從“炫技玩具”到“生產(chǎn)力引擎”
人類(lèi)對人工智能的探索始于1956年達特茅斯會(huì )議，但真正的產(chǎn)業(yè)革命發(fā)生在2022年——當ChatGPT用自然語(yǔ)言對話(huà)顛覆人機交互范式，DeepSeek以開(kāi)源生態(tài)重構技術(shù)民主化進(jìn)程，生成式AI開(kāi)始展現其改變世界的原始力量。
這場(chǎng)變革經(jīng)歷了三個(gè)階段的躍遷：
工具化階段（2023年前）：AI作為效率工具，完成OCR識別、智能客服等單點(diǎn)任務(wù)，如同工業(yè)革命初期的蒸汽機，僅替代局部人力。
系統化階段（2023-2024）：大模型突破技術(shù)奇點(diǎn)，GPT-4在多領(lǐng)域測試中超越90%人類(lèi)，DeepSeek-R1以萬(wàn)億級參數實(shí)現商業(yè)推理能力質(zhì)變，AI開(kāi)始參與復雜決策。
生態(tài)化階段（2025至今）：智能體（Agent）技術(shù)成熟，Manus實(shí)現全鏈路自主執行，用友BIP等平臺構建起“數據-流程-組織”的全場(chǎng)景智能生態(tài)，標志著(zhù)AI進(jìn)入企業(yè)核心價(jià)值創(chuàng )造層。
在這場(chǎng)進(jìn)化中，一個(gè)關(guān)鍵分水嶺正在形成：當C端用戶(hù)還在為AI生成的詩(shī)畫(huà)驚嘆時(shí)，B端戰場(chǎng)已悄然完成從“技術(shù)驗證”到“價(jià)值創(chuàng )造”的轉型。IDC數據顯示，2025年全球2000強企業(yè)將40%核心IT預算投入AI，AI正在重塑萬(wàn)億級商業(yè)版圖。
狂歡與克制的辯證法
2025年3月，中國AI團隊Monica推出的通用型AI Agent產(chǎn)品Manus橫空出世，憑借其“自主規劃—執行—交付”的全鏈路能力，被譽(yù)為“AI Agent領(lǐng)域的GPT時(shí)刻”。然而，這一技術(shù)突破暴露了通用AI的深層矛盾：
技術(shù)鍍金與能力邊界：Manus通過(guò)多代理協(xié)同架構（規劃代理、執行代理、驗證代理）模擬人類(lèi)工作流程，在房產(chǎn)選購、股票分析等結構化任務(wù)中表現驚艷。但其預設流程限制了泛化能力，面對模糊指令時(shí)（如評估半導體企業(yè)技術(shù)壁壘），僅能完成40%有效分析。這種局限性揭示了通用AI在開(kāi)放場(chǎng)景中的認知天花板。
成本與風(fēng)險的博弈：通用AI的異步執行模式雖提升了效率（如Manus處理財報分析的錯誤率較人類(lèi)降低28%），但單任務(wù)成本高達2美元，算力開(kāi)支可能拖垮初創(chuàng )企業(yè)。更嚴峻的是，調用敏感數據時(shí)缺乏合規保障，律師警告“AI生成的財報若出錯，責任歸屬成謎”。
資本狂歡與技術(shù)焦慮：Manus的爆火引發(fā)A股科技板塊單日漲幅超5%，但同名加密貨幣“ManusAI”三天暴漲900%，暴露出投機泡沫風(fēng)險。這種亂象折射出通用AI產(chǎn)業(yè)在技術(shù)突破與商業(yè)落地間的失衡。
通用AI的狂歡本質(zhì)是技術(shù)民主化的表象，其核心矛盾在于“廣度覆蓋”與“深度穿透”的不可調和。當個(gè)人用戶(hù)還在為AI生成的詩(shī)畫(huà)驚嘆時(shí)，企業(yè)戰場(chǎng)已悄然轉向更務(wù)實(shí)的戰場(chǎng)——企業(yè)AI。
