这一次, 金蝶又“抢跑”了

胡说成理2024-05-21 23:20:51  71

大模型领域的竞争,目前正从资格赛进入淘汰赛。

基础大模型和产业级模型的两场仗,核心逻辑既清晰也残酷——前者比拼的是底层创新力,后者比拼的是应用创新力。

“天下武功,无快不破”,但在大模型领域如何发展一个健全的闭环,业界的看法却不尽然——由于发展的时间太短,企业们还不能尽然从既往的时间中找到答案。

但有些人选择观望,有些人选择跟进,有些人则选择冒进……而在我看来,区别跟进和冒进最大的分野在于,你的技术底座是否为正在到来的竞争做好了准备?你的行业know-how、用户生态、开发工具是否独树一帜,比别人更强?

不得不说,作为中国资历最深的企业服务软件企业金蝶来说,这一次好像又“抢跑了”。

——笔者按

01

应用,应用

如果在一年前,你去问一个颇具实力的互联网、IT软硬件企业,是否愿意继续在基础大模型领域持续投入,那你得到的答案大多是肯定的。

目前业内的评估是,已有100-150家左右的企业宣布进入大模型赛道,其中包含通用与垂直、开源与闭源等不同类型在内。

然而,尽管这些企业被包装为“独角兽”、“小巨头”或者“种子选手”,但根据行业规律,95%的大模型初创企业会死去,中国市场上充其量会留下3-5家终极玩家。

“不要看AI领域红红火火,其实大部分企业的融资状况很糟,在这个时期还考虑做基础大模型,没有非常大的资金、资源投入,是不现实的”,一位非常资深的投资人:“只有极少数企业会成为大模型底层能力供应商,而千行百业领域利用这种底层赋能,通过产业级模型来打造属于自己的行业AI底座。”

前不久,在百度开发者大会上,李彦宏曾提出一个观点,他说:“(大模型的)未来主要的机会其实是在模型之上的应用。在基础模型之上,要有千千万万甚至数以百万计的 AI 原生应用,这个大模型的价值才能被体现出来。而过去这一年的时间,媒体、社会、公众,主要的兴奋点还在基础模型上,这其实是落后于时代的。”

但这句话如果用来形容金蝶则是非常恰当的,因为这家资深的软件公司,在大模型和智能体带来的机会前,又一次“抢跑”,从去年就开始在应用侧、能力侧的布局。

在过去2年多的时间里,金蝶一方面快速入局,早期试错,到尽快看到成效;另一方面,金蝶以一家企业管理领域领导企业的姿态和资质,迅速成为这一领域内的AI应用模式的行业领导者之一,并逐步建立了自己的护城河。

02

拥有行业优势者,绝对优先

笔者最近对AI领域的创投进行了持续关注,发现目前虽然整个创投领域的钱还是比较紧,但流向大模型应用领域的投资是最多的。

很多成功的创业者都选择大模型的应用层作为自己的第二次创业,其中,既有充满商业前景组的ChatPPT(工具类)、Nolibox(设计助手)、Buysmart.AI(电商导购助手)等,也有扩大行业想象力的Gennie AI(二次元社区)、幻量科技(AI+新材料)、零假设(AI+医学)等,无不展示出了强大的生态影响力。

李彦宏也坦言,在这个时代,做基础大模型其实最酷也是最苦的,但“拥有行业know-how的企业是最值得羡慕的”。

“在PC时代,IBM发明了PC,但赚到最多钱的,是开发了杀手级应用(windows、office)的微软;在移动互联网时代,谷歌极大的改善了安卓,但赚到最多钱的是Facebook、Tik-Tok、X等等”,一位资深的创投人告诉笔者:“我们长期有一种观念,似乎觉得不搞底层研发、不搞根技术就算不上负责任的企业,但事实不应如此,基础研发自然重要,但对于大多数企业、行业来说,利用自己的经验和数据,为千行百业赋能,这决定了一个国家的AI生态能否繁荣起来,也非常关键”。

从这个角度出发,金蝶在AI上的布局,的确具有为应用、为行业带来创新生产力的清晰路线。

一个重要的例证就是,金蝶很早就在业内一片质疑中打造了苍穹PaaS平台,除了云原生、可组装等特性外,还能够非常好的支持金蝶的AI模型和AI能力,去年顺理成章的升级为苍穹GPT平台。

苍穹本身是一个可组装企业级PaaS平台,它是云计算的产物。而云计算可以看作是AI能力的载体和通路,这样苍穹平台就非常容易与AI深度融合。

而从另一角度看,IDC的预测显示——未来所有的SaaS公司都将全面拥抱AI,软件公司最终会变成智能系统运行商,其中改造现有软件实现智能化升级、重构应用架构和模式是两大重点。

“金蝶云·苍穹在云计算时代连续三年位居中国高生产力aPaaS第一,全球前十。如今在AI时代又再度扬帆起航,将重构为新一代企业级AI平台”,金蝶中国副总裁、研发平台部总经理李帆在演讲中说。

金蝶中国副总裁、研发平台部总经理李帆

笔者认为,利用金蝶云·苍穹AI平台帮助企业迎接智能化时代,至少有三点优势:

首先,从宏观技术角度,苍穹AI平台以苍穹GPT为核心的AI原生底座,通过AI 原生应用开发平台(Cosmic Studio),创新性地结合了对话式交互与Agent自动化,从技术底座、开发模式、交互方式进行重构,极大地提升了开发效率和创新能力,成为新一代企业级AI平台。

