在科技領(lǐng)域的激烈競爭中，一項(xiàng)關(guān)于中美兩國在人工智能（AI）應(yīng)用發(fā)展上的觀察引發(fā)了廣泛關(guān)注。傳統(tǒng)觀念認(rèn)為，中國在應(yīng)用創(chuàng)新方面有著獨(dú)特優(yōu)勢，然而，在AI這一前沿領(lǐng)域，美國似乎占據(jù)了先機(jī)。

數(shù)據(jù)顯示，多家美國初創(chuàng)企業(yè)如Glean和Harvey，在AI應(yīng)用領(lǐng)域取得了顯著成果，其年度經(jīng)常性收入（ARR）動輒過億美金，ARR超過2500萬美金的企業(yè)更是比比皆是。這些企業(yè)不僅估值高昂，更重要的是，它們已經(jīng)有了實(shí)實(shí)在在的收入支撐，這在一定程度上反映了其應(yīng)用的深度和市場的認(rèn)可度。相比之下，中國在AI應(yīng)用方面的表現(xiàn)就顯得遜色不少，無論是在數(shù)量還是規(guī)模上，都與美國存在一定的差距。

那么，造成這種差距的原因是什么呢？一種直接的解釋是，美國在B端數(shù)據(jù)層方面的建設(shè)更為完善。大量的美國新應(yīng)用都是基于B端，這與過去的SaaS（軟件即服務(wù)）模式有著一脈相承的關(guān)系。而中國在SaaS領(lǐng)域的發(fā)展相對滯后，這也間接影響了AI在B端應(yīng)用的推進(jìn)速度。

為了更深入地理解這一現(xiàn)象，我們可以參考moveworks和Glean這兩個(gè)公司的架構(gòu)圖。這兩家公司都擁有一個(gè)共同的特點(diǎn)：它們都包含了一個(gè)數(shù)據(jù)層和智能層。數(shù)據(jù)層作為企業(yè)的完整表示，為智能層提供了必要的數(shù)據(jù)支持，使其能夠基于這些數(shù)據(jù)創(chuàng)造出服務(wù)價(jià)值。而中國在數(shù)據(jù)層方面的缺失，無疑成為了制約AI應(yīng)用發(fā)展的一個(gè)關(guān)鍵因素。

進(jìn)一步分析，數(shù)據(jù)層的構(gòu)建并不單純依賴于技術(shù)，而是更多地與生產(chǎn)關(guān)系的特征有關(guān)。數(shù)據(jù)的完整性和時(shí)效性等因素，都直接影響著數(shù)據(jù)層的價(jià)值。而在中國，由于生產(chǎn)關(guān)系的特殊性，數(shù)據(jù)的獲取和使用往往面臨著諸多挑戰(zhàn)，這也成為了制約AI應(yīng)用發(fā)展的一個(gè)瓶頸。

然而，面對這一挑戰(zhàn)，中國并沒有停滯不前。一些業(yè)內(nèi)人士開始探索新的AI應(yīng)用落地模式。在一次活動中，有人提出了“AI包工頭”這一形象的說法，來描繪未來AI應(yīng)用的一種可能形態(tài)。盡管這一說法略顯接地氣，但它卻折射出了人們對于AI應(yīng)用新模式的期待和思考。

事實(shí)上，我們可以將B端產(chǎn)品放在一個(gè)更為宏大的敘事框架下來看待。傳統(tǒng)的SaaS模式是按照層級和模塊進(jìn)行分工，然后輔助創(chuàng)造價(jià)值。而全AI驅(qū)動的商業(yè)體則自身就是一個(gè)價(jià)值創(chuàng)造的完整過程。這種模式的出現(xiàn)，無疑對傳統(tǒng)的ERP等體系構(gòu)成了挑戰(zhàn)。

以moveworks為代表的新模式，更是提出了對ERP體系進(jìn)行置換的方案。這一方案的核心在于，利用AI和大模型技術(shù)，將過去由workflow主導(dǎo)的價(jià)值創(chuàng)造過程簡化為數(shù)據(jù)+大模型的模式，從而大大降低了獨(dú)立存在的意義。

當(dāng)然，這種模式的整合深度目前還不夠，但隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，未來這種模式的潛力將是巨大的。同時(shí)，另一種更為先進(jìn)的模式——AI驅(qū)動的商業(yè)智能體也正在悄然興起。這種模式以AI為中心，在產(chǎn)業(yè)中選擇一個(gè)突破口，自上而下地整合所有資源，直接創(chuàng)造價(jià)值。

然而，這種垂直整合的模式也面臨著巨大的挑戰(zhàn)。隨著業(yè)務(wù)范圍的擴(kuò)大，整合的難度也在不斷增加。這就需要企業(yè)在選擇突破口時(shí)，進(jìn)行深入的商業(yè)和技術(shù)判斷，以確保整合的成本和效益能夠達(dá)到預(yù)期。

盡管如此，AI驅(qū)動的商業(yè)智能體仍然被視為未來的一種可能趨勢。它的出現(xiàn)，不僅將重塑供應(yīng)鏈和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，還將推動經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。而在這個(gè)過程中，中國能否抓住機(jī)遇，迎頭趕上，將是我們共同期待的問題。