易嘉辰 · JACK YI
01 — 11
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聚合,就是这一代人
要完成的科学工程。

—— 苏昊 · 复旦大学通用物理智能研究院院长 · 2026 世界人工智能大会

我是易嘉辰 Jack,锐明技术(Streamax)产品市场工程师——市场与产品工程之间的桥梁。而在 AI 浪潮之下,我给这个角色一个新的注解:「聚合」的实践者。这个网站,是我过去一年的工作答卷。

产品与市场的聚合 碳基与硅基的聚合 AI 与工作流的聚合
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02
CONTENTS

目录

申请职级 P3 · 按答辩框架,走一遍这一年

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目录 · Contents

申请职级:P3

产品市场序列 · 产品市场一部 · 易嘉辰 Jack。本站章节与锐明《任职答辩内容框架》一一对应——四个部分,十三个章节;点击任一条目直达,右侧浮窗随时显示当前章节对应的 PPT 部分。

03
PART 01 · 自我申请说明

三重聚合

产品与市场 · 碳基与硅基 · AI 与工作流——一种工作标准

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我的工作

三重聚合。
一种工作标准。

过去一年,我在锐明沿三条主线交付——每一条,都是一次「聚合」。将光标悬停在卡片上,查看关键成果。

产品与市场2026
→ eSIM × SMB × Stripe × Sentinel
eSIM 商业化海外供应与流量包全链路,从 0 到 1
SMB 市场调研两份报告 + FleetSpring 营销试验
Stripe × FT Cloud从伪 SaaS 走向真正的 SaaS
Sentinel 营销阵地streamax-sentinel.com 海外获客
4 Projects · Est. 2026
Commercialization
碳基与硅基JERRY GPT
→ Jerry GPT
总监经验蒸馏专家知识 × 锐明知识库
周使用 80+ 次团队日常「第一求助对象」
官方推荐海外销售培训指定工具
独立站内置子页附件阅读 · 联网检索 · 文档生成
Org-level Asset · 80+ Weekly
Human × Silicon
AI 与工作流TOOLKIT
→ SalesToolkit · PM Workstation
BD 工作流标准化SOP · 模板 · 话术 · 讲稿
北美 · 欧洲战区在用新人第一天上手
Claude Code × CodexAI 构建,迭代到独立站 v8.11.4
PM Workstation 自建调研台SMB 市场泛信息 AI 调研
Daily Use · 2 Regions · v8.11.4
AI Workflow
04
PART 02 · 核心案例举证

案例一 · eSIM

四站,把 eSIM 从客户痛点推到 PoC

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Case 01 · eSIM

四站,把 eSIM
从客户痛点推到 PoC。

非车规级物理 SIM 在车载环境里会熔化、氧化、松动,客户还被单一运营商绑定。我没有直接去找供应商,而是先把客户到底在为什么付钱算清楚——然后沿着一条路径,把 eSIM 从需求推到真车 PoC。点击任一站点查看细节。

01

客户需求调研

RESEARCH
  • 物理 SIM 重新封装的成本
  • 跨境漫游费用
  • 弱信号与触点松动断网
02

与 Webbing 谈判

ISRAEL · SUPPLIER
  • 10+ 次技术评审与咨询会
  • 两次接待对方 CEO / VP
  • 更优服务与更优价格
03

FT Cloud 自有 eSIM 服务

PRODUCT
  • 激活 / 暂停 / 停用
  • 流量监控与分析 · 流量包选择
  • Pay-as-you-go · 流量池套餐
04

各战区 PoC 试点

LATAM · POC
  • 协同各销售区域产品工程师
  • 以拉美为主的真车试点
  • 一线反馈回灌产品与资费
Step 01 · 我做了什么

先弄清客户到底在为什么付钱

对北美、拉美、欧洲多个战区的客户做一对一访谈,把「换卡」这件小事拆成四类可量化的成本:物理 SIM 重新封装的人工与停机成本跨境漫游费弱信号导致的数据缺口触点松动引发的断网与返修。调研结论是:这些痛点跨大洲普遍存在,不是个别客户的抱怨——eSIM 值得做成一项标准服务,而不是定制方案。

2份海外合同 · 2026.06
6家意向客户
10+次 Webbing 技术评审会
2种自有资费模型
$10–15每台自购 SIM 的重新封装成本(re-pack)
2–3 年塑料 SIM 高温老化后数据静默失效,引发误报 RMA
Truck roll上门与停机的隐性成本,从不出现在采购预算里
2 种形态Triple-Cut 可插拔 · MFF2 板载焊接(车规级、抗震防腐)
自有资费 · 流量池如何工作