这就使得金蝶在PaaS层既具有很高的灵活性,又相当可控。

其次,金蝶的行业美誉度和客户积累,在此时发挥了重要作用。

并没有几家企业能够拥有超过740万家客户的实践场景沉淀和海量训练数据,并在此基础上、在这种真实需求环境中,与那些有迫切需求的企业,共同发展自家AI读到的听说读写的感知能力、能积累并利用管理经验的记忆能力、能理解并计划的思考能力以及能调动系统并实现的行动能力等等。

最后,也最有说服力的是,一批企业已经基于这一平台和金蝶合作取得了革命性的成功。

例如,某央企综合集团和金蝶合作,通过事前异常交易的及时拦截与预警,以及事后的风险排查分析与虚假交易的整改跟踪,极大提升了金融交易的安全性和可靠性。

又如海信集团,与金蝶在人力资源管理领域共创AI应用,打造了员工活水平台,实现员工全旅程和人才供应链全链路的智能化体验。其中AI应用在近20个业务场景中,内部招聘比例提升了120%,干部考察过程效率提升了70%。

既有数据又有客户,这样的金蝶,基本是一个梦幻开局。

03

金蝶的AI图景

前不久,笔者曾经和几位行业大佬讨论,那就是在下一个十年,智能体(Agent)能否取代APP,成为下一个时代的主导模式。

有趣的事,没有人敢肯定。因为他们也曾经在移动互联网的开局时预测——移动互联网的模式是移动浏览器+移动网页+移动工具。

结果统统被APP打脸。

但如果你近距离观察金蝶的AI应用,你会觉得,Agent的路是走得通的。

2024年,金蝶宣布重要战略“AI优先”,即客户需求优先支持,功能优先开发,资源优先投入,人员优先招聘,用AI赋能全线产品,进行持续性创新。

正是基于这种观念,金蝶AI成为金蝶面向客户打造的新一代企业级AI解决方案,以其先进的技术、丰富的功能和丰富的应用场景,成为企业实现数字化转型和智能化升级的重要工具。

其中,既有金蝶Cosmic、金蝶Cosmic Studio、金蝶大模型能力平台等,具备感知、记忆、思考和行动四大核心能力,能够智能地理解用户在财务、人力、采购、开发等场景需求,提供个性化的智能助手解决方案,也有金蝶的大、中、小各产品线在财务、人力、供应链、制造、开发等领域的AI应用。

30年管理软件开发能力的金蝶,最大的优势就是把不同层面的能力进行叠加。

传统的Agent和大模型结合后,一个常见的问题是,不能很好的泛化理解许许多多的多模态文件格式,包括文本、图片、PDF、Excel以及企业里面的专有的业务数据和ERP里面的结构化数据。

“它要能够去理解,能访问,对于没有行业底蕴的企业很难做到,因为开发者也不知道这些结构的意义是什么”,一位资深开发人员对笔者说,Agent最基本的使命,就让大模型理解之后去完成任务,要执行一些动作,在执行动作要调用大量的工具,完成很多自动化操作,这样金蝶的优势就非常明白,因为它熟知用户,如掌上观纹。

在AI开发者中有一句名言——每个人工智能开发者都希望有一个贾维斯(电影《钢铁侠》中的AI助手)。

而事实上,金蝶的Cosmic就是一个尝试向贾维斯看齐的超级AI管理助手。

在我们已有的人工智能体验里,大多数现有的工具都是机器人。它们被限制在一个应用程序中,通常只在你写下特定的单词或寻求帮助时介入。

这就很难区分开一个搜索引擎和一个AI助理有什么区别,因为,你同样需要输入很长的文本,而且,每次当你关闭网页,它们也不会记住你如何使用它们,所以下一次它们不会变得更好或学到任何你的偏好。

而金蝶的Agent更为聪明,它们是主动的——能够在你“提出请求之前提出建议”——它们能够跨应用程序完成任务。它们随着时间的推移而改进,因为它会记得你的活动并识别你行为中的意图和模式。基于这些信息,它们会提供它们认为你需要的东西。

更重要的是,金蝶已经抢跑式的针对行业进行了大量开发,它提供7大类AI助手:支持财务、人力、采购、销售、生产、开发、数据等面向全员、专员和管理者的AI智能助手,提供100+ AI应用:涵盖财务、HR、供应链制造和应用开发领域,助力企业业务能力重塑……然而这仅仅是初步。

别人还在想该用什么策略跑,而金蝶已经抬起头加速了,因为此类产品的特点就是粘性很强、先到先得,这就为金蝶在特定领域占据超级智能助手的市场取得了先机。

更重要的是,金蝶的AI能力会快速迭代,因为它选择了一条多元化发展的路径,它的AI能力平台,当然会完美支持金蝶自研的专业大模型(财务、HR、开发等的专用模型),也与第三方开源大模型(LLaMA2、MPT等)和第三方闭源大模型(百度、腾讯、微软等)等多种类型大模型取得了合作,甚至还在底层适配国产硬件(如华为昇腾处理器这样的GPU计算卡)。

写到这里,甚至有种错觉——金蝶似乎除了不把自己的模型叫通用大模型,但它似乎做了通用大模型的一切——云原生、广覆盖、追求通用能力、给第三方开发提供完美的低代码、零门槛开发生态和工具。

这显然是一盘大棋。

但是,考虑到根据机构预测,2025年,中国30%的组织会实现由AI支持的创新商业模式,而预计2027年中国的2000强企业,至少把10%的数字化费用用于可持续发站的智能技术,我们就可以看出,金蝶的雄心、野心和底气,是有时代的大背景在支持的,它不是空想,而是部分已经实现的蓝图。

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