To B市場(chǎng)的躁動(dòng)與狂熱說明一切，但置身其中的產(chǎn)業(yè)先行者們依然保持著清醒。

　　在2025年伊始，我們與10位To B領(lǐng)域CEO展開深度對(duì)話，探討他們對(duì)中國企業(yè)級(jí)市場(chǎng)的思考，回顧2024的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，展望新一年的破局之道。

　　他們所帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)，有深耕企業(yè)服務(wù)多年的SaaS企業(yè)，也有在云計(jì)算賽道沉淀多年的玩家，有專注垂直行業(yè)的解決方案提供商，也有布局全產(chǎn)業(yè)鏈的技術(shù)平臺(tái)。

　　浪潮的方向已然明朗，但每個(gè)企業(yè)選擇的航道卻各有千秋。在這場(chǎng)思想交鋒中，我們聆聽到他們對(duì)行業(yè)演進(jìn)的深刻見解：云計(jì)算為AI提供了無限算力與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，而AI則為企業(yè)服務(wù)注入了智能化的新活力。

　　但他們也直指當(dāng)下的挑戰(zhàn)：過度依賴技術(shù)堆砌而忽視商業(yè)價(jià)值，燒錢補(bǔ)貼難以持續(xù)，單一AI能力難以滿足企業(yè)復(fù)雜需求，云資源利用效率待提升，產(chǎn)品功能繁多卻難以變現(xiàn)。

　　To B市場(chǎng)在2025將有什么新焦點(diǎn)？AI，AI，還是AI。場(chǎng)景，場(chǎng)景，還是場(chǎng)景。市場(chǎng)會(huì)理性回歸，價(jià)值向真實(shí)需求靠攏。

　　除了AI和場(chǎng)景落地，這些關(guān)鍵詞同樣值得關(guān)注：大模型產(chǎn)業(yè)化落地、場(chǎng)景化AI應(yīng)用、傳統(tǒng)軟件AI轉(zhuǎn)型、輕量級(jí)應(yīng)用崛起、多技術(shù)協(xié)同創(chuàng)新、算力升級(jí)、安全合規(guī)建設(shè)、“通算+智算”演進(jìn)、敏捷迭代開發(fā)、流程與場(chǎng)景變革。

　　金蝶董事會(huì)主席兼CEO徐少春：向AI轉(zhuǎn)型，軟件行業(yè)正迎來“第四次工業(yè)革命”

　　第一句話，經(jīng)濟(jì)不是在下行，而是在醞釀新的增長。雖然房地產(chǎn)行業(yè)在下行，但是像新能源、汽車、醫(yī)藥、裝備制造，這些行業(yè)在增長。

　　第二句話，不是沒有市場(chǎng)，而是市場(chǎng)發(fā)生了改變。消費(fèi)結(jié)構(gòu)的改變，消費(fèi)在升級(jí)，老百姓對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量的追求成為一種新的需求。那么這種需求一定會(huì)拉動(dòng)每一個(gè)企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和研發(fā)，就帶來了新的需求，帶來了新的市場(chǎng)。

　　第三句話，偉大的公司總是孕育在大變局之中?，F(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)調(diào)整，宏觀環(huán)境其實(shí)是在轉(zhuǎn)型，向高質(zhì)量發(fā)展，那么各行各業(yè)對(duì)成本、對(duì)效益、對(duì)競(jìng)爭(zhēng)力更極致的追求，這就是軟件行業(yè)的機(jī)會(huì)。

　　隨著中國經(jīng)濟(jì)由人口紅利向管理紅利轉(zhuǎn)變，企業(yè)更愈發(fā)重視數(shù)字化管理。2024上半年，我國軟件業(yè)務(wù)收入保持較快增長，達(dá)到6.2萬億元，同比增長 11.5％，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)服務(wù)等領(lǐng)域表現(xiàn)亮眼。這也為軟件行業(yè)提供了絕佳的發(fā)展契機(jī)，SaaS 軟件憑借成本低、易維護(hù)、更安全等優(yōu)勢(shì)，就像是一把開啟高效管理之門的鑰匙，成為企業(yè)的最優(yōu)選。

　　現(xiàn)在，人工智能、大模型等創(chuàng)新技術(shù)的融入，也為軟件行業(yè)帶來新一輪變革，AI紅利時(shí)代已經(jīng)到來，如果進(jìn)一步發(fā)掘AI紅利，用AI來提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，中國經(jīng)濟(jì)又會(huì)迎來新的一輪增長。

