Quodara 商业计划书

1.1AI for the rest of us

1984 年，苹果给 Macintosh 写下的广告语是「the computer for the rest of us」。那台机器真正的突破不是算力，而是它是第一台你不需要先学习就能使用的电脑——个人电脑从此不再属于专业人士，而属于所有人。

四十年后，AI 正站在同一个岔路口。能力已经足够强，但用好它依然是一门需要学习的专业技能：要会提需求、会写提示词、会把结果接进自己的事情里。所以我们的标语刻意向那句广告语致敬——AI for the rest of us。「the rest of us」指的是我们这些非专业的普通人：不写代码、不研究提示词、不搭工作流，但同样有想法要实现、有生意要做的绝大多数人。

我们把这件事叫做「AI 的 Mac 时刻」：个人电脑的普及不是因为电脑变得更强，而是因为它不再要求使用者先成为专业人士。AI 的这一刻正在发生，我们想成为按下那个开关的人。

对外英文表述：In 1984, Apple called the Macintosh “the computer for the rest of us.” It won not by being the most powerful machine, but by being the first one you didn’t have to learn. AI is at that same fork today — powerful enough, but still not for everyone. Quodara is our answer: AI for the rest of us. You don’t have to learn it first. Websites, apps, images, music, documents, reports, campaigns — just describe what you need.

1.2我们是什么

Quodara 是一个纯对话入口的通用 AI 工作平台。用户说人话，AI 负责把它变成可以直接使用的成果：网站和应用打开就能用，图片能直接投放，文档能直接交出去，营销内容能直接发布。

用户不需要理解中间发生了什么。需求澄清、方案设计、生成、组装、配置、交付，全部由系统在后台完成。用户看到的只有两端：自己说的那句话，和最后拿到手的东西。

1.3我们不做什么

• 不做面向专业开发者的编程工具。我们的用户不看代码，也不该被要求看代码。
• 不做需要用户搭工作流、连节点、配参数的编排平台。任何要求用户先理解系统结构的设计，对我们的目标用户都是失败的设计。
• 不做只给中间产物的单点工具。单点工具解决一个动作，我们要交出的是用户真正想要的那个最终结果。

1.4长期方向

我们把 Quodara 看作通向通用人工智能落地的一条务实路径：真正的通用能力不体现在模型的评测分数上，而体现在一个没有受过任何训练的普通人能否用它完成过去只有专业人士才能完成的事。这是我们衡量自己的唯一标准。

沿着这条路径，能力边界会持续扩展——从今天已经跑通的八条交付链路，扩展到普通人日常需要「找个专业的人来做」的绝大多数事情。

2.1我们在做什么

Quodara 是一个纯对话式的通用 AI 工作平台。用户不需要学习提示词、不需要填配置、不需要懂技术，只要把想法说出来，AI 会主动追问、和用户一起把需求捋清楚，然后把成果做出来并交到可以直接使用的状态——网站、APP、小程序，以及图片、音乐、文档、数据报告与营销内容。

我们的判断是：过去三年 AI 的能力增长极快，但能把这份能力用好的人始终是少数。门槛没有消失，只是从「会不会写代码」换成了「会不会提需求、会不会写提示词、会不会配工作流」。绝大多数 AI 产品仍然是为专业人士做的——它们降低了门槛，但没有消除门槛。Quodara 要做的是消除它。

2.2我们走到哪一步了

2026 年 3 月 18 日项目启动，至今五个月，由创始人一人全职完成：

• 八条对话交付链路全部跑通：网站、APP、小程序、图片、音乐、文档、报告、营销。
• 完整的应用托管体系：从对话到生成、预览、发布、域名解析、数据库与对象存储、日志与监控，全链路自动化。
• 国内与海外双站已开放公测；海外国际信用卡收款已完成技术接入。
• 另行验证了以 DAG 编排多 Agent 完成超长程开发任务的能力（内部工具 cowork），作为主线产品的技术储备。

