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AI除幻第一股誕生,高瓴君聯(lián)賺瘋!這家公司,押中OpenClaw萬億美元賽道

“AI除幻第一股”誕生

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新智元報道

編輯:Aeneas KingHZ

【新智元導讀】這個春節(jié),港股AI認購王誕生!當人人追逐Agent風口,海致科技卻押注「流程自動化」:企業(yè)真正需要的,不是會聊天的AI,而是能把業(yè)務跑通的AI。這個判斷,跟OpenClaw之父押注的萬億美金賽道竟不謀而合。

這個春節(jié),「AI旋風」引爆港股。

不久前,海致科技(02706)結束招股。

超額認購4068倍,直接刷新紀錄,成了2026年開年的「認購王」。

更耐人尋味的是:大模型光環(huán)退潮、資金回歸理性,高瓴、君聯(lián)、BAI資本等機構卻集體下注。

他們押注的是能把企業(yè)流程跑起來的AI

作為公認的「AI除幻第一股」,海致科技做的很直白:讓AI少胡說,讓系統(tǒng)能落地干活。

在此背景下,海致科技憑什么能「獨領風騷」?

答案就藏在它對產(chǎn)業(yè)AI的「反常識」預判里:

產(chǎn)業(yè)AI的終極目標,是讓業(yè)務流程徹底自動化。因為,未來企業(yè)的主角不是人,而是AI!

但更反常識的是:在未來,企業(yè)里最像Agent的,反而是人。

OpenClaw背后,

萬億美元Agent行業(yè)共識浮現(xiàn)

去年年末,OpenClaw一夜爆火,徹底宣告:個性化Agent的黃金時代來了!

最近,OpenAI創(chuàng)始成員之一、特斯拉前AI負責人Karpathy終于按捺不住,好好折騰一下OpenClaw這類智能體。他認為:

大語言模型智能體,曾是LLM之上的新抽象層。與之類似,如今的Claw正成為智能體之上的新抽象層。

Claw,無疑是AI技術棧中一個令人驚艷和興奮的新層級。

Karpathy還丟下過一個更猛的判斷:智能體會取代傳統(tǒng)的AppStore。


甚至Claude Cowork發(fā)布了幾款插件,最后竟引爆了全球軟件業(yè)末日,全球股市或因此蒸發(fā)萬億市值!


未來Agent會替代大部分軟件。

OpenClaw創(chuàng)始人斯坦伯格就曾指出:未來的互聯(lián)網(wǎng)世界,80%的App會因全新的Agent服務架構消亡。

這是一個業(yè)界比較有共識的方向,因為Agent對比傳統(tǒng)軟件能夠實現(xiàn)自動化,從生產(chǎn)力工具變成了生產(chǎn)力本身。

產(chǎn)業(yè)AI視角:人人都有Agent,其實是個偽命題?

去年,業(yè)界流行的口號「人人都有Agent」,現(xiàn)在似乎已成為現(xiàn)實。

但這其實是個偽命題。

在海致科技看來,OpenClaw的這場Agent喧囂并不屬于產(chǎn)業(yè)AI——

產(chǎn)業(yè)AI的終極目標,并不在此。

原因就在于,在2B賽道和2C賽道,AI截然不同。

對個人,AI拼的是體驗:快不快、好不好玩、是不是更「懂你」。 對企業(yè),AI拼的是結果:能不能把流程自動跑完,能不能把風險壓住。

對于AI的需求,B端在于流程自動化,即基于對垂直場景業(yè)務邏輯和業(yè)務流程的深度理解和準確執(zhí)行;而C端,用戶更在意能不能指揮大量不同Agent實現(xiàn)多種功能。

