在創業領域，將公司直接安置在客戶辦公區并非常見做法，但Noumena團隊卻堅定地選擇了這條路。該團隊由第四范式前總裁裴沵思帶領，目前仍駐扎在一家美妝品牌的辦公區內，與客戶的團隊深度合作，共同探索業務新路徑。
裴沵思的初衷非常明確：讓團隊中最懂大模型的科學家們貼近業務一線，真正理解業務需求。Noumena的三位聯合創始人中，Jett曾擔任小紅書KA行業群總經理，另外兩位則是在第四范式歷經商業與工業化洗禮的科學家。首席科學家趙歡專攻大模型訓練及AutoGraph技術，CTO李佳駿則是ACM金牌選手。團隊從成立之初就達成共識，創業要聚焦具體業務領域，先深入業務，再利用AI的杠桿效應推動發展。
在創業初期，團隊甚至沒有租辦公室，直接進駐4A公司，通過AI工具為品牌客戶提供服務。這一過程中，裴沵思對業務有了更深的思考。他發現，品牌營銷的舊時代已經被解構，營銷戰場逐漸從電商平臺遷移至內容社交平臺，但品牌在線上營銷的確定性不斷下降，費效比持續走高。
內容社交平臺已成為ToC企業最大的外部變量。數據顯示，超過85%的Z世代消費決策在內容社交平臺上完成，“種草于內容平臺、交易于電商平臺”的用戶習慣，讓這里成為品牌競爭的核心陣地。然而，品牌方的痛點在于線上利潤被平臺大量擠壓，費效比居高不下。裴沵思觀察到，品牌和想觸達的細分人群在心智層面的溝通能力正在減弱，內容營銷似乎成了一種“玄學”。
為了解決這一問題，裴沵思決定從這一角度切入，用AI將營銷從“玄學”變為“科學”。Noumena打造了一個AI原生的營銷Agent——“增長智能”系統，幫助品牌在內容社交平臺上實現可持續增長。內容營銷始于消費者洞察，但傳統方法依賴小樣本調查，高度依賴研究者的主觀判斷。社交媒體用戶生成內容（UGC）的爆發式增長，為消費者研究提供了前所未有的數據資源，但也帶來了海量非結構化數據難以處理和洞察可信度難以判斷的問題。
Noumena的AI Agent系統中包含一個名為“曼哈頓計劃”的AI原生消費者洞察基礎設施。該計劃包括兩個關鍵模塊：公域壓縮和證據分級驗證機制。智能代理首先基于公域UGC對海量數據進行大幅吞吐與提煉，學習內容調性和用戶傾向等知識信息。然后，通過L1-L4的證據分級驗證，發現圖譜中存在的因果關系，為品牌找到更加可靠的因果關系和有效信息。
以社交平臺的“提神”話題為例，頻繁出現“想提神喝咖啡，又怕同事認為自己焦慮”等關鍵詞。經過L1-L4的驗證，可以發現這背后實際上反映了辦公人群的一種焦慮。在這一場景下，針對性地強調無味、不尷尬、體面等關鍵詞，內容轉化會更高。品牌用經過驗證的L3/L4洞察替代主觀猜測，精準定義人群與傳播策略，提升素材供給的確定性，最終將離散的專家經驗轉化為標準化的工業級科學資產。
裴沵思發現，AI ToB創業與之前的SaaS創業邏輯截然不同。SaaS創業如同“給差生補課”，核心是尋求標準化，力求讓所有人都能用。而垂類的AI Agent創業的核心競爭壁壘是智能水平的上限。Noumena的增長智能系統中定義了全新的架構Noumena Thinkflow，能夠在真實業務上下文中，通過與人類專家長期共判，把“專家如何做判斷”沉淀為系統能力。
當前階段，賽點在于誰能吸納更多優秀人類專家的隱性知識。因此，Noumena選擇了“讓好學生爭第一”的打法，通過服務行業頭部品牌及高速增長的DTC新銳品牌，讓AI有突破人類智能瓶頸的可能。比如，Noumena正在與全球美妝行業的領導者歐萊雅集團積極推進合作。
除了服務頭部客戶，Noumena還找到了另一條ToC商業路徑：服務專業消費者（prosumer）。以小紅書平臺為例，共計20萬個品類和大約4000萬內容創作者，都是他們的潛在目標人群。目前，Noumena的prosumer服務主要聚焦美妝行業，但裴沵思認為，這一服務的核心定義維度并非行業，而是內容社交平臺，不同行業間有大量可復用的能力。
在訪談中，裴沵思分享了選擇AI營銷賽道的核心認知。他表示，一方面，自己的職業生涯始終聚焦CEO群體，深刻體會到AI決策類轉型的關鍵在CEO，企業內部需克服諸多阻力，且轉型隱性成本居高不下。另一方面，第四范式的業務經歷讓他看到賽道遷移的必然性，營銷側才是企業智能場景涌現的核心領域。更關鍵的是，企業大量銷售預測需求本質是用AI替代傳統統計學方法，依賴內部數據預測未來，成功率極低。大模型的興起，讓他們看到通過捕捉外部環境優化企業決策的可能，最終鎖定AI營銷賽道。