每台设备 3 GB × N 台设备 = (3 × N) GB 共享月池

3GB / 台 / 月
×
N台设备
=
(3 × N) GB车队共享月池
3GB · 1 台
30GB · 10 台
33GB · 11 台(+1 台 = +3 GB)

Pay-as-you-go 适合用量波动的小车队,Pooled data plan 让多车共享配额——用量在全车队内流动,不再有被搁置的单卡额度,也不再需要人工补量。

SOP · 沉淀的方法论

「技术评估 - 合同 - 供货 - 付款 - 维护」
非大陆主体供应商引进全链路

公司此前没有引进海外供应商的系统经验:合同用什么主体签、钱怎么付出去、谁来验收、出了问题找谁。我在 Webbing 项目里把每一步都走通、写清,沉淀成一条可复用的流程——后来 Stripe 的引进直接复用了它。

STEP 01

技术评估

产品市场云平台 / 硬件

供应商能力与兼容性评审(eUICC 多运营商 profile、覆盖与切换逻辑、API);10+ 次技术会议;PoC 前置验证。

产出 评估报告 · 技术方案
STEP 02

合同

法务采购

非大陆主体合同模板;法律适用与争议解决;数据与隐私条款;SLA、价格与付款条件逐项谈定。

产出 采购合同 · 服务合同(2026.06 签署)
STEP 03

供货

供应商云平台

eSIM profile 与流量资源交付、开通与测试;与 FT Cloud 对接(激活 / 暂停 / 停用、用量回传)。

产出 对接联调 · 验收记录
STEP 04

付款

财务

跨境付款路径、外汇与税务合规、付款节点与对账方式——为非大陆主体收款方打通公司内部的付款流程。

产出 付款流程 · 对账机制
STEP 05

维护

产品市场云平台

SLA 监控与问题升级路径;续约、资费与流量包调整;把一线与 PoC 反馈持续回灌给供应商。

产出 运维与升级机制

为什么必须有这条链路没有它,每一次引进海外供应商都要重新问一遍「找谁、怎么签、怎么付」;有了它,海外供应商从「特例」变成「流程」。

最难的一环不是技术,是付款:非大陆主体的收款方、外汇与税务口径、内部审批节点——这一环需要财务深度参与,也是后来 Stripe 项目花时间最多的地方。

复用价值Stripe 的引进按同一条链路走,评估与引进整体高效;接下来 Token 算力供应商的引进,也将是第三次复用。

我的角色

这个项目无先例、无专职团队。我按阶段切换三重身份:前期当采购专员寻源并引进海外供应商,中期当产品工程师与云平台一起定义服务与资费,后期当市场专员协同各战区把它推向客户。

为什么这么走

顺序是刻意的:先用调研把需求量化,谈判时才有底气要价;先把自有服务形态定义清楚,供应商的能力才能被「翻译」成客户看得懂的功能;最后用真车 PoC 而非 PPT 来说服战区。

留下了什么

除了合同与意向客户,更长期的资产是一条公司此前没有的「技术评估 - 合同 - 供货 - 付款 - 维护」非大陆主体供应商引进全链路——后来 Stripe 的引进,直接复用了它。

05
PART 02 · 核心案例举证

案例二 · SMB

到一线去,把答案带回来——调研、两版报告与营销试验

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Case 02 · SMB 调研 · 1/2本案例01 调研与两版报告02 营销试验 FleetSpring

到一线去,
把答案带回来。

大客户增长趋缓,中小微车队(SMB)是不是锐明的下一个客群?这个问题没有现成数据,也没有人能拍板。我用三种方式各自求证、交叉验证,产出两份报告——然后把结论变成一次真实的市场试验(下一页)。

01

展会访谈 · 驻美调研

2026 年 3–5 月驻美,走完 TMC、MATS、ACT Expo 三大行业展会。不做问卷式调研,而是与 SMB 企业的老板、中高层、司机一对一访谈——老板讲预算与回本,调度讲流程,司机讲抵触。三层视角放在一起,痛点才完整。

02

AI 泛信息调研

自建 Project Manager Workstation,对 FMCSA / ATA 等公开数据与行业报道做泛信息收集,用「自上而下 + 自下而上」双轨测算市场规模,并以三维度框架(规模、业务范围、技术与运营能力)界定谁才是真正的 SMB——与一线访谈相互印证。

03

本土补充验证

回深圳后继续「上山下乡」:访谈货拉拉司机、Ole 仓储管理员等物流与货主对象,检验「小车队为什么不买安全设备」的假设在不同市场是否成立。

阶段一 · 2026.04 · 驻美期间

值不值得进?