目前,很多人沒有意識到產(chǎn)業(yè)AI≠員工個人AI助手,而對產(chǎn)業(yè)AI最大的誤區(qū)就是把B端問題C端化。

對個人而言,你讓ChatGPT寫一首詩,好壞全憑喜好;即便它一本正經(jīng)地胡說八道,也無傷大雅。

但對企業(yè)而言,AI的核心價值是一套套嚴謹、規(guī)范、甚至堪稱「冷酷」的流程。

無論是政務辦公的層層審批、監(jiān)管執(zhí)法的合規(guī)邊界,還是供應鏈上的庫存周轉、生產(chǎn)制造的精密排產(chǎn),它們都有著不可逾越的剛性要求。

這些流程有明確規(guī)則、清晰邊界、剛性要求。一旦出錯,沒有機會「再來一次」,而是資金損失、合規(guī)罰單、甚至安全事故。

這意味著,企業(yè)對AI的渴望,絕不是弄一個會說話的「門面」。

未來,企業(yè)將由AI自主執(zhí)行任務,實現(xiàn)高度協(xié)同、更大規(guī)模和更精細化的管理。

而只有少量的人類員工輔助AI做一些判斷,以及在前期更少更頂端的專家設計與優(yōu)化整個AI治理框架。

真正扮演Agent的,是人

如果說互聯(lián)網(wǎng)解決了「連接」,數(shù)字化解決了「記錄」,那智能化要解決的就是一件事:讓系統(tǒng)自己運轉。

順著這個邏輯推演,海致科技接連拋出兩個反常識的判斷。

首先,未來企業(yè)業(yè)務流程的真正主角,不是人,而AI。

也就是說,在真正實現(xiàn)AI運營的企業(yè)里,機器將主導核心業(yè)務流程。

這一判斷聽起來似乎有些激進,甚至帶著一絲「硅基生物奪權」的科幻色彩。

但正如最好的賽跑運動員也跑不過汽車,再厲害的舉重運動員力量比不過挖土機,人類在數(shù)據(jù)處理上現(xiàn)在也開始跟不上AI。

在之前的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化浪潮下,越來越多的機器在采集數(shù)據(jù),而且規(guī)模與日俱增。

以可量化、可分析、可溯源為標準的現(xiàn)代企業(yè)數(shù)字化管理,從數(shù)據(jù)驅動的業(yè)務管理中獲得極大效能的提升;同時,越來越多的數(shù)據(jù)淤積和沉睡情況,也正在發(fā)生。

依托物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)這些龐大的基礎設施支撐,越來越多的行業(yè)管理更細、規(guī)模更大,躍升堪稱指數(shù)級。

企業(yè)管理者普遍意識到,制約數(shù)據(jù)價值釋放的最大瓶頸是人而非機器;單純追加人力,已無法應對爆發(fā)式增長的數(shù)據(jù)需求,AI自動化則成為唯一出路。

比如,城市交通單日百TB數(shù)據(jù),毫秒級處理調度,人工處理難如登天,但AI游刃有余。

比如,電力配網(wǎng)數(shù)萬節(jié)點實時產(chǎn)數(shù),要精準匹配源網(wǎng)荷儲,AI從從容容,而人難以避免忙中出錯。

比如,銀行信用卡單日數(shù)TB風控數(shù)據(jù),授信申請數(shù)以萬計,但風控人員單日僅能審核數(shù)十筆,AI可秒級完成。

再比如,運營商數(shù)億用戶日均海量數(shù)據(jù),人工難以做出精準到用戶畫像,AI卻能精準推送營銷服務。

而一線員工的角色也會被徹底重構:他們會從流程的「執(zhí)行者」,轉變?yōu)闄C器的「輔助者」。

更反常識的是:未來企業(yè)里,真正扮演「Agent」的不是AI,而是人

90%的核心業(yè)務由AI自主閉環(huán)。剩下的10%,那些需要肉身感知、復雜社交或特殊處置的環(huán)節(jié),才交給人類這臺「最高級和最貴的傳感器」去處理。


最終,會形成一種AI主導流程、人力輔助優(yōu)化全新運營模式。

比如,在城市治理中,AI未來可能負責了所有的流程流轉。

但當遇到需要溫情執(zhí)法或復雜糾紛調解時,人類就是那個負責「柔性落地」的Agent。

最終形成的,是一種AI主導流程、人力輔助優(yōu)化」的全新運營模式。

人不再是流水線上的螺絲釘,而被解放出來去處理那些真正需要「人性」、需要復雜判斷的高階任務。

在這種模式下,人類將迎來生產(chǎn)力的極度釋放。

不過,未來是美好的,現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)AI到底卡在哪里?LLM是產(chǎn)業(yè)AI的最終答案嗎?

