天下苦SaaS已久，企业级AI得靠「结果」说话

Jay
2025-12-22
13:46:04

来源：量子位

Jay 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

天下苦SaaS已久。

服务商为居高不下的推理成本头疼，客户诟病交付质量跟「抽卡」一样反复无常……

进入AI时代，SaaS似乎不再是那颗令人趋之若鹜的明珠。

在此背景下，RaaS（Result as a Service，按结果付费）被普遍认为是最有潜力的出路。但受制于结果质量难衡量、用户认知不成熟等阻力，鲜有企业愿意「吃螃蟹」。

如今，深耕企业级AI领域11年的百融云创，选择全仓押注这条全新的AI商业化路径。

企业级AI可以不只是卖铲子

「垂直行业+AI」是一座取之不竭的金矿，相信已成为业内的普遍共识。

无论技术如何发展，企业亘古不变的诉求始终是——如何利用新技术为客户提供更好的服务？

但现实是，即便有DeepSeek这样的开源模型出现，真能部署私有模型的企业仍是少数。卡该买还得买，开源模型也不是拿来就能用，依然得根据垂直场景做大量训练。

有需求，自然就有市场。

为弥合AI落地的这「最后一公里」，市面上涌现出一大批「共享单车」：出租模型训练所需的基础设施和工具包，按Token计费。

然而，即便「铲子」的种类越来越多，企业客户似乎至今也没能从这座金矿中挖出来什么。

或许光靠「铲子」，本就挖不动金子。

又或许，客户真正需要的从来不是工具，而是本身就对矿洞了如指掌的「黄金矿工」。

「铲子」存在两方面问题——前置成本高企、试错代价高昂。

传统路径下，企业部署硅基员工，往往要同时承担「软件+硬件+培训」三重成本。

以客服系统为例，如果想把原本依赖拨号按键分配业务的语音助手，升级为能够进行自然语言交互的智能客服系统，有一摞工程要干。

• 软件层面，服务商需要推翻企业原有系统，重新定制一套AI原生的软件平台；
• 硬件层面，需要为新系统搭建基础设施，并与旧系统完成集成；
• 培训层面，需要教员工如何操作这套新的业务系统。

这意味着，所谓的数智化转型，本质上是要把客户原有的技术地基整体掀掉，重新浇筑一套AI的「钢筋水泥」，再在其上从零开始盖一栋大厦。前置投入极高，而且历史包袱越重，改造难度越大。

