Jay 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI

天下苦SaaS已久。

服務(wù)商為居高不下的推理成本頭疼，客戶詬病交付質(zhì)量跟「抽卡」一樣反復(fù)無常……

進(jìn)入AI時代，SaaS似乎不再是那顆令人趨之若鶩的明珠。

在此背景下，RaaS（Result as a Service，按結(jié)果付費）被普遍認(rèn)為是最有潛力的出路。但受制于結(jié)果質(zhì)量難衡量、用戶認(rèn)知不成熟等阻力，鮮有企業(yè)愿意「吃螃蟹」。

如今，深耕企業(yè)級AI領(lǐng)域11年的百融云創(chuàng)，選擇全倉押注這條全新的AI商業(yè)化路徑。

企業(yè)級AI可以不只是賣鏟子

「垂直行業(yè)+AI」是一座取之不竭的金礦，相信已成為業(yè)內(nèi)的普遍共識。

無論技術(shù)如何發(fā)展，企業(yè)亙古不變的訴求始終是——如何利用新技術(shù)為客戶提供更好的服務(wù)？

但現(xiàn)實是，即便有DeepSeek這樣的開源模型出現(xiàn)，真能部署私有模型的企業(yè)仍是少數(shù)?？ㄔ撡I還得買，開源模型也不是拿來就能用，依然得根據(jù)垂直場景做大量訓(xùn)練。

有需求，自然就有市場。

為彌合AI落地的這「最后一公里」，市面上涌現(xiàn)出一大批「共享單車」：出租模型訓(xùn)練所需的基礎(chǔ)設(shè)施和工具包，按Token計費。

然而，即便「鏟子」的種類越來越多，企業(yè)客戶似乎至今也沒能從這座金礦中挖出來什么。

或許光靠「鏟子」，本就挖不動金子。

又或許，客戶真正需要的從來不是工具，而是本身就對礦洞了如指掌的「黃金礦工」。

「鏟子」存在兩方面問題——前置成本高企、試錯代價高昂

傳統(tǒng)路徑下，企業(yè)部署硅基員工，往往要同時承擔(dān)「軟件+硬件+培訓(xùn)」三重成本。

以客服系統(tǒng)為例，如果想把原本依賴撥號按鍵分配業(yè)務(wù)的語音助手，升級為能夠進(jìn)行自然語言交互的智能客服系統(tǒng)，有一摞工程要干。

• 軟件層面，服務(wù)商需要推翻企業(yè)原有系統(tǒng)，重新定制一套AI原生的軟件平臺；
• 硬件層面，需要為新系統(tǒng)搭建基礎(chǔ)設(shè)施，并與舊系統(tǒng)完成集成；
• 培訓(xùn)層面，需要教員工如何操作這套新的業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

這意味著，所謂的數(shù)智化轉(zhuǎn)型，本質(zhì)上是要把客戶原有的技術(shù)地基整體掀掉，重新澆筑一套AI的「鋼筋水泥」，再在其上從零開始蓋一棟大廈。前置投入極高，而且歷史包袱越重，改造難度越大。

更令人擔(dān)心的是——投入這么多，效果不理想怎么辦？

這幾乎是傳統(tǒng)場景無法避免的問題。AI落地牽扯到諸多環(huán)節(jié)，包括采購、技術(shù)、業(yè)務(wù)、合規(guī)……一套流程下來，可能已經(jīng)兩個月過去。

而對ChatGPT、Gemini、DeepSeek等前沿模型而言，質(zhì)變幾乎是以月為代價發(fā)生。垂直模型引以為傲的護(hù)城河，隨時可能因一次版本更新被吃掉。

在技術(shù)周期高速迭代的背景下，傳統(tǒng)服務(wù)商的軟件開發(fā)模式根本無法適應(yīng)市場需求。技術(shù)架構(gòu)落后兩個月，這在「地上一天，天上一年」的AI世界是難以想象的。

綜上所述，企業(yè)并非不愿意用硅基員工去提升服務(wù)效率，關(guān)鍵是前置成本和試錯成本過高，高到足以勸退大多數(shù)潛在客戶。

正是察覺到了這道阻礙AI落地的巨大鴻溝，百融云創(chuàng)推出了一項全新產(chǎn)品——結(jié)果云Results Cloud

簡單來說，結(jié)果云是一個幫助企業(yè)部署硅基員工的云平臺，向客戶提供封裝好的全棧解決方案。

從架構(gòu)上看，這套方案分為三層：百基、百工、百匯。

百基，AI Infra，硅基員工的原材料采購市場。

不同于傳統(tǒng)云服務(wù)，結(jié)果云的基礎(chǔ)設(shè)施不暴露給客戶，而是屏蔽掉這層復(fù)雜性，直接提供現(xiàn)成的基座模型+算力。

