“龍蝦”狂熱下的冷思考：AI為何遲遲不能深入企業(yè)？

最近，科技圈的流行語(yǔ)變了。人們不再熱衷討論模型參數(shù)，轉(zhuǎn)而紛紛聊起“小龍蝦”。

在騰訊門口排長(zhǎng)隊(duì)領(lǐng)雞蛋的人群，后來(lái)被發(fā)現(xiàn)其實(shí)是在排隊(duì)安裝OpenClaw（龍蝦）。這聽(tīng)起來(lái)荒誕，卻真實(shí)上演。而這股“龍蝦熱”同樣飄到了B端。無(wú)論是技術(shù)訓(xùn)練營(yíng)還是行業(yè)峰會(huì)，若不提幾句，仿佛就落了下風(fēng)。

這股從極客圈刮起的颶風(fēng)，終究還是重燃了企業(yè)對(duì)AI的狂熱。于是乎，有人急于尋找解決方案，有人匆忙部署系統(tǒng)，還有人高喊“全面AI化”的口號(hào)。

然而，熱情是真實(shí)的，方向卻是模糊的。

“很多人聽(tīng)得心潮澎湃，試起來(lái)卻一塌糊涂。”

在《首席信息官》與用友網(wǎng)絡(luò)高級(jí)副總裁兼企業(yè)BG總裁徐洋的深度對(duì)話中，這位行業(yè)老兵一針見(jiàn)血地指出， “碎片化的信息、被夸大的案例，再加上那些只為博流量的短視頻，正在給企業(yè)老板編織一場(chǎng)關(guān)于AI的幻覺(jué)?！?/p>

本文我們就撥開(kāi)迷霧，讓企業(yè)老板和CIO看清楚： 為什么“龍蝦”如此熱，卻遲遲不能深入企業(yè)？ 難道，真的是AI還不夠強(qiáng)嗎？

01

AI在企業(yè)里集體失語(yǔ)

“龍蝦”之所以火，是因?yàn)樗贑端展現(xiàn)了近乎無(wú)所不能的實(shí)力。寫文案、發(fā)郵件、甚至幫你規(guī)劃賺錢路子。即便它偶爾產(chǎn)生幻覺(jué)，咱們頂多付諸一笑。但在企業(yè)經(jīng)營(yíng)場(chǎng)景里，就沒(méi)那么輕松了。因?yàn)槎鄶?shù)時(shí)候，幻覺(jué)是致命的。

“C端可以容忍80%的準(zhǔn)確率，但企業(yè)不行。”徐洋舉例說(shuō)，“在財(cái)務(wù)審計(jì)、在業(yè)務(wù)流程里，哪怕差一分錢、錯(cuò)一個(gè)環(huán)節(jié)，都是大問(wèn)題。企業(yè)要的是極其強(qiáng)烈的確定性，要合規(guī)、安全、可追溯、可審計(jì)?！?/p>

現(xiàn)實(shí)的局面也確實(shí)尷尬。老板們看著短視頻里的AI無(wú)所不能，轉(zhuǎn)頭一看自家的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，卻發(fā)現(xiàn)連個(gè)簡(jiǎn)單的跨部門任務(wù)都執(zhí)行不利索。更要命的是，為什么它敢擅自刪掉我的財(cái)務(wù)憑證？

徐洋道出了問(wèn)題的本質(zhì)： 因?yàn)?strong>你的AI根本聽(tīng)不懂你的“業(yè)務(wù)方言”。

目前，很多企業(yè)在談AI時(shí)，第一反應(yīng)往往是數(shù)據(jù)不夠、系統(tǒng)不全。但現(xiàn)實(shí)是，過(guò)去十幾年，ERP、CRM、財(cái)務(wù)、人力、供應(yīng)鏈系統(tǒng)不斷上線，數(shù)據(jù)早已沉淀在各個(gè)系統(tǒng)之中，根本不缺。

那么，真正的問(wèn)題就在于這些數(shù)據(jù)并沒(méi)有形成一種統(tǒng)一、清晰、可被機(jī)器理解的表達(dá)方式。這就導(dǎo)致AI滿懷熱忱地執(zhí)行任務(wù)，卻因聽(tīng)不懂指令而處處碰壁，甚至在財(cái)務(wù)系統(tǒng)里制造災(zāi)難。

“換句話說(shuō)，企業(yè)的語(yǔ)言是割裂的” ，徐洋解釋，“銷售部定義的客戶，和財(cái)務(wù)部賬本上的客戶，往往在底層邏輯上根本不是一個(gè)物種。而一個(gè)訂單，在不同系統(tǒng)里，也可能對(duì)應(yīng)不同狀態(tài)。

這些差異對(duì)人而言，可以通過(guò)經(jīng)驗(yàn)去彌補(bǔ)。 但對(duì)AI來(lái)說(shuō)，面對(duì)這種方言割據(jù)的系統(tǒng)環(huán)境，再?gòu)?qiáng)大的模型也會(huì)在推理中跑偏。

