2026年的春节，AI圈没有休息。
短短一个月内，行业迎来了13次重磅发布。从MiniMax登顶调用量第一，到智谱GLM-5涨价断货秒售罄；从Seedance 2.0突破视频生成的天花板，到全网爆火的OpenClaw被大厂联合封禁……技术在狂飙，C端用户在狂欢，P端在疯狂燃烧算力。
然而，当我们把目光转向B端时，却发现了一个截然相反的现象——掌握预算的企业老板们，出奇的冷静。面对这场被马斯克称为“人类与硅基文明分水岭”的技术海啸，企业到底在怕什么？在试错成本极高的真实业务链条中，AI究竟该怎么落地？
在标普智元2026开工首播中，标普智元CEO杨蜀Edward、解决方案VP刘勇、解决方案总监李萌与南加州大学物理系硕博&“Ampligence数学” 公众号作者John，为大家拆解了这场“冰与火之歌”背后的真实商业逻辑。

(注：以下内容精选自直播高能对话片段，为方便阅读，文字有所删减整理。强烈建议点击下方海报跳转，或扫描二维码，直接观看完整版直播回放！)

01

OpenClaw爆火与“算力恐慌”

【李萌（主持）】：各位直播间的朋友们，大家晚上好！今天是标普智元马年（2026年）的开工首播，这里先给大家拜个晚年，祝大家事业马到成功，龙马精神！今天的直播，我们非常有幸邀请到了几位重量级嘉宾。 第一位是留美的物理学博士，也是我们人工智能行业里著名的“长发哥”，他的座右铭是“要用数学去抬天下所有的杠”，欢迎 John！另外，我们还邀请到了标普智元创始人、前华为海外区域副总裁 杨蜀Edward先生。线上的还有标普智元解决方案 VP 刘勇总。各位先给屏幕前的观众打个招呼吧。

【Edward/ John / 刘勇】：大家晚上好，新年快乐！

【Edward】：回顾 2025 年春节，大家都被 DeepSeek 的突然发布给“袭击”了，做 AI 的人年都没过好。而今年春节，AI 的发展浪潮比去年的力度还要强得多。AI 发展太快，以至于很多人开始有点“无感”了。但这恰恰是一个巨变的前奏，就像台风的暴风眼中心，表面看似平静，实则酝酿着风暴。

【李萌】：确实，今年春节AI 界发生了太多大事。大家可以看下这张图，短短 20 多天里，整个 AI 圈有 13 次重大发布。

其中比较瞩目的，比如Seedance 2.0 已经彻底火出圈了；还有智谱最新的 GLM-5 模型，以及月之暗面 Kimi 和 MiniMax 的最新模型，都集中在春节期间重磅发布。因为各大厂商都掌握了一个节奏：春节是大家闲下来最有空去玩 AI、也是最容易获取入口流量的时间窗口。

【John】：确实是这样。我之前做过一期视频叫“人类文明史上最重要的 Paper”，本来流量平缓了，结果春节一来又火起来了，大家闲下来终于有时间去关注这些硬核技术。

【Edward】：这背后的还有一个原因，目前全球顶级的的大模型厂商——大概十几家，美国那边有OpenAI（ChatGPT）、谷歌（Google）、Anthropic（Claude）、马斯克的 xAI（Grok）加上 Meta；国内也有大几家。现在基本上是每三个月发布一个重要版本。算下来，每年都会有 4-5 个重要版本发布，密度非常高。并且模型的能力越来越强。比如去年2 月 OpenAI 发布的 GPT-4.5，很多人觉得用来写代码还差点意思；但今年 1 月份Claude 最新的Opus 4.6出来之后，代码能力就非常强了。它迭代强度越来越大、周期越来越短，背后根本的原因是“AI 正在开发 AI”。连 Anthropic（Claude）的技术负责人都说，他们现在都在用 AI 给自己写代码，常年写代码的程序员效率被极大提高了。所以未来的研发强度只会越来越大。

【李萌】：既然聊到了代码和模型，我们就不得不提过年期间在P端（专业开发者端）非常火爆的 OpenClaw。很多企业也在持续关注，想看看它在企业内部应用上到底能带来什么新思路。John，今年年初您专门做过一期视频，讲了 OpenClaw 的时代意义，今天能不能在直播间再给大家深度分享一下您的观点？

