对话深演智能黄晓南：企业AI不拼概念，商业化才是终极试金石

《凤凰AI研究院》栏目

“如果一家AI企业无法实现盈利，说明它为客户创造的价值没有得到充分兑现。”这是深演智能董事长黄晓南对企业AI赛道的判断。

当整个 AI 行业沉浸在智能体的技术叙事与规模扩张中，黄晓南选择用商业化结果，重新校准企业级 AI 的评判标尺。

深演智能董事长黄晓南

2026 年上半年，深演智能交出上市后首份中期答卷：营收 3.98 亿元、同比增长 43.6%，净利润同比大幅增长 125.2%，自 2019 年以来持续稳定盈利；境外收入、智能体研发投入同步提速，展现出产品商业化与技术迭代的双向韧性。

上市不足四月，公司被纳入恒生综合指数，并接入港股通体系，未来将面对内地投资者更为严苛的定价与审视。

放眼整个港股企业 AI 赛道，估值分化正在加剧：市场愿意为 “智能体未来” 支付高溢价，却又对落地变现能力保持高度警惕。

在 AI 概念喧嚣与商业化现实的博弈节点，凤凰网财经独家专访黄晓南，从客户价值、产品迭代、盈利模型、出海布局、研发取舍等维度，拆解中国企业 AI 智能体真正可落地、可复制、可盈利的商业化真相。

以下为专访实录

01“如果一家AI企业无法实现盈利，说明它为客户创造的价值没有得到充分兑现”

凤凰网财经：当前港股企业AI公司的估值分化明显。您认为投资者评价企业级AI公司时，应该重点观察哪些指标？在收入增长、产品收入占比、客户留存、单客价值、软件订阅占比和利润之间，应当如何判断其商业化质量？

黄晓南：我认为有三个最为核心的观察指标，其中两个和公司成长高度相关。

第一是优质新客户数。AI应用属于新兴市场，能否抢占优质新客户，反映公司产品面向市场的竞争力与商业化速度。并且，企业AI训练所需的真实数据和场景，一定来源于服务优质客户。

第二是单个客户采购Agentic（智能体）产品的数量，这是AI时代带来的全新变化，反映公司产品力与单客户增长潜力。SaaS时代的软件订阅相关概念已经不再适用；智能体软件本身具备自我迭代属性，天然拥有高客户粘性、高留存。目前已有部分客户向我们采购双位数的智能体产品，客户愿意持续采购更多智能体产品，本质就是验证前期产品给客户创造了真实业务价值。

第三是收入增长与盈利能力。如果一家AI企业无法实现盈利，说明它为客户创造的价值没有得到充分兑现。

综上，优质新客户数、单客户采购智能体产品数量、收入增长叠加盈利能力，是我们看待AI应用公司最重要的三套指标。

凤凰网财经：资本市场会拿Palantir对标深演智能，但两者市场环境、产品结构、客户结构差异很大。你怎么客观看待这一组对标，哪些地方可比，哪些地方不应该简单类比？深演智能要走出属于自己的中国企业决策AI路径，核心差异点是什么？

黄晓南：Palantir是一家优秀企业，深演智能和它有可以对比的部分，也有显著的差异。

首先发展底色接近，Palantir发展近20年，深演智能走过17年，两家企业长期依托大数据、算法和AI，致力于解决企业决策问题。其次产品落地思路一致，结合企业自有数据、真实业务痛点，输出基于算法的解决方案与产品。再者客户选择逻辑趋同，均重点服务各行业头部龙头客户，这些客户决策场景更丰富、数据质量更高、能够对产品提供持续结果反馈。

但二者不能简单类比，一方面，双方服务的领域不同，我们并不像Palantir全维度的赋能企业决策，而是聚焦于销售、营销领域的企业决策赋能，业务边界和Palantir存在区别；另一方面，在中国市场，纯定制化服务客户，投入产出比不划算，因此我们也会打造大量标准化产品，这部分借鉴了Salesforce的模式，二者结合以适配中国市场环境，这也是我们走出中国路径的核心差异。