產(chǎn)業(yè)AI,走到了這一步

回顧過去幾年,產(chǎn)業(yè)AI大致經(jīng)歷了兩個階段。

第一個階段,就是基于微調的產(chǎn)業(yè)大模型構建。

然而,這個領域的很多問題卻無法避免。

比如,產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)無法一次性匹配超大規(guī)模參數(shù)模型,而以多輪LORA等微調方法產(chǎn)業(yè)大模型無法有效控制大模型能力遺忘的持續(xù)衰減。

另外,產(chǎn)業(yè)大模型基于大模型技術框架,只是大量的文本知識暴力出奇跡,大模型并不真正懂得企業(yè)的數(shù)據(jù),無法真正意義上幫助企業(yè)決策。

更關鍵的是:企業(yè)知識是分專業(yè)、分版本、分系統(tǒng)管理的,不是一堆文本可以靠「暴力融合」解決的。

與微調笨重的AI構建相比,RAG的服務形態(tài)可能更適合企業(yè)專業(yè)知識與大模型一加一大于二的真正訴求。

于是,越來越多的企業(yè),開始嘗試用更客觀準確的知識圖譜構建企業(yè)的專業(yè)知識體系、用基于圖模孿生的新技術范式打造企業(yè)更為實用可靠的AI應用體系。

第二個階段,就是產(chǎn)業(yè)Agent的構建。

在這個階段,問題依然明顯。

當前Agent更多是基于場景和知識的構建,無法進行體系化管理,比如知識復用、場景自適應、可持續(xù)運營等等。

一方面很多的企業(yè)AI客戶,對于智能體的認知,早已不再沉迷于簡單應用。

僅僅依靠企業(yè)文本的暴力投喂,能產(chǎn)生政策規(guī)章問答和報告生成寫作服務,但嘗鮮期已過,企業(yè)早已回歸理性。

另一方面,各類基于已有計算服務和數(shù)據(jù)表格的Prompt命題作文式開發(fā),手搓各類眼花繚亂的數(shù)據(jù)Agent……

企業(yè)開始逐漸厭煩營造看似欣欣向榮的「虛假繁榮」。

行業(yè)越來越意識到,企業(yè)AI智能體既不該是文件助手,也不應該是糅雜各類報表查詢接口的語音操作系統(tǒng),而應該

  • 真正理解企業(yè)的數(shù)字化運行環(huán)境,

  • 真正懂數(shù)據(jù)、懂計算、懂流程,

  • 能夠基于業(yè)務目標,自動地尋找數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù),推動業(yè)務流程的高效執(zhí)行。

這一切的關鍵前提,是企業(yè)是否能建立起一套企業(yè)數(shù)據(jù)、計算、流程的知識體系與AI對接,即AI Ready,才是未來企業(yè)能夠借助AI實現(xiàn)效率提升的關鍵。


最近,Anthropic公布了一個數(shù)據(jù):軟件工程占約50%智能體工具API調用。

但更關鍵的是趨勢,他們發(fā)現(xiàn)其他行業(yè)也開始出現(xiàn)應用,未來潛力巨大,關鍵在于利用企業(yè)專有數(shù)據(jù)。


AI接管企業(yè)實現(xiàn)流程自動化將為企業(yè)帶來巨大的生產(chǎn)力提升,堪比第三次工業(yè)革命,而這件事正在發(fā)生。

海致在逐步幫用戶實現(xiàn)這一點,一切都是時間問題。

實戰(zhàn)見真章

銀行、電力系統(tǒng),AI不再是擺設

海致為什么說他能夠實現(xiàn)這個未來的?

