每天烧掉数十亿Token！这家AI公司靠“商业雷达”帮大厂提前锁定客户

导语：DigClaw用大模型打造商业雷达，每天数十亿Token扫描全网，将弱信号变为确定商机，帮助大厂在共识前锁定客户。

在B2B商业世界，寻找客户的逻辑十多年来几乎未曾改变——依赖行业人脉、媒体报道或已公开的工商数据库。但当一家企业的名字出现在这些渠道时，商机早已是红海。DigClaw创始团队发现，大模型时代下，捕捉并处理商业“弱信号”成为可能，这将彻底重构B2B获客的基础设施。2025年，DigClaw正式起航，用AI打造了一套7×24小时运转的“超级雷达”，每天消耗数十亿Token，从全球海量信息中剥离出真实的商业意图，帮助企业在共识达成之前锁定阿尔法。

在共识达成之前，信号早已发出

传统企业数据库只记录“静态属性”——注册资本、社保人数、融资历史……这些是滞后呈现的已知事实。一旦标签出现，先验性信息差即刻消失。DigClaw则将数据从被动记录工具转为主动增长引擎，其Sourcing Agent追踪的是人和企业的“动态信号”。

“我们不是在找一个名字，而是在描绘一个人、一家企业的智力迁移图谱及业务律动。”DigClaw通过分析数百个维度，捕捉个体与企业在海量噪声中流露出的“长期潜力”，将难以量化的信息结构化为确定性商机。简单说，就是识别“你在什么阶段、什么业务、什么场景之下需要什么产品”，在客户自己意识到需求之前就介入，将“将要发生什么”转化为成交机会。

每天数十亿Token的AI雷达，成本如何覆盖？

这套系统的运行成本惊人：单日Token消耗达数十亿，相当于每天把全网与科创相关的信息都读一遍。但DigClaw并不为此困扰：所有主流云厂商（阿里云、腾讯云、AWS等）既是客户又是合作伙伴，每月可获免费算力券，同时作为头部大客户还能拿到低于五折的极低折扣。“算力成本不会成为经营阻碍。”创始团队表示。

从定制服务到标准化产品，商业化路径清晰

过去一年，DigClaw主要以“数据定制服务”模式服务头部客户，如火山引擎、惠普、英特尔、科大讯飞等，客单价从数万到百万量级。今年战略重心转向标准化产品，覆盖更广大的中小客户群，收费模式将采用“搜索调用费+监测订阅费”。

值得注意的是，系统并非实时调用大模型全网搜索，而是基于已沉淀的100多万家公司数据库进行离线碰撞匹配。“可能需要跑几个小时，但结果一定是最准、最全的。我们更像一个AI分析师，提供长期Mapping和监测服务。”这大幅降低了边际成本，也为标品化奠定了基础。

人机结合攻克准确率，拒绝大模型幻觉

单纯依靠大模型存在致命缺陷：反爬虫难、深度推理弱、容易出现幻觉。DigClaw的做法是人机结合——用最强模型（如GPT）提供建模思路，由具备数学和物理背景的分析师与大模型反复沟通调整参数，验证信号真伪，最终将分析师Know-how封装成规则和系统。

在数据生成流程中，大模型只负责最简单的“特定特征抽取”，之后由多个Agent多层审查筛选。当多源信息矛盾时，系统通过“人设匹配”（例如验证创始人学术背景与项目赛道是否吻合）自动交叉验证。目前这套机制的准确率已达98%以上，同时结合传统数据库与向量数据库，保证可靠。

与大厂博弈：被收购未必是坏事

面对大厂不断内卷的模型价格战和Agent工具，DigClaw看得很透：“大厂做一切本质是为了卖Token。未来这市场就和云计算一样，谁便宜、谁补贴大就用谁，是资本游戏。”在实际应用中，他们经历过从早期需用多种模型做工程优化，到如今千问、豆包等国模能力追平国外大厂并获得几乎免费的算力补贴的过程。

对于垂直AI应用的终局，创始团队态度坦然：“被大厂收购未尝不是好事，能在更大生态中服务更多2B客户，发挥更大价值。”他们服务的大客户（阿里云、火山引擎等）都深知技术边界，相比自己部署70分的系统，更愿采用打磨到90分的水下数据Mapping服务，漏斗转化效果有本质差距。

标准化引擎驱动深度定制，目标B2S

在SaaS遭遇淘汰的B2B市场，唯“深”不破。DigClaw的解法是：底层用标准化的AI引擎（Sourcing Agent）驱动，交付层则做“阶梯式赋能”匹配客户不同阶段需求。AI的推理学习能力让这种匹配能力快速成长。

未来他们还计划向Business to Startups（B2S）延展，推动资产与资源的高效匹配，而不再局限于传统的甲乙方服务模式，这可能打开更大的想象空间。

融资与展望：构建增长导航仪

公司已获中科创星、中关村资本天使轮投资，并凭借自身造血实现商业闭环。目前推进新一轮融资时，更倾向引入产业战投或地方政府资金，以换取订单增长和产业协同势能。

当前攻关难点在于：如何在大规模B2B市场中建立AI决策的信任闭环。虽然算法在一级投资场景跑出了“3个月100%下一轮融资胜率”的数学级正确，但从冷数据到真实握手的信任链路仍需密集价值介入。他们正致力于让AI产生的“动态意图信号”更无缝地接入企业决策流，用“战略级AI Mapping”彻底取代低效的传统名单模式。

最终愿景是构建面向未来创新生态的“增长导航仪”：通过对全球10万名顶尖人才和百万级公司的实时监测，让每一个创新信号被量化，转化为确定性的客户与商机。“我们是在用AI重新定义‘发现价值’及‘资源匹配资产’的成本和速度。”创始团队这样总结。