产品目前已经开放公测，任何人都可以注册使用；尚未开始规模化的市场推广与商业化，本轮融资正是为了启动这两件事。

2.3我们为什么现在融资

2.4摘要表

3.1AI 把成本转嫁给了用户

结果是，今天的 AI 主要在给本来就很专业的人提效——工程师、专业创作者、懂技术的运营。而我们真正希望被 AI 改变的，恰恰是不具备这些专业技能的普通人：他们同样有想法要实现、有生意要做，却因为不会提需求、不会写提示词而被挡在门外。AI 不应该只服务专业人士，它应该让不专业的人也能做出专业的结果。

3.2我们服务谁

Quodara 是一个通用 Agent 平台，不是一个建站工具。用户可以让它做一个网站或小程序，也可以让它做一套商品图、写一轮营销稿、出一份数据报告。软件研发方向是目前最亮眼的能力，但不是全部——真正的定义是：把一件原本需要专业能力才能完成的事，交给 AI 完成。

由此展开，我们的用户是所有「有需求、但没有对应专业能力，也请不起专业的人」的群体：

• 他们的共同点是：需求真实、预算有限、决策链条极短——通常只有一个人拍板。
• 他们过去的选择是外包（数千至上万美元、周期以月计）或者自己硬学（时间成本更高，且大概率半途而废）。
• 他们高度活跃于线上社区，获客路径清晰、口碑传播快，并且已经习惯为生产力工具按月付费。

收窄投放人群不是收窄产品能力，而是为了让有限的营销预算能测出有效的信号。产品对上述四类人群同时成立，本轮只在前两类上花钱验证。

3.3为什么现有方案解决不了

4.1核心机制：先对齐，再执行

Quodara 与其他工具最根本的区别在交互的第一步。别的产品拿到用户一句话就开始生成，我们拿到一句话之后，先让 AI 把需求问清楚。

4.2与两类主流做法的区别

• 对比「一句话生成」：一次成型的黑箱在偏离预期时无法收敛，用户只能重来。我们把过程拆成可对话、可修正的多轮协作，每一轮都收敛一点。
• 对比「配置优先」：配置优先把复杂度前置给用户；我们零配置起步，复杂度由系统在后台承担，只在必须由用户决策时才用一张卡片问出来。

4.3交付最终结果，而不是中间产物

生成只是第一步。用户要的从来不是一段代码、一张待处理的原图或一份需要再排版的草稿，而是那个能直接拿去用的东西。Quodara 把生成之后的全部收尾工作——环境配置、域名解析、数据存储、格式与规格适配、发布与分享——都收在平台内部自动完成。对用户来说，从一句话到一个能用的成果，中间没有任何需要他理解的步骤。

5.1已跑通的八条交付链路

5.2平台底座

支撑上述能力的是一套统一的平台底座，这也是 Quodara 与单点工具的分野：

• 常驻 Agent 执行环境。每个用户拥有独立的常驻执行容器，任务可长期运行、可挂起、可恢复，而不是一次性的对话调用。
• 应用 / 任务 / Chat 三层模型。Chat 处理轻量需求，任务承载需要多轮推进的大需求并支持并行，应用是长期演进的项目本体。
• 版本与发布体系。改动先进测试环境预览，确认后合并发布，普通用户完全不接触分支概念。
• 运行时能力自动接入。数据库、对象存储、日志、前后端监控按需自动配置到用户的应用中。
• 技能体系。同一个 Agent 通过分层的技能与知识注入覆盖编程、文档、营销、素材创作，能力可持续叠加而不需要用户切换产品。
• 统一模型网关。模型调用经由网关路由，不与任何单一模型厂商绑定，并支持用户接入自有模型凭据；上游换代或调价时可以快速切换。

