Những công ty tiên phong trong việc triển khai AI đã làm đúng điều gì?

Nguồn: Geek Park

Tác giả: Tô Tử Hoa

Trong năm qua, từ AI gần như có mặt ở khắp mọi nơi trong giới doanh nghiệp.

Có những doanh nghiệp đã sắp xếp ngân sách đầu tư AI từ hàng trăm nghìn đến hàng triệu ngay từ đầu năm; có những giám đốc điều hành bận rộn tổ chức các cuộc họp chiến lược về AI; còn có những nhóm được thành lập chuyên trách về AI...

Từ sự do dự và quan sát của năm ngoái đến việc chủ động bố trí trong năm nay, Phó Tổng Giám đốc Chiến lược của Fanruan Software, ông Shen Tao, cho biết: "Năm ngoái có thể mất 3 tháng mà không thể gõ cửa khách hàng, nhưng năm nay sau Tết Nguyên Đán, khách hàng chủ động đến tìm, đó là một sự thay đổi lớn."

Đằng sau điều này là cơ hội lịch sử thực sự cho việc triển khai AI cho phía B.

Nhưng đến cuối cùng, chúng ta thường nghe một phản hồi: "Công nghệ đã có, tại sao lại không sử dụng tốt?" "Hiệu quả thực tế không thể áp dụng vào ngành công nghiệp." - Nhiều dự án AI thực sự chưa chạy được.

Đầu tư là tiền thật, lo lắng cũng là điều thực tế.

Nỗi mâu thuẫn nằm ở sự tách rời giữa công nghệ và tình huống. Nhiều nhà quản lý doanh nghiệp phản ánh rằng, sản phẩm AI thể hiện xuất sắc trong môi trường trình diễn, nhưng lại thường xuyên "gặp vấn đề" trong các tình huống kinh doanh thực tế. Sự tương phản giữa "huyền thoại demo" và "khó khăn thực hiện" này phơi bày sự hạn chế của việc các doanh nghiệp tự mình hoạt động - hoặc không có sự hỗ trợ từ mô hình cơ bản mạnh mẽ, hoặc khó khăn trong việc chuyển đổi công nghệ chung thành các giải pháp chuyên ngành.

Vậy thì, những doanh nghiệp thực sự đưa AI vào thực tiễn và hiện thực hóa nó đã làm đúng điều gì? Sau khi trò chuyện với một số tên tuổi hàng đầu trong ngành như Tuya Smart, Fanruan, Lanling và Gaode, chúng tôi nhận ra chìa khóa để thành công là đã cùng với nền tảng đám mây tạo ra một con đường - một con đường mới từ công nghệ đến bối cảnh và sau đó đến thương mại hóa.

Kết quả "chuyển giao AI" của họ cho thấy: Việc áp dụng mô hình lớn vào ngành công nghiệp cần các đội ngũ chuyên sâu vào các lĩnh vực cụ thể hợp tác với nền tảng đám mây để xây dựng một hệ sinh thái sản phẩm AI chung, cho phép công nghệ thực sự đi vào quy trình doanh nghiệp và được tích hợp vào sản phẩm, chứ không phải chỉ là những đột phá đơn lẻ.

01 Cùng xây dựng AI, mở rộng ranh giới kinh doanh của doanh nghiệp

Một công nghệ chuyển từ độ nóng sang giá trị, chìa khóa nằm ở "ai có thể sử dụng nó".

Trong năm qua, những doanh nghiệp thực sự triển khai ứng dụng AI có một điểm chung: không đơn độc chiến đấu, mà là "cùng xây dựng" với nền tảng đám mây. Mọi người nhận ra rằng, trong môi trường ngành AI đang phát triển từng ngày, sự hợp tác là chiến lược sinh tồn hiệu quả nhất.

