芯耀
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行業(yè)普遍認為2025年是智能體的落地元年，而智能體也是大模型落地比較好的方式，2025年行業(yè)市場趨勢如何？艱難的創(chuàng)業(yè)環(huán)境下，有什么好的突破口？
本篇文章由愛分析合伙人兼首席分析師李喆對話瀾碼科技CEO周健，圍繞AI大模型與智能體的行業(yè)趨勢、市場競爭格局、前沿技術，以及公司經(jīng)營和落地進展等維度展開了深度探討。
01、Agent智能體一詞2023年就開始提，為什么最近國內外大廠（Anthropic、百度）都認為Agent是2025年的重要應用，這背后是什么原因？
?周?。?/strong>從技術層面來說，在智能體之前，微軟在GPT 4發(fā)布之后提出了Copilot的概念，目前為止，我認為絕大部分的應用基本還是一個Copilot的狀態(tài)。在第一次大模型出來之后，大家再提Agent是因為Lilian Weng的一篇博客。我認為現(xiàn)在大家越來越多地提這件事情，有兩方面的因素。
- 第一方面，大家一直關注的開源模型，例如最近幻方量化全新系列模型DeepSeek-V3已經(jīng)能看到它追平GPT-4o了。這其實是一個十分重要的因素，相當于我們可能在私有化部署或者公有云等各種各樣的環(huán)境中，已經(jīng)擁有了十分強大的模型，并且能夠低成本地去使用。另外一方面，我覺得OpenAI o1系列讓大家看到了未來的一種可能性。Agent的中文是代理，能夠代表人的一部分，自主地做一些任務，這件事情現(xiàn)在看上去已經(jīng)越來越近了。而GPT系列更多的是一個Talker，能夠去說話、去理解用戶，但它可能不是一個很好的推理者。如果我們仍然需要用傳統(tǒng)寫代碼的方式，Agent的實現(xiàn)成本會比較高。而且行業(yè)內的ToB企業(yè)，例如Salesforce提出的Agentforce的平臺，已經(jīng)有了大量業(yè)務的場景，能夠去增強人，甚至替代人，所以我也和大家一樣認為2025年可能會有大量的Agent冒出來，落地成實際的案例。
從資本層面來講，大模型是一種基礎設施，前兩年在基礎設施上的投入已經(jīng)很大了，紅杉資本原來提到的1000億美金，現(xiàn)在已經(jīng)是6000億美金的GAP了。某種程度上揭示整個社會也期望技術實現(xiàn)突破，如果不突破可能就像當年的互聯(lián)網(wǎng)一樣，成為泡沫破裂了。而且當前政治競爭十分激烈，從這個角度上來講，無論是中國還是美國，一定不愿意在這個節(jié)點讓泡沫破掉。所以我認為在這些因素的影響下，2025年一定會有大量的Agent應用落地。
02、業(yè)界有兩種說法，一種是智能體融入到原有業(yè)務軟件中，一種是智能體重塑和替代業(yè)務軟件，從過往實踐的角度，智能體跟之前信息化應用和數(shù)字化應用是什么關系？
周?。?/strong>原本數(shù)字世界包括知識中心、文檔中心的信息是無法直接使用的，只有通過ETL報表進入到OLAP的數(shù)據(jù)庫里才能被AI識別使用。而智能體更像是一名數(shù)字員工，是一種新的智能應用，它構建在已有系統(tǒng)之上，能很好結合系統(tǒng)的強儲存數(shù)據(jù)的能力。此外，我認為企業(yè)內部有三個流：信息流、控制流和業(yè)務流。過去的數(shù)字化系統(tǒng)、信息化系統(tǒng)，一方面是云端的系統(tǒng)，另一方面是個人到軟件，本質是把很多行為數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)的方式歸攏在一起，再用機器學習的辦法輔助企業(yè)做業(yè)務。在我看來，智能體是在控制流層面，因為企業(yè)對于智能體和AI是不完全信任的，所以只能在控制流上停滯。作為一種中間態(tài)，現(xiàn)在先是構建出智能體，讓人在工作時，控制智能體做出決策。某種程度上來講，不管是AI原生企業(yè)，還是原有的軟件企業(yè)，如果做出來一個原生的智能體，就能處理大量不同的系統(tǒng)。只要智能體做得足夠好，就可以成為一個入口，不必局限于某個工具當中的智能體。并且當前互聯(lián)網(wǎng)遵循流量邏輯，之后企業(yè)內部也一定是入口為王。因此，我認為智能體不會融入到原有的業(yè)務軟件，它能夠升維變成新形態(tài)，原有的軟件會轉化為數(shù)據(jù)庫，而智能體成為新的軟件。
03、如何看待跟大模型廠商和傳統(tǒng)信息化應用廠商的關系，很多大模型廠商也在提供智能體工具平臺，類似瀾碼這樣的廠商市場機會在哪里？
