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      天下苦SaaS已久,企業(yè)級AI得靠「結(jié)果」說話

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      Jay 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

      天下苦SaaS已久。

      服務商為居高不下的推理成本頭疼,客戶詬病交付質(zhì)量跟「抽卡」一樣反復無常……

      進入AI時代,SaaS似乎不再是那顆令人趨之若鶩的明珠。

      在此背景下,RaaS(Result as a Service,按結(jié)果付費)被普遍認為是最有潛力的出路。但受制于結(jié)果質(zhì)量難衡量、用戶認知不成熟等阻力,鮮有企業(yè)愿意「吃螃蟹」。

      如今,深耕企業(yè)級AI領域11年的百融云創(chuàng),選擇全倉押注這條全新的AI商業(yè)化路徑。



      企業(yè)級AI可以不只是賣鏟子

      「垂直行業(yè)+AI」是一座取之不竭的金礦,相信已成為業(yè)內(nèi)的普遍共識。

      無論技術(shù)如何發(fā)展,企業(yè)亙古不變的訴求始終是——如何利用新技術(shù)為客戶提供更好的服務?

      但現(xiàn)實是,即便有DeepSeek這樣的開源模型出現(xiàn),真能部署私有模型的企業(yè)仍是少數(shù)。卡該買還得買,開源模型也不是拿來就能用,依然得根據(jù)垂直場景做大量訓練。

      有需求,自然就有市場。

      為彌合AI落地的這「最后一公里」,市面上涌現(xiàn)出一大批「共享單車」:出租模型訓練所需的基礎設施和工具包,按Token計費。

      然而,即便「鏟子」的種類越來越多,企業(yè)客戶似乎至今也沒能從這座金礦中挖出來什么。

      或許光靠「鏟子」,本就挖不動金子。

      又或許,客戶真正需要的從來不是工具,而是本身就對礦洞了如指掌的「黃金礦工」。

      「鏟子」存在兩方面問題——前置成本高企、試錯代價高昂

      傳統(tǒng)路徑下,企業(yè)部署硅基員工,往往要同時承擔「軟件+硬件+培訓」三重成本。

      以客服系統(tǒng)為例,如果想把原本依賴撥號按鍵分配業(yè)務的語音助手,升級為能夠進行自然語言交互的智能客服系統(tǒng),有一摞工程要干。

      • 軟件層面,服務商需要推翻企業(yè)原有系統(tǒng),重新定制一套AI原生的軟件平臺;
      • 硬件層面,需要為新系統(tǒng)搭建基礎設施,并與舊系統(tǒng)完成集成;
      • 培訓層面,需要教員工如何操作這套新的業(yè)務系統(tǒng)。

      這意味著,所謂的數(shù)智化轉(zhuǎn)型,本質(zhì)上是要把客戶原有的技術(shù)地基整體掀掉,重新澆筑一套AI的「鋼筋水泥」,再在其上從零開始蓋一棟大廈。前置投入極高,而且歷史包袱越重,改造難度越大。



      更令人擔心的是——投入這么多,效果不理想怎么辦?

      這幾乎是傳統(tǒng)場景無法避免的問題。AI落地牽扯到諸多環(huán)節(jié),包括采購、技術(shù)、業(yè)務、合規(guī)……一套流程下來,可能已經(jīng)兩個月過去。

      而對ChatGPT、Gemini、DeepSeek等前沿模型而言,質(zhì)變幾乎是以月為代價發(fā)生。垂直模型引以為傲的護城河,隨時可能因一次版本更新被吃掉。

      在技術(shù)周期高速迭代的背景下,傳統(tǒng)服務商的軟件開發(fā)模式根本無法適應市場需求。技術(shù)架構(gòu)落后兩個月,這在「地上一天,天上一年」的AI世界是難以想象的。