02“未来23年，核心依旧看两大指标”

凤凰网财经：从您的一线实践看，制约企业AI智能体大规模变现的最大瓶颈，是技术模型本身，还是企业组织、业务流程、客户付费意愿？

黄晓南：最大瓶颈不是技术模型，70%的核心问题在于：智能体能否真正切入企业业务流程，AI厂商是否真正懂企业销售营销场景下真实业务痛点。

目前看来智能体软件是最好的落地形态，通过智能体软件，企业才可以把自身数据、业务系统、AI能力打通，智能体才具备大规模变现的基础。这也是深演智能十几年来持续在做的事：依托企业自有数据，瞄准业务痛点解决实际问题。

凤凰网财经：对企业AI公司而言，从产品验证到规模化商业落地通常需要经历哪些阶段？未来23年，您最看重哪些经营指标来判断深演智能商业模式的规模化速度？

黄晓南：企业AI落地普遍会经过POC概念验证阶段，客户验证价值达标之后，才会规模化付费。

对应到我们的落地路径也是一样。我们的核心资产是过去积累的五百多家各行业头部客户，新产品可以在真实业务环境、真实数据下完成验证。

未来23年，核心依旧看两大指标：优质新客户数、单个客户采购Agentic产品与服务的数量。两项指标的增长速度与规模，与公司业务规模化高度相关。

03“我们高度看重人效，纯靠人力堆砌完成的业务，我们坚决不做”

凤凰网财经：企业AI公司普遍面临扩大市场投入与保持盈利之间的取舍，很多公司选择烧钱换规模，牺牲利润换取收入增速。深演智能上半年收入同比增长43.6%，同时保持盈利。在资本市场期待较高的情况下，公司如何平衡“抢市场速度”和“持续盈利底线”，在增长和盈利间是否存在两难？

黄晓南：企业服务是长期主义赛道，上市前后我们都坚持盈利。我们的解法是把长期战略拆解为可评估的短期经营指标，同时保持相对克制的毛利率。

此外，我们高度看重人效，坚持只做AI和技术能够驱动的业务；纯靠人力堆砌完成的业务，我们坚决不做。这是我们收入增长同时维持盈利的关键，增长和盈利并不必然两难。

凤凰网财经：上半年公司境外收入达到9520万元，同比增长38.1%。海外业务在公司长期战略中承担什么角色？在服务中国企业出海和拓展海外本土客户之间，公司将如何配置产品、人才和渠道资源？海外市场，我们是输出中国AI落地经验，还是要和海外本土AI厂商正面竞争，海外收入占比是否会持续提升？

黄晓南：我们很早就布局境外业务，早期海外业务主要服务海外客户打通中国市场。现在新机会来自中国企业出海，同时AI降低了软件产品出海门槛。

经过对海外市场与玩家的对比，我们认为在中国市场打磨出来的AI产品与技术具备竞争力。海外业务战略上，一方面发挥我们服务中国企业的服务、文化优势；另一方面让产品适配海外生态，打造具备竞争力的AI产品。

04“广告投放只是我们AI决策的其中一个场景，并非全部”

凤凰网财经：上市不足四个月纳入恒生综合指数，即将进入港股通，内地南向资金会成为重要增量投资者。面对内地投资者，你认为深演智能最需要讲清楚、也最容易被误解的是什么？

黄晓南：我们核心定位是企业决策AI智能体，市场有两个常见误解。

第一，很多人把我们理解为广告投放公司。广告投放只是我们AI决策的其中一个场景，并非全部。公司的智能体产品已经覆盖产品创新、客户声量、GEO、VOC等二十多个场景，并且还在快速迭代。

第二，企业决策AI智能体赛道尚处在非常早期。生成式AI 2022年出现产业浪潮，行业大规模all in智能体是2024年底才发生，希望内地投资者以长期主义视角看待公司发展。

