Quantified Outcomes · 模型输出
不止漂亮的故事——所有数据来自可复现的 Python 模型。
SEED 20260501 · 9 个独立模型 · 12,000–30,000 蒙特卡洛路径 · 对照《商业计划书 v3.0》原始数据。
TAM · 中情景
$0M / 年
深度分析年费池 · 模型 01
ARR · 第 5 年中位
$0.0M
20K 路径蒙特卡洛 · 模型 04
≥ Tier-2 商业成功
0.00%
30K 路径成功率 · 模型 05
用户 NPV 改善 · 中位
$0.0K
智能排序 vs 随机基准 · 模型 04
5 年累计收入
$0.0M
订阅 + 现金 + 中位股权变现 · 模型 02+07
5 年累计净利
$0.0M
税后口径 · 模型 07
股权变现 · 5 年中位
$0.0M
12K 路径 · 5% 持股 · 模型 02
NPV @ 35% 创业 hurdle
$0.0M
保守口径 · 模型 06
Why ZhiQing
三个支柱，重新定义创业前决策。
结构化
从赛道雷达到商业模式画布——一致的「假设—证据—结论」链条。每一项判断都可追溯、可审计、可复盘。
智能体协作
多 Agent 分工：产业研究、竞品财务 proxy、政策扫描、访谈提纲与尽调清单——并行检索、相互证伪。
可量化
情景与敏感性：价格、获客成本、监管事件对你模型的冲击——12,000+ 蒙特卡洛路径还原不确定性。
Five-Year Trajectory
三元收入：订阅 · 现金咨询 · 5% 股权变现。
我们不靠故事——靠保守口径：未实现的账面估值不入收入；只有依法登记的股权退出现金才计入基础情形损益。
USD M · 五年路径 · 模型 02 + 07
合规与防线
五道防线，把风险写在合同里。
数据回溯链
每一条结论都可追溯至原始证据片段（产业报告、政策文件、财报、专利）。
Critic Agent 反向证伪
由独立智能体对主智能体输出做反向论证，识别幸存者偏差与共谋错误。
审计留痕
提示词、模型版本、温度、检索片段全量留痕，可向投资人、监管复现。
内容安全过滤
对照《生成式人工智能服务管理暂行办法》，输出风险标签与不可解释性提示。
股权法律框架
5% 股权采用增资 / 转让 / 顾问换股标准条款，价格、锁定期、信息披露逐项列明。
智擎 PreFounder 是我见过最严肃的创业前决策工具。它不是替你做决定——它把你不愿面对的反向情景，逐个写在你眼前。
陆嘉辰
某 SaaS 创始人 · A 轮 8000 万美元
把 12,000 条蒙特卡洛路径直接给到投委会，节省了我们至少 60% 的尽调时间。
张维
某美元基金合伙人
比起做一份漂亮的 BP，他们更愿意先告诉我「这个赛道为什么不该做」。这就是为什么我签了深度陪跑。
Maria L.
医疗器械连续创业者