　　未來，每一個(gè)企業(yè)應(yīng)用，都將是智能應(yīng)用，可以說AI是人類歷史上最偉大的技術(shù)革命。企業(yè)管理軟件系統(tǒng)，早期是MRP，后來是MRPII，然后是ERP，最后就到了Gartner和金蝶共同倡導(dǎo)的EBC（企業(yè)業(yè)務(wù)能力），現(xiàn)在EBC又進(jìn)入到了智能EBC時(shí)代。

　　未來在每個(gè)企業(yè)的EBC管理系統(tǒng)里，將有一個(gè)超級(jí)智能的管理智能體，每個(gè)企業(yè)、每個(gè)員工大量的工作將由AI完成。這將來將釋放中國企業(yè)的潛能，大幅提升我們的勞動(dòng)生產(chǎn)率和效率。

　　金蝶2023年確立了“AI優(yōu)先，訂閱優(yōu)先”的戰(zhàn)略，逐步向AI轉(zhuǎn)型，我們希望讓每一個(gè)用戶擁有一個(gè)超級(jí)智能的AI管理助手。今年10月，金蝶發(fā)布了蒼穹APP，這款A(yù)PP是金蝶自主研發(fā)的AI管理助手的移動(dòng)形態(tài)，以期引領(lǐng)中國企業(yè)管理軟件真正邁向AI原生時(shí)代，推動(dòng)中國企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型加速變革。

　　過去幾年，SaaS行業(yè)確實(shí)經(jīng)歷了低谷，許多同行都感到了前所未有的壓力和迷茫。

　　但今天，隨著AI Agent的出現(xiàn)，我們看到了一個(gè)全新的可能性，這種技術(shù)創(chuàng)新正在重新點(diǎn)燃整個(gè)行業(yè)的希望。

　　在過去一年里，我密切關(guān)注AI Agent的發(fā)展，它已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域最令人振奮的方向。

　　“如何參加九游娛樂的社區(qū)活動(dòng)？”

　　與傳統(tǒng)的大語言模型相比，AI Agent展現(xiàn)出令人驚嘆的能力 — 它們不僅僅是被動(dòng)的響應(yīng)工具，而是能夠主動(dòng)思考、規(guī)劃和執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)的智能系統(tǒng)。這種慢思考模式，使AI Agent在處理商業(yè)和管理問題時(shí)表現(xiàn)出令人驚嘆的效率和準(zhǔn)確性。

　　我相信，未來所有的SaaS都可以用AI重寫一遍“這個(gè)判斷絕非夸大其詞。

　　就像電燈普及改變了人類生活一樣，AI Agent正在重塑企業(yè)管理和生產(chǎn)方式。在電商、營銷等領(lǐng)域，我們已經(jīng)看到AI Agent可以快速完成從店鋪搭建到運(yùn)營管理的全流程工作，大幅提升了企業(yè)的運(yùn)營效率。

　　目前，AI Agent仍面臨模型能力、穩(wěn)定性和成本等挑戰(zhàn)。但這恰恰構(gòu)成了我們不斷創(chuàng)新和突破的動(dòng)力。正如歷史上每一次技術(shù)革命一樣，從最初的不成熟到最終的廣泛應(yīng)用，往往是一個(gè)漸進(jìn)的過程。

　　對(duì)于小微企業(yè)和個(gè)人創(chuàng)業(yè)者來說，這意味著前所未有的機(jī)會(huì)。通過低成本的AI工具，個(gè)人現(xiàn)在可以獲得相當(dāng)于專業(yè)團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力支持，這將極大地釋放個(gè)體創(chuàng)造力，降低創(chuàng)業(yè)門檻。

　　從更深層面看，AI Agent代表的不僅僅是技術(shù)迭代，更是生產(chǎn)關(guān)系的革命性變革。它正在重構(gòu)人與機(jī)器的協(xié)作模式，開創(chuàng)全新的工作范式。傳統(tǒng)的SaaS產(chǎn)品將被智能重塑，嵌入AI Agent后，將提供前所未有的智能服務(wù)。

　　我們正站在技術(shù)變革的風(fēng)口浪尖，既充滿挑戰(zhàn)，又蘊(yùn)含著無限可能。唯有保持極致的開放思維和敏捷姿態(tài)，主動(dòng)擁抱AI Agent帶來的顛覆性技術(shù)浪潮，我們才能在這場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中立于不敗之地。

