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拒绝重复造轮子！中关村科金得助智能靠“三级引擎”啃下ToB大模型硬骨头！

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蓝鲸新闻

2025-09-03 18:27:55

作者：JIfan

阅读量：55

文章目录

文章摘要：过去两年，大模型在中国掀起热潮，从技术狂飙突进到产业快速落地，资本与算力如燃料般推动大模型能力的提升。但真正考验价值的还是扎根行业场景的具体落地。目前金融、政务、央国企、制造等正成为大模型验证商业价值的“试验田”。近日蓝鲸科技对话中关村科金得助智能总裁喻友平，试图探讨：在大模型风潮下，如何穿越时间和技术周期，又如何寻找属于自己的答案。

过去两年，大模型在中国掀起热潮，从技术狂飙突进到产业快速落地，资本与算力如燃料般推动大模型能力的提升。但真正考验价值的还是扎根行业场景的具体落地。目前金融、政务、央国企、制造等正成为大模型验证商业价值的“试验田”。近日蓝鲸科技对话中关村科金得助智能总裁喻友平，试图探讨：在大模型风潮下，如何穿越时间和技术周期，又如何寻找属于自己的答案。

ToB大模型

2024年10月，曾在百度深耕17年、深度参与AI商业化和大模型应用落地的喻友平，正式出任中关村科金总裁。中关村科金是一家估值达到160亿元的独角兽，专注于ToB大模型落地，刚刚入选了2025年《财富》中国科技50强榜单。谈到加入中关村科金得助智能不到一年的感受，喻友平告诉蓝鲸科技，最大的变化其实在于他自己。“相比在大厂，这里让我离市场更近。”在他看来，中关村科金得助智能产销协同链条更短，市场反馈能够迅速传递到管理和研发端，团队也能及时做出调整。

“这种快速捕捉市场信号、快速迭代的节奏，在过去是很难体验到。”他说，这种“小步快跑”的方式，让做产品和商业化变得更有意思，也更具成效。

一、DeepSeek热潮后，市场回归理性，企业需求逐步明晰

谈到当下的市场格局，喻友平向蓝鲸科技表示：当下大模型产业落地的玩家分为三类：

第一类是互联网云厂商：这些公司依托云业务，强调“平台+AI基础设施”的模式，为开发者提供完善的工具链和算力环境，其核心目的是推动云的商业增长。

第二类是大模型创业公司：他提到，这类公司在经历了基础模型研发的激烈竞争后，近两年逐渐向上层应用转型。

第三类则是中关村科金得助智能这类企业：基于大模型能力，专注于高价值行业及细分场景，追求以技术变革为基础，在垂类大模型及应用层的创新。

但他也指出，从客户的视角来看，情况更为复杂。尽管大模型在多个公开数据集和学术指标上已经达到甚至超越人类的表现，企业在落地过程中仍面临诸多挑战。“今年年初DeepSeek爆火的时候，我们能明显感受到客户的热情，但真正把技术放进业务场景，并不是买台一体机就能解决的，它是一个系统化的工程。”

喻友平回忆到，春节过后的一段时间里，几乎所有客户都在指定要求部署DeepSeek相关的方案，甚至在招投标的项目名称中，“DeepSeek平台”一度成为高频关键词。但这种热潮只持续了一个季度左右，如今已经明显降温。

“当时客户其实是慌张的。”喻友平说，面对铺天盖地的信息，一些企业难以分辨真假：有人宣称“满血版”需要三百万起步，也有人说十万就能搞定，但本质上并不是同一个产品。在那一阶段，市场的确被大模型话题快速推高，客户的接受度和尝试意愿显著增加。但随着时间推移，应用效果和性价比成为更关键的考量。

中关村科金得助智能在这一过程中做了大量模型评测，并把不同模型在具体客户场景下的效果进行对比展示。“客户最终要的还是效果。”结果显示，DeepSeek在一些场景中表现突出，但在另一些领域，其他模型的效果更佳。市场正在经历一轮从狂热到理性的回归，大模型的使用也逐渐回到“因地制宜”的路径。

喻友平指出，过去一年多，客户需求往往停留在概念层面，缺乏可操作的落地思路。但随着先行企业的实践积累，典型场景开始显现，为大模型应用提供了参考。

中关村科金得助智能将企业需求进行了梳理划分，包括知识问答、问数、写作等多个类型。通过这一方法，公司可系统梳理应用需求，并在技术可行性与业务价值的双向矩阵中进行优先级排序，高可行、高价值场景优先落地，而技术尚未成熟的高价值场景则延后。他提到，前几年企业主要采购基础模型，去年转向工具平台，到去年下半年，“平台+应用+服务”成为主流。方法论引导和第一方应用数据验证，让企业更清晰判断哪些应用真正可落地并产生价值。

二、大模型的ToB价值核心：增收、降本、提效

在喻友平看来，大模型的商业化路径归根到底只有两条：ToC和ToB。ToC的模式相对清晰，通常通过工具收费、流量变现，甚至电商、广告和直播带动收入，这是互联网行业早已验证过的路数。而ToB的价值则更为直接——帮助企业“增收、降本、提效”。

他指出，这一逻辑并非大模型独有，过往的信息化、数字化、IoT、大数据、深度学习等技术，最终都需要在企业端通过这六个字体现价值。但大模型在ToB落地时面临的挑战尤为突出：企业场景往往具有高度严肃性，对准确率和稳定性要求极高，几乎没有“幻觉”的容忍度。

“哪怕是一个智能客服的应用，如果回答出错，客户都会较真，更不用说在金融、社保等关键业务环节。”喻友平解释道。正因如此，通用大模型虽知识广博，却难以满足专业领域的准确性需求；而垂类大模型则像“研究生”，在特定领域能给出更可靠的答案。

他直言，中关村科金得助智能从一开始就没有选择投入巨资开发通用大模型，而是专注在垂直领域寻找应用价值。“通用大模型已经有很多玩家在做，我们没必要重复造轮子。最终还是要奔着解决客户问题去。”

正是在这种产业现实下，中关村科金得助智能提出了“平台+应用+服务”的三级引擎战略。喻友平解释道，得助大模型平台解决的是客户在创新和落地探索时的效率问题，使他们能更快地搭建和验证应用；在应用层，则是方便企业“开箱即用”的智能产品和丰富的智能体，并且支持灵活组合；而服务则是确保企业探索过程中的高质量落地，通过前期诊断、方案建议，到持续优化、验证和打磨，帮助客户在实际场景中真正发挥大模型的价值。依托自研的人工智能、大模型、智能音视频、区块链等前沿技术，中关村科金得助智能锻造出以得助大模型平台为核心，覆盖智能客服、智能营销、智能运营、智能办公的全场景产品矩阵。

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在具体业务层面，中关村科金得助智能已经在多个细分市场积累了份额与影响力，包括50%中国百强银行，并打造了金融、政务、工业、汽车、零售及出海等多个行业大模型标杆案例。喻友平透露，根据IDC最新发布的报告，中关村科金得助智能在智能客服系统领域的市场份额已跃升至全国第四，仅次于百度、阿里等头部厂商，与前几名的差距并不大。“再进一步努力，就有机会缩小差距。”

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