他打了個(gè)極為貼切的比方，就像新中國(guó)成立初期推廣普通話一樣。企業(yè)AI要想真正干活，第一步不是買模型，而是統(tǒng)一語(yǔ)義。

因此，我們得出結(jié)論一個(gè)結(jié)論： 如果不能把業(yè)務(wù)中的名詞、動(dòng)詞、規(guī)則映射到同一個(gè)語(yǔ)義層，AI就永遠(yuǎn)無(wú)法準(zhǔn)確理解指令，更談不上可靠執(zhí)行。

那么，有沒(méi)有一種方式， 能把這些割裂的業(yè)務(wù)方言，真正統(tǒng)一起來(lái)？

02

從Ontology到One YonSuite，打造“智能駕駛”

這時(shí)，一個(gè)過(guò)去相對(duì)小眾的概念開(kāi)始變得重要——本體（Ontology）。這聽(tīng)起來(lái)是個(gè)拗口的哲學(xué)詞匯，但在企業(yè)AI語(yǔ)境下，它其實(shí)就是“普通話”。

本體，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是 對(duì)業(yè)務(wù)實(shí)體、關(guān)系、流程與狀態(tài)變化的全面建模，構(gòu)建出與真實(shí)業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)同步的數(shù)字孿生。它的本質(zhì)其實(shí)是一次“翻譯 ” ， 把原本只有人能理解的業(yè)務(wù)邏輯， 轉(zhuǎn)化為機(jī)器也能精準(zhǔn)解讀的語(yǔ)言 。

因此，它做的事情可以簡(jiǎn)單理解為三點(diǎn)：

1. 統(tǒng)一不同系統(tǒng)、不同部門對(duì)同一事物的語(yǔ)義；

2. 明確數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系；

3. 給AI設(shè)定行為邊界。

這聽(tīng)起來(lái)并不復(fù)雜，但一旦缺失， AI就難以建立穩(wěn)定、可靠的判斷。正如徐洋所言，本體不是讓AI更聰明，而是讓它不出錯(cuò)。

然而，構(gòu)建這套普通話體系，傳統(tǒng)上是一條昂貴之路。參考美國(guó)Palantir的模式， 需依賴 大量高薪的FDE駐場(chǎng)，人工梳理業(yè)務(wù)、逐一定義本體，使得 單個(gè)項(xiàng)目年費(fèi)動(dòng)輒高達(dá)300萬(wàn)美元。

這對(duì)巨頭企業(yè)或許是良藥，但對(duì)廣大的成長(zhǎng)型企業(yè)而言，這劑藥太貴，根本吃不起。 難道成長(zhǎng)型企業(yè)注定要在AI浪潮中當(dāng)個(gè)看客？

當(dāng)然不是。 當(dāng)原生一體化平臺(tái)YonSuite遇見(jiàn)AI，轉(zhuǎn)機(jī)出現(xiàn)了。

作為與用友BIP同根同源的產(chǎn)品，YonSuite從誕生之初就是原生一體化的，財(cái)務(wù)、人力、供應(yīng)鏈等十大核心領(lǐng)域天然集成，共享同一套數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、遵循統(tǒng)一的業(yè)務(wù)邏輯。這意味著，企業(yè)從第一天起，就運(yùn)行在一個(gè)可被AI理解的語(yǔ)義環(huán)境中。

這也正是其去年全新品牌主張 “One AI-World ，One YonSuite” 的深意，即在AI驅(qū)動(dòng)的新世界里，企業(yè)需要一個(gè)統(tǒng)一的智能底座。

更重要的是，當(dāng)你部署YonSuite，企業(yè)本體其實(shí)就已經(jīng)預(yù)裝完成，它已經(jīng)是平臺(tái)內(nèi)生、不可分割的一部分。所以說(shuō)，當(dāng)其他廠商還在幫客戶逐個(gè)對(duì)接接口、清洗數(shù)據(jù)、定義名詞時(shí)，YonSuite的用戶早已可以讓 AI 直接上手執(zhí)行任務(wù)。

“以前我們推一體化，跟企業(yè)講的好處是流程順暢、數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)”，徐洋感慨地說(shuō)，“但很多企業(yè)覺(jué)得，為了這點(diǎn)提升就要替換整套舊系統(tǒng)，成本太高，遲遲猶豫。

沒(méi)想到AI時(shí)代一來(lái)，局面徹底反轉(zhuǎn)。你不換底座，AI就聽(tīng)不懂你的話，根本落不了地；而換了YonSuite，AI不僅能聽(tīng)懂，還能直接“智能駕駛”。

此刻， 一體化不再是可選項(xiàng)，而是AI落地的前提 ， 它成了企業(yè)在智能時(shí)代最深的護(hù)城河。 而像YonSuite這樣的產(chǎn)品，其意義也不再僅是一個(gè)云服務(wù)，更像是為企業(yè)提前搭建好的AI運(yùn)行環(huán)境。