OpenAI用1750億參數打造出“全能選手”，但企業(yè)需要的不是能寫(xiě)十四行詩(shī)的詩(shī)人，而是精通稅務(wù)合規的會(huì )計師。二者的本質(zhì)差異體現在三個(gè)維度：
價(jià)值導向差異：通用AI追求“廣度覆蓋”，ChatGPT可回答從量子物理到菜譜的百萬(wàn)類(lèi)問(wèn)題；企業(yè)AI追求“深度穿透”，用友YonGPT通過(guò)嵌入YonSuite系統，使合同審核準確率提升至99.97%，直接規避百萬(wàn)元級違約風(fēng)險。
風(fēng)險控制差異：DeepSeek的“幻覺(jué)率”在開(kāi)源社區被視為創(chuàng )新代價(jià)，但企業(yè)場(chǎng)景中0.1%的數據偏差可能導致供應鏈崩盤(pán)。因此，企業(yè)AI必須建立“三重校驗機制”：流程規則約束（如用友的智能憑證校驗）、領(lǐng)域知識庫糾偏（如用友的友智庫）、結果閉環(huán)驗證（如雙良集團的生產(chǎn)計劃準確率提升50%）。
進(jìn)化路徑差異：通用AI依賴(lài)數據喂養和參數膨脹，而企業(yè)AI遵循“場(chǎng)景-數據-模型”的螺旋進(jìn)化。
這場(chǎng)博弈揭示了一個(gè)真理：企業(yè)需要的不是“全能天才”，而是“領(lǐng)域專(zhuān)家”。當通用AI還在參數競賽中內卷時(shí)，企業(yè)AI已構建起“業(yè)務(wù)護城河”。
破解智能落地的“不可能三角”
如何讓AI既具備業(yè)務(wù)深度又保證安全可控？用友提出的YonSuite企業(yè)AI“四維模型”給出了系統性答案：
依托一體化、統一的高質(zhì)量數智平臺和多個(gè)主流大模型，支持零代碼/低代碼開(kāi)發(fā)，支撐個(gè)性化智能體的快速構建與編排，并通過(guò)開(kāi)放的AI生態(tài)，支持更廣泛的企業(yè)AI應用場(chǎng)景擴展。
在財務(wù)自動(dòng)化對賬、智能憑證生成，供應鏈需求預測、動(dòng)態(tài)安全庫存，銷(xiāo)售自動(dòng)報價(jià)、合同智能審核等核心場(chǎng)景，AI不再是炫技工具，而是真正融入業(yè)務(wù)流程的“智能助理”，驅動(dòng)效率提升。
以YonSuite的客戶(hù)艾克瑞特（擁有總部和30所校區）為例，采用YonSuite實(shí)現了人、業(yè)、財一體的全流程數智化管理。YonSuite的AI功能深度嵌入其業(yè)務(wù)流程，特別是在人事和財務(wù)領(lǐng)域，智能入職、離職、調動(dòng)流程效率提升40%，獎金分配和薪資核算效率也提升了40%。
通過(guò)已有的1000多個(gè)智能體，構建出100+AI應用場(chǎng)景，并生成數百個(gè)數智員工，讓企業(yè)實(shí)現7x24h不間斷的實(shí)時(shí)智能運營(yíng)。
依托“流程+數據+AI”的能力，實(shí)現從數據采集、模型訓練到應用落地的閉環(huán)驗證，確保結果輸出的精準性與可靠性。
這個(gè)模型的價(jià)值在于，它用系統工程思維破解了企業(yè)AI的“三角悖論”——既追求業(yè)務(wù)價(jià)值深度，又保障安全可控，還能實(shí)現持續進(jìn)化。
從“+AI”到“AI原生”
在企業(yè)端，AI正從“炫技工具”進(jìn)化為“戰略級基礎設施”。用友通過(guò)“場(chǎng)景-數據-模型”的深度耦合，構建出企業(yè)AI的黃金三角：
▋1. 架構革命：全棧智能的“交響樂(lè )章”
任何技術(shù)革命的終極形態(tài)，都是構建出一套“自我進(jìn)化”的生態(tài)系統。用友BIP的企業(yè)AI架構圖，恰似一張智能時(shí)代的“交響樂(lè )總譜”，將云、數據、AI與業(yè)務(wù)場(chǎng)景編織成精密協(xié)同的樂(lè )章。