他們的秘訣是圖模融合技術


不僅以承載企業(yè)私有全量數(shù)據(jù)資產(chǎn)、行業(yè)知識的關系梳理與深度應用,更關鍵的是,與大模型深度融合使大模型能夠讀懂和據(jù)此執(zhí)行。


這一技術路線已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)端實現(xiàn)了商業(yè)化落地,產(chǎn)生了相當高的復購率和粘性,從技術和商業(yè)兩個角度證明了自己巨大的發(fā)展前景。

在金融、電力等關鍵行業(yè)要求高、業(yè)務復雜,而海致科技卻步伐落地案例,更能體現(xiàn)其技術產(chǎn)品的價值,也印證了業(yè)務流程自動化的廣闊應用空間。

在金融行業(yè),業(yè)務流程嚴謹、合規(guī)要求高,容錯率極低,尤其是風控、反洗錢、信貸審核等場景。

傳統(tǒng)人工操作不僅效率低,而且難以避免人為失誤。

但在華東某銀行,海致科技為其落地了「個人信貸申請反欺詐關系圖譜項目」,實現(xiàn)了風控流程的自動化、精準化運行。

在電力行業(yè)新型電力系統(tǒng)建設中,主+配+微融合的全新電網(wǎng)運行架構,使得未來業(yè)務流程復雜度、設備數(shù)量級、安全合規(guī)性等客觀要素急劇增加,尤其是輸電線路運維、設備故障處置等場景。

傳統(tǒng)依靠人工運營運維,已不可能適應電網(wǎng)的可靠運行。

比如在輸電線路運維場景中,海致科技通過Context Graph(上下文圖譜)解讀運維規(guī)程、Ontology(本體)整合設備運行數(shù)據(jù),AI能夠自主判斷設備運行狀態(tài),提前預判故障風險,自動生成巡檢計劃并調度運維人員,大幅減少人工巡檢的工作量等等。


如今,越來越多的產(chǎn)業(yè)數(shù)字化實踐,已經(jīng)指明了這一航向——

產(chǎn)業(yè)AI的終極歸宿,從來都不是錦上添花的個人智能助手,而是大刀闊斧的全鏈路、全場景業(yè)務流程自動化。

這些無不指向同一個本質——

產(chǎn)業(yè)AI的核心價值不在于滿足個性化的個人創(chuàng)作需求,而在于深度理解產(chǎn)業(yè)規(guī)則,嚴守流程邊界,并在毫秒級的時間尺度上進行著人類無法企及的高效決策。

這,才是產(chǎn)業(yè)AI不變的終極方向。

十年后,企業(yè)的核心競爭力在哪里

十年后,企業(yè)的核心競爭力是什么?是算法嗎?是算力嗎?

海致科技認為,是數(shù)據(jù)的規(guī)范性,企業(yè)計算的標準化,以及流程體系的知識化構建。

隨著產(chǎn)業(yè)AI進入「規(guī)?;詣舆\行時代」,單純的「數(shù)字員工」必將淪為過渡產(chǎn)品,而真正能實現(xiàn)「單數(shù)據(jù)到跨數(shù)據(jù)、單流程到多流程」自動化的企業(yè),將構建起難以逾越的護城河。


如果產(chǎn)業(yè)AI市場在2029年達到近3000億元規(guī)模,真正的分水嶺,就在于那些率先構建了AI ready的企業(yè)。

可以說,海致科技之所以在2026年的港股一戰(zhàn)成名,不僅是因為它有全球領先的圖技術,更因為它率先指明了那條最難、但也最有價值的路——

AI真正接管流程,讓人成為企業(yè)的Agent。

現(xiàn)在,這場從「數(shù)字化」到「智能化」的跨越,才剛剛開始。

參考資料:

https://www.haizhi.com/about

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