Trong quá khứ, các nhà cung cấp đám mây cung cấp API mô hình, doanh nghiệp chỉ cần tích hợp; nhưng bây giờ, logic đã thay đổi, chẳng hạn như trong hệ sinh thái AI được xây dựng cùng với các đối tác ngành công nghiệp trên Alibaba Cloud, Alibaba Cloud chủ động tham gia vào quy trình đồng sáng tạo sản phẩm: từ việc xác định kịch bản, đóng gói thành phần, kết nối dữ liệu, cho đến hỗ trợ thông suốt các con đường thương mại. Vai trò của các nhà cung cấp đám mây đang chuyển từ nhà cung cấp cơ sở hạ tầng sang đối tác đồng sáng tạo giá trị.

Sự xây dựng chung này không chỉ là "bạn sử dụng mô hình của tôi", mà là "chúng ta cùng nhau định nghĩa sản phẩm". Phó giám đốc kỹ thuật của Tuya, ông Ke Duming cho biết, khi xây dựng "Nền tảng IoT Tuya phiên bản Alibaba Cloud", "chúng tôi đã cùng nhau sáng tạo sản phẩm này với thị trường Alibaba Cloud, cùng thăm khách hàng, hiểu nhu cầu và định nghĩa sản phẩm."

"Nền tảng IoT Tuya phiên bản Alibaba Cloud" có thể giúp các thiết bị của khách hàng trong ngành lên đám mây và áp dụng khả năng AI. Phó Giám đốc Công nghệ của Tuya, ông Ke Dumin, tiết lộ rằng ban đầu chỉ với thái độ thử nghiệm, không ngờ lại thu được nhiều khách hàng thương mại.

Do đó, bản chất của việc đồng sáng tạo là cùng nhau định nghĩa thị trường gia tăng, để đổi mới xuyên ngành trở nên khả thi. Hiệu ứng một cộng một lớn hơn hai cũng xuất hiện vào lúc này, trong đó Tuya Smart đã mở rộng từ việc tập trung vào cảnh thông minh không gian sang nhiều lĩnh vực mới như nông nghiệp, bán lẻ, sản xuất, và đã thành công triển khai dự án quản lý chăn nuôi thông minh toàn cầu đứng đầu tại Singapore; trong khi đó, Alibaba Cloud cung cấp công nghệ AI và dịch vụ đám mây cũng đã mở rộng thị trường mới.

Kê Đô Mẫn đã nói với Geek Park: "Khi AI xuất hiện, nhiều ngành công nghiệp đáng để làm lại một lần nữa. Những ngành như đồ chơi hỗ trợ tình cảm, tai nghe tiêu dùng trước đây không có mối liên hệ mạnh với IoT; nhưng bây giờ, mô hình lớn cần sự hỗ trợ hợp tác của công nghệ IoT để từ thế giới số đi vào thế giới vật lý." Ông còn chỉ ra rằng sự xuất hiện của mô hình lớn không chỉ mở ra không gian tăng trưởng mới cho những ngành này mà còn tăng cường lợi thế kinh doanh mà Tuya Smart đã có.

Là một doanh nghiệp nền tảng AIoT bắt đầu từ nhà thông minh và dần mở rộng ra ngoài trời, Tuya Smart đang thúc đẩy mỗi sản phẩm IoT tải các chức năng và thuộc tính AI dưới sự hỗ trợ của công nghệ mô hình lớn, và khớp với các tình huống ứng dụng tương ứng - từ nâng cấp thông minh thiết bị đơn lẻ thành "thông minh không gian". Ke Dou Min đã đề cập rằng, dựa trên "bộ não gia đình" điều khiển bởi AI, sẽ có thể nâng cao hiệu quả trải nghiệm người dùng và mức độ thông minh của các tình huống.

Tương tự, sau khi Fanruan ra mắt plugin Tongyi Qianwen trên nền tảng Jiandao Cloud của mình, họ không thực hiện bất kỳ đóng gói phức tạp nào, và nhận thấy khách hàng tự động bắt đầu sử dụng. Shen Tao thừa nhận: "Chúng tôi không thiết kế cho bất kỳ tình huống nào, chỉ đơn giản ra mắt plugin, và kết quả là khách hàng tự sử dụng."