更令人担心的是——投入这么多，效果不理想怎么办？

这几乎是传统场景无法避免的问题。AI落地牵扯到诸多环节，包括采购、技术、业务、合规……一套流程下来，可能已经两个月过去。

而对ChatGPT、Gemini、DeepSeek等前沿模型而言，质变几乎是以月为代价发生。垂直模型引以为傲的护城河，随时可能因一次版本更新被吃掉。

在技术周期高速迭代的背景下，传统服务商的软件开发模式根本无法适应市场需求。技术架构落后两个月，这在「地上一天，天上一年」的AI世界是难以想象的。

综上所述，企业并非不愿意用硅基员工去提升服务效率，关键是前置成本和试错成本过高，高到足以劝退大多数潜在客户。

正是察觉到了这道阻碍AI落地的巨大鸿沟，百融云创推出了一项全新产品——结果云Results Cloud。

简单来说，结果云是一个帮助企业部署硅基员工的云平台，向客户提供封装好的全栈解决方案。

从架构上看，这套方案分为三层：百基、百工、百汇。

百基，AI Infra，硅基员工的原材料采购市场。

不同于传统云服务，结果云的基础设施不暴露给客户，而是屏蔽掉这层复杂性，直接提供现成的基座模型+算力。

模型侧，百基覆盖了主流开源与商业模型，包括但不限于ChatGPT、DeepSeek、Qwen、元宝、豆包等，同时也提供百融云创自研的行业专属模型。

客户可以根据业务需求自由选择——尺寸要72B还是14B，语种是中文还是英文，模态是文本、语音还是多模态。

算力侧，百基同样提供多样化选项，涵盖主流英伟达GPU，以及华为昇腾、百度昆仑芯、阿里平头哥、海光等国产算力平台，满足不同场景下的性能需求。

原材料准备完毕，接下来便交由「中央厨房」加工。

百工，Agent OS，烹饪硅基员工的中央厨房。

原材料丰富固然重要，但若不加整理地一股脑交到厨师手中，厨艺再好的人也无从下手。

假设有X种算力卡、Y种模型、Z种模型尺寸，当三类变量叠加在一起，理论上会产生X×Y×Z种排列组合。

在如此庞大的组合空间中，想要寻找最优解，无异于大海捞针。

百工的价值，正在于充当一个过滤器。它预先在异构的「算力+模型+尺寸」中筛选出了最优方案，大幅降低决策成本。

基础设施层提供的是通用模型，但具体到业务场景中，不同客户对硅基员工有不同的偏好。

为此，百工提供了各个行业的专属知识库，客户可根据自身业务选择需要的行业知识。即便原材料相同，这些「调料」，也能赋予硅基员工不同风味。

当前期准备全部完成，才真正进入「炒菜」的阶段。

这是与客户业务联系最紧密的一步。百融云创会派出专业团队进驻客户现场，与业务团队深度对齐，对客户诉求形成统一认知。

在此过程中，团队会直接扎根业务一线，持续采集真实语料、完成数据标注，作为模型训练与微调的基础。最终形成的，是一套为客户量身定制的模型。

至于后续硅基员工的部署、运行、调度、管理和监测，同样也能交由百工全权负责。

百汇，Agent Store，新鲜出炉的硅基员工菜单。

除了为客户量身定制硅基员工的「家庭厨师」，面向更广泛的ToB市场，结果云还在「百汇」端出更高效的「预制菜」——面向各行业、开箱即用的成熟硅基员工。

主要分两类：

• CX(Customer eXperience)：面向营销、客服等企业对外业务，直接提升服务效率与质量。
• EX（Employee eXperience）：面向企业内部岗位的硅基员工/智能体，覆盖HR、财务、法务等管理场景，优化组织运转效率。

这些都是精挑细选的「金牌员工」，在市场上得到了充分验证。即插即用，客户无需推翻既有系统作为「导航员工」接入即可直接赋能业务流程。

在一次蓝白领混合的大型招聘项目中，结果云的「硅基招聘专员」在三个月内带来显著成效：

• 到访率提升12–18个百分点；
• 平均处理时长下降40–60%；
• 无效沟通占比降低25–35%；
• 试岗匹配率从60%提升至90%；
• 招聘全流程周期从28天缩短至2天。

RaaS，孕育硅基员工的土壤

综上所述，结果云定义了三件事情：基础设施、操作系统、应用商店。

尽管定位有所不同，但本质上是解决同一个痛点——AI如何落地千行百业？

目前相对清晰的答案是：做企业级AI，不能只卖铲子了。

曾称霸一方的SaaS，对于零边际成本的信息产品而言，是完美的商业模式。但在推理成本高企的AI时代，面临水土不服的问题。

SaaS模式下，企业和服务商本质上是甲乙方关系。

然而，这个激励函数在AI时代是变形的。服务商只在乎如何拿到款，而不是怎样提升服务质量。这就是行为经济学中所讲的道德风险（Moral Hazard）。

以按Token计费保险营销类API为例，如果单纯考虑利润最大化，服务商的理性选择并不是「把效果做到最好」，而是「让调用次数尽可能多」。

这就会导致「注水」：明明打十个电话就能卖出去的单，「降智」后可能需要打二十个。

竞标亦是如此。为了中标，服务商会不断压低报价，原本500万预算的标的，最终可能以80万元成交。价格看似划算，但服务质量得打上一个巨大的问号。

问题的根源在于，按Token计费本身就不合理。同样一个Token，在不同业务场景中所承载的价值差异巨大。

以李白的《静夜思》为例，全诗五言四句，仅20个字。一篇小学生作文，Token数轻松能达到数十倍，但我们能断言其比《静夜思》的价值高吗？

因此，结果云走的是另一条路——RaaS（Result as a Service），按「结果」付费。

这不是简单的定价模式的改变，而是底层产品哲学的变革。

SaaS提供的只是铲子，这铲子的质量还未必可靠。

而RaaS，提供的是价值共创的主体，和客户一起淘金的「矿工」。

只有当结果代替Token新的激励函数，服务商才会主动走到业务一线，和客户并肩作战，一起把饼做大。

此时，企业和硅基员工的关系不再是甲乙方，而是同事。

客户也无需再以「工具」的逻辑为硅基员工付费，而是可以直接将其视作员工，用KPI考核。

具体而言，结果云将硅基员工的表现体系与人类员工对齐，构建了从高到低ABCD四个等级。

考核指标因行业而异：客服需要情绪稳定、营销需要转化率、HR需要招人……但共同点是挑选能和业绩直接挂钩的指标，让硅基员工和客户成为同一条绳上的蚂蚱。

在「百工」层的Agent Builder模块，结果云能实时全链路监测硅基员工的表现，清晰看到每一份投入是如何转化成收益的。由于打开了智能体运行的「黑箱」，即便有问题，客户也能一眼找到病灶。