周?。?/strong>大模型的能力越來越強，我認為差異點在于大模型本身是有邊界的，不同模型需要的數(shù)據(jù)不一樣。作為創(chuàng)業(yè)公司，需要在某一些垂類數(shù)據(jù)領域能夠有垂域的數(shù)據(jù)，這樣構建出來的AI智能體平臺是有自身特點的。當時我認為在ToB公司中，商品、人、公司是三個最有價值的實體。如果能夠垂直地針對某一點做深度透析，就可能形成比較強的差異化。
目前來看，大廠聲量大，相比之下初創(chuàng)公司聲量很小，所以行業(yè)內更多是在工程方面作為競爭。包括我們向客戶問詢2025年對Agent平臺的新需求和新規(guī)劃時，客戶關心的還是多Agent、推理能力這類工程層面問題。所以對于創(chuàng)業(yè)公司來說，大廠的入局會占很大的優(yōu)勢，類似于百度、BAT、豆包等廠商除了構建平臺還有另外一個訴求：搭賣自己的云資源。所以我認為創(chuàng)業(yè)公司做橫向工具的可能性很小,還是要垂直進場景、應用，能夠切實為客戶提供大量的業(yè)務價值，或者聚焦深入到某一方面，為客戶節(jié)省資源與成本，才有機會競爭。
04、AI應用中標項目的金額越來越低，行業(yè)越來越卷，創(chuàng)業(yè)公司機會在哪？面臨的最大挑戰(zhàn)是什么？
周?。?/strong>本質上是商業(yè)模式的問題，過去兩年AI應用的項目仍沿用“CV四小龍”時代商業(yè)模式：從POC到招投標，再定SOW，最后簽驗收單。但是問題在于現(xiàn)有模型進步是非常快的，每三個月都會有很大差異，我們也在2023年享受過市場紅利，項目有超賣的情況，先接手項目后提升模型能力，在半年后做到交付。現(xiàn)在其實也存在這樣的機會，但是這種紅利是一次性的，沒辦法變成常態(tài)性壁壘。如果在大模型項目上，供應商只是單純做軟件，驗收完成后盡早撤場的話，這還是屬于廠商邏輯，但隨著技術的快速迭代，甲方企業(yè)看到的是有更低的成本，更好的模型，更優(yōu)秀的效果出現(xiàn)，很有可能遲遲不驗收，或者不斷提出新需求，在此期間甲乙雙方處于雙輸?shù)倪^程，乙方持續(xù)地投入，甲方不斷地加碼。所以我認為，在技術水平高速發(fā)展的情況下，必須開創(chuàng)新型商業(yè)模式。從硅谷的視角來看，我們需要按照業(yè)務結果或者業(yè)務次數(shù)去收費，就像SDR銷售代表獲取銷售線索，以結果為導向交付線索獲得報酬。這種模式對我們Agent創(chuàng)業(yè)公司來說，就會有動力持續(xù)不斷地優(yōu)化成本，提高準確率，就能增加收入降低成本，形成雙贏的局面。但從商業(yè)角度來看，還沒有完全跑通這種模式，這是一個新的共識，需要時間去磨合。這其中也存在一些挑戰(zhàn)，所以我對內部員工的要求是，項目中，身份要轉變成甲方的員工。但這其中也會有一些矛盾的地方，作為員工會有一些知識和數(shù)據(jù)的權限，以及可能會進入到客戶的業(yè)務中，雖然有些知識是公開化的，但客戶會認為是不是用了企業(yè)知識做的模型訓練，會遇到知識產權方面的糾葛。所以大家在Agent領域的商業(yè)邏輯和認知層面還是比較謹慎的，這也是目前我們沒有突破的地方。而創(chuàng)業(yè)公司核心機會點還是在于技術和應用場景的結合，創(chuàng)業(yè)公司的優(yōu)勢就是更懂大模型的能力和邊界，也更懂大模型怎樣和業(yè)務場景做融合。當前階段時有一定的時間窗口期，找到合適的場景和合適的客戶，大家一起共創(chuàng)，把業(yè)務價值講清楚。
05、經(jīng)過兩年的探索，瀾碼的目標客群是如何選擇和確定的？中途遇到過哪些挑戰(zhàn)？
周?。?/strong>我認為還是要去找更多的業(yè)務，現(xiàn)在很多甲方的IT部門離業(yè)務還是比較遠的，現(xiàn)在的軟件市場競爭較強，甲方會選擇有成熟案例的公司，但自身離業(yè)務比較遠的情況下，很難有甲方IT愿意和初創(chuàng)公司共同探索。所以我們現(xiàn)在的做法是在行業(yè)里找到獨立的、有很強業(yè)務水平的咨詢顧問，和他們合作去說服行業(yè)內客戶的業(yè)務部門與我們共建，這是比較靠譜的打法。
案例也是需要挑復制性強的，所以在合作之前我們會先判斷該案例是否值得我們投入，有兩個判斷標準：
第一個判斷標準看該客戶在某崗位上是否有將近100人同時做一件工作，而且這100人培訓的時間成本是三到六個月。從人性角度講，當一個崗位有100人的時候，就一定沒辦法控制質量了，那么對于我們而言就有很強的可能性去增強甚至替代企業(yè)的勞動力。
第二個標準是選擇在業(yè)務全流程環(huán)節(jié)中的場景，主要是CPQ（Configure,Price,Quote）環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)快速準確地配置產品、確定價格并生成報價單，這會對業(yè)務產生直接影響，這不是降本邏輯，而是幫助企業(yè)提升業(yè)務質量，這種情況下更容易說服業(yè)務部門。?
