2025年，人工智能（AI）在企業(yè)端（B端）的應(yīng)用迎來(lái)爆發(fā)期，這一趨勢(shì)正在重塑ToB市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)格局。從云服務(wù)廠商到垂直行業(yè)企業(yè)，各方都在加速探索AI與業(yè)務(wù)的深度融合，但落地路徑和策略選擇呈現(xiàn)顯著差異。

在物流行業(yè)，極兔速遞的實(shí)踐具有代表性。該公司AI團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人表示，企業(yè)采用"漸進(jìn)式"投入策略，優(yōu)先解決核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的痛點(diǎn)問(wèn)題。"我們不會(huì)一次性全量投入，而是分階段選擇最緊迫的需求進(jìn)行試點(diǎn)，通過(guò)打磨、升級(jí)后再逐步推廣。"例如，在異常件識(shí)別系統(tǒng)中，極兔通過(guò)集成自研與外采的圖像識(shí)別、OCR等技術(shù)，構(gòu)建了符合自身需求的解決方案。對(duì)于涉及核心競(jìng)爭(zhēng)力的垂域大模型，則采取場(chǎng)景化微調(diào)策略，在通用模型基礎(chǔ)上進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)。

企業(yè)需求的變化正在推動(dòng)云與AI廠商調(diào)整戰(zhàn)略。阿里云相關(guān)人士指出，過(guò)去IT和云服務(wù)主要對(duì)接企業(yè)運(yùn)維部門，如今AI落地需要深入業(yè)務(wù)一線。"現(xiàn)在約三成企業(yè)的AI對(duì)接部門不再是IT，這要求我們重新理解業(yè)務(wù)邏輯。"飛書(shū)客戶成功經(jīng)理的觀察印證了這一趨勢(shì)：2023-2024年上半年，飛書(shū)與客戶共創(chuàng)的1500個(gè)場(chǎng)景中僅20個(gè)有效，而2025年通過(guò)AI效率先鋒大賽就涌現(xiàn)出230個(gè)真實(shí)業(yè)務(wù)案例。

技術(shù)架構(gòu)層面，混合模型策略成為企業(yè)主流選擇。極兔速遞市場(chǎng)營(yíng)銷部編導(dǎo)透露，在視頻生成等創(chuàng)意場(chǎng)景中，團(tuán)隊(duì)將工作流拆解為腳本生成、分鏡設(shè)計(jì)、內(nèi)容校驗(yàn)等多個(gè)節(jié)點(diǎn)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)調(diào)用不同模型（如通義、豆包、Deepseek等），再通過(guò)混合Agent進(jìn)行整合。"企業(yè)需要的是確定性，即使模型再先進(jìn)，如果輸出結(jié)果不穩(wěn)定也無(wú)法采用。"這種"拆解-調(diào)用-整合"的模式，有效解決了生成式AI在審美一致性與差異化呈現(xiàn)之間的矛盾。

成本與性能的平衡是企業(yè)決策的關(guān)鍵考量。極兔AI團(tuán)隊(duì)建立了一套包含效果（準(zhǔn)確性）、性能（響應(yīng)時(shí)間）、成本（價(jià)格）的三維評(píng)估體系。以知識(shí)問(wèn)答場(chǎng)景為例，模型的關(guān)鍵信息抽取準(zhǔn)確率需達(dá)到95%以上才能進(jìn)入候選池，而響應(yīng)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的模型（如DeepSeek）則會(huì)被排除。"2024年以來(lái)Token價(jià)格持續(xù)下跌，成本權(quán)重有所下降，但性能和效果仍是首要標(biāo)準(zhǔn)。"這種"可插拔"的模型選用機(jī)制，使企業(yè)能夠根據(jù)業(yè)務(wù)變化靈活調(diào)整技術(shù)方案。

技術(shù)供給與需求錯(cuò)配仍是主要挑戰(zhàn)。極兔團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)，盡管大模型廠商不斷迭代，但數(shù)學(xué)推理能力增強(qiáng)帶來(lái)的過(guò)擬合問(wèn)題，反而導(dǎo)致企業(yè)落地時(shí)出現(xiàn)嚴(yán)重幻覺(jué)和不準(zhǔn)確現(xiàn)象。"我們不得不將更多精力放在知識(shí)問(wèn)答的工程化優(yōu)化和上下文任務(wù)規(guī)劃能力上。"某云廠商人士承認(rèn)，受限于技術(shù)架構(gòu)，實(shí)際給企業(yè)的文本處理上限通常不超過(guò)3萬(wàn)token，這直接制約了大模型在復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的應(yīng)用。

這種供需矛盾催生了新的市場(chǎng)機(jī)會(huì)。飛書(shū)等協(xié)同工具通過(guò)提供任務(wù)規(guī)劃、工具調(diào)用等中間層能力，幫助企業(yè)彌補(bǔ)大模型垂直應(yīng)用能力的不足。Manus等新興解決方案的崛起，也印證了市場(chǎng)對(duì)精準(zhǔn)任務(wù)調(diào)度能力的需求——其核心價(jià)值在于通過(guò)大模型規(guī)劃任務(wù)流程，精準(zhǔn)調(diào)用各類工具，但3萬(wàn)token的限制仍構(gòu)成根本性障礙。

現(xiàn)實(shí)中的技術(shù)生態(tài)呈現(xiàn)高度異構(gòu)特征。極兔速遞同時(shí)使用多家云服務(wù)商和AI模型，其技術(shù)負(fù)責(zé)人表示："不同廠商的銷售和解決方案團(tuán)隊(duì)常駐企業(yè)，這種混合狀態(tài)既是技術(shù)能力差異的結(jié)果，也受安全合規(guī)要求驅(qū)動(dòng)。"這種局面迫使云與AI廠商重新思考價(jià)值創(chuàng)造方式——在IaaS、PaaS、MaaS層長(zhǎng)期異構(gòu)的背景下，如何提供真正符合企業(yè)需求的整合方案成為關(guān)鍵命題。