文章核心观点 - 传统SaaS模式在AI时代面临高推理成本、交付质量不稳定等问题，已不再是理想的商业模式 [1][2] - RaaS (Result as a Service，按结果付费) 被认为是AI商业化最有潜力的出路，旨在解决AI落地难题 [2] - 百融云创作为深耕企业级AI领域11年的公司，正全仓押注RaaS路径，并推出“结果云Results Cloud”平台 [3][16] 行业痛点与SaaS模式局限 - 企业部署AI面临“前置成本高企、试错代价高昂”的双重问题 [11] - 传统路径下，企业需承担“软件+硬件+培训”三重成本，本质上是将原有技术地基整体推翻重建，投入极高 [12][13] - AI技术迭代迅速，传统软件开发模式无法适应，技术架构落后两个月在AI领域是难以想象的 [15] - SaaS模式下，服务商与客户是甲乙方关系，存在道德风险，激励函数扭曲，服务商可能追求调用次数而非最佳效果 [36] - 按Token计费不合理，因为不同业务场景中Token的价值差异巨大 [39] 百融云创的解决方案：结果云Results Cloud - 结果云是一个帮助企业部署硅基员工的云平台，提供封装好的全栈解决方案 [18] - 平台架构分为三层：百基 (AI Infra)、百工 (Agent OS)、百汇 (Agent Store) [19] - **百基 (AI Infra)**：作为原材料采购市场，屏蔽基础设施复杂性，直接提供现成的基座模型与算力 [20] - 模型侧覆盖主流开源与商业模型，以及自研的行业专属模型 [20] - 算力侧涵盖英伟达GPU及华为昇腾、百度昆仑芯等国产算力平台 [21] - **百工 (Agent OS)**：作为中央厨房，在异构的“算力+模型+尺寸”组合中筛选最优方案，降低决策成本 [23][25] - 提供行业专属知识库，根据业务需求定制模型 [26] - 专业团队进驻客户现场，采集真实语料、完成数据标注，为客户量身定制模型 [27] - 负责硅基员工的后续部署、运行、调度、管理和监测 [28] - **百汇 (Agent Store)**：作为应用商店，提供开箱即用的成熟硅基员工，主要分为CX (客户体验) 和EX (员工体验) 两类 [29][37] - 这些是经过市场验证的“金牌员工”，即插即用，无需推翻既有系统 [31] RaaS模式的优势与运作机制 - RaaS是按“结果”付费，是底层产品哲学的变革，服务商与客户从甲乙方变为价值共创的“同事”关系 [39][40][44] - 结果云将硅基员工表现与人类员工对齐，构建ABCD四个考核等级，指标与业绩直接挂钩 [46] - 通过Agent Builder模块实时全链路监测硅基员工表现，打开智能体运行的“黑箱” [46] - 付费模式有三种：按任务计价、按价值创造分成、按岗位薪酬制，核心是“真干活，才有钱拿” [48][51] - 以硅基客服为例，其产出约为人类员工的三倍，成本仅为后者的一半，每月只需5000元，实现六倍的ROI [49] - 该模式消除了客户的前置成本担忧，并避免了因技术迭代产生的转换成本 [52] 实际应用效果 - 在一次大型招聘项目中，结果云的“硅基招聘专员”在三个月内带来显著成效 [32] - 到访率提升12–18个百分点 [37] - 平均处理时长下降40–60% [37] - 无效沟通占比降低25–35% [37] - 试岗匹配率从60%提升至90% [37] - 招聘全流程周期从28天缩短至2天 [37] 构建智能体生态的战略 - 现实业务场景高度碎片化，单个公司无法覆盖企业级AI的全部长尾需求 [55] - 结果云的百基、百工、百汇各层均向第三方开发者敞开，旨在打造类似移动互联网应用商店的智能体生态系统 [57] - 百融云创呼吁共建“硅基生产力联盟”，希望使智能体像App一样成为可流通的商品 [59][66] - 公司深耕金融等严苛行业11年，累计服务8000+家企业客户，沉淀了大量数据与Know-How，为构建生态提供底气 [60][62] - 自研技术表现：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推理引擎将P99延迟降低一个数量级，芯片利用率提升30% [62] - 公司联合中国信息通信研究院等机构发布白皮书，旨在定义技术框架与标准，为生态健康发展奠定基础 [64]

垂直Agent赛道现状 - 国外2B垂直Agent领域已进入商业化阶段，企业通过解决具体业务痛点实现可量化的效率提升或成本节约[1] - 垂直Agent正成为企业的"特种兵"，瞄准高频业务痛点，让企业持续付费[1] - 行业关注如何构建"高价值闭环"场景，挖掘垂直Agent的商业价值[2] 语核科技的产品理念 - 聚焦企业核心业务流程中的核心阻塞点，直接创造营收或大幅降低成本(1/5-1/10)[16][18] - 采用RaaS(Result as a Service)模式，让Agent数字员工背KPI上岗[18] - 从demo玩具转变为生产场景中可控落地的产品是2B垂类Agent落地的关键[7][30] - 未来Agent一定是垂直Agent而非通用型，聚焦特定岗位职能[41][42] 行业选择与客户开发 - 选择中高端制造业作为重点赛道，因其数字化程度高、客户预算充足、转型需求强烈[24][25] - 一个季度建联100+客户，通过深度访谈挖掘核心业务流程痛点[19] - 案例：汽车零配件企业用Agent解决中转仓数据获取和核对问题，提升数据处理时效[21] - 避开医疗和政企等门槛高或现金流风险大的行业[22] 产品开发方法论 - 创始人深度参与每个PoC，亲自调研客户场景获取真实需求[28] - 产品开发需做三层抽象：场景共性、标准化程度、核心竞争力[30] - 交付90%+准确率的可控生产力是关键，避免业务弃用[31] - 与客户共创迭代核心技术能力：复杂文档解析和结构化内容提取[33][34] 客户选择与战略定力 - 拒绝KPI驱动型项目，专注业务价值显性的场景[39] - 通过项目迭代产品内核和PMF，而非追求短期营收[40] - 建立"端到端"Agent数字员工，未来靠垂直Agent数量取胜[44] 客户实践案例 - 华宝国际在研发、销售、运营环节部署Agent，实现定制化香精开发等应用[50] - 上海马勒热部署28个智能体，提升研发生产效率和销售预测准确性[51] - 制造业优先选择非保密信息场景，如专利和知识库应用[56] 行业趋势与SaaS对比 - 未来企业将分为深度整合AI的企业和被淘汰的企业[51] - Agent与SaaS的本质区别：前者是能独立思考的"员工"，后者是工具模块[54] - 制造业数字化和AI冲击显著，核心是"增效"而非单纯降本[52] 供应商选择标准 - 需真正理解业务场景，具备行业经验，团队稳定[61] - 优先选择创业公司而非巨头，因其更专注垂直领域[62] - 平台集成性是企业快速落地的关键因素[60]