问题SMB 市场是不是锐明的真实机会
方法FMCSA / Berg Insight / ATA 数据 + 三巨头财报拆解 + 车队访谈
结论市场有结构性空白,值得进 ✓(已标注边界:未做需求方实地调研,单位经济待验证)
阶段二 · 2026.06 · 回国之后

用什么产品进?

问题能不能跑通?用什么产品进
方法货拉拉跟车实测 + Ole / 中外运门店走访 + G7 易流 41 篇案例 AI 调研
结论市场仍值得进 ✓,但不是 AI Dashcam——AI 价值在 SMB 场景无法被使用,硬件退化为「事故证据机」
转向 · 思考与行动

改用 Sentinel 切入

假设家用监控摄像头能卖,个人第二大财产(车辆)保全的摄像头也能卖
痛点货物 / 油料丢失 · 停车被剐被撞 · 远程取证难
行动与上级多轮讨论后,先用一个伪网站做营销试验,让市场投票 → 下一页
我的角色

「市场调研员 + 小老板」双重身份——以调研员身份深入一线收集事实,以经营者视角反问:如果这是我的生意,我会不会为 SMB 立项?

最重要的发现

SMB 的采购决策人就是老板本人:价格敏感、要即买即用、不想养 IT;对「驾驶安全监控」的付费意愿和管理半径都有限——他们担心的是停着的车被偷、货被盗、出了事故说不清。

从报告到行动

两版报告完成了从「市场判断」到「产品判断」的下沉:值得进,但不是 AI Dashcam。方向需要市场来回答——我与上级经过多轮讨论与争取,决定不再只停留在研究,直接做一次低成本的营销试验,让市场用行为投票(下一页)。

Case 02 · SMB 调研 · 2/2本案例01 调研与两版报告02 营销试验 FleetSpring

做一个「伪网站」,
让市场自己投票。

调研之后、立项之前,我搭建了独立品牌 FleetSpring 的 SMB 车队安全站——六个行业、六个预置安全包、可见定价、ROI 计算器——把产品放到真实流量面前,观察 SMB 对什么买账、对什么无感。

fleetspring.net
访问 FLEETSPRING.NET ↗ 全屏浏览本站 ↗ 6 行业 × 6 安全包可见定价ROI 计算器

上方为试验站点的完整内嵌(可点击浏览各行业安全包、计算器与询盘页)。品牌刻意独立于锐明,用 SMB 老板听得懂的语言说话。

市场反馈 · 一

Dashcam 对 SMB 不是好的切入点

以驾驶安全 / dashcam 为核心卖点的安全包,没能引发 SMB 老板的购买兴趣——他们不认为自己的司机需要被「监控」,也不愿为此付月费。

市场反馈 · 二

Sentinel 式的「守护」更可能成立

围绕停车守卫、防盗取证、货物安全的价值点明显更能触动 SMB——车停着的时候才是他们真正焦虑的时刻。这正是哨兵 Sentinel 的定位。

由此决定

把 Sentinel 推到前台

试验印证了调研判断:进入 SMB 市场应以更细分、非驾驶安全定位的产品切入。于是有了下一页——为 Sentinel 专门搭建的海外营销阵地。

07
PART 02 · 核心案例举证

案例三 Sentinel 营销阵地

从调研结论,到营销阵地

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Case 03 · Sentinel 营销阵地 · 承接案例二结论

从调研结论,
到营销阵地。

调研指出的方向,我把它做成了可访问的现实。

streamax-sentinel.com
访问 STREAMAX-SENTINEL.COM ↗ 全屏浏览本页 ↗ 400 mW90 天待机0.02 LUX

上方为完整营销页的内嵌版(含 3D 与视频,可直接滚动交互)——把「Always-on · 停车守卫」的产品语言,翻译成 SMB 客户听得懂的语言。

我做了什么

从 SMB 调研与 FleetSpring 试验的结论出发,为哨兵 Sentinel(Always-on 停车守卫摄像机)搭建独立海外营销站:规划 Challenge → Answer → Features → Intent AI → Alerts → IoT → Cases → Docs 的信息架构,撰写全部英文文案,整合 3D 模型、视频、夜视对比等素材,并设置演示预约与询盘入口。