06、您站在瀾碼CEO的角度來說，2025年最重視哪三件事？
周?。?/strong>第一件事情是商業(yè)模式，要考慮如何去突破前面所說的業(yè)務局面。我們現(xiàn)在最多摸索到一半，那另外半邊的東西在哪，是需要尋找突破口的。
第二件事情是產研，我們是一家技術驅動型公司，技術是我們的稟賦優(yōu)勢。那么我們應該怎樣去構建企業(yè)自身的壁壘？包括我們的人員結構、使用工具，需要沉淀的方向，都是企業(yè)中長期發(fā)展中十分重要的問題。
第三個關心的事情是端側，什么時候能夠擁有更好的模型應用到端側，對Agent的影響也是非常大的。如果端側的PC能夠很快成立的話，那么上述很多的知識壁壘問題，就能用端側和云端兩個模型來解決，也會讓客戶更加放心。這也是目前行業(yè)中大家都在關注的問題，因為任何一項技術的突破，都會帶來很多新場景的解鎖，甚至實現(xiàn)新型商業(yè)模式的突破。
07、智能體開發(fā)應用的投入產出比在什么區(qū)間比較合理？
周?。?/strong>從業(yè)務的可行性來說，主要是看客戶場景基礎的成熟程度。傳統(tǒng)的AI、大數(shù)據(jù)技術不能整理歸納數(shù)據(jù)，如果客戶內部已經(jīng)實現(xiàn)了高程度的知識治理，那么我們的工作量會比較小，只需要把工具流搭建出來，然后根據(jù)客戶提供的知識去設計提示詞就能完成項目，這時投入產出比例比較大，也是我們愿意接手的項目類型。
另外一種情況是需要我們幫助客戶解決業(yè)務環(huán)節(jié)中的問題。
例如數(shù)據(jù)分析的項目中，需要幫助客戶做數(shù)據(jù)治理或者說指標庫的梳理，這時是把業(yè)務跟IT拆分開了。因為本質上業(yè)務有一系列的問題，包括數(shù)據(jù)庫的表怎樣定義？COLUMN怎么寫？其他場景下文檔怎么組織？文件名是否有條理？文件是否且有相應的規(guī)范？這些問題如果不清楚，都會增加做項目的難度，要應對很多異常情況。如果后端不做好準備，自己都想不清楚要解決的問題，那么項目組要花費大量時間和人力成本去填坑，這種情況下投入產出比很小。
如果是進入到相對成熟的模式時，從毛利率的角度來說，當前的項目應該是過去的1/3-1/5。跟過去的客單價相比，現(xiàn)在更少成本可以解決過去更大的項目。但我們是初創(chuàng)公司，很多項目比較特殊，所以很難斷言項目的投產比在哪個具體的區(qū)間是能做或不能做。
「愛分析·對話首席」欄目介紹：
為了深入數(shù)智化轉型，洞察企業(yè)創(chuàng)新機遇，愛分析搭建了一個高層次的交流網(wǎng)絡，全新推出“對話首席”欄目。每期邀請一位科技公司高管，圍繞數(shù)智化相關的前沿技術、行業(yè)趨勢、競爭格局、公司內部經(jīng)營以及落地進展等維度進行深度對話。通過與行業(yè)從業(yè)者的交流，我們希望能夠揭示各個領域數(shù)智化應用的現(xiàn)狀與趨勢，探討未來技術與行業(yè)發(fā)展方向。注：點擊左下角“閱讀原文”，領取專家完整版視頻。