      綜上所述,企業(yè)并非不愿意用硅基員工去提升服務效率,關鍵是前置成本和試錯成本過高,高到足以勸退大多數(shù)潛在客戶。

      正是察覺到了這道阻礙AI落地的巨大鴻溝,百融云創(chuàng)推出了一項全新產(chǎn)品——結(jié)果云Results Cloud

      簡單來說,結(jié)果云是一個幫助企業(yè)部署硅基員工的云平臺,向客戶提供封裝好的全棧解決方案。

      從架構(gòu)上看,這套方案分為三層:百基、百工、百匯。

      百基,AI Infra,硅基員工的原材料采購市場。

      不同于傳統(tǒng)云服務,結(jié)果云的基礎設施不暴露給客戶,而是屏蔽掉這層復雜性,直接提供現(xiàn)成的基座模型+算力。

      模型側(cè),百基覆蓋了主流開源與商業(yè)模型,包括但不限于ChatGPT、DeepSeek、Qwen、元寶、豆包等,同時也提供百融云創(chuàng)自研的行業(yè)專屬模型。

      客戶可以根據(jù)業(yè)務需求自由選擇——尺寸要72B還是14B,語種是中文還是英文,模態(tài)是文本、語音還是多模態(tài)。

      算力側(cè),百基同樣提供多樣化選項,涵蓋主流英偉達GPU,以及華為昇騰、百度昆侖芯、阿里平頭哥、海光等國產(chǎn)算力平臺,滿足不同場景下的性能需求。

      原材料準備完畢,接下來便交由「中央廚房」加工。

      百工,Agent OS,烹飪硅基員工的中央廚房。

      原材料豐富固然重要,但若不加整理地一股腦交到廚師手中,廚藝再好的人也無從下手。

      假設有X種算力卡、Y種模型、Z種模型尺寸,當三類變量疊加在一起,理論上會產(chǎn)生X×Y×Z種排列組合

      在如此龐大的組合空間中,想要尋找最優(yōu)解,無異于大海撈針。

      百工的價值,正在于充當一個過濾器。它預先在異構(gòu)的「算力+模型+尺寸」中篩選出了最優(yōu)方案,大幅降低決策成本。

      基礎設施層提供的是通用模型,但具體到業(yè)務場景中,不同客戶對硅基員工有不同的偏好。

      為此,百工提供了各個行業(yè)的專屬知識庫,客戶可根據(jù)自身業(yè)務選擇需要的行業(yè)知識。即便原材料相同,這些「調(diào)料」,也能賦予硅基員工不同風味。

      當前期準備全部完成,才真正進入「炒菜」的階段。

      這是與客戶業(yè)務聯(lián)系最緊密的一步。百融云創(chuàng)會派出專業(yè)團隊進駐客戶現(xiàn)場,與業(yè)務團隊深度對齊,對客戶訴求形成統(tǒng)一認知。

      在此過程中,團隊會直接扎根業(yè)務一線,持續(xù)采集真實語料、完成數(shù)據(jù)標注,作為模型訓練與微調(diào)的基礎。最終形成的,是一套為客戶量身定制的模型。

      至于后續(xù)硅基員工的部署、運行、調(diào)度、管理和監(jiān)測,同樣也能交由百工全權(quán)負責。

      百匯,Agent Store,新鮮出爐的硅基員工菜單。

      除了為客戶量身定制硅基員工的「家庭廚師」,面向更廣泛的ToB市場,結(jié)果云還在「百匯」端出更高效的「預制菜」——面向各行業(yè)、開箱即用的成熟硅基員工。

      主要分兩類:

      • CX(Customer eXperience):面向營銷、客服等企業(yè)對外業(yè)務,直接提升服務效率與質(zhì)量。
      • EX(Employee eXperience):面向企業(yè)內(nèi)部崗位的硅基員工/智能體,覆蓋HR、財務、法務等管理場景,優(yōu)化組織運轉(zhuǎn)效率。

      這些都是精挑細選的「金牌員工」,在市場上得到了充分驗證。即插即用,客戶無需推翻既有系統(tǒng)作為「導航員工」接入即可直接賦能業(yè)務流程。

      在一次藍白領混合的大型招聘項目中,結(jié)果云的「硅基招聘專員」在三個月內(nèi)帶來顯著成效:

      • 到訪率提升12–18個百分點;
      • 平均處理時長下降40–60%;
      • 無效溝通占比降低25–35%;
      • 試崗匹配率從60%提升至90%;
      • 招聘全流程周期從28天縮短至2天。



      RaaS,孕育硅基員工的土壤

      綜上所述,結(jié)果云定義了三件事情:基礎設施、操作系統(tǒng)、應用商店

      盡管定位有所不同,但本質(zhì)上是解決同一個痛點——AI如何落地千行百業(yè)?