　　大模型推動(dòng)的技術(shù)浪潮正在根本性地重塑計(jì)算產(chǎn)業(yè)生態(tài)，傳統(tǒng)云服務(wù)模式已經(jīng)難以應(yīng)對(duì)快速迭代的技術(shù)挑戰(zhàn)。

　　在我看來，算力基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。AI驅(qū)動(dòng)的計(jì)算需求正以指數(shù)級(jí)速度增長，傳統(tǒng)的通用計(jì)算模式已經(jīng)無法支撐日益復(fù)雜的智能應(yīng)用場(chǎng)景。

　　我們必須從單一的算力提供者轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芩懔ι鷳B(tài)的構(gòu)建者。這意味著技術(shù)創(chuàng)新不僅僅是堆砌硬件，更要在異構(gòu)計(jì)算、高性能網(wǎng)絡(luò)和定制化智算平臺(tái)上持續(xù)突破。

　　算力正在從傳統(tǒng)的IT基礎(chǔ)設(shè)施轉(zhuǎn)變?yōu)閼?zhàn)略性生產(chǎn)資料，不同行業(yè)正加速探索算力+模式，將計(jì)算能力嵌入產(chǎn)業(yè)價(jià)值鏈的各個(gè)環(huán)節(jié)。

　　綠色計(jì)算已經(jīng)不再是可選項(xiàng)，而是產(chǎn)業(yè)生存的基本命題。東數(shù)西算戰(zhàn)略為我們指明了方向。低能耗、高效率的分布式智算中心將成為關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)力。我們正在探索可再生能源、邊緣計(jì)算等技術(shù)路徑，從根本上重塑數(shù)據(jù)中心的能源消費(fèi)模式。

　　全球化對(duì)于云服務(wù)商來說，已經(jīng)不是簡單的地理覆蓋，而是要針對(duì)不同區(qū)域市場(chǎng)提供差異化、定制化的解決方案。新興市場(chǎng)如東南亞、中東，正成為我們重要的戰(zhàn)略賽道。本地化能力和跨境協(xié)同，將成為企業(yè)制勝的關(guān)鍵。

　　然而，行業(yè)仍面臨諸多挑戰(zhàn)：價(jià)格戰(zhàn)擾亂市場(chǎng)秩序，資源利用率低下，數(shù)據(jù)共享困難等問題制約了產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展。這些痛點(diǎn)倒逼行業(yè)尋求更高效、更智能的發(fā)展模式。

　　產(chǎn)業(yè)生態(tài)重構(gòu)的核心命題是將海量算力轉(zhuǎn)化為真正的生產(chǎn)力?；旌显?、專屬云、邊緣云將并行發(fā)展，算力即服務(wù)(AIaaS)模式將成為主流。技術(shù)創(chuàng)新的本質(zhì)，不僅在于算力本身，更在于構(gòu)建開放、智能、高效的計(jì)算生態(tài)系統(tǒng)。

　　2025年，云計(jì)算將不再是一個(gè)單純的技術(shù)命題，而是新生產(chǎn)力的重要載體。誰能率先突破技術(shù)邊界、構(gòu)建生態(tài)、創(chuàng)新商業(yè)模式，誰就能贏得這場(chǎng)看似是技術(shù)革新、實(shí)則是生產(chǎn)方式變革的競(jìng)爭(zhēng)。

　　2024年，我觀察到最明顯的變化是算力結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型——從通用計(jì)算向通算+智算演進(jìn)。這不僅僅是簡單的資源疊加，而是整個(gè)IT基礎(chǔ)設(shè)施的重構(gòu)。

　　傳統(tǒng)的資源調(diào)度和運(yùn)維體系都需要為AI場(chǎng)景重新設(shè)計(jì)，這給整個(gè)行業(yè)帶來了新的技術(shù)挑戰(zhàn)。

　　究其原因，一方面是需求和供給未能有效匹配，另一方面是調(diào)度系統(tǒng)還不夠精細(xì)。這不僅造成了資源浪費(fèi)，還抬高了使用成本。要解決這個(gè)問題，需要在算力網(wǎng)絡(luò)、調(diào)度算法等方面進(jìn)行創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)資源的精準(zhǔn)投放和高效利用。

　　值得注意的是，當(dāng)前市場(chǎng)對(duì)AI算力的追逐可能存在一定泡沫。不是所有場(chǎng)景都需要昂貴的GPU資源，如何根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求選擇合適的算力類型，這需要更理性的評(píng)估。

