融资消耗过半后，这支 AI 连续创业团队主动放弃 ToC 产品、全员停薪，把真实客户数据作为转向 B2B 的依据；随后切入服装行业，自建模型，并让 AI 深度耦合企业 workflow。
适合产品失去增长、正在考虑 ToC 转 B2B，或试图把 AI 接入垂直行业的创业团队，帮助你判断何时该停止、转向和重新下注。
这期你会听到
• The Mom Test 为什么要求创业访谈聚焦真实行为，而不是向用户 pitch 产品？
• 哪些数据能揭穿 ToC 产品的假象反馈，并支持转向 B2B？
• 为什么服装行业的真实数据困境让开源模型无法直接满足需求？
• AI 与企业 workflow 深度耦合，与简单替代人工有什么差别？
• 从 PoC 走向 scalable 系统时，go to market 为什么与模型能力同样关键？
章节
00:00 — AI 创业下半集：从产品 pitch 误区开始
01:00 — The Mom Test：先问真实行为，不急着讲产品
03:21 — 全员停薪：为错误决策付出可计算的代价
04:20 — ToC 的假反馈，以及为什么转向 B2B
06:27 — 从 Saks Fifth Avenue 客户找到服装行业痛点
07:28 — 公开数据与开源模型为什么满足不了需求
09:43 — 没有可用模型，只能开始自研
12:35 — AI 要耦合企业工作流，而不只是处理单张图片
14:28 — 从技术驱动转向客户问题与完整 solution
16:03 — Go to market 与 product-market fit 的现实难度
18:48 — 一边交付一边建立 SOP 和 scalable 系统
21:37 — 用首个设计伙伴打磨流程后拓展欧美客户
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