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美國AI應用領跑,中國能否跳過SaaS直接邁入AI商業智能體時代?

來源: 責編: 時間:2025-04-07 10:34:16 107觀看
導讀在科技領域的激烈競爭中,一個引人注目的現象逐漸浮現:美國在AI應用上的步伐似乎比中國更為迅速。諸如Glean、Harvey等美國初創企業,其年度經常性收入(ARR)動輒過億美金,而ARR超過2500萬美金的也不在少數。這些企業不僅有高

在科技領域的激烈競爭中,一個引人注目的現象逐漸浮現:美國在AI應用上的步伐似乎比中國更為迅速。諸如Glean、Harvey等美國初創企業,其年度經常性收入(ARR)動輒過億美金,而ARR超過2500萬美金的也不在少數。這些企業不僅有高估值,更有實實在在的收入支撐,顯示出AI應用的深度和廣度。相比之下,中國的AI應用在數量和規模上都顯得遜色不少。7nG28資訊網——每日最新資訊28at.com

這一差異背后的直接原因,在于B端數據層的缺失。美國的大量新應用集中在B端,與過去的SaaS模式一脈相承。美國的SaaS曾經歷迅猛發展,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。7nG28資訊網——每日最新資訊28at.com

更深層次的原因,則與數據成本密切相關。以moveworks和Glean為例,這兩家公司的架構圖都展示了一個共同的特點:存在一個數據層和智能層。數據層是企業的完整表示,智能層則利用大模型的通用智能能力,基于數據層創造服務價值。能否構建合適的數據層,成為了智能層和插件層能否生效的關鍵。7nG28資訊網——每日最新資訊28at.com

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數據層的構建與技術關聯不大,更多的是關乎數據的性質和質量。數據的完整性和時效性對于其價值有著至關重要的影響。例如,一個省份只有5000個人的信息數據幾乎沒有價值,而接近全量的數據則價值無窮。同樣,數據的價值在時間軸上也不等價,一年前的全量數據,其價值也大打折扣。7nG28資訊網——每日最新資訊28at.com

數據層的缺失不僅卡住了SaaS的發展,也限制了AI在B端的應用。從這個角度看,那些與SaaS模式相似的AI應用,同樣面臨著巨大的挑戰。那么,在SaaS不靈的情況下,AI應用的未來路在何方呢?7nG28資訊網——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應用。然而,另一種更為貼切的說法是“AI驅動的商業體”。這種新模式與SaaS截然不同,為AI應用的落地提供了新的思考方向。如果將B端產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。7nG28資訊網——每日最新資訊28at.com

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第一種是經典模式,即SaaS按層按塊進行分工,輔助創造價值。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等傳統體系的置換方案。因為隨著AI的發展,越來越多的workflow可以通過數據+大模型來實現,無需再單獨開發。7nG28資訊網——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。隨著業務范圍的擴大,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。7nG28資訊網——每日最新資訊28at.com

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盡管如此,仍有一些企業試圖通過垂直整合的方式打造AI驅動的商業智能體。例如Waymo在運行的Robotaxi模式,就是以AI為中心,在產業中選擇一個突破口,自上而下整合所有資源,直接創造價值。然而,這種模式的整合成本巨大,不僅涉及技術,還包括資本、商業、制造、服務、治理等多個方面。7nG28資訊網——每日最新資訊28at.com

如果這種AI驅動的商業智能體真的普及開來,那么將會對現有的供應鏈和產業分工模式產生深遠的影響。過去由N層工具支撐起來的企業棧,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,并非所有領域都適合做全AI驅動的商業智能體,選擇突破口需要進行商業和技術的雙重判斷。7nG28資訊網——每日最新資訊28at.com

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中國的文化背景也可能對AI應用的發展產生影響。中國人更傾向于“包產到戶”,不太愿意分工協作。這種文化傾向雖然與AI驅動的商業體所需的縱向整合相匹配,但也可能限制了SaaS等分工協作模式的發展。然而,在AI技術日新月異的今天,中國是否有可能跳過SaaS階段,直接發展AI驅動的商業體,仍然是一個值得探討的問題。7nG28資訊網——每日最新資訊28at.com

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