　　我認(rèn)為未來會(huì)形成通用計(jì)算、AI算力、超算的多元融合格局，各類算力資源將根據(jù)負(fù)載特征動(dòng)態(tài)調(diào)配。

　　從市場(chǎng)結(jié)構(gòu)來看，我還觀察到一個(gè)有趣的現(xiàn)象：三四線城市的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求正在快速增長。

　　這些地區(qū)的企業(yè)面臨著與一線城市完全不同的挑戰(zhàn)：預(yù)算有限、技術(shù)人才缺乏、數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱。但恰恰是這些痛點(diǎn)，可能催生出更具創(chuàng)新性的解決方案。

　　首先，AI算力將從集中式向分布式演進(jìn)，邊緣智能將得到更多應(yīng)用；其次，綠色計(jì)算將從概念走向?qū)嵺`，能源效率將成為評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中心的關(guān)鍵指標(biāo)；最后，云計(jì)算將進(jìn)一步下沉，使更多傳統(tǒng)企業(yè)能夠享受到技術(shù)紅利。

　　對(duì)于云計(jì)算行業(yè)的長期發(fā)展，我的想法是：要警惕同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)，真正的差異化優(yōu)勢(shì)來自對(duì)細(xì)分場(chǎng)景的深度理解；要重視技術(shù)創(chuàng)新，但創(chuàng)新必須立足于解決實(shí)際問題；要平衡短期收益和長期價(jià)值，避免過度透支未來增長空間。

　　站在技術(shù)供應(yīng)商的角度，我們既要前瞻性地投入研發(fā)，又要腳踏實(shí)地地解決客戶問題。

　　隨著技術(shù)的融合，SaaS企業(yè)必須重新審視和革新自身產(chǎn)品，AI的智能化應(yīng)用將推動(dòng)業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化，進(jìn)而拓展市場(chǎng)空間并豐富應(yīng)用場(chǎng)景。

　　盡管To B產(chǎn)品的AI應(yīng)用仍處于早期階段，但我們已經(jīng)看到智能客服、智能問答、企業(yè)知識(shí)管理以及BI分析等領(lǐng)域的成功案例，這些應(yīng)用有效減少了重復(fù)人工工作，提高了效率。

　　近年來，SaaS行業(yè)呈現(xiàn)出明顯的垂直化發(fā)展趨勢(shì)。未來的戰(zhàn)略方向應(yīng)包括低代碼化、行業(yè)化、AI化和國際化。通過微創(chuàng)新來提升競(jìng)爭(zhēng)力，強(qiáng)化全鏈路一站式服務(wù)能力，并優(yōu)化獲客、轉(zhuǎn)化和留存的流程，將是企業(yè)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。

　　此外，建立生態(tài)合作關(guān)系，整合各方資源，不僅能實(shí)現(xiàn)共贏，還能為客戶提供更全面的解決方案。

　　然而，作為行業(yè)參與者，我深知當(dāng)前SaaS行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，例如產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重和客戶付費(fèi)意愿低下等問題亟待解決。許多企業(yè)在產(chǎn)品開發(fā)上缺乏差異化，導(dǎo)致市場(chǎng)上出現(xiàn)大量相似的解決方案，使客戶難以辨別產(chǎn)品的核心價(jià)值。

　　同時(shí)，經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不確定性使得客戶在采購時(shí)更加謹(jǐn)慎，直接影響了企業(yè)的收入和盈利能力。

　　我始終相信，破局之道在于做專做精、深耕細(xì)分領(lǐng)域。通過專注于特定行業(yè)或業(yè)務(wù)場(chǎng)景，深入了解客戶的痛點(diǎn)，SaaS企業(yè)可以打造出具有專業(yè)性的產(chǎn)品和解決方案，從而提升客戶的付費(fèi)意愿。

　　此外，加強(qiáng)生態(tài)合作，構(gòu)建資源整合的生態(tài)系統(tǒng)，為客戶提供一站式解決方案，將是實(shí)現(xiàn)長期健康發(fā)展的重要策略。

　　展望2025年，我們計(jì)劃繼續(xù)推進(jìn)一站式數(shù)字化解決方案，并在國際市場(chǎng)上加大布局，特別是在東南亞市場(chǎng)。同時(shí)，我們將推動(dòng)低代碼與AI的商業(yè)化應(yīng)用，探索更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景，以提高整體競(jìng)爭(zhēng)力。