为什么这么做

SMB 的买家要的是「看得懂、算得清、买得到」。所以这个站不讲参数堆砌,而讲「发动机熄火后车还被守着」——把 400 mW 功耗、90 天待机、0.02 lux 夜视翻译成他们关心的场景语言。

带来什么

它把调研结论变成了一个可访问、可转发、可承接询盘的真实阵地,也成了战区销售面向 SMB 客户的统一说辞来源——产品语言与市场语言,在这里完成了聚合。

08
PART 02 · 核心案例举证

案例四 · Stripe

做真正的 SaaS

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Case 04 · Stripe × FT Cloud

做真正的 SaaS。

FT Cloud 曾以「伪 SaaS」方式运行:邮件下单、人工开票、表格台账。我引入 Stripe,让订阅收费自动化、可规模化——高频订阅业务从此有了地基。

invoice.stripe.com
Stripe hosted invoice 支付门户(Streamax 品牌示意)
Stripe hosted invoice 支付门户(品牌示意):客户自助支付 FT Cloud / eSIM 订阅账单,卡或银行转账,自动对账。
checkout.stripe.com
Stripe Checkout 结账页(Streamax 品牌示意)
Stripe Checkout 结账页(品牌示意):订阅下单、自动续费、多币种与税费计算——替代邮件下单与人工 proforma invoice。
01

技术评估

2026 上半年
  • 订阅 / 计量计费 · 多币种 · 税务
  • Invoice · Customer Portal · Webhook
  • 对比人工开票流程
02

合同

2026.07 签署
  • 合同归属 × 税务归属难题
  • 与财务多轮协商
  • 新加坡试点 · 铺设全战区
03

供货 · 铺设

Q3
  • 锐明新加坡 = 收费主体
  • 荷兰 / 美国子收费账户
  • 全战区收费网络成型
04

付款

自动化
  • 客户自助订阅与付款
  • 自动续费与催收
  • 对账自动化
05

维护

2026.12 起
  • 云平台上新含 Stripe 整合
  • eSIM / Token 订阅复用管道
  • 合规与费率持续更新
Step 01 · 技术评估

先把「真 SaaS」需要的收费能力列清楚

对照 FT Cloud 的业务形态逐项评估 Stripe:订阅与按量计费能否覆盖 eSIM 流量包这类高频小额订阅、多币种与税务处理能否支撑北美 / 拉美 / 欧洲三大战区、Invoice 与 Customer Portal 能否替代人工 proforma invoice、Webhook 能否把开通 / 暂停 / 停用打通到云平台。结论是能力完全匹配——难点不在技术,在跨境合规。

2026.07软件服务合同签署
3大战区收费网络
12 月云平台上新 · Stripe 整合
2次复用 SOP(eSIM → Stripe)
我做了什么

评估并引进美国代扣代缴上市公司 Stripe;针对各大战区合同归属与税务归属的难题,与财务团队展开多轮讨论协商,最终确立「以新加坡为试点、铺设全战区」的推进思路;2026 年 7 月协助完成软件服务合同签署,并推动云平台 12 月上新含 Stripe 整合的收费方案。

为什么这么做

FT Cloud 过去靠邮件下单、人工开票、表格台账——管理靠一个人、续费靠提醒、坏账靠运气。引入 eSIM 这类高频小额订阅后,纯人工模式根本无法规模化。先把收费管道做成真正的 SaaS,其他订阅业务才有地基。

带来什么

这是 eSIM 供应商引进全链路的第一次复用:「技术评估 - 合同 - 供货 - 付款 - 维护」的方法论让 Stripe 的引进整体高效;全战区收费网络成型后,eSIM 流量包、Token 算力等高频订阅都有了同一条收费管道。

09
PART 03 · AI 技能 & 团队贡献

AI 案例一 · SalesToolkit

新人第一天,就拿到老兵的作战手册

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Part 03 · AI 案例一 · SalesToolkit

新人第一天,
就拿到老兵的作战手册。

前线 BD 动作高度依赖个人经验。我用 AI 把最佳实践沉淀成人人可用的标准化工具。

streamax-salestoolkit.com
访问 STREAMAX-SALESTOOLKIT.COM ↗ 全屏浏览本页 ↗ CLAUDE CODECODEX

上方为 SalesToolkit 独立站(v8.11.4)最新版的 1:1 内嵌——可直接切换模块、切换语言、点开 Jerry GPT;线上版需 Streamax 邮箱认证。

