文 | 智能相對論
作者 | 沈浪
“面向AI時(shí)代,所有的產(chǎn)品都值得用大模型重新升級(jí)。”大模型甚囂塵上,各行各業(yè)都在嘗試用大模型來重做業(yè)務(wù)。
此前,用友率先發(fā)布了業(yè)內(nèi)首個(gè)企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT。作為大模型與企業(yè)運(yùn)營管理的深度結(jié)合,YonGPT是否能把大模型的行業(yè)應(yīng)用路徑給走通?
從目前透露出來的信息來看,用友YonGPT在大模型的行業(yè)應(yīng)用上至少是押對了幾個(gè)企業(yè)服務(wù)的關(guān)鍵性問題。
一、 跨模型適配多個(gè)通用大模型,打消企業(yè)服務(wù)市場對于數(shù)字化底座不穩(wěn)定的顧慮。
用友YonGPT的整體架構(gòu)分為三層,分別為L0層通用大模型底座,L1層YonGPT企業(yè)服務(wù)大模型,L2層領(lǐng)域或行業(yè)模型精調(diào)的智能化場景服務(wù)。
其中,值得一提的是,在L0層,用友并沒有“死磕”單一的通用大模型,而是選擇了跨模型適配多個(gè)通用大模型,其中就包括百川、智譜和文心一言等——這些都是現(xiàn)階段主流通用大模型的佼佼者。
“雞蛋不能完全放在同一個(gè)籃子里”,企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域更為奉行這一理念??缒P筒渴鸲鄠€(gè)通用大模型構(gòu)建應(yīng)用底座,是必然的趨勢。而YonGPT不僅做到了這一點(diǎn),其選擇的百度文心一言、ChatGPT等在國內(nèi)外而言均是領(lǐng)先的通用大模型,更是無形之中強(qiáng)化了企業(yè)服務(wù)的韌性。
對于企業(yè)來說,接入YonGPT就有了持續(xù)穩(wěn)定的底座支持,同時(shí)在通用能力上也是趕超市場平均水準(zhǔn)的存在。而這些恰恰是企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域最為看重的需求點(diǎn)。
二、 近水樓臺(tái)先得月,更豐富的垂直數(shù)據(jù)讓大模型應(yīng)用看得見,效果更佳
作為國內(nèi)數(shù)一數(shù)二的企業(yè)服務(wù)廠商,在過去幾十年內(nèi),用友不僅服務(wù)了大量頭部企業(yè),而且服務(wù)領(lǐng)域也高度聚焦,并持續(xù)保持領(lǐng)先水平,其核心產(chǎn)品更是完成了從財(cái)務(wù)軟件到企業(yè)管理軟件,再到現(xiàn)在商業(yè)創(chuàng)新平臺(tái)用友BIP的升緯進(jìn)化。
業(yè)務(wù)的長期深耕以及產(chǎn)品的高度升緯,都促使用友積累了大量豐富的垂直數(shù)據(jù)和行業(yè)資源。當(dāng)然,更重要的是,熟知業(yè)務(wù)的另一個(gè)優(yōu)勢則在于知道數(shù)據(jù)如何應(yīng)用?
在與業(yè)內(nèi)人士交流的過程中,「智能相對論」就發(fā)現(xiàn),大家都在談及“有用”的數(shù)據(jù),實(shí)則有兩層含義,一是數(shù)據(jù)對口,比如財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對財(cái)務(wù)大模型,金融數(shù)據(jù)對金融大模型等等;二是數(shù)據(jù)會(huì)用,比如財(cái)務(wù)大模型知道怎么調(diào)取哪些數(shù)據(jù)來輔助財(cái)務(wù)決策等等。
在體驗(yàn)YonGPT的過程中,我們就發(fā)現(xiàn),當(dāng)企業(yè)高管需要了解公司的盈利情況時(shí),YonGPT就能基于本身所具備的財(cái)務(wù)知識(shí)給出相應(yīng)的利潤總額情況以及洞察分析,同時(shí)也能繪制出對應(yīng)的盈利增長表,幫助高管在短時(shí)間內(nèi)掌握公司經(jīng)營情況。
隨著業(yè)務(wù)場景深入,對大模型產(chǎn)品的專業(yè)性考驗(yàn)就越強(qiáng),知道如何統(tǒng)籌正確的專業(yè)數(shù)據(jù)以及如何應(yīng)用數(shù)據(jù)這一能力就非常關(guān)鍵?!钢悄芟鄬φ摗共⒉徽J(rèn)為,大模型應(yīng)用是一個(gè)越“老”越吃香的領(lǐng)域,但絕對是一個(gè)越專業(yè)越吃香的市場。
