6 月 30 日，由崔牛会主办的「2026 AI Discovery Summit, Singapore」在新加坡 Catapult 举行。

本次峰会以"AI，不止是能力，是生意 "为主题，聚焦 AI 从能力展示走向商业化验证的新阶段，吸引 AI 创业者、产品与商业化负责人、投资人、新加坡本地服务商及渠道合作伙伴参会。

峰会指出，2024 年到 2025 年，AI 行业的核心变化并不只是模型能力升级，而是 " 能跑模型 " 的公司越来越多，" 能跑通商业化 " 的公司仍然稀缺。

进入 2026 年，行业问题正在从 " 能不能做 " 转向 " 能不能赚钱 "。围绕这一命题，现场嘉宾分别从   AI 收入、企业级应用、组织跃迁、出海市场与商业化陷阱等角度展开分享。

活动还设置了 " 看见中国 AI 原生力量：企业智能化的全球新变量 " 超级闭门会，集中展示 WPS 365、TiDB X、TextIn、AI 生物识别深度伪造攻击检测、Sobot AI Contact Center、VeloDB 等 AI 产品能力，面向东南亚软件代理商伙伴探讨中国 AI 原生产品的全球化机会。

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从能力到收入：

AI 商业化进入结果验证期

AI 能力本身已经不再稀缺，真正稀缺的是能够被客户认可、被预算承接、被持续付费的商业结果。

对 AI 创业公司而言，Demo、融资和流量都不足以证明商业化成立，客户是否愿意为明确结果买单，正在成为新的分水岭。

ALPHA LADDER INNOVX CEO 潘傑君（KK Pan）

ALPHA LADDER INNOVX CEO 潘傑君（KK Pan）在分享中提出，企业需要区分 "AI as retention" 和 "AI as revenue"：前者是用 AI 增强产品粘性、留住客户，后者才是客户因为 AI 产生明确价值而付费。他认为，当前很多企业仍把 AI 当作增值能力或获客诱因，真正能按结果、按用量形成收入的案例仍有限。未来 AI 应用要赚钱，关键在于把成功结果变成可量化、可视化、可收费的指标，否则算力、模型和数据处理成本可能反过来压缩利润。

Cookiy AI CRO Joven Lee

Cookiy AI CRO Joven Lee 则从 " 第一笔 AI 收入 " 的角度分享了早期商业化经验。他认为，AI 产品在早期不应过度担心被竞品复制，而应尽早进入市场，用真实客户反馈打磨产品。Cookiy AI 在产品尚未完全成型时，就围绕客户访谈需求切入，用较低门槛获取客户，再通过服务和产品能力叠加形成收入。他强调，AI 时代 To B 产品竞争的重点不只是功能差异，而是能否更快理解客户痛点，并把 AI 工作流真正嵌入客户的业务流程。

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新加坡作为出海节点：

全球化需要市场、合规与本地交付

本次峰会落地新加坡，也使 "AI 出海 " 成为现场讨论的重要背景。

新加坡兼具中立市场、国际资本、区域总部、合规环境和多元人才优势，正在成为中国 AI 企业观察东南亚、连接欧美生态的重要窗口。

但嘉宾也提醒，出海并不是简单换一个市场，而是要面对本地支付、监管、文化、渠道和客户交付方式的差异。

COCO AI 联合创始人 Charlie Hu

COCO AI 联合创始人 Charlie Hu 认为，新加坡是当前 AI 企业国际化的重要节点之一。一方面，中国企业出海已成为趋势，另一方面，AI 正在成为出海过程中的基础工作流能力。他提到，新加坡同时聚集中国科技公司、西方大厂、区域机构和本地生态资源，具备较强的中立连接属性。对 AI 公司来说，真正的全球化不只是注册海外主体，而是要在产品、上游生态、客户服务和本地合作中形成可信的国际化能力。

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在《AI 商业化，最大的坑是什么？》圆桌中，主持人 Smallwod   Co ‑ Founder 冯军策与 WIDTH Founder & CEO 蒋才吉、Agnes AI Founder & CEO Bruce Yang、 Varsity Tech Co-founder Louis Liu、DeiNai Founder & CEO 施燚围绕出海、本地化和 Agent 商业化展开讨论。

多位嘉宾提到，不同市场对 AI 的接受度、付费习惯和合规要求差异明显：有的产品适合优先进入中国市场，有的业务天然面向全球金融资产，也有企业选择以中东作为突破口。圆桌形成的一个共识是，AI 产品越早进入市场、越早接受真实客户反馈，越有机会在快速变化的技术环境中找到可持续位置。

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企业级 AI 落地：

从单点 Agent 走向组织级协同

如果说个人 AI 工具已经带来了效率提升，那么企业级 AI 的难点在于如何让多个角色、多个系统和多个 Agent 协同工作。

企业并不只需要一个能完成单点任务的智能体，更需要围绕记忆、上下文、权限、协作和评估建立可运行的组织级能力。

Charlie Hu 在企业级 AI 应用落地分享中指出，很多企业的问题不是缺少某个 Agent，而是缺少让不同 Agent 协同的机制。他认为，单个员工用好 AI 并不等于企业完成 AI 转型；如果 Agent 之间互不连通，企业仍然会形成新的信息孤岛。COCO AI 更关注长期记忆、模型中立、数据安全和 Agent Team 协作，让不同 Agent 能够共享上下文、实时沟通，并与人协同完成项目任务。

Dify 前联合创始人 延君晨

Dify 前联合创始人延君晨则进一步指出，" 做 Agent" 本身正在贬值，真正有价值的是 Agent 外围的 Harness 能力，包括任务规划、上下文管理、长期记忆、状态记录、评估反馈和治理机制。他认为，企业中真正有价值的人会集中在两端：一端是定义目标、拆解任务的人，另一端是评估结果、把控质量的人；中间大量执行环节会被 AI 承担。这也意味着 AI 原生组织不能继续沿用传统前端、后端、产品、设计的流水线式分工，而需要重新设计人与 AI 的协作关系。

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护城河重构：

私有数据、行业经验与分发能力成为关键

随着模型能力持续下放，单纯依赖功能或界面的 AI 应用很容易被复制。

现场多位嘉宾都提到，未来 AI 企业的护城河不会只来自 " 做了一个 Agent"，而更可能来自私有数据、行业经验、真实场景、内容分发能力以及本地交付网络。

在圆桌讨论中，Louis Liu 提到，对创业公司而言，私有数据和分发能力是重要护城河。

因为功能开发门槛正在降低，市场上会快速出现大量同类产品，企业能否获得不可逆的数据积累，并建立有效触达客户的渠道，将影响长期竞争力。

施燚也结合红人营销场景表示，本地文化、网红资源、沟通数据和线下执行能力，都是 AI 难以单独替代的部分。

AI 可以提升效率，但真正交付结果仍需要行业资源和本地运营能力配合。

从本次新加坡站的分享可以看到，AI 商业化正在从 " 能力竞赛 " 进入 " 生意验证 "。

企业不再只关心模型够不够强、Agent 能不能跑，而是更关注 AI 是否能带来收入、降低成本、改善协作、完成交付，以及是否能在不同市场建立可持续商业模式。

对于中国 AI 企业而言，新加坡既是出海窗口，也是商业化试验场。

未来，谁能把 AI 能力转化为客户愿意持续付费的结果，谁能在本地市场建立合规、渠道和交付能力，谁就更有机会在全球 AI 应用竞争中找到自己的位置。

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