部署方式的“三重變奏”
公有云（多租戶(hù)）：如同城市公共交通系統，以標準化、高性?xún)r(jià)比的服務(wù)滿(mǎn)足中小企業(yè)“即插即用”的需求，無(wú)需自行維護基礎設施。
專(zhuān)屬云： 為大型企業(yè)或對數據安全、性能有更高要求的企業(yè)打造專(zhuān)屬的“AI高鐵線(xiàn)路”，提供定制化的服務(wù)和更高的隔離性。
私有云（獨立租戶(hù)）：為對數據安全和控制有極高要求的企業(yè)構建完全自主的“數字堡壘”，所有資源獨享，完全掌控。
企業(yè)可以根據自身的業(yè)務(wù)規模、數據安全要求、預算以及IT能力等因素，選擇最適合自己的部署方式。三種模式的靈活切換，既滿(mǎn)足全球化企業(yè)的合規需求（如GDPR、CCPA），又為不同規模企業(yè)提供“梯度進(jìn)化”路徑。
分層架構的“四重奏”
IaaS層（云計算服務(wù)）：作為“地基工程”，以容器化技術(shù)支撐每秒百萬(wàn)級并發(fā)，某制造企業(yè)的生產(chǎn)數據實(shí)時(shí)分析延遲降至0.8毫秒。
PaaS層（智能平臺）：YonAI平臺如同“中央處理器”，通過(guò)智能體構建器（月均生成300+定制Agent）和大模型調度器（動(dòng)態(tài)調配YonGPT與第三方模型），支撐某零售集團“千店千面”的個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)。
BaaS層（智能服務(wù)）：友空間的ChatBI實(shí)現“對話(huà)即分析”，某快消企業(yè)高管用自然語(yǔ)言查詢(xún)市場(chǎng)數據，決策效率提升5倍；YonBI的智能預警系統，提前48小時(shí)預測供應鏈斷點(diǎn)。
SaaS層（智能應用）：從智能合同審核（風(fēng)險條款識別準確率99.3%）到AI面試（候選人匹配度提升40%），這些“業(yè)務(wù)觸角”正在重構企業(yè)運營(yíng)范式。
協(xié)同效應的“系統聯(lián)動(dòng)”
用友企業(yè)AI的真正價(jià)值，在于各層能力的高效聯(lián)動(dòng)和協(xié)同作用。各層能力并非孤立存在，而是像一個(gè)精密運轉的有機整體，相互配合，共同發(fā)揮作用，從而實(shí)現遠超單點(diǎn)能力疊加的整體效能。
縱向穿透：當某車(chē)企在SaaS層發(fā)起“智能補貨”指令，PaaS層的YonData立即調用12個(gè)系統的歷史數據，YonGPT生成動(dòng)態(tài)安全庫存模型，最終在IaaS層的GPU集群完成實(shí)時(shí)計算——整個(gè)過(guò)程從“業(yè)務(wù)需求”到“AI執行”僅需7秒。
橫向聯(lián)動(dòng)：友智庫的知識圖譜與YonBI的預測模型結合，使某化工企業(yè)的研發(fā)失敗率降低33%；智友助理通過(guò)調用YonAI平臺的300+API，為員工提供“千人千面”的工作建議。
這種“全棧智能”的威力，如同將蒸汽機、發(fā)電機、集成電路整合成智能工廠(chǎng)——它不再是對單點(diǎn)效率的優(yōu)化，而是通過(guò)系統工程的精密設計，實(shí)現企業(yè)價(jià)值的指數級躍遷。
▋2.價(jià)值錨點(diǎn)：從“效率工具”到“認知引擎”