      目前相對清晰的答案是:做企業(yè)級AI,不能只賣鏟子了。

      曾稱霸一方的SaaS,對于零邊際成本的信息產(chǎn)品而言,是完美的商業(yè)模式。但在推理成本高企的AI時代,面臨水土不服的問題。

      SaaS模式下,企業(yè)和服務商本質(zhì)上是甲乙方關系。

      然而,這個激勵函數(shù)在AI時代是變形的。服務商只在乎如何拿到款,而不是怎樣提升服務質(zhì)量。這就是行為經(jīng)濟學中所講的道德風險(Moral Hazard)。

      以按Token計費保險營銷類API為例,如果單純考慮利潤最大化,服務商的理性選擇并不是「把效果做到最好」,而是「讓調(diào)用次數(shù)盡可能多」。

      這就會導致「注水」:明明打十個電話就能賣出去的單,「降智」后可能需要打二十個。

      競標亦是如此。為了中標,服務商會不斷壓低報價,原本500萬預算的標的,最終可能以80萬元成交。價格看似劃算,但服務質(zhì)量得打上一個巨大的問號。

      問題的根源在于,按Token計費本身就不合理。同樣一個Token,在不同業(yè)務場景中所承載的價值差異巨大。

      以李白的《靜夜思》為例,全詩五言四句,僅20個字。一篇小學生作文,Token數(shù)輕松能達到數(shù)十倍,但我們能斷言其比《靜夜思》的價值高嗎?

      因此,結(jié)果云走的是另一條路——RaaS(Result as a Service),按「結(jié)果」付費

      這不是簡單的定價模式的改變,而是底層產(chǎn)品哲學的變革。

      SaaS提供的只是鏟子,這鏟子的質(zhì)量還未必可靠。

      而RaaS,提供的是價值共創(chuàng)的主體,和客戶一起淘金的「礦工」。

      只有當結(jié)果代替Token新的激勵函數(shù),服務商才會主動走到業(yè)務一線,和客戶并肩作戰(zhàn),一起把餅做大。

      此時,企業(yè)和硅基員工的關系不再是甲乙方,而是同事。

      客戶也無需再以「工具」的邏輯為硅基員工付費,而是可以直接將其視作員工,用KPI考核。

      具體而言,結(jié)果云將硅基員工的表現(xiàn)體系與人類員工對齊,構(gòu)建了從高到低ABCD四個等級。

      考核指標因行業(yè)而異:客服需要情緒穩(wěn)定、營銷需要轉(zhuǎn)化率、HR需要招人……但共同點是挑選能和業(yè)績直接掛鉤的指標,讓硅基員工和客戶成為同一條繩上的螞蚱。

      在「百工」層的Agent Builder模塊,結(jié)果云能實時全鏈路監(jiān)測硅基員工的表現(xiàn),清晰看到每一份投入是如何轉(zhuǎn)化成收益的。由于打開了智能體運行的「黑箱」,即便有問題,客戶也能一眼找到病灶。

      這就解決了RaaS的靈魂之問——「結(jié)果」如何衡量。

      接下來,就該根據(jù)硅基員工交付的「結(jié)果」給人家開工資了。一般有三種模式。

      • 按任務計價:寫一份報告、審核一份合同,收一份錢,類似于送外賣。
      • 按價值創(chuàng)造分成:提前約定好貢獻比例(五五分、三七分),用這個比例乘以實際成交規(guī)模,就是該支付硅基員工的收入。
      • 按崗位薪酬制:客服這類重復性高、收益可預期的崗位,可按月/年支付工資。

      無論哪種模式,背后的要求是同一個——真干活,才有錢拿

      以結(jié)果云的硅基客服為例,它可以7x24連軸轉(zhuǎn),產(chǎn)出約為人類員工的三倍,而成本僅為后者的一半——每月只需5000元,這就是六倍的ROI。

      甚至,前兩個月的試用期可以不發(fā)工資…..



      這就徹底消除了前置成本的擔憂,客戶內(nèi)心OS be like:反正不要錢,干嘛不試一下?

