映象舆情

　　ToB AI赛道竞争日趋白热化，但大多数企业买AI产品面临同一个困境：采购前承诺满满，上线后效果存疑，验收标准模糊，结果无人负责。

　　语核科技给出了一个反向答案：按照实际业务结果收钱。

　　“按价值抽成”，颠覆软件授权逻辑

　　传统企业软件以“授权费+服务费”为主要收费模式，一旦合同签署，供应商的收益与客户的实际业务效果脱钩。语核科技则选择了一条更高风险、也更高信任的路：按业务结果抽成。

　　这意味着语核科技必须在合同签署前，就确认自身能够交付可量化的业务结果——否则就意味着颗粒无收。这一模式倒逼团队在每一个项目启动前，完成严格的需求可行性评估和业务指标对齐，杜绝“做了没用”的无效交付。

　　售前场景：ToB企业最难规模化的环节

　　语核科技的主战场是企业售前——方案撰写、技术报价、客户答疑，这是B2B销售链条中技术含量最高、对人才依赖最强的环节。

　　一位资深售前工程师的培养周期通常超过两年，且高度依附于具体的产品线和客户群体，跨岗位复制几乎不可能。语核科技的售前数字员工，将这套专家级认知固化为AI能力，让企业以极低成本复制最优秀售前的核心工作能力。

　　已有客户案例显示，引入售前数字员工后，报价周期从数天压缩至20分钟，方案输出准确率超过90%，单个客户年化节省专业人力成本超47万元。

　　三个问题决定AI项目成败

　　语核科技创始人翟星吉分享了一个判断AI项目能否成功落地的框架：

　　第一，场景是否“离钱足够近”？只有直接影响收入或降低核心成本的场景，才值得投入AI改造——否则项目很难获得持续的业务侧支持。

　　第二，SOP是否可被结构化？如果业务流程完全依赖个人经验、无法被文档化，AI也无法有效学习和复现。售前这个场景的优势在于：优秀销售的方法论可以被系统性地采集和标注。

　　第三，商业模式是否与客户对齐？供应商与客户的利益是否绑定，直接决定了AI项目在企业内部能否获得持续投入和资源支持。

　　从千万营收到持续规模化

　　语核科技成立两年，营收已突破千万，获得数千万元融资，并在2025年度获得包括CHINA AI 100、POC50等多项行业荣誉。当前已在制造业、工程、半导体等多个垂直行业形成标杆案例。

　　声明：本文为广告推广信息，不代表本网观点，如有违规或您认为该页面内容侵犯您的权益，请联系我们，我们将及时处理。