　　在這個(gè)充滿變革的時(shí)代，SaaS企業(yè)必須在保持創(chuàng)新的同時(shí)，更加注重產(chǎn)品價(jià)值的深耕與商業(yè)模式的可持續(xù)性。只有真正理解并擁抱變革，才能在這個(gè)AI驅(qū)動(dòng)的新時(shí)代抓住機(jī)遇，實(shí)現(xiàn)基業(yè)長青。

　　在2024年這個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速迭代的關(guān)鍵時(shí)期，作為一名深耕企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型多年的實(shí)踐者，我愈發(fā)清晰地認(rèn)識(shí)到，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心價(jià)值最終可以歸結(jié)為流程變革和場(chǎng)景變革這兩個(gè)關(guān)鍵維度。

　　流程變革意味著打通業(yè)務(wù)端到端，實(shí)現(xiàn)組織效率的系統(tǒng)性提升；場(chǎng)景變革則是通過整合數(shù)據(jù)和系統(tǒng)，為一線業(yè)務(wù)提供智能、敏捷的支持和賦能。這兩個(gè)維度的協(xié)同，將決定企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的競(jìng)爭(zhēng)力。

　　觀察當(dāng)前市場(chǎng)，央企和國企已經(jīng)成為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的中堅(jiān)力量。他們展現(xiàn)出應(yīng)用廣泛、業(yè)務(wù)深入和快速交付的顯著特征。對(duì)這些企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)超越了技術(shù)升級(jí)，而是對(duì)業(yè)務(wù)模式和組織架構(gòu)的根本性重塑。

　　金融行業(yè)的實(shí)踐尤其值得關(guān)注。通過信創(chuàng)化和中臺(tái)化，金融機(jī)構(gòu)不僅展現(xiàn)了卓越的技術(shù)能力，還推動(dòng)了整個(gè)產(chǎn)業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程。

　　制造業(yè)同樣如此，像三一重工這樣的企業(yè)，通過技術(shù)中臺(tái)化和業(yè)務(wù)服務(wù)化，實(shí)現(xiàn)了全球協(xié)同和端到端管理，為制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了絕佳范例。

　　在數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程中，還必須重視數(shù)據(jù)與知識(shí)等資產(chǎn)的價(jià)值。知識(shí)管理與人工智能的深度融合，將為數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來新可能。私有大模型與智能知識(shí)庫的結(jié)合，能幫助企業(yè)構(gòu)建自己的數(shù)字大腦，滿足多場(chǎng)景應(yīng)用，研發(fā)大腦、營銷大腦等將助力企業(yè)盤活I(lǐng)T資產(chǎn)，創(chuàng)造更大價(jià)值。

　　未來，集成能力已經(jīng)成為企業(yè)的剛性需求。企業(yè)必須建設(shè)敏捷的集成平臺(tái)，不僅要提高響應(yīng)速度，更要持續(xù)優(yōu)化客戶體驗(yàn)。

　　在數(shù)字化建方面，我主張采用在城中村上蓋高樓的漸進(jìn)式策略，在保護(hù)原有IT投資的基礎(chǔ)上，疊加技術(shù)中臺(tái)，讓舊有系統(tǒng)釋放新價(jià)值，同時(shí)賦能業(yè)務(wù)敏捷創(chuàng)新。

　　真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型并非一蹴而就，它需要企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者保持戰(zhàn)略定力、開放心態(tài)和持續(xù)學(xué)習(xí)的能力。

　　在這個(gè)加速迭代的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，唯有保持戰(zhàn)略定力和創(chuàng)新意識(shí)，才能在這場(chǎng)沒有硝煙的商業(yè)革命中搶占先機(jī)，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

　　從算力層面，公開數(shù)據(jù)表明，至2028年全球算力規(guī)模預(yù)計(jì)增長至18282.3EFlops，平均年增速有望達(dá)到65%；從模型層面，大模型參數(shù)模型正快速迭代，精度和通用性持續(xù)提升。歸根結(jié)底，大模型的競(jìng)爭(zhēng)核心在于語料數(shù)據(jù)質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)。

　　展望2025年，百模大戰(zhàn)已步入下半場(chǎng)，基礎(chǔ)大模型的數(shù)量未來大概率會(huì)在十個(gè)以內(nèi)，而蓬勃興起、各具特色的行業(yè)垂類模型將會(huì)成為競(jìng)爭(zhēng)的主戰(zhàn)場(chǎng)。