我做了什么

用 Claude Code 与 Codex 从零构建 SalesToolkit,并持续迭代到今天的独立网站(v8.11.4):Streamaxpedia 产品百科、Prospecting Flow 销售流程、Discovery Meeting 问题清单、Presentation 讲稿、Value Calculator(TCO / IFTA)、Drip Mailer 冷邮件工具、Marketing Resources、Sales Configurator 与 Jerry GPT——多语言、登录、账户体系一应俱全。

为什么这么做

前线 BD 动作高度依赖个人经验,新人上手慢、线索转化参差不齐。与其一遍遍口头带教,不如把最佳实践沉淀成人人可用的标准件——让新人第一天就拿到「老兵」的作战手册,让老兵的经验不随人走。

带来什么

北美的 Oswaldo Flores、Mia Li,欧洲战区的 Eric Wu 等新人日常使用,BD / AM 动作从「各自摸索」变为「按标准执行」。这是「AI 与工作流的聚合」最直接的实证:AI 不是演示样板,而是每天在用的生产力。

10
PART 03 · AI 技能 & 团队贡献

AI 案例二 · Jerry GPT

把总监的经验,蒸馏成组织资产

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Part 03 · AI 案例二 · Jerry GPT

把总监的经验,
蒸馏成组织资产。

货运产品市场总监 Jerry 的经验,过去只存在于他的大脑里——团队咨询要排队,知识难以复用。

streamax-salestoolkit.com/jerry
打开真实版 JERRY GPT ↗ 全屏浏览本页 ↗ 周使用 80+ 次7×24官方推荐

上方为 Jerry GPT 独立站真实页面(v8.11.4)的 1:1 内嵌——界面、设置、历史侧栏均为原版,后端以预置演示问答替代;真实版需 Streamax 邮箱认证。

我做了什么

把货运产品市场总监 Jerry 的部分经验蒸馏进模型,深度结合锐明知识库,打造 Jerry GPT——覆盖产品定位、竞品对比、异议处理、方案话术与 Solution Selling 方法论;现已是 SalesToolkit 独立站的内置页面,支持附件阅读、联网检索、文档生成与多模型切换,并依据一线提问持续补充语料。

为什么这么做

专家的经验只存在于他的大脑里:团队咨询要排队,知识无法复用,人一忙答案就断。把「问 Jerry」变成 7×24 的组织能力,是「碳基与硅基的聚合」——不是替代专家,而是让专家的判断力可以被并发调用。

带来什么

周使用频率超过 80 次,成为团队日常的「第一求助对象」;海外营销副总 Alan 在海外销售培训上官方推荐使用。它已从一个个人工具,升级为组织级的知识资产。

11
PART 04 · 综合自评 & 成长规划

Token Economy

让算力,成为下一种流量——中国词元出海

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Next · Token Economy · 1/2本章01 机会与概念02 打法与路径

让算力,
成为下一种流量。

中外模型词元存在 10–50× 的价差;海外调用中国模型的份额,一年之内从不足 2% 升至 45% 以上——需求与价差同时成立。我在 2026 年 6 月的内部战略对齐会上提出《中国词元(Token)出海》:把算力包装进 FT Cloud,卖「懂行业的算力」。

「当用户习惯了 FT Cloud Agent,对便宜算力的需求,就会像对便宜流量的需求一样,植入工作流——不被感知、难以离开、按量计费。」

中国词元出海 · 我的成长规划
市场背景 · 价格优势

每百万输出词元价格(美元)

DeepSeek V3.2
$0.42
GPT-5.2
$14.0
Claude Opus
$25.0
10–50× 价差 · 来源:公开定价(2026)。DeepSeek V3.2 约 $0.28 / $0.42(输入 / 输出),Claude 约 $5 / $25;以供应商当期价目为准。
需求侧 · 海外调用中国模型已成规模
<2% → 45%+OpenRouter 上中国模型周用量份额(2025 → 2026 Q2)
21% vs 7.5%单家小米份额 对比 OpenAI(OpenRouter 周用量)
≈30%中国模型约占全球开放模型下载量;Qwen 累计下载已超越 Llama
概念 · 什么是「词元工厂」

把电变成 Token,再出海

中国绿电
低成本清洁电力
算力
GPU 推理集群
词元 Token
模型推理产出
出海
欧美高价市场

以中国低成本绿电与算力为源头,把「电」转化为「词元」,再出口到海外高价市场——这就是词元工厂的价值链。但赛道上「Token 二道贩子」林立、价格战已成红海:纯粹的转售没有护城河,要胜出必须叠加别人没有的东西(下一页)。