5.3技术储备：超长程任务编排（cowork）

在 2026 年 6 月至 8 月的 B 端方向探索中，团队另行构建了内部工具 cowork：输入一份完整的需求文档，系统以 DAG 形式编排多个 Agent，自动完成超长程的开发任务。

该方向经评估后判断当前商业前景有限，已不作为主线业务。但它验证了一件对主线产品直接有价值的事：多 Agent 的依赖编排与超长程任务的稳定执行是可行的。这套能力将迁移为 Quodara 处理复杂需求的能力上限。

5.4未来 12 个月产品路线图

6.1为什么是现在

• 模型能力刚跨过可用阈值。让 AI 独立完成「澄清需求—生成—修正—交付」这条长链路，在两年前无法稳定跑通，现在刚刚可行。这是窗口期，不是永远敞开的机会。
• 单位成本还在快速下降。同等能力的推理成本持续走低，今天算不过来账的策略明年可能成立，早进场可以用当下的成本结构换取用户规模。
• 用户预期已被教育完成。普通人已经知道「AI 能帮我做事」，但普遍卡在「我不知道怎么让它做好」。需求侧的教育成本已由前一批产品付掉了。

6.2为什么首站选北美

• 付费意愿与客单价：同类生产力工具在北美的订阅接受度与单价，与国内不在一个量级。对一个即将开始收费的产品，从付费意愿最强的市场启动商业化，验证路径最短。
• 目标人群密度高：独立创业者、小微商家、创作者群体规模大且高度社区化，冷启动的传播路径清晰。
• 产品无需重做：纯对话入口不依赖本地化操作习惯，交付物也没有地域限制，是少数不需要重构产品就能进入的市场。
• 基础设施已就位：海外站已开放公测，国际信用卡收款已完成技术接入，工程侧的出海成本已经付过。

7.1竞争地图

下表按品类整理竞争地图，代表玩家一列为北美市场当前的主要参照对象。

7.2差异化三角

我们的位置由三件事共同定义，缺一件都会被替代：

• 零门槛入口：不要求用户会提需求、会写提示词、会配参数。
• 全品类交付：应用、内容、素材、文档在同一个入口完成，用户不需要在工具之间切换。
• 结果直接可用：交付的是能直接使用的成果，不是需要用户再加工的中间产物。

单看任何一条，市场上都有人在做；三条同时成立，目前少有。

随时间变厚的部分在执行侧：用户从模糊表达到清晰需求的澄清语料、任务的完整执行轨迹、以及失败与重试样本，决定了「AI 该怎么问用户」和「交付一次成功率」这两件事能做多好。它们随使用量线性增厚，且无法通过采购获得。需要如实说明：公测刚刚开放，这部分积累目前还很薄，准确的表述是「机制上成立、随规模增厚」，而不是「已形成壁垒」。

7.3如果大厂进场

• 产品逻辑不同。平台型公司的目标是把自家模型和云资源卖出去，天然倾向于开放能力让开发者组装，而不是替非技术用户把活干完。
• 护城河建在执行侧。交付成功率来自大量真实失败样本的积累，不随模型能力提升而自动获得。
• 生态位可以共存。我们是模型能力的消费方与放大器，对上游是增量而非威胁——这也是产业方投资我们的核心理由。

8.1定价

Quodara 采用订阅制，国内站与海外站分别定价：

定价逻辑：Quodara 交付的是一个能直接用起来的成果，而不是一次内容生成。对目标用户而言，替代方案是数千美元起的外包报价或数月的自学成本，这个价位处在明显划算的区间。同时该定价高于纯内容工具，能自然筛出真实需求用户，避免免费流量稀释早期反馈质量。

关于免费档：我们提供 7 天完整功能免费试用，但不设长期免费档。判断依据是——试用七天仍不愿付费的用户，后续转化概率极低，为其长期承担算力成本并不划算。等资源更充裕之后，我们会考虑推出面向支付能力有限人群的免费档位，这与「AI for the rest of us」的长期目标一致，但不是现阶段的优先级。

