文 | 謝浩kiki

DeepSeek「掀桌」三個(gè)月以來(lái)，一場(chǎng)擺在臺(tái)面上的大模型生態(tài)重構(gòu)正在進(jìn)行時(shí)。

一面是DeepSeek帶動(dòng)大模型走入公眾視野，加速了開(kāi)源模型的迭代，也客觀上促進(jìn)了部分閉源模型轉(zhuǎn)向開(kāi)源；另一面，隨著模型輕量化與壓縮技術(shù)突破，MoE架構(gòu)成新寵，算法革新和模型優(yōu)化下，全球大模型掀起了卷成本的新浪潮。

除此以外，從單模態(tài)到多模態(tài)，多模態(tài)大模型的技術(shù)突破，加速AI應(yīng)用從工具向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化，大模型正進(jìn)入「深度應(yīng)用」的下半場(chǎng)。

據(jù)OpenAI研究員姚順雨的定義，上半場(chǎng)AI的發(fā)展主要是找到有效訓(xùn)練模型的方法，而下半場(chǎng)則需要找到可行的方案，讓模型解決人們生活和工作中更實(shí)際的問(wèn)題。

無(wú)獨(dú)有偶，在近期刷屏的紅杉AI峰會(huì)中，Pat Grady也預(yù)測(cè)，AI目前可以服務(wù)的市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到了萬(wàn)億美元，而如何通往這個(gè)萬(wàn)億美元世界，他在白板上寫下的共識(shí)是：

“下一輪AI，賣的不是工具，而是收益?！?/strong>

近期的京東云上海城市大會(huì)上，京東集團(tuán)技術(shù)委員會(huì)主席、京東云事業(yè)部總裁曹鵬也認(rèn)為，大模型已全面走向深度應(yīng)用，他表示，數(shù)字員工的上崗率成為衡量一個(gè)企業(yè)先進(jìn)性的標(biāo)準(zhǔn)。

國(guó)內(nèi)外科技大廠的一致共識(shí)下，一場(chǎng)AI原生企業(yè)浪潮正在中國(guó)企業(yè)內(nèi)部悄然發(fā)生。

一、CEO們的新KPI，成為一家AI原生企業(yè)

隨著大模型競(jìng)逐邁入第三年，DeepSeek引發(fā)大模型新一輪重構(gòu)后，AI落地顯然已從企業(yè)的估值故事，轉(zhuǎn)化為了滲透實(shí)際經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)提質(zhì)增效的關(guān)鍵抓手。

當(dāng)前，國(guó)內(nèi)企業(yè)已基本實(shí)現(xiàn)了「用上大模型」階段指標(biāo)，而隨著模型使用的深入，能否「用好大模型」，成為AI原生企業(yè)，則成為了這場(chǎng)AI軍備競(jìng)賽中，下一階段的勝負(fù)手。

不止一位企業(yè)管理者曾向「硅基研究室」提到，AI已成為企業(yè)向外尋求增長(zhǎng)，對(duì)內(nèi)提升效能的關(guān)鍵引擎。今年4月，一位軟件廠商CEO向「硅基研究室」指出，他們今年的目標(biāo)是成為一家AI原生企業(yè)，實(shí)現(xiàn)從員工到供應(yīng)商的全員AI化。

不少CEO眼中，企業(yè)AI滲透率也已直接影響企業(yè)收益，不久前，電子商務(wù)巨頭Shopify CEO Tobias Lütke就在一封內(nèi)部信宣布全員必須掌握AI技能，將AI納入績(jī)效考核，在項(xiàng)目原型階段就強(qiáng)制使用。

這和京東云的觀察類似，盡管從行業(yè)來(lái)看大模型的新型企業(yè)還未出現(xiàn)，但在領(lǐng)先企業(yè)中的部分領(lǐng)域，AI已有了深入使用，微軟首席執(zhí)行官薩蒂亞·納德拉也透露，微軟內(nèi)部代碼中有大約20%到30%是由AI生成的。

京東云給出的判斷是：“數(shù)字員工上崗率將成為衡量未來(lái)企業(yè)先進(jìn)性的標(biāo)準(zhǔn)”。換言之，有多少工作是AI完成的，這將決定了企業(yè)未來(lái)能跑多快、走多遠(yuǎn)。