為了讓這條路徑更平滑，用友近期還發(fā)布了LOM本體大模型。針對(duì)企業(yè)中少量遺留的異構(gòu)系統(tǒng)，LOM能利用AI能力自動(dòng)抽取、映射語(yǔ)義，準(zhǔn)確率高達(dá)80%–100%。這相當(dāng)于用AI來(lái)建本體，把原本依賴昂貴人工的工作，變成自動(dòng)化、低成本的服務(wù)?，F(xiàn)在，絕大多數(shù)成長(zhǎng)型企業(yè)都負(fù)擔(dān)得起了。

總結(jié)一下：不換底座，AI只能當(dāng)個(gè)“副駕駛”，陪你聊聊天、寫寫文案；換了YonSuite，企業(yè)才能真正開(kāi)啟“智能駕駛”，讓AI深入業(yè)務(wù)，執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)、創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值。

怎么選？答案已經(jīng)很清楚了。

03

AI時(shí)代最好的機(jī)會(huì)： 企業(yè)正迎來(lái)“數(shù)智基建潮”

技術(shù)的變革，往往裹挾著焦慮。

一方面，不少SaaS從業(yè)者陷入迷茫，擔(dān)心自己即將被AI取代。對(duì)此，徐洋給出了一個(gè)清晰而顛覆性的判斷： SaaS不會(huì)消失，但它的商業(yè)模式必須進(jìn)化。

“過(guò)去的軟件是為人服務(wù)的，所以按人頭收費(fèi)；未來(lái)的AI Agent是去執(zhí)行任務(wù)的，它理應(yīng)按效果付費(fèi)?！?/p>

另一方面，許多渠道伙伴也道出了內(nèi)心的不安：技術(shù)迭代太快了，我們真的跟得上嗎？會(huì)不會(huì)被廠商甩在身后？

而徐洋的回答同樣出人意料：“這反而是最好的時(shí)代。大家不該焦慮，而應(yīng)感到興奮?！?/p>

為什么？ 因?yàn)锳I的爆發(fā)，正在倒逼中國(guó)企業(yè)完成一次數(shù)智底座的全面升級(jí)。

過(guò)去，老板總覺(jué)得現(xiàn)有的還能湊合用，但現(xiàn)在不一樣了。老板親眼看到了AI的價(jià)值，他希望AI能幫他省錢、幫他賺錢。這時(shí)候你告訴他，要讓AI真正干活，得先把地基打牢，把數(shù)據(jù)治理好，他會(huì)毫不猶豫地點(diǎn)頭。

更何況，中國(guó)有數(shù)千萬(wàn)成長(zhǎng)型企業(yè)，其中大量仍停留在手工賬、Excel表格甚至紙質(zhì)文件階段，數(shù)智基礎(chǔ)極其薄弱。這一波AI浪潮，將引爆一輪前所未有的數(shù)智基建潮，這對(duì)商業(yè)伙伴而言，是千載難逢的機(jī)遇。

而且，機(jī)會(huì)遠(yuǎn)不止于賣軟件。

有了統(tǒng)一的底座和預(yù)置的本體，下一步的關(guān)鍵是什么？就是設(shè)計(jì)場(chǎng)景 。每個(gè)企業(yè)的業(yè)務(wù)流程、崗位分工都不同。如何讓AI在采購(gòu)環(huán)節(jié)自動(dòng)比價(jià)？如何在生產(chǎn)中智能排程？這些復(fù)雜的智能體編排、人機(jī)協(xié)同機(jī)制，都需要既懂業(yè)務(wù)又懂技術(shù)的伙伴來(lái)落地。

那么，為幫助生態(tài)伙伴跟上節(jié)奏，趕上這波紅利，用友從去年起已連續(xù)舉辦多期伙伴總裁班，系統(tǒng)普及AI與數(shù)智化知識(shí)，拉齊認(rèn)知水位。

“別被網(wǎng)上那些碎片化、博眼球的信息帶偏節(jié)奏，那只會(huì)加劇焦慮”，徐洋強(qiáng)調(diào)，“要?jiǎng)邮秩ピ?，去真?shí)體驗(yàn)AI能做什么、不能做什么。只有建立起系統(tǒng)性認(rèn)知，才能在這場(chǎng)變革中真正抓住機(jī)會(huì)！”

04

在泡沫中重塑認(rèn)知

2026年，我們正式邁入Agentic AI時(shí)代。

在“龍蝦”掀起的全民AI熱潮之后，企業(yè)真正需要的，是一場(chǎng)認(rèn)知層面的去泡沫，試著從喧囂回歸本質(zhì)，從幻覺(jué)走向真實(shí)。或許，這才是所有AI轉(zhuǎn)型背后，最核心、也最容易被忽視的問(wèn)題：不是追逐技術(shù)的熱度，而是真正的建立對(duì)智能的真實(shí)理解與駕馭能力。

那么，你準(zhǔn)備行動(dòng)了嗎？