对话 DigClaw：每天消耗数十亿 Token，他们如何从弱信号中挖掘商机？

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文章摘要

DigClaw的核心创新在于将B2B获客从依赖静态信息差转向捕捉动态商业“弱信号”，重新定义“发现价值”与“资源匹配资产”的成本和速度。其创始团队提出，传统数据库仅反映企业已完成的工商变更等滞后事实，而真实商机往往在事件发生前已通过人才流动、高管变动、招聘行为等微观动态释放预警信号。DigClaw构建的Sourcing Agent系统，通过大模型对全球超10万名顶尖人才及百万级公司的7×24小时实时监测，主动剥离真实商业意图，并将其转化为可落地的商业阿尔法。目前系统日均消耗数十亿Token，依托主流云厂商客户支持、阿里云头部大客户折扣及算力券补贴，实现成本可控。

公司采用“人机结合”模式，以强模型提供建模思路，由具备数理背景的分析师参与调试参数并验证信号真伪，避免大模型固有缺陷——如反爬虫限制、深度推理不足。产品定位并非通用Agent工具，而是一个底层AI数据“大脑”，既服务于市场部的高效获客场景，未来亦有望延伸至企业招聘等多元应用，支撑B2S（Business to Startups）业务，推动“资产与资源的高效匹配”。

商业化上，过去一年主要提供高客单价数据定制服务（大几万至百万量级），覆盖火山引擎、阿里云、科大讯飞等头部客户；2025年起向标准化产品转型，计划采用“搜索调用费+监测订阅费”模式触达更广中小客户。其底层逻辑是：标准化AI引擎驱动深度定制化洞察，实现“阶梯式赋能”。针对用户对AI能力认知两极分化的挑战，DigClaw强调自身聚焦于高精度、低幻觉的数据建模，避免让模型直接生成全量信息，仅负责特定特征抽取，后续辅以多层Agent交叉验证与信源权重校准，确保数据准确率稳定在98%以上。在技术可靠性基础上，当前最大挑战是构建“AI决策”的信任闭环——需将动态意图信号无缝嵌入企业决策流，以“战略级AI Mapping”替代传统名单筛选模式，从而完成从冷数据到真实合作握手的信任链路转化。

快速变革的AI时代下，利用大模型捕捉并处理这些商业“弱信号”成为可能，而这将彻底重构 B2B 获客的基础设施。

我们不只是罗列专利，而是通过综合分析人才画像、技术演进和专利申请，量化企业对 AI 的渴求度，从而精准预测未来三个月的采购需求。

传统平台告知你“发生了什么”，而 DigCllaw 通过“事件触发营销”告知你“将要发生什么”，在客户意识到需求之前就完成介入。

我们核心是一个底层的AI数据“大脑”，基于我们对这些数据的Sourcing和分析能力，这些数据可以在不同的企业场景中产生不同价值。

虽然我们的算法在一级投资场景里跑出了 3个月100% 的下一轮融资胜率，这是实打实的“数学级正确”，但在商业世界中，打通从”冷数据“到”真实握手“的信任链路仍需要密集的价值介入。

我们正在攻关的是如何让 AI 产生的“动态意图信号”更无缝地接入企业的决策流，通过“战略级 AI Mapping”彻底取代低效的传统名单模式。

我们最终的愿景是构建一套面向未来创新生态中的“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，让每一个创新的信号都能被量化，并转化为确定性的客户与商机。