“AI原生”的迫切和焦慮背后，圍繞如何用好AI，企業(yè)也面臨不少挑戰(zhàn)和困難——

據(jù)「硅基研究室」觀察，成為一家AI原生企業(yè)，還存在兩個(gè)需求鴻溝：

一是在短期需求上，企業(yè)端加速AI規(guī)?；枰鑴?shì)「深度應(yīng)用」，實(shí)現(xiàn)小馬拉大車。高質(zhì)量的應(yīng)用落地不僅能迅速解決企業(yè)實(shí)際場(chǎng)景問(wèn)題，帶來(lái)看得見(jiàn)的利潤(rùn)收益，還能成為開(kāi)啟企業(yè)AI轉(zhuǎn)型時(shí)代的鑰匙。

二是在長(zhǎng)期需求上，隨著企業(yè)應(yīng)用深入，勢(shì)必對(duì)計(jì)算資源的需求有指數(shù)級(jí)增加，企業(yè)需要更可信賴、可持續(xù)和更具性價(jià)比的計(jì)算資源，這也意味著AI基礎(chǔ)設(shè)施將走向優(yōu)化重構(gòu)。

這些痛點(diǎn)如何解決？誰(shuí)能來(lái)解決？京東云給出了自己的答案。

二、AI的深度應(yīng)用，才是硬通貨

想要成為一家AI原生企業(yè)，關(guān)鍵的一步還是找到能驗(yàn)證和實(shí)現(xiàn)AI價(jià)值落地的真實(shí)場(chǎng)景。

過(guò)去，大模型之于企業(yè)，無(wú)疑提供了一份通用的「標(biāo)準(zhǔn)答案」，但不同企業(yè)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景、行業(yè)know how也不同，大模型落地企業(yè)就像是用「瑞士軍刀切牛排」，規(guī)模化部署復(fù)雜，場(chǎng)景選擇難、技術(shù)門檻高，不僅無(wú)法降低AI的使用門檻，也阻礙了企業(yè)內(nèi)部AI使用率的提升。

換言之，企業(yè)落地和挖掘大模型價(jià)值更需要的是一把「牛排刀」，這把「牛排刀」需要具備三個(gè)特點(diǎn)——

一是通用化，能理解和滿足企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景的主要通用需求；

二是輕量化，部署和落地成本低，操作和使用門檻低；

三是可用性，真正能賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景，帶來(lái)看得見(jiàn)的業(yè)務(wù)收益；

更關(guān)鍵的是，這把「牛排刀」最好還能成為企業(yè)高頻使用AI的「深度應(yīng)用」，能帶動(dòng)企業(yè)后續(xù)AI的持續(xù)滲透和規(guī)?；涞?。

從全球科技大廠的實(shí)踐來(lái)看，智能體，正是深度應(yīng)用方面最具代表性的方向，包括OpenAI、谷歌等玩家都在推動(dòng)智能體深入企業(yè)服務(wù)、協(xié)同辦公等諸多垂直領(lǐng)域。IDC也曾發(fā)布預(yù)測(cè)稱，到2026年將有50%的中國(guó)500強(qiáng)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)使用AI Agent來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和分析，并成為重要組織者和協(xié)調(diào)者。

京東集團(tuán)技術(shù)委員會(huì)主席、京東云事業(yè)部總裁曹鵬也在演講中提到：“隨著大模型的全面升級(jí)，智能體也出現(xiàn)了一個(gè)新的技術(shù)性飛躍，從過(guò)去被動(dòng)響應(yīng)需求進(jìn)化為能主動(dòng)聚焦問(wèn)題、精準(zhǔn)運(yùn)算、深度分析和智能決策、精準(zhǔn)執(zhí)行。

這基礎(chǔ)上，京東云也順勢(shì)將多年積累的智能體能力，沉淀至全新升級(jí)的JoyAgent智能體2.0中，面向不同行業(yè)開(kāi)放能力，支持更多企業(yè)進(jìn)行深度探索。

相比通用智能體，京東云JoyAgent智能體2.0的進(jìn)化邏輯更為復(fù)合。

一方面是在企業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景方面「化被動(dòng)為主動(dòng)」，更能干事。

除了能深度分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)，生成全面精準(zhǔn)的市場(chǎng)分析報(bào)告；JoyAgent還能進(jìn)一步輔助業(yè)務(wù)人員執(zhí)行專業(yè)的工作，某些場(chǎng)景甚至可以完全進(jìn)行全流程的閉環(huán)運(yùn)行。