凤凰网财经：港股通之后流动性提升，也会带来更频繁的短期交易博弈。作为创始人，您如何确保产品、研发和客户战略不受短期市场情绪影响？

黄晓南：无论市场如何变化，作为企业负责人都要更要扎实做好经营，我的经营动作不会因此改变。

公司每年都会组织中高层共同制定战略，战略会向全员发布。我会在公司内部扮演“CPU”角色，输出产品观。重要的还是要保证公司战略坚定执行，避免短期情绪干扰经营。

05“如果客户只采购12个产品就停止，说明产品价值没有充分释放”

凤凰网财经：企业AI智能体迭代速度很快，上半年公司研发投入同比增长44.3%，未来研发资源将重点投入哪些产品和技术方向？公司内部如何评价研发项目能否转化为产品收入、客户复购和规模化交付能力？企业应如何衡量研发投入产出，避免陷入“无限堆技术但无法变现”陷阱？

黄晓南：研发方向持续聚焦销售营销领域Agentic软件。组织层面，我们把研发拆分为多个小组，分别负责一款Agentic产品；团队人员会根据产品商业化进度灵活调配，实现快速灵活迭代，这是我们核心竞争力之一。至于商业化校验，我们会依托现有客户资源验证产品有效性，检验周期内产品无法实现变现，立刻转型迭代其他产品，以此避免研发资源浪费，保障研发商业化转化率。

凤凰网财经：站在行业视角，如果把视野放大到整个中国企业AI赛道，哪些信号出现，才意味着中国企业AI赛道已经完成规模化商业验证？您最关注客户复购、付费规模、现金流还是AI进入核心流程的深度？

黄晓南：第一，商业化是AI证明自身价值的最重要环节。第二，整个赛道仍然处于早期。第三，客户付费渗透率很重要，有多少客户愿意真金白银为AI买单。

但我不只关注单一产品复购；如果客户只采购12个产品就停止，说明产品价值没有充分释放。核心看客户叠加采购多款Agentic软件与服务的水平，这是更关键的信号。

06“AI不止降本，看重可衡量的增长价值”

凤凰网财经：您的观点AI核心价值是帮助企业增长，而不只是降本增效。但很多企业当下预算收紧，会不会优先选择降本类AI？从一线客户需求看，企业当前如何权衡降本类和增长类AI投入？深演智能如何证明增长型AI产品能够带来可衡量的业务回报？

黄晓南：AI当然可以提效，但效率提升最终可以转化为企业收入增长。

比如，我们的新品创新Agent产品，可以把企业新品创新周期从以年、季度为单位，压缩到以周为单位。这不仅是人力效率提升，AI产品的介入，能处理人力处理不了的大规模数据，叠加知识中台丰富的行业Know-how，以及AI消费者等Agentic产品的验证能力，能为企业决策提供更高效、更精准、更可预测的结果，进而对企业收入增长带来远大于传统工具的影响。

我们所有AI产品，都要给客户证明对其核心业务指标带来可衡量提升：例如复购率、广告ROI、新品创新速度等，把产品价值锚定客户真实业务结果。

凤凰网财经：作为创始人，回望从营销技术公司向企业决策AI公司升级的过程，公司内部经历过哪些重要的认知分歧？哪一次判断最终改变了深演智能的产品或商业化路线？

黄晓南：公司一路经历广告技术、营销技术、AI科技的演变，但底层初心始终是技术赋能企业决策。

公司slogan“AI赋能决策”并不是GPT热潮之后才提出。我们2011年就落地Hadoop大数据架构，大数据与AI算法是我们的底层基因。像刚刚提到的Palantir，它在生成式AI浪潮之前就在做大数据算法。

外部视角看我们产品形态、客户重点发生很多变化，但内部认知高度统一。早在2008年商业计划书，我们的方向就是大数据和算法改变营销；2019年升级为深演智能，定位“AI赋能决策”；现在进一步明确为“企业决策AI智能体”。变化的是技术，不变的是我们要通过技术解决企业问题的初心。

生成式AI浪潮带来天花板级别的商业化突破。2024年all in智能体，是对公司影响最大的一次战略判断。我们把生成式AI视作全新生产力与产业革命，这次战略选择深刻改变公司产品与商业化路线。