寰宇苦SaaS已久，企业级AI得靠「放浪」讲话
发布日期：2025-12-24 10:56 点击次数：120
寰宇苦 SaaS 已久。
处事商为居高不下的推理资本头疼，客户诟病拜托质料跟「抽卡」一样弃信忘义……
进入 AI 时间，SaaS 似乎不再是那颗令东说念主趋之若鹜的明珠。
在此布景下，RaaS（Result as a Service，按放浪付费）被远大合计是最有后劲的长进。但受制于放浪质料难揣测、用户理会不纯属等阻力，鲜有企业兴奋「吃螃蟹」。
如今，深耕企业级 AI 领域 11 年的百融云创，聘任全仓押注这条全新的 AI 交易化旅途。
企业级 AI 可以不仅仅卖铲子
「垂直行业 +AI」是一座取之抑止的金矿，治服已成为业内的远大共鸣。
不管技能如何发展，企业亘古不变的诉求弥远是——如何诓骗新技能为客户提供更好的处事？
但现实是，即便有 DeepSeek 这样的开源模子出现，真能部署突出模子的企业仍是少数。卡该买还得买，开源模子也不是拿来就能用，依然得凭证垂直场景作念多量覆按。
有需求，天然就有市集。
为弥合 AI 落地的这「临了一公里」，市面上涌现出一多量「分享单车」：出租模子覆按所需的基础设施和器用包，按 Token 计费。
可是，即便「铲子」的种类越来越多，企业客户似乎于今也没能从这座金矿中挖出来什么。
大致光靠「铲子」，本就挖不动金子。
又大致，客户真实需要的从来不是器用，而是自身就对矿洞了如指掌的「黄金矿工」。
「铲子」存在两方面问题——前置资本高企、试错代价腾贵。
传统旅途下，企业部署硅基职工，每每要同期承担「软件 + 硬件 + 培训」三重资本。
以客服系统为例，如若想把蓝本依赖拨号按键分拨业务的语音助手，升级为能够进行天然语言交互的智能客服系统，有一摞工程要干。
软件层面，处事商需要推翻企业原有系统，从头定制一套 AI 原生的软件平台；
硬件层面，需要为新系统搭建基础设施，并与旧系统完成集成；
培训层面，需要教职工如何操作这套新的业务系统。
这意味着，所谓的数智化转型，实践上是要把客户原有的技能地基举座掀掉，从头浇筑一套 AI 的「钢筋水泥」，再在其上从零启动盖一栋大厦。前置干涉极高，况兼历史使命越重，创新难度越大。
更令东说念主追忆的是——干涉这样多，后果不睬想如何办？
这险些是传统场景无法幸免的问题。AI 落地牵连到诸多要领，包括采购、技能、业务、合规……一套历程下来，可能依然两个月当年。
而对 ChatGPT、Gemini、DeepSeek 等前沿模子而言，质变险些是以月为代价发生。垂直模子引以为傲的护城河，随时可能因一次版块更新被吃掉。
在技能周期高速迭代的布景下，传统处事商的软件拓荒款式根柢无法符合市集需求。技能架构过期两个月，这在「地上一天，天上一年」的 AI 寰宇是难以瞎想的。
说七说八，企业并非不肯意用硅基职工去进步处事效劳，关节是前置资本和试错资本过高，高到足以劝退大多数潜在客户。
恰是察觉到了这说念终结 AI 落地的巨大范畴，百融云创推出了一项全新产物——放浪云 Results Cloud。
肤浅来说，放浪云是一个匡助企业部署硅基职工的云平台，向客户提供封装好的全栈惩办决策。
从架构上看，这套决策分为三层：百基、百工、百汇。
百基，AI Infra，硅基职工的原材料采购市集。
不同于传统云处事，放浪云的基础设施不流露给客户，而是屏蔽掉这层复杂性，径直提供现成的基座模子 + 算力。
模子侧，百基隐敝了主流开源与交易模子，包括但不限于 ChatGPT、DeepSeek、Qwen、元宝、豆包等，同期也提供百融云创自研的行业专属模子。
客户可以凭证业务需求解放聘任——尺寸要 72B 照旧 14B，语种是中语照旧英文，模态是文本、语音照旧多模态。
算力侧，百基同样提供万般化选项，涵盖主流英伟达 GPU，以及华为昇腾、百度昆仑芯、阿里平头哥、海光等国产算力平台，得志不同场景下的性能需求。
原材料准备收场，接下来便交由「中央厨房」加工。
百工，Agent OS，烹调硅基职工的中央厨房。
原材料丰富天然紧迫，但若不加整理地一股脑交到厨师手中，厨艺再好的东说念主也无从下手。
假定有 X 种算力卡、Y 种模子、Z 种模子尺寸，当三类变量叠加在沿路，表面上会产生 X × Y × Z 种陈设组合。
在如斯开阔的组合空间中，想要寻找最优解，无异于大海捞针。
百工的价值，正在于充任一个过滤器。它事先在异构的「算力 + 模子 + 尺寸」中筛选出了最优决策，大幅攻讦决策资本。
基础设施层提供的是通用模子，但具体到业务场景中，不同客户对硅基职工有不同的偏好。
为此，百工提供了各个行业的专属学问库，客户可凭证自身业务聘任需要的行业学问。即便原材料雷同，这些「调料」，也能赋予硅基职工不同风仪。
现时期准备全部完成，才真实进入「炒菜」的阶段。