这就解决了RaaS的灵魂之问——「结果」如何衡量。

接下来，就该根据硅基员工交付的「结果」给人家开工资了。一般有三种模式。

• 按任务计价：写一份报告、审核一份合同，收一份钱，类似于送外卖。
• 按价值创造分成：提前约定好贡献比例（五五分、三七分），用这个比例乘以实际成交规模，就是该支付硅基员工的收入。
• 按岗位薪酬制：客服这类重复性高、收益可预期的岗位，可按月/年支付工资。

无论哪种模式，背后的要求是同一个——真干活，才有钱拿。

以结果云的硅基客服为例，它可以7×24连轴转，产出约为人类员工的三倍，而成本仅为后者的一半——每月只需5000元，这就是六倍的ROI。

甚至，前两个月的试用期可以不发工资…..

这就彻底消除了前置成本的担忧，客户内心OS be like：反正不要钱，干嘛不试一下？

如果体验不错，客户自然会加深部署，硅基员工也会对业务有更深的理解，形成正反馈。

即便未来技术周期出现了波动， 也不存在转换成本可能导致的「创新者窘境」。结果云随时在跟进最前沿的模型动态，旧方案过时，客户可以丝滑迁移到新方案。

当百融云创用RaaS取代SaaS，重新定义企业级AI的产品哲学，结果云将主动承接AI落地中的一切风险，从而彻底拆掉阻碍AI落地企业的工程高墙。

在技术日新月异的背景下，RaaS有望为企业争取到宝贵的缓冲空间，让注意力重回业务本身。

硅碳共治，共筑智能体生态

产品可以很简单，复杂的是生态，真正有价值的，也是生态。

结果云首席产品与市场官王伟民直言，现实世界的业务场景高度碎片，单个公司再怎么努力，都不可能覆盖企业级AI的全部长尾需求。

的确，生态这件事，从不是单枪匹马能闯出来的。

平台的主角，是千千万万的开发者。

因此，结果云从未打算只面向企业客户——百基、百工、百汇，每层大门全部向第三方开发者敞开。

移动互联网时代，苹果有AppStore，安卓有GooglePlay。应用商店的出现，为市场中的生产者与消费者搭建起一个高效的价值交换平台，双边网络效应随之显现：App吸引用户使用，用户规模扩大，又进一步激励开发者持续开发更多App。

这最终让整个生态受益，消费者的需求被满足，开发者获得了变现路径，市场资源从而得以高效分配。

进入AI时代，百融云创呼吁共建「硅基生产力联盟」，希望以结果云为载体，去打造一个专属智能体的生态系统。

11年来，百融云创始终深耕企业级AI领域。

早在2014年，百融云创便高举AI旗帜，进入了ToB领域中最严苛的训练场——金融。这个行业对准确性、稳定性与可靠性的极致要求，倒逼其打磨出了坚实的技术基石。

随后，其能力不断外延至保险、电商等复杂场景，从零构建自有云平台，形成一套完整且经市场验证的技术栈。

具体而言，其自研模型BR-Proactive LLM的ROI可达通用大模型的2倍；BR-Voice语音响应速度提升4倍；BR Vortex推理引擎则将P99延迟降低一个数量级，通过多元算力优化使芯片利用率提升30%。

在技术不断成熟的过程中，百融云创累计服务8000+家企业客户，在一线沉淀下大量数据与Know-How。这些都是可复用、可迁移的。

这或许也是百融云创敢于为企业级AI生态牵线搭桥的底气——坚实的AI技术底座，庞大的用户基础，所以才有能力帮助第三方开发者接触到更多的市场机会。

我们从来不想去做一个颠覆者，而是在不破坏原有结构的前提下，与开发者和客户一起共生共存。

为此，百融云创与中国信息通信研究院等权威机构联合发布《企业级AI智能体（Agent）技术及应用白皮书》，旨在定义技术框架、评估体系与实施标准，为硅基生态提前埋下一颗健康的种子。

当百融云创与合作伙伴共筑硅基生态，市场将自然孕育出一批，由专长各异的智能体所组成的「硅基军团」。

彼时，智能体可能也将像App一样，成为可流通的、取之不竭的商品。

这将弥合AI落地千行百业的最后一公里。

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