YonGPT背后是用友在過去幾十年的業(yè)務(wù)沉淀和企業(yè)服務(wù)經(jīng)驗(yàn),若能完全轉(zhuǎn)化將是其突破的一個(gè)關(guān)鍵。而對于企業(yè)服務(wù)市場的客戶而言,他們也更傾向于信任這樣的專業(yè)玩家。
總的來說,在「智能相對論」眼中,大模型在產(chǎn)業(yè)中的落地主要在兩個(gè)基礎(chǔ)層面,一是新技術(shù)本身,而YonGPT的通用底座均由百度、OpenAI等領(lǐng)先廠商提供;二是業(yè)務(wù)的理解,而用友服務(wù)4萬多家大中型企業(yè),已經(jīng)積累了相當(dāng)豐富的沉淀。
基礎(chǔ)的條件已經(jīng)具備。
誠然,在大模型的落地過程中,對業(yè)務(wù)理解的重要性更甚于對技術(shù)的掌握。也就是說,用戶需求導(dǎo)向比技術(shù)創(chuàng)新導(dǎo)向更重要。
簡單以去年爆火的妙鴨相機(jī)為例,盡管只是一款很簡單的AI圖像生成應(yīng)用,耐不住它牢牢鎖住了用戶的需求點(diǎn),迅速在市場上走紅,打響國內(nèi)大模型應(yīng)用爆火的第一槍。
換句話來說,熟知業(yè)務(wù)、產(chǎn)業(yè)的傳統(tǒng)廠商入場,或許比掌握大模型技術(shù)本身的科技廠商更有可能引爆大模型應(yīng)用,推動(dòng)其真正的走向行業(yè)。
而YonGPT背后的用友正好屬于這一類廠商。日前,在央視“看見未來”《大國品牌》年度盛典上,用友憑借著著專業(yè)、領(lǐng)先、高客戶價(jià)值的產(chǎn)品與服務(wù)獲得“大國品牌2023年度價(jià)值品牌”榮譽(yù),并承擔(dān)著大型、超大型企業(yè)數(shù)智化底座平臺(tái)和關(guān)鍵應(yīng)用系統(tǒng)國產(chǎn)化替代重任,被央媒譽(yù)為企業(yè)數(shù)智化的“大國重器”。那么,不妨期待一下用友YonGPT在接下來企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用吧。
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9月24日,2025云棲大會(huì)在杭州開幕,阿里巴巴集團(tuán)CEO、阿里云智能集團(tuán)董事長兼CEO吳泳銘發(fā)表主旨演講,首次系統(tǒng)性地闡述通往ASI的三階段演進(jìn)路線,包括智能涌現(xiàn)、自主行動(dòng)以及自我迭代等,實(shí)現(xiàn)從學(xué)習(xí)人、輔助人到超越人的發(fā)展脈絡(luò)?;谏鲜龅陌l(fā)展路線,吳泳銘對外做出判斷,大模型是下一代的操作系統(tǒng)。“我
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崔大寶|節(jié)點(diǎn)財(cái)經(jīng)創(chuàng)始人進(jìn)入2024年,大模型似乎有熄火之勢:資本市場,與之關(guān)聯(lián)的概念炒不動(dòng)了,英偉達(dá)股價(jià)動(dòng)輒暴跌重挫,引發(fā)“泡沫戳破”的擔(dān)憂;消費(fèi)市場,BATH們的推新活動(dòng)少了,產(chǎn)品更新迭代的速度慢了,民眾的關(guān)注度降了……熱鬧的大概只剩下兩場酣仗:自5月15日字節(jié)跳動(dòng)宣布“以厘計(jì)費(fèi)”,打響國內(nèi)大模型
年初大模型行業(yè)上演“長文本”大戰(zhàn)時(shí),我們就萌生過做一個(gè)“讀書助理”的想法。測試了市面上主流的大模型后,發(fā)現(xiàn)普遍存在兩個(gè)不足:一種是可以處理的文本長度不夠,即使有些大模型將文本長度提升到了20萬字,像《紅樓夢》這樣近百萬字的名著,還是需要多次才能“讀”完。另一種是語言理解和生成能力不足,經(jīng)常出現(xiàn)“幻覺
互聯(lián)網(wǎng)或許從未停止創(chuàng)新,只是對于創(chuàng)新的認(rèn)知下降了。