Next · Token Economy · 2/2本章01 机会与概念02 打法与路径

不做二道贩子,
做「懂行业的算力」。

利用中外模型价差套利的生意门槛低、产品同质、客户零黏性。锐明的比较优势,是把行业知识与需求「封装」进 Token——别人只卖算力,我们卖懂行业的算力。

通用 Token 二道贩子

红海 · 已陷入价格战
  • 拼价格、拼速度——利润随竞争归零
  • 无行业理解,产品同质
  • 客户随时可切换,零黏性

行业垂直 Token

蓝海 · 锐明的位置
  • 拼行业 know-how + 数据黏性
  • Token 注入锐明的行业知识与需求
  • 客户与 FT Cloud API 深度耦合,难以替换
差异化 · 一
自带行业信息

算力封装车队安全、视频电信等行业语境;或直接调用脱敏版 Jerry GPT,开箱即懂业务。

差异化 · 二
自带 FT Cloud 数据

模型可直接调取 FT Cloud 内的车队数据、报警与报表——数据在哪里,黏性就在哪里。

差异化 · 三
Skill 预规范

通过 Skill 预置行业工作流与规则,输出稳定、可控、可复用。

落地路径 · 三件要做的事
01

深化数据呈现

FT Cloud 解构并智能化,让模型可直接调取 FT Cloud API 所能提供的数据。

02

API 聚合

FT Cloud API 内嵌通用模型 API——一个 API 同时调动 DeepSeek、豆包、千问、文心、MiniMax、Kimi 等;客户通过 FT Cloud API 获取算力。

03

算力来源

自建通用模型 API,或寻找供应商(汕头华侨试验区),锁定成本、稳定性与合规口径。

场景与现金流 · 两层价值

Token 消耗主体:锐明侧 → TSP 自行消耗

二次开发层TSP 调用 FT Cloud API 接入 LLM 能力,读取数据与报表、自主分析建模——无需额外搭建 AI 基础设施。
终端沉淀层TSP 把「类 SafeGPT」智能助手沉淀给终端用户:「谁是我最安全的司机?」「本月哪条线路油耗异常?」——终端用户批量、日常化使用才是真正烧 Token 的环节,这才是真正的现金流。
客户实证美国客户(编号 86041)已把 AI 嵌入日常工作流:用 AI 过滤锐明平台报警、向设备下发指令、向终端开放智能助手。
关键风险

合规 · 壁垒 · 供给

美国对中国 AI 模型与数据出境审查趋严(但非政府部门仍可调用);纯转售无护城河,护城河来自行业垂直整合与数据黏性;豆包、文心等为闭源云端模型,数据本地化需以可自托管的开源模型为主。

下一步

先跑通一个最小 Demo

选定首批行业垂直场景与试点 TSP,跑通 FT Cloud × LLM 最小可用 Demo;锁定算力来源(自建 vs 汕头华侨试验区供应商)及其成本与合规口径;明确面向美国客户的数据合规与本地化架构。

与我的三条线的关系

流量包生意的第二次

需求像流量一样植入工作流,供给却不像流量一样同质。这门「流量包」生意我在 eSIM 里跑通过一次,收费管道 Stripe 已铺好,供应商引进的 SOP 也已沉淀——Token 是它们的交点。

我做了什么

完成《中国词元(Token)出海》战略汇报并在 2026 年 6 月的内部战略对齐会上提出:梳理中外模型价差与海外调用中国模型的份额变化,调研美国客户已把 AI 嵌入日常工作流的实证(用 AI 过滤报警、下发指令、向终端用户开放智能助手),提出行业垂直整合的 Token 产品定位与三步落地路径。

为什么这么做

纯粹的 Token 转售没有护城河,价格战已是红海;而锐明有别人没有的东西——行业知识、FT Cloud 里的车队数据、可预置的行业工作流。把算力包装进 FT Cloud API,卖的是「懂行业的算力」;当用户习惯了 FT Cloud Agent,对便宜算力的需求就会像对便宜流量的需求一样植入工作流。

下一步

选定首批行业垂直场景与试点 TSP,跑通一个最小可用的 FT Cloud × LLM Demo;锁定算力来源与合规口径。这门「流量包」生意,我在 eSIM 里已经完整跑通过一次——收费的管道,Stripe 也已经铺好。

13
致谢 · CONTACT

致谢

把下一次聚合,做给世界看

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Contact

把下一次聚合,
做给世界看。

从产品市场工程师,到商业模式设计者——这些站点,是我聚合工作的现在进行时。

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