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商业计划书
All by AI — 企业AI服务供应商
人力资源AI · 企业管理AI · 边缘算力硬件
一句话定位：以边缘算力硬件为底座、HR AI全链路为核心的企业AI服务供应商，为国企、政府及企事业单位提供"数据不出域"的AI落地解决方案。
一、市场机会
1.1 核心痛点：AI落地的"最后一公里"
国企、政府及大型企事业单位的AI需求正在爆发，但面临一个硬约束——数据不能出域。
- 市面上95%的AI产品是云端SaaS模式，数据需传输至外部服务器，在国企和政府场景中直接被合规否决
- 自建AI算力中心成本高（数百万起步）、周期长（6-12个月）、运维难，大多数机构无力独立承担
- 通用AI工具（如公文写作、会议纪要）已有大量供应商覆盖，但垂直业务场景（人力资源、人才评价、劳动关系等）几乎空白
1.2 市场规模
- 中国企业级AI市场规模2025年预计突破2000亿元，其中政府及国企占比超过40%
- 人力资源数字化市场单独规模超500亿元，AI渗透率不足15%，处于早期高增长阶段
- 边缘计算市场年复合增长率超35%，政策驱动下政府/国企成为最大增量客户
1.3 我们的切入点
| 客户类型 | 核心诉求 | 我们的对应能力 |
|---|---|---|
| 政府 | 数据安全、合规、国产化 | 边缘算力机 + 政务AI（GovAI） |
| 国企 | 数据不出域、可定制、可审计 | 边缘算力机 + HR AI全链路 |
| 一般企业 | 降本增效、快速部署 | SaaS模式直接开通，开箱即用 |
二、产品矩阵
2.1 整体架构
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 边缘算力机（硬件层） │
│ 本地部署 · 数据不出域 · 预装AI推理环境 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ HR AI 全链路（9个产品） │ 企业管理+政务（4个产品）│
│ 招聘→测评→绩效→发展→管理 │ 政务AI·风控·法律·研发 │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│ AI Agent 智能体层 │
│ 猎头Agent · HRBP分析Agent · 智能匹配Agent │
└─────────────────────────────────────────────────┘
2.2 硬件层：边缘算力机
- 定位：解决国企/政府"数据不出域"的核心合规要求
- 能力：本地化AI推理、预装模型环境、开箱即用、完全国产芯片
- 价值：客户无需自建算力中心，一台机器即可启动AI化，部署周期从月级缩短到天级
- 差异化：市面竞品多为纯软件方案，我们是软硬一体供应商
2.3 HR AI核心层（9个产品）
覆盖人力资源全生命周期，从"招人"到"管人"到"发展人"：
| 阶段 | 产品 | 核心能力 |
|---|---|---|
| 人才获取 | TalentMentor | AI招聘：简历筛选、面试安排、候选人评价 |
| 猎头 Agent | AI自动化人才寻访：多平台扫描、智能触达、匹配推荐 | |
| SmartResume | NLP人岗匹配：简历语义解析、匹配度评分、能力缺口分析 | |
| 人才评估 | TurboTalent 测评 | 在线测评中心：认知能力、性格特质、专业技能多维评估 |
| 技能工人胜任力管理 | 技能人才胜任力全流程管理：评估·发展·认证 | |
| 人才发展 | TurboTalent | 人才盘点：九宫格分析、IDP发展计划、继任者地图 |
| TalentMatrix | 绩效管理：OKR/KPI双模式、360°反馈、能力雷达图 | |