Rõ ràng, những công cụ có ngưỡng thấp và khả năng thích ứng cao là những thứ có thể kích thích nhu cầu thực sự của người dùng. Trong các giao dịch mà Jiandaoyun xử lý hàng ngày, các plugin AI đã đóng vai trò quan trọng trong các tình huống như kiểm tra hợp đồng, sàng lọc hồ sơ và phân tích theo dõi khách hàng. Khách hàng thậm chí không cần những nhân viên kiểm tra hợp đồng có mức lương hàng tháng từ năm đến sáu nghìn nữa, cũng không cần phải tự tay lật xem hồ sơ khách hàng để rút ra nhu cầu - AI có thể tự động nhận diện ý định ký kết, thay đổi giá cả và các thông tin quan trọng khác.

Và trong các trường hợp doanh nghiệp lớn, sức mạnh và hiệu quả của việc hợp tác trở nên rõ ràng hơn. Công ty Bạch Lăng, chuyên phục vụ các doanh nghiệp nhà nước và lớn, thông qua mô hình lớn và chuỗi công cụ, đã nâng cấp sản phẩm "Bạch Tiến Sĩ" từ một sản phẩm hỏi đáp thông minh trong doanh nghiệp lên "Nền tảng AI".

Được xây dựng trên khung kết hợp của "Thuyết nghĩa ngàn câu hỏi + Mô hình nhỏ đặc biệt + Trí tuệ nhân tạo", "Bác sĩ xanh" mới không chỉ cung cấp chức năng hỏi đáp thông minh mà còn có thể tìm kiếm xuyên hệ thống, trích xuất kinh nghiệm, hoàn thành văn bản, quy trình và các ứng dụng khác hóa AI.

Khách hàng năng lượng mới đầu tiên của Lanling, Syleasy, sau khi triển khai trên nền tảng này, đã đạt được "ba điều một": tìm kiếm kiến thức công việc trong một phút, giải quyết vấn đề sơ bộ trong một ngày, tích lũy kinh nghiệm dự án trong một tháng.

Sự nâng cao hiệu suất theo cấp số nhân là đóng góp trực tiếp nhất của AI đối với doanh nghiệp.

Kết quả từ việc hợp tác giữa Lan Ling và nền tảng đám mây cho thấy: Năng lực AI cần được chuyển hóa thành sản phẩm có thể sử dụng cho khách hàng, nền tảng và kiến thức ngành đều không thể thiếu. "Alibaba Cloud có công nghệ và nguồn lực khách hàng, nhưng nhiều tình huống cụ thể cần chúng tôi thực hiện." Giám đốc Viện Nghiên cứu Lan Ling, Hạ Kính Hoa, cho biết, "Điều này cần phải làm cùng nhau."

Một ví dụ điển hình hơn là dịch vụ MCP của nền tảng mở Gaode. Họ đã phát triển khả năng bản đồ của mình bằng cách chồng chéo sự hiểu biết ngữ nghĩa của Tongyi Qianwen, cho phép các nhà phát triển chỉ cần một câu ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra một lộ trình đi xe hoàn chỉnh và tự động tạo mã bản đồ.

Cách tiếp cận "mô hình + MCP + chuỗi công cụ" này đã mở rộng đáng kể ranh giới kinh doanh của Amap, đồng thời tạo ra những cơ hội thương mại mới cho các nhà phát triển. Người phụ trách liên quan của Amap cho biết với Geek Park: "Việc đưa mô hình lớn vào có thể giúp dịch vụ của chúng tôi nâng cấp từ bản đồ đơn lẻ lên giải pháp di chuyển toàn cảnh. Chúng tôi hy vọng có thể tiếp cận nhiều khách hàng hơn thông qua hệ sinh thái."