这是与客户业务关联最精良的一步。百融云创会派出专科团队进驻客户现场，与业务团队深度对皆，对客户诉求酿成长入理会。
在此过程中，团队会径直扎根业务一线，合手续汇集真实语料、完成数据标注，动作模子覆按与微调的基础。最终酿成的，是一套为客户量身定制的模子。
至于后续硅基职工的部署、运行、退换、管制和监测，同样也能交由百工全权认真。
百汇，Agent Store，簇新出炉的硅基职工菜单。
除了为客户量身定制硅基职工的「家庭厨师」，面向更平庸的 ToB 市集，放浪云还在「百汇」端出更高效的「预制菜」——面向各行业、开箱即用的纯属硅基职工。
主要分两类：
CX ( Customer eXperience ) ：面向营销、客服等企业对外业务，径直进步处事效劳与质料。
EX（Employee eXperience）：面向企业里面岗亭的硅基职工 / 智能体，隐敝 HR、财务、法务等管制场景，优化组织运转效劳。
这些都是精挑细选的「金牌职工」，在市集上得到了充分考证。即插即用，客户无需推翻既有系统动作「导航职工」接入即可径直赋能业务历程。
在一次蓝白领夹杂的大型招聘神志中，放浪云的「硅基招聘专员」在三个月内带来显耀奏效：
到访率进步 12 – 18 个百分点；
平均处理时长下落 40 – 60%；
无效交流占比攻讦 25 – 35%；
试岗匹配率从 60% 进步至 90%；
招聘全历程周期从 28 天裁减至 2 天。
RaaS，助长硅基职工的泥土
说七说八，放浪云界说了三件事情：基础设施、操作系统、应用商店。
尽管定位有所不同，但实践上是惩办合并个痛点—— AI 如何落地千行百业？
现在相对了了的谜底是：作念企业级 AI，不行只卖铲子了。
曾称霸一方的 SaaS，关于零边缘资本的信息产物而言，是无缺的交易款式。但在推理资本高企的 AI 时间，靠近水土抵抗的问题。
SaaS 款式下，企业和处事商实践上是甲乙方干系。
可是，这个激发函数在 AI 时间是变形的。处事商只在乎如何拿到款，而不是如何进步处事质料。这便是举止经济学中所讲的说念德风险（Moral Hazard）。
以按 Token 计费保障营销类 API 为例，如若单纯斟酌利润最大化，处事商的感性聘任并不是「把后果作念到最佳」，而是「让调用次数尽可能多」。
这就会导致「注水」：明明打十个电话就能卖出去的单，「降智」后可能需要打二十个。
竞标亦是如斯。为了中标，处事商会赓续压低报价，蓝本 500 万预算的地点，最终可能以 80 万元成交。价钱看似合算，但处事质料得打上一个巨大的问号。
问题的根源在于，按 Token 计费自身就不对理。同样一个 Token，在不同行务场景中所承载的价值分手巨大。
以李白的《静夜想》为例，全诗五言四句，仅 20 个字。一篇小学生作文，Token 数纵情能达到数十倍，但咱们能断言其比《静夜想》的价值高吗？
因此，放浪云走的是另一条路——RaaS（Result as a Service），按「放浪」付费。
这不是肤浅的订价款式的更变，而是底层产物玄学的变革。
SaaS 提供的仅仅铲子，这铲子的质料还无意可靠。
而 RaaS，提供的是价值共创的主体，和客户沿路淘金的「矿工」。
独一当放浪代替 Token 新的激发函数，处事商才会主动走到业务一线，和客户并肩战斗，沿路把饼作念大。
此时，企业和硅基职工的干系不再是甲乙方，而是共事。
客户也无需再以「器用」的逻辑为硅基职工付费，而是可以径直将其视作职工，用 KPI 观测。
具体而言，放浪云将硅基职工的发扬体系与东说念主类职工对皆，构建了从高到低 ABCD 四个等第。
观测计议因行业而异：客服需要情感结实、营销需要挪动率、HR 需要招东说念主……但共同点是挑选能和功绩径直挂钩的计议，让硅基职工和客户成为合并条绳上的蚂蚱。
在「百工」层的 Agent Builder 模块，放浪云能及时全链路监测硅基职工的发扬，了了看到每一份干涉是如何挪动成收益的。由于打开了智能体运行的「黑箱」，即便有问题，客户也能一眼找到病灶。
这就惩办了 RaaS 的灵魂之问——「放浪」如何揣测。
接下来，就该凭证硅基职工拜托的「放浪」给东说念主家开工资了。一般有三种款式。
按任务计价：写一份阐明、审核一份条约，收一份钱，肖似于送外卖。
按价值创造分红：提前商定好孝顺比例（五五分、三七分），用这个比例乘以实践成交限制，便是该支付硅基职工的收入。
按岗亭薪酬制：客服这类叠加性高、收益可预期的岗亭，可按月 / 年支付工资。
不管哪种款式，背后的条目是合并个——真干活，才有钱拿。
以放浪云的硅基客服为例，它可以 7x24 连轴转，产出约为东说念主类职工的三倍，而资本仅为后者的一半——每月只需 5000 元，这便是六倍的 ROI。
致使，前两个月的试用期可以不发工资… ..