模型側(cè)，百基覆蓋了主流開源與商業(yè)模型，包括但不限于ChatGPT、DeepSeek、Qwen、元寶、豆包等，同時也提供百融云創(chuàng)自研的行業(yè)專屬模型。

客戶可以根據(jù)業(yè)務(wù)需求自由選擇——尺寸要72B還是14B，語種是中文還是英文，模態(tài)是文本、語音還是多模態(tài)。

算力側(cè)，百基同樣提供多樣化選項，涵蓋主流英偉達(dá)GPU，以及華為昇騰、百度昆侖芯、阿里平頭哥、海光等國產(chǎn)算力平臺，滿足不同場景下的性能需求。

原材料準(zhǔn)備完畢，接下來便交由「中央廚房」加工。

百工，Agent OS，烹飪硅基員工的中央廚房。

原材料豐富固然重要，但若不加整理地一股腦交到廚師手中，廚藝再好的人也無從下手。

假設(shè)有X種算力卡、Y種模型、Z種模型尺寸，當(dāng)三類變量疊加在一起，理論上會產(chǎn)生X×Y×Z種排列組合

在如此龐大的組合空間中，想要尋找最優(yōu)解，無異于大海撈針。

百工的價值，正在于充當(dāng)一個過濾器。它預(yù)先在異構(gòu)的「算力+模型+尺寸」中篩選出了最優(yōu)方案，大幅降低決策成本。

基礎(chǔ)設(shè)施層提供的是通用模型，但具體到業(yè)務(wù)場景中，不同客戶對硅基員工有不同的偏好。

為此，百工提供了各個行業(yè)的專屬知識庫，客戶可根據(jù)自身業(yè)務(wù)選擇需要的行業(yè)知識。即便原材料相同，這些「調(diào)料」，也能賦予硅基員工不同風(fēng)味。

當(dāng)前期準(zhǔn)備全部完成，才真正進(jìn)入「炒菜」的階段。

這是與客戶業(yè)務(wù)聯(lián)系最緊密的一步。百融云創(chuàng)會派出專業(yè)團(tuán)隊進(jìn)駐客戶現(xiàn)場，與業(yè)務(wù)團(tuán)隊深度對齊，對客戶訴求形成統(tǒng)一認(rèn)知。

在此過程中，團(tuán)隊會直接扎根業(yè)務(wù)一線，持續(xù)采集真實語料、完成數(shù)據(jù)標(biāo)注，作為模型訓(xùn)練與微調(diào)的基礎(chǔ)。最終形成的，是一套為客戶量身定制的模型。

至于后續(xù)硅基員工的部署、運行、調(diào)度、管理和監(jiān)測，同樣也能交由百工全權(quán)負(fù)責(zé)。

百匯，Agent Store，新鮮出爐的硅基員工菜單。

除了為客戶量身定制硅基員工的「家庭廚師」，面向更廣泛的ToB市場，結(jié)果云還在「百匯」端出更高效的「預(yù)制菜」——面向各行業(yè)、開箱即用的成熟硅基員工。

主要分兩類：

• CX(Customer eXperience)：面向營銷、客服等企業(yè)對外業(yè)務(wù)，直接提升服務(wù)效率與質(zhì)量。
• EX（Employee eXperience）：面向企業(yè)內(nèi)部崗位的硅基員工/智能體，覆蓋HR、財務(wù)、法務(wù)等管理場景，優(yōu)化組織運轉(zhuǎn)效率。

這些都是精挑細(xì)選的「金牌員工」，在市場上得到了充分驗證。即插即用，客戶無需推翻既有系統(tǒng)作為「導(dǎo)航員工」接入即可直接賦能業(yè)務(wù)流程。

在一次藍(lán)白領(lǐng)混合的大型招聘項目中，結(jié)果云的「硅基招聘專員」在三個月內(nèi)帶來顯著成效：

• 到訪率提升12–18個百分點；
• 平均處理時長下降40–60%；
• 無效溝通占比降低25–35%；
• 試崗匹配率從60%提升至90%；
• 招聘全流程周期從28天縮短至2天。