8.2收入结构

8.3收款链路

国内节点通过支付宝收款；海外节点已完成基于 Merchant of Record 模式的国际信用卡收款技术接入，链路已跑通。这意味着北美商业化不存在工程侧的前置障碍——开卖是一个决策问题，而非开发问题。

8.4单位经济模型

这几项都标为「待验证后得出」是有意为之：公测刚开放、付费尚未启动，当前的用户量不足以让任何一个成本或转化数字具备参考意义。用几个样本外推出来的单位经济模型，比不写更危险。跑出这几个数字正是本轮融资要完成的核心任务之一。

9.1五个月执行时间线

9.2这条时间线说明什么

• 交付速度。一人全职、五个月，完成了通常需要一支小团队一年以上才能做出来的平台：八条对话交付链路、双节点部署、完整的应用托管与发布体系、国际收款接入。
• 判断力与止损能力。B 端方向做了约两个月，判断商业前景有限后果断收回，同时把已验证的技术能力保留为主线储备。早期公司最危险的不是走错方向，而是走错了还不肯掉头。
• 复杂度被有效管理。在没有外部资金、没有团队的条件下做到这个完成度，说明系统的复杂度是被架构设计控制住的，而不是靠堆人堆出来的。

9.3当前用户状态

产品已开放公测，国内站与海外站均可直接注册使用。现有用户主要来自内部、朋友与自然到访，尚未进行任何投放，也尚未开始收费——因此我们没有增长曲线可以展示，这一点不做任何粉饰。

这是一个主动的时序选择：在只有一个人的情况下，同时承担开发与增长两条线不现实。本轮融资要解决的正是这个问题。与融资并行，我们将立即启动北美小规模冷启动，目标在 4-6 周内获得首批真实外部用户与反馈，为后续的规模化投放提供基准数据。

10.1目标市场与人群

首站市场：北美英语市场。投放重点为独立创业者、小微商家与电商 / 本地商家（见 3.2），其余人群本轮以自然获取为主。

10.2冷启动与增长路径

10.3团队组建：本轮最优先的投入

当前团队为创始人一人全职。要让产品迭代和市场推广同时全速推进，必须把优秀的伙伴请进来。招募顺序如下：

本轮团队规划：从 1 人扩充至 4 人（创始人 + 海外增长负责人 + 研发 1 + 产品运营 1）。完整目标编制为 7 人（研发 2 / 产品 1 / 营销增长 2 / 运营 1 / 创始人），计划在北美付费验证完成后于下一轮补齐。

采用分批入职而非一次配齐，是一个主动的资金效率选择：在市场尚未验证的阶段，团队规模不与验证速度成正比，却会成正比地压缩 runway。4 人编制可以让同一笔资金多支撑 3-5 个月，使公司能在拿到干净的北美付费数据之后再启动下一轮，而不是在数据最不好看的时点被迫融资。

10.4资金用途结构

比例说明：本轮采用 4 人精简编制，人力支出被压缩，因而市场投入占比相应提高至约 30%。这是刻意的取舍——在验证阶段，钱应当优先用于换取「北美用户愿不愿意用、愿不愿意付」的答案，而不是提前铺开组织。待激活链路跑顺、CAC 可测之后，营销比例应在下一轮进一步上调。

10.5主体架构规划

公司目前仅有境内主体。考虑到主攻北美市场、以美元订阅计价、并可能引入美元投资，计划在本轮融资前后完成海外主体架构的搭建，使收入归集、员工期权与后续融资路径保持一致。

这属于法律与税务专业事项，具体方案需由专业机构出具。时点上的一般性判断是：越早搭建成本越低；等到已有海外收入和美元股东之后再重组，时间与税务成本都会明显上升。建议在本轮 TS 阶段就与投资人确认架构预期，避免交割前才发现路径冲突。