【John】：好的。对于 OpenClaw，如果你单纯从技术的角度去看它，可能会觉得“平平无奇”，但这其实是欣赏角度错了。它的核心意义不在于某项单一技术的突破，而在于经济学层面的突破。经济学里有个基本原则：只有“私有财产”才值得长期投资。就像我家楼下的公共厕所，我不会主动去清理打扫；但如果是自己的财产，我就会用心维护调教。传统的API 调用，就像是“公有财产”，没有人会把它当成自己的核心资产去沉淀。但是 OpenClaw 的出现，首次让 AI 真正“住”在了你自己的电脑和服务器上。你可以通过skills等方法去累积数据，所以我管它叫做 AI 时代的“PC Moment（个人电脑时刻）”。第一点，也是最关键的一点，就是私密性。在企业端（B端），数据就是商业机密。如果企业用公网 API，相当于把商业机密拱手送给了 OpenAI 或 Anthropic，这也就是为什么很多 B端企业现在非常冷静的原因。但 OpenClaw 允许你本地接入模型，保证了所有机密数据都留在自己的硬盘上，这是它最大的突破。第二点是持久性。 在以前的PC 时代，你换个桌面壁纸，如果过了一个月电脑把你壁纸忘了，那是非常滑稽的。但在现在的 AI 时代，我们在 ChatGPT 上聊过的事情，过个周末它可能就忘了。但是 OpenClaw 不同，它所有的设置和上下文记忆都是存在本地的，只要硬盘不坏，这些记忆和资产就永远不会丢，这就是持久性。第三点是高度的自定义能力。 你可以把你的业务偏好深度注入给AI。比如让 AI 去辅助金融操作，你是风险厌恶者，就让它执行低风险策略；你是风险偏好者，就设定高风险高收益策略。公共的大模型为了照顾所有人，只能端水，按照中等风险去执行。但通过 OpenClaw 这种本地化部署，你可以把所有的企业偏好提前写进去，让它完全根据你的规则去操作。所以，具备了私密性、持久性和自定义能力，它就回到了经济学上最Make Sense 的状态——“私有财产”。就像你拥有自己的车，可以改装加尾翼一样。这在以前的网页端对话模型里是不可能实现的，OpenClaw 第一次让这些变成了现实。

【Edward】：John 你刚才说 OpenClaw 是一个重要的 “PC Moment（个人电脑时刻）”。那您觉得，AI 什么时候会迎来属于它的下一个“iPhone 时刻”呢？去年的豆包手机是不是“iPhone 时刻”呢？

【John】：我倒是觉得，在这个 AI 时代，“iPhone 时刻”的类比可能不太成立。iPhone 改变了什么？它本质上还是一个私有企业（苹果）做的闭源产品，它底层的开发你是看不见的，你不知道它有没有留后门。 但在 AI 时代，特别是涉及到企业或个人的核心资产时，比如我的银行密码、公司的核心代码，考虑的更多是安全性。我敢不敢让一个闭源的大模型看到我的核心数据？如果是一个开源软件，大家可以去检查它的代码，确认没有后门，不会偷偷把我的密码传给开发者。只有在这种情况下，我才敢把更大的经济权益交给它，它才能更好地为我的经济利益服务。这就是开源 Agent 和私有化部署的核心逻辑。

【Edward】：李萌，你自己实测用了 OpenClaw，你感觉怎么样呢？

【李萌】：我分享一下我的真实使用体验。目前来说，它还没有想象中那么“聪明”，但确实比以前进步很大。 首先，我没有在自己的主机上直接配置，而是用了一台云电脑。为什么？因为我不想让它在我的主电脑上瞎折腾。最近那个新闻很火嘛，一位 AI 安全专家让 OpenClaw 去处理邮件，结果它把专家的历史邮件给误删了，叫它停都停不下来。 所以，我对安全性还是有担忧的。我把它放在云端沙盒里试用，这也导致它没有学到我本地的真实历史数据。 虽然它的自主性确实高了很多，特别是它里面的 Skills（插件工具）非常好用。但现在也被曝出，排名第一的 Skills 竟然包含恶意代码。因为它是个完全开源的社区，大家都可以往上做贡献，早期可能做破坏的人甚至更多。所以目前在企业应用层面，我觉得它还是偏试验性质的。

【Edward】：除了产品本身的体验，我觉得 OpenClaw 背后开发者的故事也很有启示性。我最近看了一个长达一个半小时的博客访谈。OpenClaw 的开发者是个极客，他以前管理过近百人的研发团队，做过非常著名的 PDF 开源库。后来公司卖了，他直接退隐休息了三年。 直到去年，他才重新回到 AI 行业开始写代码。他在一个绝佳的节点进入，以开源社区的模式运营，迅速拿下了惊人的 GitHub Star 数。 他给我最大的启示是：因为他过去三年完全没碰过电脑，所以当他去年突然回归时，他的想象力完全没有被早期的 AI 产品形态束缚住！更重要的是，现在大模型的基座能力已经太强大了。仅仅靠他一个人半年的功力，站在强大的基座模型之上，就能做出如此震撼的现象级产品。这说明 AI 的底座能力已经迎来了质的飞跃。