對于外部環境變化對企業預測的影響，裴沵思認為，對ToC企業而言，最大的外部性來自內容社交平臺。媒介場的遷移讓內容社交平臺成為品牌競爭的核心陣地，而電商平臺流量增長已逐漸放緩。以某頭部鞋服類品牌為例，其擁有數千個鞋類SPU，供應鏈周期長，需提前預測銷量備貨，但過往銷售數據無法擬合突發情況，傳統預測完全失效。品牌需要的是預測、影響甚至主導消費趨勢的能力。
在外部環境劇烈變化的背景下，裴沵思認為創業機會在于“拉齊速度”，即通過技術提升企業對內容社交平臺的理解、捕捉、決策與執行鏈路的全鏈路效率，實現“理解-決策-執行-迭代”的快速閉環。他認為，品牌效果廣告的本質是“內容質量×內容分發傳播結構”，技術的價值不僅在內容生成，更在優化分發結構。
裴沵思還分享了Noumena如何賦能品牌營銷的全鏈路。以某頭部鞋服品牌為例，全鏈路賦能分為三個核心環節：人群與產品定位、內容共創和投流優化。第一步是明確產品核心受眾，篩選適配的細分領域達人；第二步是結合達人的原生創作風格與SOP，植入品牌核心信息；第三步是若內容初始關注度不足，通過分析潛在用戶標簽，定向投放放大傳播效果。
在達人篩選環節，除了精準覆蓋目標人群，Noumena還會重點關注達人的內容質量穩定性和粉絲互動真實性。這兩個指標直接影響后續內容傳播的效果，比單純看粉絲數量更重要。
Noumena的核心賦能對象是品牌策劃師、內容策劃師、投手三大角色，業務邊界是“將品牌已有的物理產品定義，解構并轉化為適配內容社交平臺的數字定義”。以某高端洗發水品牌為例，其原定位是“沙龍級專業產品”，但在小紅書平臺，沙龍人群體量極小。Noumena通過數據分析發現“高端蓬松感”是核心訴求，將其重新定位為“定妝照、健身后等場景的蓬松護理產品”，成功切入小紅書的“悅己”主賽道，帶動了產品銷量的增長。
裴沵思介紹了Noumena解析內容社交平臺的核心技術邏輯，即“公域數據重做+私域數據融合+消費者動機網絡”。他們不針對單個品牌解析平臺，而是對整個內容社交平臺進行結構化重構，形成從基礎驗證到可驗證商業因果的層級體系。這一過程類似“制作藏寶圖”，第一層是還原平臺全貌，后續層級是找到可落地的商業機會。
從L1到L4的因果關系提純體系中，每個層級都有其核心作用。L1層級是大范圍壓縮，提煉出核心討論話題和關鍵詞；L2是復現驗證，確認話題的真實存在；L3是準實驗證據，找到話題和用戶行為之間的相關性；L4是可驗證商業因果，明確話題能直接帶動哪些商業指標的增長。
裴沵思表示，選擇“搬進客戶公司”的共創模式，核心原因是團隊基因的補全。早期團隊以科學家為主，缺乏業務體感，閉門造車會導致產品與實際需求脫節。共創模式能讓他們深度融入品牌團隊，理解品牌的語言習慣、做事邏輯與核心痛點。這一模式帶來兩個關鍵認知變化：一是發現廣告公司與品牌的視角差異，二是明確了業務核心——品類定位與內容定位之間的認知鴻溝是關鍵壁壘。
在4A公司歷練和入駐品牌辦公區，兩個階段的核心收獲有所不同。在4A公司，團隊理解了內容和投流的執行邏輯；而入駐品牌辦公區后，收獲更多是戰略層面的，比如品牌是怎么做品類規劃的、怎么思考長期增長的。
裴沵思定義的“好學生”是指行業頭部品牌及高速增長的DTC新銳品牌。這類客戶擁有成熟的營銷團隊，已在內容社交平臺積累豐富經驗，且遇到了明確的增長瓶頸。他們的核心價值在于其高稀缺、高頻的隱性知識，能幫助Noumena的系統快速吸收行業最佳實踐，提升服務能力。這與傳統SaaS“找最大公約數、幫差生補課”的邏輯完全相反。
Noumena團隊目前有40多人，其中20多位是科學家、算法工程師，約10位是博士，核心班底來自第四范式。平衡技術人員的技術追求與商業落地需求的關鍵，一是團隊共識，二是實踐導向。比如CTO會親自參與品牌策劃執行，產品經理會實操投手業務，讓技術人員深度理解業務痛點。
Noumena當前采用雙軌商業模式：針對頭部客戶，收取服務費，通過共創持續迭代能力；針對專業用戶，采用Token付費模式，實現能力的規模化輸出。擴張規劃分為兩個維度：一是行業擴張，從目前成熟的美妝賽道，逐步拓展到日化、教育等領域；二是平臺擴張，聚焦小紅書、抖音、TikTok三大核心內容社交平臺。
裴沵思認為，當前企業對AI營銷的認知存在誤區，最大的誤區是將技術視為“工具”，過度聚焦AIGC生成內容。正確的認知應該是：技術是“智能伙伴”而非工具，其核心價值在于優化傳播結構與決策邏輯。品牌需要建立跨平臺的人群網絡資產，而非局限于單一平臺的短期流量。
對于AI垂直領域創業從0到1，裴沵思認為核心聚焦點是“平衡價值深度與技術靈活性”。必須做對的三件事：一是選對賽道，二是找對初始客戶，三是構建靈活的技術架構。可以容錯的是行業擴張中的局部試錯，以及商業模式的階段性調整。本質上，AI創業是“沖浪”，要緊跟技術迭代節奏，做時間的朋友。
