夜雨聆风近期：众人在谈及 AI 时，思维定式仍停留在程序层面。众人在应用 Agent 时，行为逻辑依旧等同于插件。
也就是说，行业表面已迈入新阶段，但大多数人的认知，仍停留在上一代。
这也是为什么越来越多观点认为，应当多与一批 “用新方式思考公司” 的创业者交流。不少人早已不满足于让 AI 代写、查资料、跑流程。
他们真正在探索的，是一件更具颠覆性的事：如果一家公司的核心劳动力不再是人，会发生什么？
杭州活动前，Kelly 曾就此展开分享。他是 Buda.im 与兔兔养虾的创始人，Vika / APITable 的创立者，也曾担任喜茶创始 CTO。
这些亮眼履历之外，更值得关注的是他作为创业者的思考特质：不执着于强化单一功能，不追逐热点赛道，而是试图回答一个更底层的问题：未来的公司，究竟应该如何组织？
这也是其观点值得在峰会上被重视的原因。讨论早已不局限于出海、Agent 或 AI 工具，而是触及一个更大命题：AI 会不会重新定义 “公司” 这一形态？
从 Vika 到 Buda，不是转型，是对 “软件时代” 本身的重新审视
Vika 解决的是典型软件问题：帮助人类团队更高效协作。项目服务百万级用户，开源项目关注度高，融资表现优异，在创业路径中堪称成熟。
但 AI 出现后，新的思考随之产生：如果团队里主要执行工作的不再是人，而是 AI，会怎样？
这一看似概念化的设想，并未停留在纸面。春节前后，通过深度使用 OpenClaw，一个清晰的感受浮现：单个 AI Agent，与一群 AI Agent，完全是两种存在。
单个 AI 仍属于工具范畴，用于写作、查询、执行单项任务，依旧是工具思维。而当一批 AI Agent 按照组织架构部署、分工、协作、衔接，形成类似团队的行为模式时，性质已然改变。它不再只是辅助，更接近一个组织雏形。
当下很多人尚未意识到这一层区别。大量使用者仍停留在 “新增智能工具” 的层面，而真正的变化在于：多个 Agent 被系统化组织后，AI 开始从工具走向组织本身。
这也是 Buda.im 的创立起点。它并非简单套壳产品，也不是多模型集成的中间层，而是一套让 AI 员工可长期存在、可衍生、可协同、可进化的系统。
Buda 被比作一栋写字楼，这一比喻十分贴切。其核心并非出售单点能力，而是搭建一个载体，内部 “入驻” 的是成体系的 AI 员工。
“软件正在死亡”这一观点看似激进，却具备相当程度的合理性
行业长期习惯以 “提效” 定义 AI，提效固然重要，却也容易窄化其价值。
若 AI 仅用于提效，本质仍是对原有软件体系的优化。流程、表单、界面、后台、系统切换依然存在，只是速度提升。而更尖锐的判断是：软件正在死亡。
人们并非真正热爱各类软件，使用报销系统、CRM、工单流程、后台配置，只是为了完成工作。人们并非喜欢操作软件，只是不得不适应软件。
当 AI 能够理解自然语言，更合理的工作方式本应是：提出需求，由 AI 完成执行，而非学习软件入口、层级与操作。
这是一次重大迁移。软件时代的核心是 “人适应系统”，AI 时代则转向 “系统适应人”。
改变的不只是交互方式，更是整个软件产业的底层前提。当语言成为入口、任务可被直接理解、工作流可动态编排，大量依靠界面、模块、流程构建的软件壁垒将被大幅削弱。从协作软件走向 AI 组织系统，正是基于这一判断：相信语言会成为新一代操作系统，便会转向构建全新基础设施。
当下最大的分水岭，不是谁会用 AI，而是谁已经开始 “管 AI”
与大量创业者、投资人、产品从业者交流后可以发现明显差异：一部分人在 “使用 AI”，另一部分人已经在 “管理 AI”。一词之差，对应两个时代。
前者是用户逻辑：提问、生成文本、做表格、写邮件。后者是组织逻辑：定目标、拆任务、分配 Agent、校验结果、决策调整、优化机制。