      如果體驗不錯,客戶自然會加深部署,硅基員工也會對業(yè)務有更深的理解,形成正反饋。

      即便未來技術(shù)周期出現(xiàn)了波動, 也不存在轉(zhuǎn)換成本可能導致的「創(chuàng)新者窘境」。結(jié)果云隨時在跟進最前沿的模型動態(tài),舊方案過時,客戶可以絲滑遷移到新方案。

      當百融云創(chuàng)用RaaS取代SaaS,重新定義企業(yè)級AI的產(chǎn)品哲學,結(jié)果云將主動承接AI落地中的一切風險,從而徹底拆掉阻礙AI落地企業(yè)的工程高墻。

      在技術(shù)日新月異的背景下,RaaS有望為企業(yè)爭取到寶貴的緩沖空間,讓注意力重回業(yè)務本身。

      硅碳共治,共筑智能體生態(tài)
      • 產(chǎn)品可以很簡單,復雜的是生態(tài),真正有價值的,也是生態(tài)。

      結(jié)果云首席產(chǎn)品與市場官王偉民直言,現(xiàn)實世界的業(yè)務場景高度碎片,單個公司再怎么努力,都不可能覆蓋企業(yè)級AI的全部長尾需求。

      的確,生態(tài)這件事,從不是單槍匹馬能闖出來的。

      平臺的主角,是千千萬萬的開發(fā)者。

      因此,結(jié)果云從未打算只面向企業(yè)客戶——百基、百工、百匯,每層大門全部向第三方開發(fā)者敞開。

      移動互聯(lián)網(wǎng)時代,蘋果有AppStore,安卓有GooglePlay。應用商店的出現(xiàn),為市場中的生產(chǎn)者與消費者搭建起一個高效的價值交換平臺,雙邊網(wǎng)絡效應隨之顯現(xiàn):App吸引用戶使用,用戶規(guī)模擴大,又進一步激勵開發(fā)者持續(xù)開發(fā)更多App。

      這最終讓整個生態(tài)受益,消費者的需求被滿足,開發(fā)者獲得了變現(xiàn)路徑,市場資源從而得以高效分配。

      進入AI時代,百融云創(chuàng)呼吁共建「硅基生產(chǎn)力聯(lián)盟」,希望以結(jié)果云為載體,去打造一個專屬智能體的生態(tài)系統(tǒng)。

      11年來,百融云創(chuàng)始終深耕企業(yè)級AI領域。

      早在2014年,百融云創(chuàng)便高舉AI旗幟,進入了ToB領域中最嚴苛的訓練場——金融。這個行業(yè)對準確性、穩(wěn)定性與可靠性的極致要求,倒逼其打磨出了堅實的技術(shù)基石。

      隨后,其能力不斷外延至保險、電商等復雜場景,從零構(gòu)建自有云平臺,形成一套完整且經(jīng)市場驗證的技術(shù)棧。

      具體而言,其自研模型BR-Proactive LLM的ROI可達通用大模型的2倍;BR-Voice語音響應速度提升4倍;BR Vortex推理引擎則將P99延遲降低一個數(shù)量級,通過多元算力優(yōu)化使芯片利用率提升30%。

      在技術(shù)不斷成熟的過程中,百融云創(chuàng)累計服務8000+家企業(yè)客戶,在一線沉淀下大量數(shù)據(jù)與Know-How。這些都是可復用、可遷移的。

      這或許也是百融云創(chuàng)敢于為企業(yè)級AI生態(tài)牽線搭橋的底氣——堅實的AI技術(shù)底座,龐大的用戶基礎,所以才有能力幫助第三方開發(fā)者接觸到更多的市場機會。

      • 我們從來不想去做一個顛覆者,而是在不破壞原有結(jié)構(gòu)的前提下,與開發(fā)者和客戶一起共生共存。

      為此,百融云創(chuàng)與中國信息通信研究院等權(quán)威機構(gòu)聯(lián)合發(fā)布《企業(yè)級AI智能體(Agent)技術(shù)及應用白皮書》,旨在定義技術(shù)框架、評估體系與實施標準,為硅基生態(tài)提前埋下一顆健康的種子。

      當百融云創(chuàng)與合作伙伴共筑硅基生態(tài),市場將自然孕育出一批,由專長各異的智能體所組成的「硅基軍團」。

      彼時,智能體可能也將像App一樣,成為可流通的、取之不竭的商品

      這將彌合AI落地千行百業(yè)的最后一公里。

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