當(dāng)前，京東內(nèi)部已部署超1.4萬(wàn)個(gè)智能體，承擔(dān)了企業(yè)超過(guò)18%的工作內(nèi)容，覆蓋了外賣員招聘、財(cái)務(wù)管理等多個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)。

另一方面，針對(duì)單智能體難以開(kāi)展的工作，JoyAgent也可以憑借自研的多智能體協(xié)同引擎，高效協(xié)作，通過(guò)共識(shí)算法快速達(dá)成決策，合力解決難題。

在GAIA Benchmark的Level 1-3測(cè)試中，JoyAgent表現(xiàn)卓越，尤其在復(fù)雜任務(wù)處理上優(yōu)勢(shì)明顯，超越眾多競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，展現(xiàn)出了復(fù)雜、嚴(yán)肅商業(yè)場(chǎng)景下的商用價(jià)值。

上述能力，也由更多企業(yè)場(chǎng)景的具體落地案例為我們所揭示。比如在味全食品，京東云搭建的一套會(huì)議管理智能體系統(tǒng)，可以自動(dòng)生成會(huì)議紀(jì)要，并分類歸檔，提升組織運(yùn)轉(zhuǎn)的效率；在中國(guó)飛機(jī)租賃，面對(duì)高專業(yè)度、高復(fù)雜性的知識(shí)查詢需求，京東云以智能問(wèn)答系統(tǒng)大幅提高員工的決策和響應(yīng)速度。

在融資火熱的AI編程領(lǐng)域，「硅基研究室」也觀察到，當(dāng)前AI編程也從「能寫代碼」轉(zhuǎn)向「能交付特定業(yè)務(wù)價(jià)值」，以JoyCode智能編碼助手為例，其不僅幫開(kāi)發(fā)者預(yù)測(cè)代碼、生成注釋、進(jìn)行智能評(píng)審，代碼采納率超過(guò)40%，開(kāi)發(fā)周期縮短30%，還在上萬(wàn)名研發(fā)人員的高頻使用中不斷產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。

以高性價(jià)比、高轉(zhuǎn)化特點(diǎn)廣泛應(yīng)用于直播領(lǐng)域的數(shù)字人也是如此。截至目前，京東數(shù)字人已在9000+商家開(kāi)播，成為靠譜的「賽博打工人」。憑借高保真低成本的人體建模技術(shù)、多模態(tài)自然化行為生成等數(shù)字人全棧自研能力，京東云數(shù)字人也已實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的商用落地，今年618京東云數(shù)字人還宣布向京東商家免費(fèi)開(kāi)放，破局更多商家的直播轉(zhuǎn)化難題。

不難看出，AI深度應(yīng)用，才是推動(dòng)大模型深入千行百業(yè)的硬通貨，越來(lái)越多的企業(yè)也早已對(duì)模型的參數(shù)祛魅，取而代之的是關(guān)注部署模型的性價(jià)比，以及與自身業(yè)務(wù)的融合。

這也倒逼模型廠商作出更多的改變，比如在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域，普遍關(guān)注數(shù)據(jù)安全和可控性，京東云順勢(shì)推出的大模型一體機(jī)過(guò)去三個(gè)月已部署超500臺(tái)，成為企業(yè)靈活本地化部署、深度應(yīng)用AI的輕量化入口。

Gartner曾在報(bào)告中預(yù)測(cè)，到2026年，超過(guò)80%的企業(yè)將在生產(chǎn)環(huán)境中采用生成式AI的API、模型，并部署啟用生成式AI的應(yīng)用，從包括京東云在內(nèi)的大廠實(shí)踐來(lái)看，企業(yè)的這一夢(mèng)想，正在變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

三、一場(chǎng)智算底座重塑，如何幫企業(yè)“贏在后天”？

應(yīng)用場(chǎng)景側(cè)取得的成效背后，對(duì)于很多中型和大型企業(yè)來(lái)說(shuō)，隨著未來(lái)AI應(yīng)用越來(lái)越深入廣泛，如何更高效的獲取可信賴、可持續(xù)和更具性價(jià)比的計(jì)算資源，也隨之成為了長(zhǎng)期考題。

經(jīng)過(guò)修繕和改造，跑綠皮火車的鐵軌可以跑時(shí)速160公里的「和諧號(hào)」，但是面對(duì)時(shí)速300公里的「復(fù)興號(hào)」，底層的軌道必須要圍繞新技術(shù)重建。