| 人才管理 | HRBP 智能分析 | HR数据分析：离职预测、人效ROI、薪酬诊断 |
| 美雇 / MeiGu | 劳动关系管理：电子签约、合规检查、用工风险预警 |
核心论点：客户不需要找5家供应商拼凑HR系统，我们一家覆盖全链路。
2.4 企业管理 + 政务层（4个产品）
| 产品 | 核心能力 | 战略意义 |
|---|---|---|
| 政务AI应用中心（GovAI） | 智能问答、公文辅助、数据分析、审批辅助 | 证明政府场景交付能力 |
| 项目风险管控 | 项目全生命周期风险识别、分级、跟踪 | 企业管理核心场景 |
| 法时时 / FaShiShi | 在线法律咨询、合同审查、文书生成 | 合规服务能力 |
| 软件开发项目管理 | 需求·任务·缺陷跟踪，敏捷/瀑布双模式 | 研发管理场景 |
2.5 行业场景产品（3个）
以下产品证明团队具备多行业场景适配能力，可按客户需求快速定制行业AI应用：
| 产品 | 行业 | 核心能力 |
|---|---|---|
| K12 AI应用中心 | 教育 | 学校管理端+教师课堂端+家长端，AI辅助教学与学情分析 |
| 医科大学AI学习中心 | 医疗 | 虚拟病例模拟、智能诊断推理训练、医学影像AI识别 |
| 故宫雅游 | 文创 | AI导览+AR实景+多语言语音+智能路线推荐 |
2.6 AI Agent 智能体层
不是简单的"AI功能嵌入"，而是真正的Agent化产品：
- 猎头Agent：可自主执行寻访任务，模拟猎头顾问沟通话术，自动生成推荐报告
- HRBP分析Agent：自动钻取数据、生成洞察、推送预警
- 智能匹配Agent：批量处理简历与岗位，输出匹配评分与推荐理由
三、产品就绪度
3.1 当前状态
| 维度 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 产品开发 | ✅ 已完成 | 20个AI应用已完成开发，在真实环境中运行验证 |
| 硬件方案 | ✅ 已就绪 | 边缘算力机方案确定，可进入客户部署 |
| 政务场景 | ✅ 已适配 | GovAI完成政府场景开发，具备部署能力 |
| 多行业适配 | ✅ 已验证 | K12教育AI、医科大学AI完成行业场景验证 |
| AI Agent | ✅ 已上线 | 猎头Agent等产品级Agent已实际运行 |
| 客户落地 | 🔄 进入窗口期 | 产品已就绪，正在推进首批客户交付 |
3.2 核心论点
我们不是从零开始的团队。产品矩阵已经跑通，硬件方案已经就绪，行业场景已经验证。接入你们的客户渠道后，直接进入交付阶段，不需要经历从0到1的产品开发风险。
我们缺的不是产品能力，是你们手里的客户入口。
四、竞品分析与差异化壁垒
4.1 直接竞品对比
HR SaaS类（云端模式）
| 竞品 | 定位 | 优势 | 我们的差异 |
|---|---|---|---|
| 北森 | 一体化HR SaaS | 品牌大、客户多 | 云端模式，数据出域；无边缘算力方案；AI能力偏浅（辅助而非原生） |
| Moka | 智能招聘 | 招聘体验好 | 仅覆盖招聘单点，无HR全链路；无政府/国企数据安全方案 |
| 大易 | 招聘管理 | 老牌厂商 | 产品老化，AI能力弱；无Agent化产品 |
AI通用工具类
| 竞品 | 定位 | 优势 | 我们的差异 |
|---|---|---|---|
| 钉钉/飞书AI | 办公协同+AI | 用户量大 | 通用办公场景，HR垂直深度不足；无边缘算力；无人才测评/胜任力等专业模块 |
| 百度/讯飞企业AI | 通用AI平台 | 技术能力强 | 通用平台不深入HR业务；无HR全链路产品；需客户自行集成 |
传统HR软件+本地部署类
| 竞品 | 定位 | 优势 | 我们的差异 |