RaaS，孕育硅基員工的土壤

綜上所述，結(jié)果云定義了三件事情：基礎(chǔ)設(shè)施、操作系統(tǒng)、應(yīng)用商店

盡管定位有所不同，但本質(zhì)上是解決同一個痛點——AI如何落地千行百業(yè)？

目前相對清晰的答案是：做企業(yè)級AI，不能只賣鏟子了。

曾稱霸一方的SaaS，對于零邊際成本的信息產(chǎn)品而言，是完美的商業(yè)模式。但在推理成本高企的AI時代，面臨水土不服的問題。

SaaS模式下，企業(yè)和服務(wù)商本質(zhì)上是甲乙方關(guān)系。

然而，這個激勵函數(shù)在AI時代是變形的。服務(wù)商只在乎如何拿到款，而不是怎樣提升服務(wù)質(zhì)量。這就是行為經(jīng)濟(jì)學(xué)中所講的道德風(fēng)險（Moral Hazard）。

以按Token計費保險營銷類API為例，如果單純考慮利潤最大化，服務(wù)商的理性選擇并不是「把效果做到最好」，而是「讓調(diào)用次數(shù)盡可能多」。

這就會導(dǎo)致「注水」：明明打十個電話就能賣出去的單，「降智」后可能需要打二十個。

競標(biāo)亦是如此。為了中標(biāo)，服務(wù)商會不斷壓低報價，原本500萬預(yù)算的標(biāo)的，最終可能以80萬元成交。價格看似劃算，但服務(wù)質(zhì)量得打上一個巨大的問號。

問題的根源在于，按Token計費本身就不合理。同樣一個Token，在不同業(yè)務(wù)場景中所承載的價值差異巨大。

以李白的《靜夜思》為例，全詩五言四句，僅20個字。一篇小學(xué)生作文，Token數(shù)輕松能達(dá)到數(shù)十倍，但我們能斷言其比《靜夜思》的價值高嗎？

因此，結(jié)果云走的是另一條路——RaaS（Result as a Service），按「結(jié)果」付費

這不是簡單的定價模式的改變，而是底層產(chǎn)品哲學(xué)的變革。

SaaS提供的只是鏟子，這鏟子的質(zhì)量還未必可靠。

而RaaS，提供的是價值共創(chuàng)的主體，和客戶一起淘金的「礦工」。

只有當(dāng)結(jié)果代替Token新的激勵函數(shù)，服務(wù)商才會主動走到業(yè)務(wù)一線，和客戶并肩作戰(zhàn)，一起把餅做大。

此時，企業(yè)和硅基員工的關(guān)系不再是甲乙方，而是同事。

客戶也無需再以「工具」的邏輯為硅基員工付費，而是可以直接將其視作員工，用KPI考核。

具體而言，結(jié)果云將硅基員工的表現(xiàn)體系與人類員工對齊，構(gòu)建了從高到低ABCD四個等級。

考核指標(biāo)因行業(yè)而異：客服需要情緒穩(wěn)定、營銷需要轉(zhuǎn)化率、HR需要招人……但共同點是挑選能和業(yè)績直接掛鉤的指標(biāo)，讓硅基員工和客戶成為同一條繩上的螞蚱。

在「百工」層的Agent Builder模塊，結(jié)果云能實時全鏈路監(jiān)測硅基員工的表現(xiàn)，清晰看到每一份投入是如何轉(zhuǎn)化成收益的。由于打開了智能體運行的「黑箱」，即便有問題，客戶也能一眼找到病灶。

這就解決了RaaS的靈魂之問——「結(jié)果」如何衡量。

接下來，就該根據(jù)硅基員工交付的「結(jié)果」給人家開工資了。一般有三種模式。

• 按任務(wù)計價：寫一份報告、審核一份合同，收一份錢，類似于送外賣。
• 按價值創(chuàng)造分成：提前約定好貢獻(xiàn)比例（五五分、三七分），用這個比例乘以實際成交規(guī)模，就是該支付硅基員工的收入。
• 按崗位薪酬制：客服這類重復(fù)性高、收益可預(yù)期的崗位，可按月/年支付工資。

無論哪種模式，背后的要求是同一個——真干活，才有錢拿

以結(jié)果云的硅基客服為例，它可以7x24連軸轉(zhuǎn)，產(chǎn)出約為人類員工的三倍，而成本僅為后者的一半——每月只需5000元，這就是六倍的ROI。

甚至，前兩個月的試用期可以不發(fā)工資…..