【李萌】：这也是我们刚刚在直播前聊的一个话题——Timing（时机）很重要。你看像 Manus 其实也在做类似的事情，但它是闭源的。OpenClaw 这次能这么快爆火，恰恰是卡准了当前大模型能力飙升、MCP（模型上下文协议）和各种 Skills 工具，越来越丰富的节点加上完全开源和支持私有化，大家就疯狂涌入进去了。说到这里，最近还有一个大新闻想跟各位嘉宾探讨：Claude（Anthropic）和谷歌，最近都开始分别封禁 OpenClaw 的 API 调用了。 大家怎么看这件事情？为什么封禁？封禁对它的影响有多大？

【John】：这是最近全场所有争议里，最迷、但也最值得做战略拆解的一个问题。如果遮住名字，你听到“有人开始封大模型账号了”，按照以前的惯性，你肯定觉得是 OpenAI 在封号，对不对？因为以前它是绝对的霸主。 但现在，反而是 Claude 和谷歌在封号。这背后其实说明了三个深层的商业与战略逻辑：第一点，榜一大哥的位置可能已经换人了。 是什么给了Claude 和谷歌这么嚣张的底气去封禁一个爆火的流量入口？是它们产品现在的硬实力。这说明目前在底层模型能力上，Anthropic 和谷歌已经有了敢于叫板的底气。第二点，Token 消耗的商业模式冲突。 OpenClaw 是可以 24 小时在后台挂机干活的，它会烧掉海量的 Token。原先大模型厂商给普通用户制定的 Plan（套餐资费），是按照普通用户的交互频率来算的。现在机器 24 小时疯狂调 API，而且很多接口还是有补贴的，厂商的算力成本根本扛不住。所以我认为，未来这些厂商一定会专门针对 OpenClaw 这类 Agent 推出独立的计费 Plan。第三点，也是最重要的一点：数据闭环被打破了。 在AI 时代，得数据者得天下。大模型厂商为什么要做官方的IDE？因为用户在使用过程中产生的数据，可以反过来去训练下一代 AI，这样数据飞轮就转起来了。 结果现在，OpenClaw 作为第三方客户端把用户全截流了，大模型厂商彻底沦为了一个单纯的算力提供商。数据闭环被打破，这是大厂绝对不允许的。但我认为，这种封禁绝对不是长久之计。就像当年腾讯封杀字节的豆包App 一样，这只是短期的权宜之计。长期来看，所有模型厂商最终都必须拥抱 OpenClaw 的生态。很简单，如果你把它拒之门外，现在国内的智谱、MiniMax 等大模型都在疯狂接入。你封禁，等于把海量的开发者生态和生意免费送给对手。所以，内部做完计费和数据战略调整后，巨头们肯定还会重新开放。

【李萌】：那有没有一种可能，巨头们看到这个赛道这么火，决定自己下场造一个？把生态强行留在自己的体系里？

【Edward】：是的，比如你看 Manus 不就很快推出了类似的产品吗？我觉得它对整个 AI 产业有非常大的带动作用。大家看到最近国内的 MiniMax、智谱等大模型迎来了爆发，智谱甚至宣布了涨价断货。为什么？其实就是因为 OpenClaw 太烧 Token 了。以前开发者可能会首选谷歌或Claude 的 API，但非常贵。现在出现了什么趋势？叫做“Token 出海”，其实本质上是“算力出海”。因为我们国内的大模型算力更便宜，电力成本也更低，中国今年的发电量是美国的三倍。这就导致了海量的Agent 任务涌向国内模型。可以说，这是一场由“Token 燃烧”带动的国产大模型原地起飞。我记得去年底看谷歌的一个访谈，谷歌的CEO 说，他们认为目前的 AI 没有泡沫。为什么？他说谷歌的算力中心是每半年翻一倍，5年下来就是 2 的 10 次方，也就是 1000 倍。听起来 5 年增长 1000 倍很惊人对吧？但我当时一想，这肯定不够啊！你看看现在 OpenClaw 这种烧 Token 的速度，你就知道 1000 倍绝对不够。