|---|---|---|---|
| 用友/金蝶HR模块 | ERP内嵌HR | ERP客户基础 | AI能力弱或无；产品重、部署周期长；无Agent化能力 |
4.2 为什么竞品无法快速复制我们
- 北森/Moka等SaaS厂商：架构是云端多租户，转型边缘部署需要重构底层架构，周期至少1-2年；且其客户以民企为主，政府/国企场景经验不足
- 大厂（钉钉/飞书）：战略重心在通用办公协同，HR垂直场景不是优先级；做深需要行业Know-How积累，非技术问题
- 传统HR软件商：AI能力从零起步，且产品架构老化，AI原生改造难度大于新建
4.3 竞争对比总览
| 维度 | 通用AI公司 | 传统HR软件商 | HR SaaS（北森等） | 我们 |
|---|---|---|---|---|
| 数据安全 | 云端，数据出域 | 本地部署无AI | 云端，数据出域 | 边缘算力，数据不出域 |
| HR深度 | 单点工具 | 全链路无AI | 全链路AI偏浅 | HR全链路 + AI原生 |
| 政府经验 | 无 | 少 | 少 | GovAI已适配政府场景 |
| 产品厚度 | 1-2个 | 多但非AI | 中等 | 20个AI产品矩阵 |
| 软硬一体 | 纯软件 | 纯软件 | 纯软件 | 硬件+软件一体化 |
| Agent能力 | 无 | 无 | 弱 | 猎头Agent等产品级Agent |
4.4 壁垒总结
- 软硬一体壁垒：同时具备边缘算力硬件 + AI应用软件的供应商极少，SaaS厂商架构转型周期长
- 垂直深度壁垒：HR AI全链路9个产品，竞品大多只做1-2个单点，深度需要行业积累
- 政府场景壁垒：GovAI已完成政务场景适配，具备先发优势
- Agent技术壁垒：猎头Agent已实现自主寻访，非简单AI功能嵌入，技术门槛高
五、合作模式
5.1 三种合作模式
模式一：生态入驻
- 作为HR AI + 边缘算力首选供应商，接入贵方聚合平台
- 贵方负责客户关系与顶层咨询，我方负责产品交付与技术支持
- 按项目收入分成
模式二：联合交付
- 贵方拿客户关系和项目总包，我方作为HR AI + 硬件指定交付方
- 适合大型国企/政府项目，贵方对外品牌，我方做技术底座
- 按交付里程碑结算
模式三：白标定制
- 为大型国企/政府客户做白标部署
- 贵方对外品牌，我方提供产品+硬件+运维
- 按年订阅 + 运维服务费结算
5.2 合作原则
- 不抢客户关系：贵方是渠道和入口，我方是产品和交付
- 不做甲方直通：所有客户经贵方渠道，不绕过贵方直接签约
- 灵活适配：根据客户规模和需求，三种模式可组合使用
六、团队与资源
6.1 核心团队
- 创始人 / 产品负责人：深耕人力资源行业多年，熟悉国企/政府HR业务流程与合规要求，主导20个AI产品从0到1的设计与开发
- 技术团队：AI应用全栈开发能力，独立完成20个产品的架构设计、开发与部署运维；具备AI Agent自主开发能力，非依赖第三方API封装
- 行业顾问：HR领域资深顾问团队，提供业务场景验证与产品方向指导
6.2 硬件合作伙伴
- 边缘算力机方案设计与集成能力来自紧密合作伙伴
- 合作方具备硬件设计、生产集成与售后运维能力
- 双方形成"硬件+软件"联合交付模式，我们提供AI应用层，合作方提供算力硬件层
6.3 技术资源
- 自有AI应用平台（all8ai.top / hr8ai.top / opc8ai.com 等域名矩阵）
- 完整的产品运维与部署体系
- AI Agent自主开发能力，非依赖第三方API
- 多行业场景适配经验（政府、教育、医疗）
6.4 团队需求
- 当前最需要：商务/渠道拓展人才（对接投资机构客户资源，推进客户落地）
- 其次需要：政府/国企项目交付经理（熟悉政企项目流程与合规要求）
- 期望投资机构在客户渠道和行业人才方面给予支持
