作者：陳佳惠

編輯：楊曉鶴

兩年前，大模型如超新星一般，為通用人工智能（AGI）的發展照亮了道路。

而當所有人以為這顆新星也會持續閃耀之時，龍頭OpenAI卻狀況頻發。GPT-5遲遲不發布，聯合創始人出走、休假，超級對齊團隊集體出走......深陷動蕩的OpenAI為人工智能的發展按下了暫緩鍵。

同時，資本市場對AI的投資也進入冷靜期。據IT桔子，2024年上半年AI領域的投資占比降至8.58%，相比于之前的11%左右，下降趨勢明顯。

造成投資趨冷的一個重要原因，是人們發現大模型有點花拳繡腿，真實用起來沒那么強大。

尤其用大模型來拯救業務的企業家們，往往對大模型抱有過高的期待，造成希望越大失望越大的現象。據Rolling AI與InfoQ、火山引擎聯合發布的《生成式AI商業落地白皮書》，許多企業往往因為選擇了更困難甚至錯誤的場景，導致創新團隊陷入過度承諾和低于期待交付的惡性循環。僅有11%的企業做出了有實際效用的AI應用。

為了解決大模型交付問題，基于特定業務流程搭建 workflow agent， 已經成為解決企業復雜問題的重要途徑。

OpenAI率先推出了半成品GPTs，倉促之下并沒有做好生態。而在國內，互聯網大廠明顯更重視智能體（Agent），百度創始人李彥宏就說智能體的能力正在逐步完善、門檻也足夠低，隨著基礎大模型能力增強，可以做出更有價值的應用。

字節Coze、騰訊元器、百度千帆AgentBuilder、阿里云的百煉等等智能體平臺紛紛面世。其中，扣子平臺上的智能體數量已經超過800萬個。

這些智能體，很多是小米、多點DMALL等傳統企業搭建，這些智能體真能幫助大模型落地實體經濟，產生真正的經濟效益嗎？

大模型走進業務，不靈了？
正如谷歌前首席科學家安德魯·恩格爾所說，“人工智能就像電力一樣，如果你的競爭對手正在使用它，你也需要使用它，否則你就會失去競爭力”。
很多地方會使用“用電量”來衡量經濟發展的情況，但最終創造價值的不是電力本身，而是其驅動的電器。類比而言，若將大模型的token使用量視為AI時代的“電力表”，則需要將大模型落地到更多企業中，將AI作為真正的新質生產力。
如何利用好大模型，就成為一門重要學問。
海爾集團旗下卡泰馳在搭建在線智能交互引擎時，先是圍繞用戶找車、看車、買車、用車、換車全鏈路梳理了16+ AI應用場景，卻發現，找不到一次性適用于各個場景的大模型。
并且，卡泰馳現有的基礎產品，也無法滿足以上各項的細則需求，比如用戶數據不方便投喂給云端大模型等等。
面對這些問題，大模型略顯窘迫，加大了企業的AI應用開發和部署難度。
而隨著新能源汽車的火熱，“AI上車”成為汽車行業的發展趨勢，車企們急迫進行AI轉型。作為生活的第三空間，汽車搭載的不僅僅是車主的出行需求，亦承載著豐富的生活場景，因此車企們急需滿足用戶多樣化的座艙需求。
不僅如此，車企也希望能通過引入新技術，高效提升服務質量，AI營銷、AI售后成為一眾車企期望實現的AI附加價值。比如領克汽車就希望開發智慧邀約坐席、AI 對練&內訓、AI 銷售助手、智慧經營報表以及 AI 用車說明書等多項基于模型能力的功能。
然而，“當大模型延伸至售后環節時，我們發現面對智能化診斷、標準化維修方案制定以及高效售后服務等多元化、高度個性化的需求，直接依賴大模型就顯得力不從心”，吉利汽車內部研發人員表示。
以汽車行業為例，AI售后系統不僅需要理解文本描述的問題，還需要分析車載傳感器數據、處理維修圖像，甚至進行預測性維護。
企業們渴望通過AI技術提升運營效率，優化客戶體驗，卻往往因其多模態、多任務的需求，加之缺乏一個全面、靈活的平臺來有效管理和梳理海量、異構的數據，遠超出了單一大模型的能力范圍而步履維艱。
正是這些挑戰，讓眾多處于AI轉型期的企業陷入了“陣痛”之中。借助智能體，實現更好的AI效果，就成為當下階段的重要選擇。
而搜尋國內智能體生態，國內大廠里中，字節跳動對于AI-Agent生態的思考，似乎更加全面。
To C端，有面對普通人的豆包App；To B側，輕量級開發者的Coze，企業級的火山引擎的HiAgent開發者平臺，代碼層的豆包Marscode。
這些產品服務在大模型基礎上，構建了鏈接企業業務的天梯。
智能體為大模型插上手腳

正如火山引擎副總裁張鑫所說，“大模型像大腦一樣，要給大模型裝上手和腳，也就是插件，大模型才能充分發揮作用”。

對速度的迫切需求，使得汽車企業卡泰馳給了智能體一個機會，卡泰馳引入了火山引擎的HiAgent AI應用研發平臺。

HiAgent也并沒有讓他們失望。在HiAgent上，企業的業余人員能夠更容易地構建和部署AI應用，使新技術的實驗和應用更方便快捷。不僅如此，HiAgent專有的私有化部署有效保護了企業數字資產和知識產權，專屬插件讓智能體執行企業特有操作流程，專屬智能體定制保障了應用的效果。