【John】：对，去年初 DeepSeek 横空出世的时候，很多人在那边做空英伟达，我想说，这是巨大的利好，怎么会是利空？在经济学里，有一个非常著名的“杰文斯悖论（Jevons Paradox）”。就拿蒸汽机来说，随着蒸汽机效率的不断提高，你以为煤炭的消耗量是降低了还是升高了？事实是，效率越高，煤炭的消耗量反而呈指数级暴涨。大模型也是一样，DeepSeek 把单次推理的固定成本打下来了，但它把总边际成本的盘子远远地扩张了。门槛低了，应用（比如 OpenClaw）爆发了，总算力消耗其实是更恐怖的。所以削减到最后，算力的消耗依然是指数级增长的。

02

C端很嗨，P端很猛，但企业为什么冷静？

【李萌】：确实如此。关于算力的消耗和国产模型的爆发，大家看看这张“春节 AI 概念股黑板报”。

在春节期间，智谱和MiniMax 的概念股大涨了 50% 多。有统计显示，MiniMax 期间的 Token 消耗量一度达到了全球第一。而且不仅仅是文本模型，今天在 AI 社区里有人反馈，由于大量用户在疯狂使用 Seedance 2.0 生成视频，导致字节跳动的算力卡都严重告急了。所以说，现在行业还是面临着巨大的算力瓶颈。我们把故事线串起来看：OpenClaw 爆火 → Agent 开始 24 小时海量调用算力 → 谷歌和 Claude 封禁断供 → 全球开发者转向国内便宜的模型 → 国内 Token 消耗量冲上第一 → 智谱涨价断货、相关股价暴涨。然后最新的新闻是，Claude 的 CEO 最近又出来发声，指责中国的大模型是“蒸馏”了他们的数据。

【Edward】：但我觉得这背后有一个很核心的知识点：为什么国内大模型能接住OpenClaw 这一波泼天的富贵？从去年下半年开始，大模型的训练模式其实发生了根本性变化。以前的模型是“知识问答型”的，但现在的模型正在向 AgentOS（智能体操作系统） 的底层逻辑演进。模型在训练阶段，就直接被放入大量的Agent 真实应用场景中（比如通过强化学习，在成千上万个模拟环境里跑任务）进行训练。训练出来的模型，天然就具备了跨软件执行任务、打开浏览器、甚至通过MCP（模型上下文协议）调度本地文件的能力。它天然就是为了“自主执行任务”而设计的。用这种模型来跑 OpenClaw，适配度极高，Token 才能真正被 7*24 小时燃烧起来。

【李萌】：杨总总结得非常到位。刚刚我们也提到了字节的算力被跑空了，那就不得不提最近在C 端彻底爆火的视频生成模型 Seedance 2.0。大家有没有被朋友圈刷屏？两位嘉宾对 Seedance 2.0 有什么见解？

【John】：客观地说，Seedance 2.0 肯定比之前的 Sora 甚至是某些二代模型要强。我平时刷短视频，经常看一些用 AI 做的《火影忍者》二创视频。最近我明显发现，这些 AI 生成的动漫视频，档次和质感一下子就上来了，这我是能明显感知到的。

【Edward】：这其实说明了大模型正在走向“术业有专攻”。Claude 主攻代码，基本已经卷到顶了。

【John】：在 AI 视频这个赛道，我早就预言过，笑到最后的肯定是字节跳动。你看 OpenAI，经常像“猴子搬玉米”。它想跟谷歌抢 AI 搜索，抢不过；想跟 Facebook 抢 AI 社交，也抢不过；想做 AI 视频，最后肯定也抢不过字节。为什么？因为字节有抖音啊！人家在这个赛道打了多少年的地基、积累了多少视频数据和分发渠道，哪是你 OpenAI 靠一个基座模型就能轻易颠覆的？

【李萌】：说到Seedance 2.0 的强大，前两天看周鸿祎的一个采访，他提了一个观点：他说 Seedance 2.0 现在生成的东西，已经有点接近于“物理世界模型”了。也就是说，它生成的视频在时间序列上，物理特性的一致性非常高，它好像已经理解了这个物理世界是怎么运作的。John，您作为物理学专家，怎么看这个评价？

【John】：（笑）你跟一个专业学物理的人说这个，我可就要跟你较真抬杠了。Seedance 2.0 确实包含了一定的物理规律在里面，但它绝对不能叫做“物理模型”。我认为AI 视频有两个级别：一个叫“看起来真”，另一个叫“绝对的真”。如果它只是达到了“看起来真”，我称它为“电影模型”。举个最简单的例子：我手里拿着一杯水，松手，它掉下来。如果是物理模型，在第1 秒的时候，这杯水必须精确地出现在它该在的空间坐标上，多一点不行，少一点也不行，这需要严密的物理公式去推导。但现在的AI 视频模型是怎样的？这杯水大概掉在一个合理的范围内，只要肉眼看不出违和感，它就生成出来了。这只是看上去“逼真”，肉眼无法分辨区别而已。所以，它目前只能叫“电影模型”，距离真正的“物理世界模型”还有距离。