10.6融资后 12 个月目标

本轮资金支撑 12-14 个月，目标分三个阶段推进：

11.1创始人

余洋，创始人。2018 年本科毕业后进入一线互联网与头部大模型公司，八年一线研发经历：

11.2为什么是这个人做这件事

Quodara 的工程难点集中在几层，而创始人过去三年在 MiniMax 的三段工作，恰好一一对应：

这四条是 Quodara 能在五个月内由一人完成的直接原因，也是这个项目最难被复制的部分。

11.3为什么做 Quodara

2025 年底，我在公司做开发时已经几乎可以把所有研发工作交给 AI 完成。我意识到 AI 的能力已经越过了一条边界——普通人也可以借助 AI 做非常专业的事情。但当时和现在，绝大多数 AI 产品仍然服务于专业人士：AI 只是降低了门槛，并没有消除门槛。所以我选择离职做 Quodara，让所有人不需要学习，就能通过 AI 做到过去只有专业人士才能做成的事。

这个判断有两层含义。第一，它解释了时机：如果 2025 年底之前 AI 还接不住完整的专业工作，这件事就不成立；现在刚刚成立，窗口刚打开。第二，它解释了产品形态：如果目标是消除门槛而不是降低门槛，那么产品就不能要求用户学习任何东西——这直接推导出了纯对话入口和「AI 先把需求问清楚」的设计。

11.4当前团队与招聘计划

当前：创始人 1 人全职。

这既是本轮融资要解决的问题，也是这个项目最直接的能力证明——一个人在五个月内交付了通常需要一支团队一年以上才能完成的产品。

本轮融资后扩充至 4 人，取得北美付费验证后于下一轮补齐至 7 人编制。招募顺序与理由见 10.3。

11.5股权结构

目前由创始人 100% 持有，无外部股东，无代持，无历史遗留的股权纠纷。

创始人自 MiniMax 离职不涉及竞业限制约定，本项目不存在前雇主竞业方面的法律障碍。

12.1融资目的

本轮为天使轮。产品与技术侧已完成从 0 到 1 的验证：八条交付链路跑通、国内与海外双站开放公测、国际收款技术接入完成。现在要做的是走得更快、更好——这需要资金把优秀的伙伴请进来，组成一支更完善的团队，让产品迭代与市场推广两条线同时全速推进。

本轮资金将用于三件事，按优先级排列：

• 组建核心团队，首先是海外营销 / 增长负责人，其次是研发与产品运营，让产品和市场不再互相挤占时间。
• 启动北美市场的真实用户验证，跑出激活率、留存率与单用户获客成本。
• 完成订阅商业化，用真实付费数据验证定价与 7 天试用的转化率，并支撑用户增长带来的算力消耗。

12.2资金用途

详见 10.4。整体结构为：团队约 35%、北美市场验证约 30%、算力与基础设施约 15%、海外架构与合规约 6%、机动储备约 14%。本轮按 4 人精简编制测算，资金计划支撑 12-14 个月。

12.3融资金额与估值

面谈沟通。

12.4我们希望投资人带来什么

• 北美市场的渠道与人脉：本地增长人才的推荐、创作者与媒体资源、早期用户社群的引荐。对一个尚无海外团队的公司，这比资金本身更稀缺。
• 算力与基础设施资源：云厂商或模型厂商的资源支持可以直接改善单位经济模型，在商业化启动期尤其关键。
• 组织与招聘支持：帮助吸引第一批核心成员。早期公司的第一个关键雇员往往靠投资人背书才招得到。
• 海外架构与合规经验：在搭建海外主体、跨境结算与期权安排上的实操建议。

13.1风险清单

材料与状态

怎么联系我们

最快的方式是直接发邮件到 yuyan@yuban.site。也可以在「联系」页留下你的联系方式与希望的沟通形式（线上会议 / 线下面谈 / 先看 Demo），信息会直接进入创始人后台，我们会主动联系你。