Kelly 显然已进入后一种状态。因此 Buda 的目标用户清晰明确：希望通过 AI 放大自身能力的超级个体、中小企业创始人，共同诉求是以更少人力撬动更大生产力。
这一方向的商业逻辑颇具新意：未来将按 “人类用户” 收费。AI 员工与算力可近乎无限复制，真正稀缺的是发号施令、最终决策、承担责任的人。
过去公司成本重心是扩充人员，未来核心资源则是更少但更强的人类管理者。这不是简单降本增效，而是公司资源结构的重构。
很多企业出海失利，不是输在产品，而是输在 “找不到人”
Kelly 参与的圆桌围绕区域攻坚：日本、欧美、中东市场的差异化策略。但其最具价值的部分，并非具体战术，而是对本地化落地本质的理解。很多商业问题，归根到底是能否找到合适的人。
谈论出海时，战略、区域、节奏、品牌、本地化、渠道、合规常被放在首位，但不少企业真正折戟的原因，却是非常现实的问题：找不到人、对接不畅、问题无人处理、响应滞后、合作不稳、本地推进缺乏抓手。
小问题往往卡住全局。香港尚且如此，日本、中东、欧洲的复杂度只会更高。
许多出海服务之所以难以打动客户，是因为只提供框架与建议，而非落地抓手；只给出方案，而非执行路径；只输出理解，而非解决问题的人与能力。而 Kelly 所探索的方向，正是把找人、协作、执行、本地化推进，逐步交给数字员工团队承担。他人提供工具，这里交付的是可在当地语言与文化环境中持续运转的团队雏形。
AI 能替代大量环节，同时也会催生新岗位：AI 管理员
关于 AI 的替代场景，观点十分明确：内容、研究、执行类工作将最先被显著替代。市场调研、本地化内容、客服、运营执行均可大幅提速。以往需要小团队支撑的工作，如今通过若干 Agent 加一名管理者即可启动。
一个容易被忽略的事实是：AI 替代工作，不等于岗位消失，而是职责被重新分配。从亲自执行，转向定义目标、拆解任务、校验质量、修正方向、管理 AI，一个新角色由此出现：AI 管理员。
这类角色未来将愈发普遍。人们不再只是学习工具，而是学习成为数字团队的管理者。AI 最终改变的，或许不是单个岗位，而是整个组织的分工方式。个体从执行者，逐渐转向调度者、校验者、决策者，这一变化对个人与组织都影响深远。
真正的难点，不是翻译语言，而是理解文化
一个被广泛认同的观点是：企业出海常将本地化等同于语言翻译，修改官网、文案、素材便视为完成。但真正深耕海外市场便会发现，语言只是最表层的部分，难点在于文化、信任机制、关系网络、用户偏好与决策逻辑。
日本重视长期信任，中东多依赖熟人网络，欧美对隐私与合规要求严苛，这些都不是 AI 自动生成内容就能解决的。因此一个关键判断是：AI 负责效率，人类负责判断。
AI 可以快速给出 80 分的基础成果，但决定成败的最后 20 分，仍高度依赖人类对市场的长期理解。
资源有限时，最怕的不是慢，而是什么都想要
不少企业出海初期倾向于同时布局日本、欧美、中东，看似全面发力，实则风险极高。三个市场对应三套完全不同的逻辑。资源有限时，更理性的选择是单点突破，而非全线铺开。
一个实用的优先级框架包含三点：市场需求强度、进入难度、资源匹配度。产品是否真实刚需？文化、政策、竞争门槛是否过高？团队是否具备语言、资源、经验匹配度？综合判断后，优先级自然清晰。很多企业并非输在缺少机会，而是输在过度分散，未能深度扎根。
通用大模型会不会取代这类产品？
一个现实问题是：既然 ChatGPT、Claude 能力已足够强，用户为何还需要 Buda 这样的系统？
回答十分坦率：AI 大幅降低了自主搭建的门槛，成本低、适配快、成果可内部留存，对传统软件形成毁灭性冲击。
但单个模型强大，并不等于多个 Agent 能自动形成组织。个人使用通用大模型可以完成很多事，但如何让多个 Agent 分工协作、互相校验、共享记忆、闭环执行，并非天然能力，而是企业级数字基础设施问题。核心不在于 “拥有智能”，而在于 “组织智能”。未来的重要分野，或将从单体智能转向组织智能。