七、商业模式与财务预测
7.1 定价模式
| 产品线 | 定价模式 | 预估客单价（年） | 说明 |
|---|---|---|---|
| HR AI SaaS（一般企业） | 按席位订阅 | 5-20万元/客户 | 按模块组合与用户数阶梯定价 |
| HR AI 本地部署（国企/政府） | 项目制 + 年运维 | 50-200万元/项目 | 含边缘算力机 + 软件部署 + 定制 |
| 边缘算力机 | 硬件销售 + 年运维 | 5-15万元/台 | 根据算力配置阶梯定价 |
| 企业管理AI（风控/法律/研发） | 按席位订阅 | 5-15万元/客户 | 可与HR AI打包销售 |
| 政务AI（GovAI） | 项目制 + 年运维 | 50-100万元/项目 | 政府项目体量大，周期长 |
7.2 成本结构
| 成本项 | 占比预估 | 说明 |
|---|---|---|
| 研发与运维 | 40% | 产品迭代、服务器、AI推理成本 |
| 硬件采购 | 25% | 边缘算力机硬件成本（按项目采购） |
| 销售与渠道 | 15% | 渠道分成、商务拓展 |
| 管理与运营 | 10% | 团队管理、行政 |
| 合作方分成 | 10% | 投资机构渠道分成 |
7.3 收入预测（保守估计）
| 时间 | 客户数 | 预估年收入 | 关键假设 |
|---|---|---|---|
| 第1-6个月 | 3-5个 | 150-300万 | 首批客户以中小项目为主，验证交付 |
| 第6-12个月 | 10-15个 | 500-1000万 | 标杆案例带动，开始出现百万级政府项目 |
| 第12-24个月 | 30-50个 | 2000-5000万 | 规模化交付，政府/国企大项目占比提升 |
收入预测推导说明
以第6-12个月为例：
- 10-15个客户中，预估8个SaaS客户（5-20万/客户）= 40-160万
- 3个本地部署国企客户（50-200万/项目）= 150-600万
- 2个政务AI项目（50-100万/项目）= 100-200万
- 企业管理AI打包销售（5-15万/客户）= 50-150万
- 合计区间：340-1110万，取保守中值500-1000万
各阶段收入为保守预估，实际收入取决于客户结构、项目规模与交付节奏。
7.4 与投资机构的分成模式
| 合作模式 | 分成建议 | 说明 |
|---|---|---|
| 生态入驻 | 客户收入的15-20% | 投资机构提供客户线索，我方负责交付 |
| 联合交付 | 项目利润的30-40% | 投资机构总包，我方指定交付 |
| 白标定制 | 硬件毛利的20% + 软件年订阅的15% | 投资机构对外品牌 |
以上数字为预估框架，具体比例可根据客户规模、项目复杂度协商调整。
八、市场时机
8.1 为什么是现在
政策窗口期
- 2024-2025年国家密集出台AI治理与赋能政策，《新一代人工智能发展规划》进入加速落地阶段
- 国企改革深化要求"数字化转型"纳入考核，AI应用是核心抓手
- 数据安全法、个人信息保护法实施后，国企/政府对数据出域的合规要求更加严格——这恰恰是我们的机会窗口
技术成熟度拐点
- 大模型推理成本2024-2025年下降超80%，边缘端运行AI模型从"不可能"变为"可落地"
- AI Agent技术2025年走向成熟，从"对话式AI"升级为"执行式AI"，我们的猎头Agent已验证这一方向
- 边缘算力硬件成本下降，单台设备可支撑中型机构的AI推理需求
竞争格局窗口
- 大厂聚焦通用办公场景，HR垂直领域尚未被占领
- 传统HR软件商AI转型缓慢，2-3年内难以形成有效竞争
- SaaS厂商受限于云端架构，短期内无法解决数据出域问题
8.2 如果不现在做
- 1-2年后大厂可能下场做HR垂直场景，先发优势消失
