文章核心观点 - 行业正从对AI算力的焦虑转向对AI决策审慎的关注，企业核心痛点从“算力够不够”转变为“结果准不准” [1][2] - 阿里云与百望股份的战略合作，旨在通过“阿里云算力+百望交易本体”的结合，为企业数智化演进提供可信、可审计的先进解法 [2][7] - 基于“交易本体论”构建高纯度、制度确认的数据燃料，结合高性能算力与隐私计算技术，是打造可信AI基础设施和实现从SaaS向RaaS（结果即服务）模式跃迁的关键 [3][4][6] 行业趋势与痛点转变 - AI大模型应用呈现爆发式增长，云计算基础设施每天支撑数以亿计的并发计算和模型推理 [1] - 政企客户对AI的关注点从最初的算力焦虑，逐渐转向对AI决策的审慎 [1] - 企业的核心痛点从“算力够不够”转变为“结果准不准” [2] 战略合作与核心架构 - 2025年4月，阿里云与百望股份签署全面战略合作协议，以大模型为创新场景研发方向 [2] - 双方联合成立“数据智能联合实验室”，并发布了深度融合通义千问Qwen3大模型的财税行业垂类MCP服务 [2] - 合作目标是推进云计算AI与数据智能的深度融合，构建“阿里云算力+百望交易本体”的先进解法 [2][7] 数据质量：从噪音到可信燃料 - 当前基础大模型多基于互联网公开数据训练，信噪比参差不齐，存在大量概率性猜测，导致在处理严肃商业决策时可能出现“幻觉” [3] - 百望提出的“交易本体论”通过国家制度（如税务、法律、会计准则）对数据进行“提纯”，将发票、合同等转化为具备法律效力的“经济事实” [3] - 将阿里云高性能计算集群与这些高纯度“交易本体”结合，可实现基于证据链“因果性”的“内嵌审计”计算，推动AI从创新体验走向成熟应用 [3] 商业模式演进：从SaaS到RaaS - 企业服务商业模式正从SaaS（软件即服务）向RaaS（结果即服务）跃迁 [4] - RaaS模式下，服务商直接承诺帮客户“节省采购成本”或“获取银行授信”，系统问题将导致直接的真金白银损失，对基础设施稳定性要求极高 [4] - 阿里云的弹性计算与高可用架构能为RaaS服务商提供极致的稳定性保障和强劲算力，以支撑实时业务 [4] 技术实现与案例 - 以构建“物资价格指数(BPI)”为例，需要从2850万家企业的海量交易数据中，实时清洗、比对并锚定市场公允价 [4] - 阿里云的MaxCompute和Flink实时计算引擎能支撑百望在毫秒级内完成对全网交易数据的语义分析与价格锚定 [5] - 阿里云通过极致算力稳定性与弹性，将RaaS模式下的技术风险降至最低，使平台能拓展更多业务创新 [5] 数据生态与隐私计算 - 未来数据流通将基于隐私计算的“模型参数交换”，形成“联邦生态”，而非原始数据买卖 [6] - “阿里云底座+百望交易本体+隐私计算”架构可构建“可用不可见”的云端沙箱：原始数据保留在本地，算法在可信执行环境中运行，仅交换加密参数与结果 [6] - 该架构能打破“数据孤岛”，构建跨行业、跨主体的“商业决策操作系统”，并符合数据安全监管要求 [6] 未来愿景与生态战略 - 未来竞争格局可能演变为“交易数据基础平台”与“垂直应用商”的分化 [6] - 在AI2.0时代，企业需要能直接导向经营结果（RaaS）的智能服务 [7] - 阿里云致力于提供数字经济的“水电煤”，并与伙伴共同基于“交易本体论”提供数字经济的“度量衡”，打造可信、可审计、可解释的“商业决策操作系统” [7]