AI智算的故事也是一樣，隨著大模型應(yīng)用的深入，以CPU為中心的傳統(tǒng)架構(gòu)，在支持AI原生應(yīng)用時(shí)已經(jīng)左支右絀，行業(yè)迫切需要以GPU為中心重塑基礎(chǔ)設(shè)施。

與此同時(shí)，面對(duì)激增的推理需求，企業(yè)也迫切需要更多高質(zhì)價(jià)比的計(jì)算資源。

這基礎(chǔ)上，如果說(shuō)為一家企業(yè)輸入高質(zhì)量計(jì)算資源，只是交易問(wèn)題，那么為一百家、一千家乃至一萬(wàn)家企業(yè)穩(wěn)定供給計(jì)算資源，則勢(shì)必牽動(dòng)一場(chǎng)涉及產(chǎn)業(yè)架構(gòu)重塑的供給改革。

在這場(chǎng)改革的前端，行業(yè)需要不斷優(yōu)化算力集群互聯(lián)互通，錨定計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)的「黃金三角」，助推大模型高效使用，而在改革的后端，行業(yè)則需要在硬件側(cè)以GPU為中心重塑基礎(chǔ)設(shè)施，并解決GPU本身型號(hào)多樣帶來(lái)的異構(gòu)問(wèn)題。

計(jì)算轉(zhuǎn)向AI Native（AI原生）基礎(chǔ)設(shè)施，這恰好也是京東云一直在思考的核心命題。

此次京東云上海城市大會(huì)上，他們就為行業(yè)帶來(lái)了好消息。

一方面，在AI的基礎(chǔ)設(shè)施層，京東云發(fā)布了以GPU為核心，高效異構(gòu)計(jì)算的全新JoyScale AI算力平臺(tái)。

相較于傳統(tǒng)算力平臺(tái)，JoyScale既能在宏觀算力層面支持單集群萬(wàn)卡調(diào)度、全局超10萬(wàn)卡調(diào)度，并通過(guò)軟硬件協(xié)同優(yōu)化，將大模型算力利用率MFU從45%提升至75%；在具體應(yīng)用層面，JoyScale適配十余家國(guó)產(chǎn)GPU產(chǎn)品，支持異構(gòu)算力統(tǒng)一納管、精細(xì)化運(yùn)維，通過(guò)集群算力池化調(diào)度，提升集群利用率70%。

這一算力層居中調(diào)度的「指揮中樞」，配合基于京東全自研的云海AI存儲(chǔ)，單集群支持TB級(jí)超大帶寬，提供原生KV Cache特性，顯著提升推理性能的存力「高速公路」運(yùn)轉(zhuǎn)效率，無(wú)疑讓大模型的高效使用成為可能。

另一方面，在大模型開(kāi)發(fā)應(yīng)用層，全新推出的JoyBuild大模型開(kāi)發(fā)計(jì)算平臺(tái)，基于收錄于Nature論文庫(kù)中的大模型開(kāi)發(fā)計(jì)算技術(shù)，首次系統(tǒng)性解決開(kāi)放環(huán)境下大模型開(kāi)發(fā)效率難題，不僅在實(shí)踐中內(nèi)置20余種開(kāi)源模型和豐富的數(shù)據(jù)集，提供100余種算法和工具鏈，支持多類模型的調(diào)優(yōu)開(kāi)發(fā)，還可以幫助客戶根據(jù)自身業(yè)務(wù)特征，用自有數(shù)據(jù)進(jìn)行大模型的蒸餾，快速開(kāi)發(fā)專屬大模型。

此外，JoyBuild推理引擎還基于大規(guī)模專家并行推理集群技術(shù)，提升高并發(fā)下并行度，實(shí)現(xiàn)單Token推理成本降低80%，以實(shí)際行動(dòng)輸出普惠資源，助推千行百業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型。

從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，在這個(gè)AI「深度應(yīng)用」的時(shí)代，京東云不僅在產(chǎn)品和應(yīng)用側(cè)「授行業(yè)以魚」，還在不斷依托極致性能、極致性價(jià)比的技術(shù)與工具「授行業(yè)以漁」。

謀全局者，方可謀一域，洶涌澎湃的大模型浪潮中，沒(méi)有企業(yè)能獨(dú)善其身。而京東云所堅(jiān)持的，就是以更開(kāi)放、更協(xié)同的生態(tài)，助力更多企業(yè)重塑AI生產(chǎn)力，從而「贏在后天」。