　　研究機(jī)構(gòu)Epoch-AI預(yù)測(cè)，到2028年左右，人工智能很可能面臨數(shù)據(jù)枯竭。其實(shí)不然，隨著人工智能與各行各業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的持續(xù)探索，數(shù)據(jù)會(huì)遵循著更高質(zhì)量的要求蓬勃發(fā)展。

　　例如，在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用，對(duì)于患者的診療數(shù)據(jù)，不僅要求涵蓋病癥表現(xiàn)、診斷結(jié)果等基本信息，更加注重?cái)?shù)據(jù)的連貫性、準(zhǔn)確性以及隱私保護(hù)，以此來確保數(shù)據(jù)分析結(jié)果能為精準(zhǔn)醫(yī)療提供可靠支撐；而在工業(yè)制造領(lǐng)域，各類傳感器收集的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，正朝著實(shí)時(shí)性、完整性、可追溯性方向優(yōu)化。這些都彰顯著數(shù)據(jù)在邁向高質(zhì)量、專業(yè)性的發(fā)展趨勢(shì)。

　　當(dāng)前，契合行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景需求的高質(zhì)量專業(yè)數(shù)據(jù)集仍是稀缺資源。著力構(gòu)建前沿且高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，無疑是撬動(dòng)這一宏大產(chǎn)業(yè)的有力支點(diǎn)，其中，數(shù)據(jù)的高質(zhì)量、高流通、高安全是大模型廣泛應(yīng)用的重中之重。

　　數(shù)據(jù)作為AI智力因素的上限，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接決定了智能應(yīng)用的效果與可靠性。人工智能已經(jīng)擁有了一個(gè)具備相當(dāng)規(guī)模的基礎(chǔ)知識(shí)庫，徒有數(shù)量而無質(zhì)量的數(shù)據(jù)無異于“廢礦”，伴隨著智能場(chǎng)景的細(xì)化以及供需之間的緊耦合，打造基于虛擬與真實(shí)世界相結(jié)合的語料數(shù)據(jù)鏈接樞紐，通過智能體與行業(yè)場(chǎng)景適配的專業(yè)知識(shí)是賦能大模型應(yīng)用最后一百米的核心路徑。

　　2025年，我們將看到更多企業(yè)之間的跨界合作與數(shù)據(jù)流通，特別是在工業(yè)制造、醫(yī)療衛(wèi)生、金融服務(wù)、教育培訓(xùn)、具身智能等領(lǐng)域。高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的流通將助力企業(yè)涌現(xiàn)出更多創(chuàng)新的解決方案，驅(qū)動(dòng)各行各業(yè)朝著智能化、數(shù)字化加速轉(zhuǎn)型。

　　隨著數(shù)據(jù)價(jià)值的攀升，隱私泄露、數(shù)據(jù)濫用等風(fēng)險(xiǎn)隱患日益嚴(yán)峻，唯有嚴(yán)格遵守法律法規(guī)，切實(shí)落地加密存儲(chǔ)、匿名化處理等技術(shù)手段，才能有效維護(hù)公眾信任，為數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)創(chuàng)新營造健康發(fā)展的生態(tài)環(huán)境。

　　伴隨著語料數(shù)據(jù)資源的深入挖掘和開放，越來越多的行業(yè)企業(yè)借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新應(yīng)用的落地實(shí)踐。與此同時(shí)，政府層面精準(zhǔn)施策，圍繞推動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展密集出臺(tái)一系列利好政策，全力促進(jìn)大中小企業(yè)融通發(fā)展、產(chǎn)業(yè)鏈上下游協(xié)同創(chuàng)新，構(gòu)建良性循環(huán)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)體系。

　　誠然，人工智能數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，例如數(shù)據(jù)隱私與安全、數(shù)據(jù)倫理與偏見以及專業(yè)人才短缺等。在這一充滿挑戰(zhàn)的背景下，我們愈發(fā)認(rèn)識(shí)到，數(shù)據(jù)不僅是“資源”，更是“價(jià)值”的體現(xiàn)。

　　未來，高質(zhì)量數(shù)據(jù)將成為千行百業(yè)發(fā)展的強(qiáng)大助推器，加速各行各業(yè)向智能化、數(shù)字化和可持續(xù)方向邁進(jìn)。

