在科技領(lǐng)域的激烈競爭中，一個引人注目的現(xiàn)象逐漸浮現(xiàn)：美國在AI應(yīng)用上的步伐似乎比中國更為迅速。諸如Glean、Harvey等美國初創(chuàng)企業(yè)，其年度經(jīng)常性收入（ARR）動輒過億美金，而ARR超過2500萬美金的也不在少數(shù)。這些企業(yè)不僅有高估值，更有實實在在的收入支撐，顯示出AI應(yīng)用的深度和廣度。相比之下，中國的AI應(yīng)用在數(shù)量和規(guī)模上都顯得遜色不少。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

這一差異背后的直接原因，在于B端數(shù)據(jù)層的缺失。美國的大量新應(yīng)用集中在B端，與過去的SaaS模式一脈相承。美國的SaaS曾經(jīng)歷迅猛發(fā)展，而中國的SaaS卻未能如愿崛起。因此，當AI對SaaS進行升級時，美國自然能夠迅速跟進，而中國則顯得力不從心。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

更深層次的原因，則與數(shù)據(jù)成本密切相關(guān)。以moveworks和Glean為例，這兩家公司的架構(gòu)圖都展示了一個共同的特點：存在一個數(shù)據(jù)層和智能層。數(shù)據(jù)層是企業(yè)的完整表示，智能層則利用大模型的通用智能能力，基于數(shù)據(jù)層創(chuàng)造服務(wù)價值。能否構(gòu)建合適的數(shù)據(jù)層，成為了智能層和插件層能否生效的關(guān)鍵。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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數(shù)據(jù)層的構(gòu)建與技術(shù)關(guān)聯(lián)不大，更多的是關(guān)乎數(shù)據(jù)的性質(zhì)和質(zhì)量。數(shù)據(jù)的完整性和時效性對于其價值有著至關(guān)重要的影響。例如，一個省份只有5000個人的信息數(shù)據(jù)幾乎沒有價值，而接近全量的數(shù)據(jù)則價值無窮。同樣，數(shù)據(jù)的價值在時間軸上也不等價，一年前的全量數(shù)據(jù)，其價值也大打折扣。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

數(shù)據(jù)層的缺失不僅卡住了SaaS的發(fā)展，也限制了AI在B端的應(yīng)用。從這個角度看，那些與SaaS模式相似的AI應(yīng)用，同樣面臨著巨大的挑戰(zhàn)。那么，在SaaS不靈的情況下，AI應(yīng)用的未來路在何方呢？xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

近期，在一次科技活動上，有人提出了“AI包工頭”的概念來形容未來的AI應(yīng)用。然而，另一種更為貼切的說法是“AI驅(qū)動的商業(yè)體”。這種新模式與SaaS截然不同，為AI應(yīng)用的落地提供了新的思考方向。如果將B端產(chǎn)品置于一個更宏大的敘事框架中，我們可以看到兩種截然不同的模式。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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第一種是經(jīng)典模式，即SaaS按層按塊進行分工，輔助創(chuàng)造價值。而第二種模式，則是以moveworks等為代表的大模型之后的模式。這種模式的最大特點是幾乎所有事情都自己做，至多開放插件。這實際上是一種對ERP等傳統(tǒng)體系的置換方案。因為隨著AI的發(fā)展，越來越多的workflow可以通過數(shù)據(jù)+大模型來實現(xiàn)，無需再單獨開發(fā)。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

然而，這種垂直整合的模式也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。隨著業(yè)務(wù)范圍的擴大，整合的難度也在不斷增加。這就像打井一樣，井口一旦變大，土方量就會直線上升。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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盡管如此，仍有一些企業(yè)試圖通過垂直整合的方式打造AI驅(qū)動的商業(yè)智能體。例如Waymo在運行的Robotaxi模式，就是以AI為中心，在產(chǎn)業(yè)中選擇一個突破口，自上而下整合所有資源，直接創(chuàng)造價值。然而，這種模式的整合成本巨大，不僅涉及技術(shù)，還包括資本、商業(yè)、制造、服務(wù)、治理等多個方面。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

如果這種AI驅(qū)動的商業(yè)智能體真的普及開來，那么將會對現(xiàn)有的供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)分工模式產(chǎn)生深遠的影響。過去由N層工具支撐起來的企業(yè)棧，很可能會被精簡成一個子功能。AI越強大，這種折疊就越徹底。然而，并非所有領(lǐng)域都適合做全AI驅(qū)動的商業(yè)智能體，選擇突破口需要進行商業(yè)和技術(shù)的雙重判斷。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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中國的文化背景也可能對AI應(yīng)用的發(fā)展產(chǎn)生影響。中國人更傾向于“包產(chǎn)到戶”，不太愿意分工協(xié)作。這種文化傾向雖然與AI驅(qū)動的商業(yè)體所需的縱向整合相匹配，但也可能限制了SaaS等分工協(xié)作模式的發(fā)展。然而，在AI技術(shù)日新月異的今天，中國是否有可能跳過SaaS階段，直接發(fā)展AI驅(qū)動的商業(yè)體，仍然是一個值得探討的問題。xyG28資訊網(wǎng)——每日最新資訊28at.com

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