- 政策窗口期有限，早期入场者享受政策红利，后来者面临更高合规门槛
- 客户心智一旦被占据（"HR AI = 我们"），后来者切换成本极高
九、发展路径
第一阶段（0-6个月） 第二阶段（6-12个月） 第三阶段（12-24个月）
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 通过贵方渠道 │ │ 批量交付国企/ │ │ 成为贵方生态中 │
│ 获取首批客户 │ → │ 政府客户 │ → │ HR AI独家供应 │
│ 验证交付能力 │ │ 扩大产品覆盖 │ │ 商，覆盖行业第 │
│ 建立标杆案例 │ │ 建立运维体系 │ │ 一市场份额 │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
关键里程碑
| 时间 | 里程碑 | 成功标准 |
|---|---|---|
| 3个月 | 首批客户签约 | 通过贵方渠道完成2-3个客户签约 |
| 6个月 | 标杆案例建立 | 完成1-2个国企/政府标杆案例交付 |
| 12个月 | 规模化交付 | 在贵方生态中交付10+客户，形成可复制交付流程 |
| 24个月 | 市场领先 | 成为贵方生态中HR AI首选/独家供应商 |
十、风险与应对
10.1 大厂下场做HR垂直场景
- 风险：钉钉/飞书/百度等大厂可能进入HR垂直AI领域，凭借资源优势快速占领市场
- 应对：
- 大厂战略重心在通用场景，HR垂直场景需要2-3年行业积累，短期不会下场
- 我们的先发优势：20个产品已就绪，客户心智一旦建立，后来者切换成本高
- 边缘算力+数据不出域是结构性壁垒，大厂云端架构难以快速转型
- 与投资机构绑定后，客户渠道形成护城河
10.2 硬件合作伙伴断供
- 风险：边缘算力机依赖合作伙伴，存在供应中断或合作终止风险
- 应对：
- 硬件方案已确定并验证，技术方案可复用，更换硬件供应商不影响软件层
- 软件与硬件解耦设计，AI应用层可适配不同算力硬件
- 正在评估备选硬件供应商，降低单一依赖风险
10.3 政策变化风险
- 风险：AI监管政策趋严，可能影响产品功能或交付模式
- 应对：
- 数据不出域模式天然符合数据安全监管方向，政策趋严反而利好我们
- GovAI已按政府合规标准开发，具备政策适应性
- 持续跟踪政策动态，产品架构预留合规审计接口
10.4 客户落地不及预期
- 风险：产品已就绪但客户签约速度慢于预期
- 应对：
- 与投资机构渠道合作是加速落地的核心策略
- 首批3-5个客户以中小项目快速验证，降低签约门槛
- 标杆案例建立后形成口碑效应，加速后续客户转化
十一、合作诉求
11.1 我们需要什么
- 首选：战略投资 — 欢迎贵方战略投资，资金主要用于商务团队扩建、首批客户交付与边缘算力机备货，加速商业化落地
- 同步：渠道合作 — 接入贵方聚合平台，作为HR AI + 边缘算力首选供应商，通过贵方客户渠道加速客户获取
- 资源支持 — 期望贵方在政府/国企客户对接、行业人才推荐方面给予支持
11.2 我们提供什么
- HR AI全链路9个产品 + 企业管理4个产品，覆盖企业AI核心场景
- 边缘算力硬件方案，解决国企/政府数据安全核心痛点
- GovAI政务场景适配能力，具备政府项目交付基础
- 灵活合作模式（生态入驻 / 联合交付 / 白标定制），适配不同客户规模
十二、为什么是我们
回到三个核心事实：
- 边缘算力解决最硬的痛点 — 国企/政府AI落地最大的障碍是数据安全，我们有硬件方案
- HR AI全链路是最深的壁垒 — 9个产品覆盖HR全生命周期，竞品做不到这个深度
- 产品已就绪是最小的风险 — 20个产品已跑通，不是PPT，不是概念，是可交付的生产级产品
你们有客户和渠道，我们有产品和硬件。1+1 > 2。
All by AI · 2026