我越来越感觉，AI方向，2B和2C，是“通”的
3年前，我在《》中分享了原创认知：未来AI企业，方向定位将不是按照To C/To B来划分，而是按照To 人/To AI 来划分（有朋友说，我可能是第一个说出这个认知的人……）
对这个点，我最近感觉愈发真切，或者换个角度说是：AI方向，2B和2C，是“通”的。
最近的，有2个例子——
1、8月12号AI日报（https://t.zsxq.com/tN4Bs）第一篇文章提到，Claude Tag 就是常驻公司群聊的AI Coworker（会解锁多重价值，是10x Claude Code 级别的产品）
我看的时候就感慨，这和我6月分享的星球文章《一定会成为现实的AI产品体验：多人间的AI管家提醒》（https://t.zsxq.com/Sao6d），从体验效果来说，是同样的类型。
即，在C端用户场景，这个模式是一致的！都是让Agent进入群聊，获得更多context、作为信息路由，甚至能主动找活儿干。
2、8月11号AI日报（https://t.zsxq.com/wz2XU）第一篇文章提到，
那些实验室（Anthropic、Open AI）在结构上，就被设计成“要从客户身上捕获 alpha”……Palantir 真正卖给客户的，不是FDE团队，而是一套能围着企业自己的库存、订单、设备和规则做决策、并让企业始终握着方向盘的"业务操作系统"。
也就是说，在B端场景，特别关键的价值，是让企业能够沉淀自己的数字资产、不被LLM吸走。
而我最近在做一些个人AI的探索，体会到，C用户也是非常在乎这个问题的。
把这2方面的特征总结下，就是：在LLM和用户之间，造城墙，不论C端还是B端场景，都是非常重要的——让私有context能用起来、但不被LLM萃取榨干。
如果哪家公司能把这件事做成，价值巨大。
3、不过，这里可能隐含一个先后次序问题，就是B端场景价值释放的前提，可能是个人AI-native化的完成，否则会打折扣的——这也是“前面这些认知，还不算行业共识”的一个原因。
谁能第一个真正把“AI分身系统”打造出来，谁就击中了整个事情的“题眼”。
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黄钊hanniman，前腾讯PM，前图灵机器人-人才战略官/AI产品经理，13年AI、16年互联网经验；社群""（9年）和自媒体""（12年）；作品有《》、「」。
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