用友BIP企業(yè)AI揭示了一個(gè)本質(zhì)規律——企業(yè)AI的競爭力不在于參數規模，而在于“系統耦合度”。當其他企業(yè)還在堆砌大模型時(shí)，用友已構建出“數據-模型-場(chǎng)景”的黃金三角：
數據護城河（YonData整合200+企業(yè)系統數據）
模型穿透力（YonGPT在財稅等垂域準確率超行業(yè)基線(xiàn)15%）
場(chǎng)景滲透率（100+智能應用覆蓋企業(yè)95%核心流程）
這恰似飛輪效應：越多的業(yè)務(wù)場(chǎng)景產(chǎn)生數據，越強的模型反哺場(chǎng)景創(chuàng )新，最終形成競爭對手難以復制的“智能密度壁壘”。在A(yíng)I重構商業(yè)世界的進(jìn)程中，這樣的架構設計，正是企業(yè)從“+AI”走向“AI原生”的躍遷之梯。
企業(yè)智能的本質(zhì)是“增強智能”。當用友BIP的100+智能場(chǎng)景覆蓋企業(yè)95%核心流程時(shí)，AI已從工具升級為“數字孿生體”，驅動(dòng)商業(yè)競爭進(jìn)入“認知效率”新維度。
未來(lái)已來(lái)
AI重構企業(yè)價(jià)值坐標系
此刻，我們正站在“牛頓時(shí)刻”的前夜——AI不是替代人類(lèi)，而是創(chuàng )造新大陸。那些率先完成AI原生轉型的企業(yè)，正如16世紀的航海家，正在發(fā)現價(jià)值創(chuàng )造的“新世界”。
但實(shí)施AI戰略需要穿越三個(gè)“死亡谷”：
1. 場(chǎng)景選擇的“第一性原理”
優(yōu)先切入“高頻率、高價(jià)值、高痛點(diǎn)”場(chǎng)景：某零售企業(yè)選擇從智能補貨入手，通過(guò)預測模型將售罄率降低19%，而非盲目追求聊天機器人等“面子工程”。
2. 組織進(jìn)化的“雙螺旋結構”
技術(shù)團隊與業(yè)務(wù)部門(mén)必須深度融合：某制造企業(yè)設立“AI轉型官”崗位，用聯(lián)合KPI推動(dòng)供應鏈專(zhuān)家與算法工程師協(xié)同開(kāi)發(fā)預測模型，使交付準時(shí)率提升45%。
3. 能力建設的“三階火箭”
利用用友YonSuite/友空間等平臺快速獲得基礎AI能力；
構建專(zhuān)屬數據中臺和垂域模型（如用友YonGPT企業(yè)大模型）；
通過(guò)智能體市場(chǎng)引入第三方AI服務(wù)，形成自我強化的智能生態(tài)。
在這個(gè)過(guò)程中，“AI原生思維”比技術(shù)更重要。當某餐飲連鎖企業(yè)用AI重構會(huì )員體系時(shí)，不是簡(jiǎn)單做推薦算法，而是重新定義“顧客價(jià)值生命周期”，使單客年消費額提升160%。
當AI滲透率達到臨界點(diǎn)，企業(yè)價(jià)值評估體系將發(fā)生根本改變：
效率指標革新：模型迭代速度、智能體協(xié)同效率（如Manus在GAIA測試中86.5%任務(wù)完成率）取代人均產(chǎn)值。
資產(chǎn)結構遷移：某科技公司AI模型資產(chǎn)估值超固定資產(chǎn)，NL2SQL模型使數據查詢(xún)效率提升20%。
競爭維度升維：從“成本競爭”轉向“智能密度競爭”，用友BIP支撐的100+場(chǎng)景創(chuàng )造“指數級優(yōu)勢”。
通用AI與企業(yè)智能的博弈，本質(zhì)是“技術(shù)理想主義”與“商業(yè)實(shí)用主義”的碰撞。Manus的爭議性崛起，恰恰反襯出企業(yè)AI的深層價(jià)值——不是追求參數規模，而是構建“數據-模型-場(chǎng)景”的黃金三角。
產(chǎn)品大型企業(yè)成長(cháng)型企業(yè)
4006-600-577
