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对话词元无限：字节系团队、数亿元天使轮，ToB Coding、靠 FDE 拿下数十家大客户

Summary

Founder Park 对词元无限（Token Infinite）联合创始人兼 CEO 杨萍、联合创始人兼 CTO 王伟的深度访谈。

公司背景

  • 2025年春创立，杨萍此前在字节做了7年 AI+软件工程（2022年起做内部 AI Coding）
  • CTO 王伟为清华姚班出身
  • 29天完成数亿元天使轮融资
  • 方向：All in ToB Coding Agent

为什么只做 ToB、不做 ToC

  • ToC Coding 的算力账单无法跑正（每次 Query 都产生成本，使用量越大账单越大）
  • 移动互联网时代免费模式靠广告，但大模型时代边际成本不可控
  • 杨萍甚至劝投资人不要再投 ToC 的 Vibe Coding 项目

商业模式与数据

  • 服务近50家大型客户，以金融行业为主
  • 乐观预测今年 ARR 8000万-1亿元，稳健预期 4000-5000万元
  • Pipeline 激进预测接近2亿元
  • 客单价千万级客户通常只需1-2名 FDE 对接
  • 计费方式多样：订阅、按人、按年、按次、按结果

FDE（Field Delivery Engineer）模式

  • 核心创新：FDE 带着一堆 Agent 去做交付部署和定制开发
  • 要求：理解企业级信息系统 + 理解 AI 技术 + 自身 AI Native 工作方式
  • 倾向招有经验的架构师（AI Coding 补执行能力，经验仍在）
  • FDE 终极形态是 FDA（FDE as Agent）——重复工作逐步交给 Agent

技术核心：Harness 层

  • 模型之上、智能体之下的工程层
  • 两个核心理念：自组织（算法驱动多Agent动态调度）、自进化（数据飞轮+Harness飞轮）
  • TokenHub：多智能体组合优化，解决 ROI 问题
  • 强模型配高自由度，弱模型配强框架

竞争判断

  • 未来8-18个月，国内赛道可能只剩大厂一两家 + 词元无限
  • 大厂依托云客户推产品，但很多市场（如金融）公有云难以深入
  • 做工具订阅的 AI Coding 厂商活得不好，容易卷价格
  • 词元无限定位为”Agent 劳动力”提供者，市场空间更大

企业落地观察

  • 字节内部 AI Coding 覆盖率超90%，但组织级效率提升只有20%左右
  • 编码快了但上下游（需求/设计/测试/评审/运维）没同步，整体交付速度受限
  • 个人十倍提效 ≠ 组织十倍提效
  • 企业经历了”比谁烧Token多” → “比谁Agent多” → 最终回归 ROI 理性

长期愿景

  • “讲互联网想到Google，操作系统想到微软，讲Agent应用想到词元无限”
  • Coding Agent 终局会升级为智能组织基础设施
  • 具身智能是下一步延伸方向（软件工程复杂度类似）