　　回顧過去一年，我深刻感受到AI大模型為SaaS行業(yè)帶來了革命性的創(chuàng)新機(jī)遇，正在重塑傳統(tǒng)SaaS的產(chǎn)品形態(tài)和服務(wù)邊界。

　　首先，AI大模型推動(dòng)SaaS從“Software as a Service”向“Service as a Software”演進(jìn)。通過整合大語言模型（LLM）能力，傳統(tǒng)需要人工服務(wù)的環(huán)節(jié)被重構(gòu)為產(chǎn)品化的解決方案。這極大地?cái)U(kuò)展了SaaS的服務(wù)邊界。

　　在奇點(diǎn)云的實(shí)踐中，尤其是在數(shù)據(jù)開發(fā)、ETL流程和指標(biāo)建模等專業(yè)領(lǐng)域，我們發(fā)現(xiàn)AI的加入顯著提升了效率。某些場(chǎng)景的工作量降低了60%-80%。

　　AI4DB（AI for Database）和DB4AI（Database for AI）兩條技術(shù)路線相互促進(jìn)，AI提升了數(shù)據(jù)庫的自動(dòng)化與智能化水平，同時(shí)數(shù)據(jù)庫技術(shù)也優(yōu)化了AI模型的開發(fā)與部署。這種融合帶來的創(chuàng)新機(jī)會(huì)，得到了資本市場(chǎng)的認(rèn)可，例如Databricks最近獲得的100億美元融資就是一個(gè)有力的例證。

　　首先是技術(shù)層面的局限，如模型的幻覺問題、知識(shí)持續(xù)性差和處理數(shù)據(jù)量受限等；其次是落地應(yīng)用中的合規(guī)與安全問題，特別是在處理企業(yè)核心數(shù)據(jù)時(shí)；最后，中國市場(chǎng)的特殊性也帶來了挑戰(zhàn)，包括需求的碎片化、管理方法的非標(biāo)準(zhǔn)化以及多云多引擎環(huán)境下的數(shù)據(jù)治理難題。

　　展望未來，隨著底層模型能力的提升和應(yīng)用場(chǎng)景的成熟，我相信AI賦能SaaS將呈現(xiàn)更務(wù)實(shí)的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

　　一方面，越來越多的一線工作者開始在實(shí)際業(yè)務(wù)中嘗試和驗(yàn)證AI應(yīng)用，從圖片生成、代碼開發(fā)到數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域都涌現(xiàn)出創(chuàng)新實(shí)踐。

　　另一方面，企業(yè)也更注重將AI能力與既有業(yè)務(wù)流程深度整合，重構(gòu)工作流程，提升實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值。

　　這一趨勢(shì)預(yù)示著，AI與SaaS的融合不是簡單的技術(shù)疊加，而是帶來了服務(wù)模式和商業(yè)模式的根本性變革。

　　SaaS行業(yè)的長期健康發(fā)展，核心在于解決供需匹配和效率革命兩個(gè)根本問題。AI大模型帶來的變革，本質(zhì)上是為解決這兩個(gè)問題提供了新的可能性。然而，要真正實(shí)現(xiàn)這種可能性，還需要整個(gè)行業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新、商業(yè)模式、管理方法等多個(gè)維度共同努力。

　　在經(jīng)歷了近幾年的快速擴(kuò)張后，2024年的SaaS行業(yè)正在經(jīng)歷一次深刻變革。

　　資本退潮與AI技術(shù)的雙重影響下，整個(gè)行業(yè)開始從追求規(guī)模轉(zhuǎn)向追求效益，從追求全面轉(zhuǎn)向追求專精。

　　從技術(shù)層面看，AI大模型正在重構(gòu)SaaS的核心能力。它不僅能提升產(chǎn)品的智能化水平，更重要的是能重塑企業(yè)的運(yùn)營效率。

　　我觀察到，那些成功落地AI應(yīng)用的企業(yè)，往往能在銷售、服務(wù)、運(yùn)營等環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的飛躍。這種技術(shù)革新正在推動(dòng)整個(gè)行業(yè)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理向智能化決策支持轉(zhuǎn)型。

　　過去幾年，行業(yè)普遍追求All in One的模式，試圖通過大量定制化開發(fā)來滿足客戶需求。然而這種模式帶來了嚴(yán)重的成本壓力和運(yùn)營負(fù)擔(dān)。

　　現(xiàn)在，越來越多的企業(yè)開始轉(zhuǎn)向尖物組合模式，即通過生態(tài)合作的方式，讓各家企業(yè)專注于自己最擅長的領(lǐng)域，通過標(biāo)準(zhǔn)化接口實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)間的無縫對(duì)接。