通過HiAgent平臺，卡泰馳2周內成功實現AI 尋車器應用上線。不僅如此，AI尋車器能夠出色地完成用戶購車需求，能查詢全國40+門店2000+實時車輛數據并推薦給用戶。而傳統企業AI項目從立項到落地可能需要一年時間，甚至更久。

“在企業AI落地階段，我們立刻面臨業務需求多樣化、研發工程缺少和線上時間緊迫的問題，HiAgent的出現一次性解決了上述三個棘手的問題?！笨ㄌY在線商城總經理邵駿鵬說到。

不止卡泰馳，根據小米、蔚來、小鵬等前沿新能源汽車制造商所披露的座艙大模型架構，它們不約而同地采納了AI Agent技術解決方案。

“在車內呼喚小愛同學就可以提前打開家里的空調、燈、熱水器等電器”，不僅如此，小愛同學還可以連續、準確、高效、按順序處理一段語言中發布的多個指令任務，遠超單一大模型的能力范圍。

AI Agent不僅能夠勝任更為繁瑣和復雜的任務處理，使得智能座艙還會朝著更全面的人類日常生活的“助理”不斷提升。根據IHS Markit數據，2022年國內新車智能座艙滲透率60%，此后隨著新能源汽車滲透率提升，帶動燃油車向智能化邁進，2025年智能座艙滲透率有望進一步提升至76%。

圖注：主機廠AI agent開發模式

智能體在智能座艙領域能夠快速落地，還是因為面對大型語言模型（LLM）在實時信息更新、多輪對話連續性及復雜任務執行上的固有限制，AI Agent憑借其增強的規劃能力、記憶機制以及對工具的高效利用，成功突破了大模型的瓶頸，極大地拓寬了語言模型的應用邊界。

AI落地智能艙效果顯著的基礎上，為了擴大“戰果”。火山引擎與領克汽車、英特爾聯合宣布開展AI智能體商業賽事“火山引擎AI創造者大賽”，鼓勵開發者及技術愛好者利用豆包大模型和扣子專業版，開發出能落地的智能體解決方案。

不止在汽車領域，在零售領域AI也在加速落地?；鹕揭媛摵隙帱cDMALL成立零售大模型生 態聯盟。同時，之前汽車大模型生態聯盟，也迎來了第二批成員單位的加入。

多點DMALL創始人、物美集團創始人張文中也認為，大模型生態聯盟對于企業來說是抱團取暖，共享聯盟內的技術成果和最佳實踐，降低企業成本，是當下企業擁抱AI的最好選擇。

再給AI商業化一些耐心
在大模型通過智能體落地之際，業界也流傳著一種緊迫的聲音：
再有12-18個月，AI再不跑出Top One，資本市場就會對AI失去信心，到時候AI經濟的泡沫就會被戳破。
火山引擎總裁譚待表示，AI仍處于發展的早期，做的雖然還只是摘取低處果實的工作，但樂觀來說也只開發了10%左右，國內可能只有5%。AI市場仍舊廣闊，大有前景。
尤其大模型在企業的落地依舊有前景?！渡墒紸I場景落地白皮書》顯示，超過半數的企業在調研中積極擁抱大模型應用：小范圍試點占比21.0%，大范圍推廣占比26.3%，將其整合到企業整體戰略轉型的比例達6.4%。企業對于生成式AI布局的認識還不夠清晰，企業端仍有大量需求未被開發。
譚待表示，企業現階段最主要的還是要嘗試AI，對于火山來說，有更多個10億tokens需求的企業出來是更有價值的事情。在AI發展初期，企業家們都處在同一起跑線上，大家都處于探索期，先于嘗試布局AI，企業形成自下而上的AI創新文化，才能完成長久的成功轉型。
在這中間，AI真正的價值是，用新的生產力打造差異化的服務和流程，建立起長期競爭優勢。

135編輯器合伙人梁利娟在采訪中曾表示，135編輯器有1500萬用戶，每日20萬的DUA，假設每天只有1萬的用戶使用AI，人均消耗3000tokens，每日總消耗也就6000萬tokens，成本在300元，僅僅占總營收的0.2%。

圖源：火山引擎視頻號

火山引擎視頻號“但是企業可以僅憑這0.2%的成本，去個性化地服務更多的用戶，增強用戶粘性，同時我們平臺有AI的加持，可以轉化更多潛在用戶，何樂而不為呢”，梁利娟說。而一天10億tokens的消耗量，在火山引擎僅需要1000元的成本，這對企業來說并不高，卻已經可以供企業在很多場景中做很多事情了。

企業端先建立起有競爭力智能體業務，把能拿到的AI結果先拿到，就已經是現階段AI最有回報的投資，領先大多數企業了。

大模型廠商們降價tokens，讓利企業做轉型。盡管，對于大模型廠商來說現在仍處于投入的階段，應用端的回款往往遠不足以使訓練投入的成本回溫?！拔覀儗ξ磥磉€是有非常大的信心，能夠覆蓋人和企業生活和工作的方方面面，會帶來很大的效能，從長期來看我們認為這個事情還是值得的”，譚待說。

AI能力的發展，也許如十年前的互聯網、電商一樣，格局看似成型，但隨著5G技術的發展和成熟，涌現而出的短視頻、直播帶貨又掀起了一波新浪潮。

“泡沫”褪去，將是商業的又一輪洗牌和新生，企業們如此相信著，大模型廠商們也是。

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