除非你有上百万美金预算。现在你把成功标准输入给Agent，它就基于你的输入形成专门的工作流，完成产品定义、发布、营销、社媒运营，过程更自动化。
30%到40%的用户是「一人企业」。原来设计商品花一周觉得值，但发多店铺、做多平台内容、回顾客反馈、管库存、进货又要一周——这些事Accio Work想自动化掉，大部分工作只需要人少交互，AI通过多Agent协同完成。
阿里国际站的用户分层明显：年采购几百万到上千万美金的大客户，沃尔玛、亚马逊也在上面采购；但底层是大量个体经营者，往上是连锁商家，再往上才是头部稳固企业。很多大客户是从小伴随成长起来的。这些实体经济中的中小企业，是核心服务对象。他们打开OpenClaw或Claude Cowork会觉得难理解，所以要做开箱即用、ROI在合理范围内的产品。
商业模式的延续与进化
Accio的商业模式分两块：Token Base（自有工具和三方合作伙伴的子智能体消耗Token）和基于市场平台的模式（广告、服务中间产生的费用）。
用户搜索和采购都在AI软件里完成，传统市场平台广告会受冲击吗？张阔认为展示广告确实意义下降，更多是基于效果的广告。AI对阿里巴巴.com的帮助体现在两方面：搜索量变多（AI更好理解意图、结果更好，加上多模态输入），以及广告本身更精准。能生产同一个商品的不止一人，告诉买家这条广告匹配了哪些标准，买家更愿意交流。今年搜索和广告是增长较快的两条轨道。
AI匹配更精准，广告位减少——这个理解是对的。原来给1000个结果，现在给5个。这5个如果要做广告，必须是更精准的结果，不能像原来不精准还硬塞。Google财报验证了这一点：AI概览既让用户停留时长和查询数变多，广告数也变高。广告更精准，点的人更多，广告主更愿意付费。不像原来一堆CPC，点完匹配效率很差，对广告主也是浪费。
互联网时代的商业模式大概四到五种，有些会延续到AI时代。核心还是创造价值：更好的设计、更好的全球调查，用Token Base衡量，赢的标准是单位Token的智力密度或产生的价值更高。效果广告可能持续成立——供需匹配中有人愿意让利，要么商品让利要么广告多展现。平台侧的供应链服务，如担保交易、争议补偿，抽成很少但规模变大，也能带来增量价值。
当然，Agent世界里基于使用量的模式，可能比SaaS基于坐席的模式更领先，未来会持续超越。整体看，是基于新技术让服务和效率再优化一层。
阿里做Accio，核心壁垒在哪
26年积累，平台每天上百万上千万的沟通、查询、交易，形成闭环的强化学习信号。背靠阿里集团，跟千问深度合作，保持模型理解和使用的领先性，注入数据到中期训练和后期训练，让壁垒越来越大。
Agentic产品也有数据飞轮：更多人用，记住更多工作流，更多工具在什么情况下表现更好，产品进入下一个循环。
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