　　這種轉(zhuǎn)變實(shí)際上反映了行業(yè)的理性回歸。當(dāng)下，SaaS企業(yè)更需要思考的是如何在專注度和覆蓋面之間找到平衡點(diǎn)。我認(rèn)為，未來成功的SaaS企業(yè)一定是既能做深某個(gè)細(xì)分領(lǐng)域，又能通過開放平臺(tái)匯聚各類生態(tài)伙伴的企業(yè)。

　　在商業(yè)模式上，我預(yù)見，未來會(huì)出現(xiàn)更多創(chuàng)新。特別是隨著AI技術(shù)的深入應(yīng)用，按量計(jì)費(fèi)很可能成為主流的收費(fèi)模式。這種模式不僅能更好地匹配客戶的實(shí)際需求，也能幫助SaaS企業(yè)建立更可持續(xù)的收入模式。

　　展望2025年，我認(rèn)為行業(yè)將圍繞三個(gè)關(guān)鍵詞繼續(xù)演進(jìn)：專業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化和生態(tài)化。

　　“如何參加九游娛樂的社區(qū)活動(dòng)？”

　　專業(yè)化意味著企業(yè)要聚焦核心能力；標(biāo)準(zhǔn)化是實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)的基礎(chǔ)；生態(tài)化則是應(yīng)對(duì)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的必然選擇。

　　當(dāng)然，行業(yè)發(fā)展仍面臨不少挑戰(zhàn)。如何平衡標(biāo)準(zhǔn)化與個(gè)性化需求？如何在保持創(chuàng)新的同時(shí)實(shí)現(xiàn)盈利增長？這些都需要整個(gè)行業(yè)共同探索。

　　站在新的歷史節(jié)點(diǎn)上，我們要以更開放的心態(tài)擁抱變革。AI技術(shù)的發(fā)展、用戶需求的升級(jí)、競(jìng)爭(zhēng)格局的變化，都在推動(dòng)著SaaS行業(yè)向著更理性、更專業(yè)的方向發(fā)展。

　　在這個(gè)過程中，只有那些能夠準(zhǔn)確把握行業(yè)趨勢(shì)、持續(xù)強(qiáng)化產(chǎn)品能力、積極擁抱創(chuàng)新的企業(yè)，才能真正在未來的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。

　　數(shù)據(jù)對(duì)于做決策很重要，但現(xiàn)在最大的痛點(diǎn)問題就是如何讓非技術(shù)人員如管理層和一線業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)能高效地把數(shù)據(jù)用起來。我創(chuàng)業(yè)時(shí)，就想以金融和零售兩個(gè)行業(yè)切入，做Data+AI，構(gòu)建整個(gè)企業(yè)的數(shù)據(jù)層，再用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。之前做的平臺(tái)是面向技術(shù)團(tuán)隊(duì)的，使用門檻高；但ChatGPT出來后，用大模型Agent就可以通過對(duì)話去做數(shù)據(jù)的洞察、決策的建議。

　　原來每個(gè)場(chǎng)景都得寫一套算法，現(xiàn)在只要一個(gè)Data Agent就能做這么多事情，當(dāng)然具體解決什么問題，還需要企業(yè)和用戶共同探索——許多用戶不一定知道自己想要什么，所以要引導(dǎo)他們看見自己的需求，解決痛點(diǎn)問題。

　　在全體擁抱大模型的當(dāng)下，數(shù)據(jù)能夠高效獲取、可信可靠且有靈活性，能做智能化分析，這幾個(gè)核心價(jià)值都很重要。許多企業(yè)也都在抓緊機(jī)遇做這樣的事。除了創(chuàng)業(yè)公司，國內(nèi)一些大廠也在做類似方向的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

　　2025年有望成為Agent爆發(fā)元年，我也堅(jiān)信大模型應(yīng)用的時(shí)代即將來臨，企業(yè)需要做好準(zhǔn)備迎接。深耕十幾年的經(jīng)驗(yàn)積累將開花結(jié)果，最終還是應(yīng)用產(chǎn)生價(jià)值，而這也是我比較擅長的地方：我不是一個(gè)做底層的AI科學(xué)家，我更多是看最新技術(shù)怎樣產(chǎn)生實(shí)際的價(jià)值和應(yīng)用，這是我的基因。