这就透澈抛弃了前置资本的担忧，客户内心 OS be like：归正不要钱，干嘛不试一下？
如若体验可以，客户天然会加深部署，硅基职工也会对业务有更深的相识，酿成正反馈。
即便畴昔技能周期出现了波动， 也不存在转机资本可能导致的「创新者困境」。放浪云随时在跟进最前沿的模子动态，旧决策过时，客户可以丝滑迁徙到新决策。
当百融云创用 RaaS 取代 SaaS，从头界说企业级 AI 的产物玄学，放浪云将主动相接 AI 落地中的一切风险，从而透澈拆掉终结 AI 落地企业的工程高墙。
在技能日月牙异的布景下，RaaS 有望为企业争取到珍视的缓冲空间，让重见识重回业务自身。
硅碳共治，共筑智能体生态
产物可以很肤浅，复杂的是生态，真实有价值的，亦然生态。
放浪云首席产物与市集官王伟民直言，现实寰宇的业务场景高度碎屑，单个公司再如何戮力，都不可能隐敝企业级 AI 的全部长尾需求。
确实，生态这件事，从不是一手一脚能闯出来的。
平台的主角，是恒河沙数的拓荒者。
因此，放浪云从未缠绵只面向企业客户——百基、百工、百汇，每层大门全部向第三方拓荒者大开。
挪动互联网时间，苹果有 AppStore，安卓有 GooglePlay。应用商店的出现，为市鸠合的分娩者与消耗者搭建起一个高效的价值交换平台，双边收罗效应随之娇傲：App 吸援用户使用，用户限制扩大，又进一步激发拓荒者合手续拓荒更多 App。
这最终让统统生态受益，消耗者的需求被得志，拓荒者获取了变现旅途，市集资源从而得以高效分拨。
进入 AI 时间，百融云创命令共建「硅基分娩力定约」，但愿以放浪云为载体，去打造一个专属智能体的生态系统。
11 年来，百融云创弥远深耕企业级 AI 领域。
早在 2014 年，百融云创便高举 AI 旗子，进入了 ToB 领域中最严苛的覆按场——金融。这个行业瞄准确性、结实性与可靠性的极致条目，倒逼其打磨出了坚实的技能基石。
随后，其才略赓续外延至保障、电商等复杂场景，从零构建自有云平台，酿成一套完整且经市集考证的技能栈。
具体而言，其自研模子 BR-Proactive LLM 的 ROI 可达通用大模子的 2 倍；BR-Voice 语音反应速率进步 4 倍；BR Vortex 推理引擎则将 P99 蔓延攻讦一个数目级，通过多元算力优化使芯片诓骗率进步 30%。
在技能赓续纯属的过程中，百融云创累计处事 8000+ 家企业客户，在一线千里淀下多量数据与 Know-How。这些都是可复用、可迁徙的。
这大致亦然百融云创勇于为企业级 AI 生态穿针引线的底气——坚实的 AI 技能底座，开阔的用户基础，是以才有才略匡助第三方拓荒者构兵到更多的市集契机。
咱们从来不想去作念一个颠覆者，而是在不迫害原有结构的前提下，与拓荒者和客户沿路共生共存。
为此，百融云创与中国信息通讯扣问院等泰斗机构衔接发布《企业级 AI 智能体（Agent）技能及应用白皮书》，旨在界说技能框架、评估体系与推论设施，为硅基生态提前埋下一颗健康的种子。
当百融云创与融合伙伴共筑硅基生态，市集将天然助长出一批，由专长分手的智能体所构成的「硅基军团」。
彼时，智能体可能也将像 App 一样，成为可畅达的、取之抑止的商品。
这将弥合 AI 落地千行百业的临了一公里。
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科技前沿进展逐日见
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