Thông qua nhiều ví dụ ở trên, chúng ta có thể thấy rằng ranh giới của các doanh nghiệp đang được định nghĩa lại, nó không chỉ được quyết định bởi ngành nghề, quy mô mà còn bởi "có thể giải quyết vấn đề gì". Trong quá trình cùng xây dựng AI, các đối tác trong ngành có thể vượt qua giới hạn của chính mình, bước vào những lĩnh vực trước đây khó tiếp cận.

Đối với nền tảng đám mây, trong quá trình xây dựng hệ sinh thái AI, cũng đã thúc đẩy sự chuyển đổi của chính mình từ "bán khả năng" sang "tổ chức hệ sinh thái". Có thể nói, độ rộng công nghệ của nền tảng và độ sâu cảnh quan của các đối tác ngành tạo thành bộ đôi vàng cho việc triển khai AI.

02 AI thương mại hóa: bước vào giai đoạn sinh thái拼

Nếu hai năm trước, khi mô hình lớn vừa mới nổi lên, các doanh nghiệp còn đang cạnh tranh về các tham số và tự lực cánh sinh. Thì đến năm 2025, ngành công nghiệp ngày càng quan tâm đến vấn đề thực tế "AI làm thế nào để kiếm tiền".

Trong quá khứ, từ được đề cập nhiều là "hiệu quả mô hình"; hiện tại, những từ xuất hiện nhiều hơn là "Agent theo ngữ cảnh", "giải pháp có thể bàn giao", "biến đổi kênh".

Các trường hợp của FanRuan, LanLing, TuYa, và GaoDe cho thấy rằng, trong việc xây dựng "hệ sinh thái AI" cùng với các đối tác như nền tảng đám mây, không chỉ có công nghệ và khả năng sản phẩm mà còn là các kênh thương mại. Giá trị cốt lõi của hệ sinh thái nằm ở việc thông suốt "km cuối cùng" từ công nghệ đến thương mại.

Ví dụ, Lanling sử dụng tài nguyên khách hàng của Alibaba Cloud, hỗ trợ thị trường để có được khách hàng mới và mở rộng ra nước ngoài; Nền tảng mở của Gaode gần đây sẽ ra mắt MCP Server trên thị trường Alibaba Cloud, kết nối trực tiếp với hệ sinh thái lập trình viên; Fanruan tiết lộ rằng họ đang cố gắng cùng Alibaba Cloud sáng tạo giải pháp Agent, đưa lên thị trường đám mây Alibaba Cloud, tận dụng lưu lượng của nền tảng để chuyển đổi thành thành quả thương mại.

Khi các doanh nghiệp hàng đầu đều nhanh chóng hiện thực hóa lợi nhuận thông qua hệ sinh thái, có các nhà phân tích ngành dự đoán rằng đến năm 2030, 50% mô hình AI của các doanh nghiệp sẽ là mô hình lĩnh vực được tư nhân hóa, trong khi tỷ lệ này chỉ là 5% vào năm 2024. Điều này có nghĩa là việc triển khai AI trong tương lai sẽ ngày càng phụ thuộc vào sự hợp tác chặt chẽ giữa "mô hình lớn chung + mô hình nhỏ ngành + công cụ theo ngữ cảnh".

Những hành động thương mại này phản ánh một sự thay đổi và xu hướng: AI được triển khai là một công trình hệ thống, nền tảng cần cung cấp hỗ trợ từ đầu đến cuối. Doanh nghiệp không còn chỉ nhìn vào hiệu quả mô hình của nền tảng đám mây, mà bắt đầu hy vọng nền tảng có thể cung cấp khả năng giao hàng sản phẩm, khả năng tiếp cận thị trường, thậm chí là khả năng vận hành hợp tác.

Câu nói "công nghệ quyết định giới hạn dưới, sự phát triển của hệ sinh thái sẽ quyết định giới hạn trên" rất đúng. Vào tháng 4 năm nay, kế hoạch "Hoa nở" do Alibaba Cloud phát động chính là dấu mốc cho sự chuyển biến này.