這就徹底消除了前置成本的擔(dān)憂，客戶內(nèi)心OS be like：反正不要錢，干嘛不試一下？

如果體驗不錯，客戶自然會加深部署，硅基員工也會對業(yè)務(wù)有更深的理解，形成正反饋。

即便未來技術(shù)周期出現(xiàn)了波動， 也不存在轉(zhuǎn)換成本可能導(dǎo)致的「創(chuàng)新者窘境」。結(jié)果云隨時在跟進(jìn)最前沿的模型動態(tài)，舊方案過時，客戶可以絲滑遷移到新方案。

當(dāng)百融云創(chuàng)用RaaS取代SaaS，重新定義企業(yè)級AI的產(chǎn)品哲學(xué)，結(jié)果云將主動承接AI落地中的一切風(fēng)險，從而徹底拆掉阻礙AI落地企業(yè)的工程高墻。

在技術(shù)日新月異的背景下，RaaS有望為企業(yè)爭取到寶貴的緩沖空間，讓注意力重回業(yè)務(wù)本身。

硅碳共治，共筑智能體生態(tài)

• 產(chǎn)品可以很簡單，復(fù)雜的是生態(tài)，真正有價值的，也是生態(tài)。

結(jié)果云首席產(chǎn)品與市場官王偉民直言，現(xiàn)實世界的業(yè)務(wù)場景高度碎片，單個公司再怎么努力，都不可能覆蓋企業(yè)級AI的全部長尾需求。

的確，生態(tài)這件事，從不是單槍匹馬能闖出來的。

平臺的主角，是千千萬萬的開發(fā)者。

因此，結(jié)果云從未打算只面向企業(yè)客戶——百基、百工、百匯，每層大門全部向第三方開發(fā)者敞開。

移動互聯(lián)網(wǎng)時代，蘋果有AppStore，安卓有GooglePlay。應(yīng)用商店的出現(xiàn)，為市場中的生產(chǎn)者與消費者搭建起一個高效的價值交換平臺，雙邊網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)隨之顯現(xiàn)：App吸引用戶使用，用戶規(guī)模擴(kuò)大，又進(jìn)一步激勵開發(fā)者持續(xù)開發(fā)更多App。

這最終讓整個生態(tài)受益，消費者的需求被滿足，開發(fā)者獲得了變現(xiàn)路徑，市場資源從而得以高效分配。

進(jìn)入AI時代，百融云創(chuàng)呼吁共建「硅基生產(chǎn)力聯(lián)盟」，希望以結(jié)果云為載體，去打造一個專屬智能體的生態(tài)系統(tǒng)。

11年來，百融云創(chuàng)始終深耕企業(yè)級AI領(lǐng)域。

早在2014年，百融云創(chuàng)便高舉AI旗幟，進(jìn)入了ToB領(lǐng)域中最嚴(yán)苛的訓(xùn)練場——金融。這個行業(yè)對準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性與可靠性的極致要求，倒逼其打磨出了堅實的技術(shù)基石。

隨后，其能力不斷外延至保險、電商等復(fù)雜場景，從零構(gòu)建自有云平臺，形成一套完整且經(jīng)市場驗證的技術(shù)棧。

具體而言，其自研模型BR-Proactive LLM的ROI可達(dá)通用大模型的2倍；BR-Voice語音響應(yīng)速度提升4倍；BR Vortex推理引擎則將P99延遲降低一個數(shù)量級，通過多元算力優(yōu)化使芯片利用率提升30%。

在技術(shù)不斷成熟的過程中，百融云創(chuàng)累計服務(wù)8000+家企業(yè)客戶，在一線沉淀下大量數(shù)據(jù)與Know-How。這些都是可復(fù)用、可遷移的。

這或許也是百融云創(chuàng)敢于為企業(yè)級AI生態(tài)牽線搭橋的底氣——堅實的AI技術(shù)底座，龐大的用戶基礎(chǔ)，所以才有能力幫助第三方開發(fā)者接觸到更多的市場機(jī)會。

• 我們從來不想去做一個顛覆者，而是在不破壞原有結(jié)構(gòu)的前提下，與開發(fā)者和客戶一起共生共存。

為此，百融云創(chuàng)與中國信息通信研究院等權(quán)威機(jī)構(gòu)聯(lián)合發(fā)布《企業(yè)級AI智能體（Agent）技術(shù)及應(yīng)用白皮書》，旨在定義技術(shù)框架、評估體系與實施標(biāo)準(zhǔn)，為硅基生態(tài)提前埋下一顆健康的種子。

當(dāng)百融云創(chuàng)與合作伙伴共筑硅基生態(tài)，市場將自然孕育出一批，由專長各異的智能體所組成的「硅基軍團(tuán)」。

彼時，智能體可能也將像App一樣，成為可流通的、取之不竭的商品

這將彌合AI落地千行百業(yè)的最后一公里。