这场分享为何值得关注
因为其核心押注的不是一款产品，而是一种新的公司形态。判断指出，到 2026 年底，“以员工人数衡量公司规模” 的时代将受到强烈冲击。未来高效的出海团队，可能只需要少量人类核心成员，搭配大量 AI 执行单元。
这一设想的价值，不在于具体数字，而在于推动人们重新思考既定概念：什么是团队？什么是规模？什么是组织能力？什么是出海基础设施？传统公司扩张依赖招人、建部门、堆系统、拉流程，而新的可能正在出现：少量核心人类，大量可复制、可调度、可协同的 AI 员工，加上一套能组织 Agent 的系统。
如果这一路径成立，AI 对商业的影响将远超 “提效”，而是改写公司形态、重塑全球化逻辑。这场分享不仅适合关注海外区域策略的人，更适合思考未来团队搭建、组织方式与 AI 赋能的人。真正有价值的，往往不是给出答案，而是升级问题。
访谈精选 Q&A
Q1：Buda.im 的核心定义是什么？
A： 它是多智能体协作平台（Multi-Agent Platform），而非孤立的 AI 助手。其核心价值不在于提供单点工具，而在于交付一支具备协同作战能力的数字员工团队。
Q2：从 Vika 到 Buda 的演进逻辑是什么？
A： 这是一次从“人效工具”向“AI 组织形态”的底层重构。Vika 侧重于优化人类团队的协作效率，而 Buda 则在探索当员工主体转变为 AI 时，组织应如何高效运转。
Q3：如何理解“软件正在死亡”这一观点？
A： 软件通常是人类完成工作的被迫中介。随着 AI 对自然语言理解的深化，交互逻辑将发生逆转：从“人适应复杂的软件界面”转变为“系统直接理解并执行人的意图”。语言将成为事实上的新操作系统。
Q4：AI 目前在出海业务中可替代哪些环节？
A： 现阶段在内容生成、市场研究及基础执行层面替代效应显著。例如本地化文案创作、竞品调研、基础客服及标准化运营，均已实现大幅提速。
Q5：AI 在全球化进程中最难攻克的壁垒是什么？
A： 跨文化的深度理解与核心商业决策。尽管语言翻译已趋于完美，但特定市场的信任建立机制、人脉网络运转逻辑及合规风险判断，仍需依靠人类经验。
Q6：为何出海企业的失败往往并非由于产品质量？
A： 多数失败源于“进入”而非“融入”。翻译官网或签约代理仅是表象，真正的挑战在于如何建立长期本土信任、获取有效反馈并深度理解当地用户的心理诉求。
Q7：资源受限时，出海应采取何种扩张策略？
A： 核心策略是“单点突破”。通过市场需求强度、准入门槛及资源契合度三个维度确立优先级，集中资源先在一个市场取得确定的胜利。
Q8：通用大模型是否会消解此类协作平台的价值？
A： 大模型虽然具备极高的单体智能，但无法自动生成组织智能。Buda 解决的是多智能体之间的记忆共享、分工协作、结果校验及流程闭环，这些属于企业级数字基础设施，非单体模型可替代。
Q9：Buda 的目标客群画像是怎样的？
A： 主要面向两类群体：一是渴望通过 AI 杠杆放大生产力的“超级个体”，二是致力于构建极简人类管理层、极大规模 AI 执行层的中小企业主。
Q10：2026 年行业发展的关键转折点在哪里？
A： 认知的全民跨越。即社会不再仅将 AI 视为插件，而是普遍接受其作为公司组织架构中不可或缺的组成部分。
Q11：未来最具潜力的商业形态是什么？
A： “数字原生”的微型跨国企业。这种形态由极少数核心人才驱动，利用 AI 矩阵在全球范围内进行高效的价值套利与商业扩张。
Q12：如何开展第一步合作尝试？
A： 摒弃宏大的顶层设计。应针对目标市场的一个具体业务痛点，在周期一周内启动最小化可行性试点（MVP），验证 AI 员工在特定流转环节中的替代效能。