“養(yǎng)龍蝦”到底要花多少錢?這個(gè)問題可能是大家最關(guān)心的。我們把成本拆成三部分:服務(wù)器租用費(fèi)+大模型API調(diào)用費(fèi)+雜項(xiàng)開銷。第一部分:服務(wù)器租用費(fèi)。最省錢的方案當(dāng)然是本地舊電腦自托管——零新增成本,電費(fèi)忽略不計(jì)。但如前所述,你需要接受“不是7×24小時(shí)在線”的局限性。如果選擇云服務(wù)器,成本差異就很大了。
不少朋友第一次接觸OpenClaw時(shí),都會(huì)有一個(gè)相同的困惑:這玩意兒到底該裝在哪里?OpenClaw(社區(qū)戲稱“養(yǎng)龍蝦”,因Logo為龍蝦鉗)不是普通的聊天機(jī)器人,而是一款本地優(yōu)先、可自主執(zhí)行、支持多Agent分工協(xié)作的AI執(zhí)行網(wǎng)關(guān)。說白了,它讓大模型從“只會(huì)說話”變成“會(huì)動(dòng)手做事”——幫你管理文件
01別相信“一鍵養(yǎng)蝦,躺平賺錢”的鬼話打開社交媒體,你可能會(huì)看到這樣的標(biāo)題:“養(yǎng)只龍蝦自動(dòng)炒股,零代碼養(yǎng)出數(shù)字巴菲特!”信了,你就輸了。真實(shí)情況是:一個(gè)做跨境電商的小哥花了200元租服務(wù)器、訂閱API,指望龍蝦幫他炒股暴富。結(jié)果龍蝦開始幾天還像模像樣,后來直接擺爛,生成個(gè)干癟的大綱就敷衍了事。AI是
一張證書引發(fā)的討論4月7日,北京嫣然天使兒童醫(yī)院給陳光標(biāo)發(fā)了一張感謝證書,感謝他捐贈(zèng)1000萬元。這事說起來挺曲折的。此前陳光標(biāo)高調(diào)說要贈(zèng)給張雪一臺(tái)價(jià)值1300萬元的勞斯萊斯,張雪回應(yīng)“收了,八折賣掉捐給嫣然”,一番拉扯之后,陳光標(biāo)把車變現(xiàn),1000萬元直接打到了嫣然醫(yī)院賬上。醫(yī)院發(fā)證書感謝,本來是
2026年4月7日,國家安全部就AI核心術(shù)語“詞元”(Token)發(fā)布安全警示,強(qiáng)調(diào)在日均調(diào)用量突破140萬億規(guī)模的市場背景下,需高度警惕由此引發(fā)的數(shù)據(jù)泄露與金融詐騙風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)統(tǒng)計(jì),截至今年3月,我國日均詞元調(diào)用量已超過140萬億,較2024年初增長1000多倍。詞元作為大模型處理信息的最小單元,兼具
如今出門,如果你還沒用過AI智能助手,可能真有點(diǎn)跟不上節(jié)奏了。無論是寫作文、查資料,還是規(guī)劃出行路線,越來越多的人已經(jīng)習(xí)慣隨手打開AI問一句。這股熱潮背后,中國AI大模型用實(shí)打?qū)嵉臄?shù)據(jù)交出了一份亮眼的成績單。根據(jù)全球知名AI模型聚合平臺(tái)OpenRouter的最新數(shù)據(jù),在3月30日至4月5日這一周,中
01別在主電腦上養(yǎng)!這是最最重要的一條“保命”建議。很多小白心血來潮,直接在自己存著畢業(yè)論文、工作文件、銀行卡信息的主力電腦上部署OpenClaw。然后悲劇發(fā)生了:讓龍蝦幫忙整理一下桌面文件,結(jié)果它把整臺(tái)電腦的文件全刪了。這不是段子,是真事。OpenClaw一旦被授予高權(quán)限,就能執(zhí)行刪除、修改等不可
01免費(fèi)領(lǐng)養(yǎng),但飼料要錢很多人第一次聽說OpenClaw時(shí),腦子里冒出的第一個(gè)念頭是:開源軟件,那不免費(fèi)嗎?沒錯(cuò),OpenClaw本身確實(shí)是開源的,下載安裝一分錢不收。但你很快就會(huì)發(fā)現(xiàn),真正的開銷根本不在這里。養(yǎng)一只“龍蝦”,就像領(lǐng)養(yǎng)了一只寵物——領(lǐng)養(yǎng)免費(fèi),但“蝦缸”“蝦糧”“蝦保姆”都得自己掏錢。
一只“龍蝦”,火遍全網(wǎng)“今天你養(yǎng)龍蝦了嗎?”這句話在2026年初,迅速取代“吃了嗎”成為社交媒體上的新晉暗號(hào)。別誤會(huì),這不是什么水產(chǎn)養(yǎng)殖新風(fēng)口。這里說的“龍蝦”,是一款名為OpenClaw的開源AI智能體。因?yàn)樗膱D標(biāo)是一只紅色龍蝦,網(wǎng)友們便把部署、配置和使用它的過程,戲稱為“養(yǎng)龍蝦”。一個(gè)開源軟件
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