Theo định nghĩa chính thức, "Kế hoạch Phồn hoa" kỳ vọng trong ba năm tới sẽ tập trung vào sáu lĩnh vực then chốt là hạ tầng, mô hình, dữ liệu, công cụ, ứng dụng và giao hàng, nhằm phục vụ một triệu khách hàng và thực hiện doanh thu hàng trăm tỷ.

Các ví dụ như Fanruan, Gaode, Tuga Zhineng, Lanling mà chúng tôi đã đề cập ở trên, đã đạt được tiến triển tốt trong việc triển khai AI, chính là các đối tác cùng xây dựng "Kế hoạch Hoa Đầy".

Từ góc độ bên ngoài, sự chuyển mình âm thầm của vai trò Alibaba Cloud hiện lên rõ nét sau "Kế hoạch Hoa Nở". Có thể ví như xây dựng một trung tâm thương mại, trước đây chỉ chịu trách nhiệm xây dựng tòa nhà và cung cấp điện; giờ đây cần thu hút các nhà cung cấp khác nhau, giúp nhà hàng thiết kế thực đơn, hỗ trợ cửa hàng quần áo lắp đặt giá trưng bày, thậm chí điều phối việc cung cấp hàng hóa giữa các nhà cung cấp với nhau.

Giá trị của "Kế hoạch Phồn Hoa" nằm ở chỗ trong bối cảnh các ngành đang mong chờ ứng dụng AI hiện thực hóa, nó đã tạo ra một hệ sinh thái, giúp hợp tác trở nên ít ma sát hơn và đổi mới với mật độ cao hơn. Giảm chi phí hợp tác trong hệ sinh thái và nâng cao hiệu quả đổi mới sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh cốt lõi của nền tảng.

Trong hệ sinh thái được xây dựng cùng với đối tác tại Alibaba Cloud:

Mở cửa là nền tảng cho sự thịnh vượng của hệ sinh thái. Nền tảng đám mây cung cấp một hệ sinh thái thực sự mở thông qua các mô hình, dữ liệu, chuỗi công cụ và thị trường đám mây.

Đối tác sinh thái chuyển đổi Know-How ngành thành các giải pháp sản phẩm có thể tái tạo.

Các kênh thị trường và cơ chế thương mại hỗ trợ chuyển đổi vòng khép kín thương mại "từ giải pháp đến ký hợp đồng".

Mục tiêu cuối cùng là các tham gia viên cùng nhau thúc đẩy "trình diễn demo" trở thành "ứng dụng thực tế".

Các động thái của Alibaba Cloud trong chiều hướng hệ sinh thái sản phẩm cũng mang đến cho chúng ta một bài học: Dù hiện tại hay tương lai, những người chiến thắng trong thời đại AI sẽ là những người tìm đúng đối tác, chọn đúng bối cảnh, và biến công nghệ thành sản phẩm hữu ích. Nói cho cùng, khi AI phát triển đến năm 2025, điều cạnh tranh không chỉ là "công nghệ của ai lấp lánh hơn", mà là "hệ sinh thái của ai mạnh mẽ hơn".

Có lẽ, đây cũng là sự mở rộng của triết lý "không có việc kinh doanh nào khó khăn" của Alibaba trong thời đại AI - "không có việc kinh doanh AI nào khó khăn".

Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
  • Phần thưởng
  • Bình luận
  • Chia sẻ
Bình luận
0/400
Không có bình luận
  • Ghim
Giao dịch tiền điện tử mọi lúc mọi nơi
qrCode
Quét để tải xuống ứng dụng Gate
Cộng đồng
Tiếng Việt
  • 简体中文
  • English
  • Tiếng Việt
  • 繁體中文
  • Español
  • Русский
  • Français (Afrique)
  • Português (Portugal)
  • Bahasa Indonesia
  • 日本語
  • بالعربية
  • Українська
  • Português (Brasil)