【李萌】：刚刚我们聊了近期的热点，其实大家也看到了一个非常明显的现象：C 端的大众用户现在玩得非常嗨。不管是春节期间刷屏的 Seedance 2.0 视频，还是微信元宝抢红包、通义千问的拜年应用，大家都玩得不亦乐乎。连我父母这么大年纪的人，现在也都在用豆包和千问。

【Edward】：C 端受影响最深远的，往远了说是搜索习惯的改变，往近了说是语音助手的替代。以前大家在街上喊“Siri”或者“小度”，现在很多人直接在用豆包，回答也更精准专业。这引发了巨大的流量迁移。

【李萌】：我们再看P 端（专业开发者/超级个体）。P 端用户不仅玩得猛，而且付费能力极强。最近有报道说，用 OpenClaw 的专业用户，一个月烧掉的 Token 账单高达上千美金，大家完全是乐此不疲地往里投入。因为 P 端干的不是娱乐，而是个人的生产力工作。但是，当我们回过头来看B 端（企业级客户） 时，却发现企业的状态出奇的冷静。企业到底在担心什么？在犹豫什么？这个问题，我们请杨总和刘总来聊一聊。

【刘勇】：我先来谈谈一线接触企业的情况。企业端其实只是表面上看着平静，实际上很多企业都在内部积极尝试。这有点像当年企业推广电脑办公一样，如果这一两年哪家企业还没用上AI，那它绝对会被时代淘汰。但是，企业考虑AI 的逻辑，跟 C 端自娱自乐、或者 P 端个体单打独斗完全不一样。企业考虑的是商业价值——用了之后能不能优化业务流程？效率能不能真正提升？最核心的痛点在于：数据私密性。 企业的数据是核心资产。我不可能把核心的商业机密直接传到公网去调用OpenAI 或者 Gemini 的接口，这存在极大的数据泄露风险。这也就是为什么企业这么谨慎。所以，一旦数据私有化部署和安全合规的问题被解决，企业应用AI 去实现流程自动化是非常积极的。到了 2026 年，这会是一个临界点：很多企业之前在悄悄做试点，突然大家会发现同行都用上 AI 了。不用的企业，就像互联网时代，别人都在用电脑联网办公，你还在用纸笔办公一样，会被彻底洗牌淘汰。

【Edward】：我也谈谈我的看法。我觉得现在 AI 的赛道可以非常清晰地分成三个：To C（大众消费者）、To P（Professional，专业超级个体）和 To B（企业级）。To C 的特点就是“嗨”。大家玩得开心就行了，你用Seedance 2.0 生成个视频，哪怕光影差了 0.01 毫米，也没人去较真。To P 的特点是“猛”。因为专业人士的核心动力是寻求更高效、更低成本的工具。所以只要有最新的模型版本出来，他们会毫不犹豫地去用。AI 有时候不稳定、有幻觉？没关系，P 端的超级个体有极强的专业能力去“包容和驾驭”这些不确定性，他们能自己调优，榨取出 AI 的性能上限。这也就是为什么 Token 会被他们燃烧到原地起飞。但To B（企业级） 完全不同。企业的保守和行动迟缓是必然的，因为 To B 必须要“求稳”。企业和个人最大的差别是什么？搭建一个企业，是一台极其复杂的商业机器，要把人才、资金、监管、流程等无数要素严密地咬合在一起。企业最重要的目标，是维持这台商业机器的稳定运转，在这个基础上再去提效降本。而大模型（AI）偏偏是一个非常强大，但又自带原生不确定性（幻觉、黑盒）的生产力。把一个高度不确定的东西，塞进一台要求绝对稳定的商业机器里，企业当然会害怕。所以，企业如何去容纳、包容并管理 AI 的不确定性，才是 AI 能不能在 B 端大规模落地的生死关键。

【John】：针对杨总说的这个“如何管理 AI 的不确定性”，我还真有标准答案！就在我马上要出版的新书的最后一章，我提出了一个理论，名字听起来有点中二，叫“反奥利奥理论”。普通的奥利奥饼干是什么结构？是“黑-白-黑”（两块黑饼干夹着白奶油）。而企业级AI 的架构，必须是“白-黑-白”（两层白盒夹着一层黑盒）。中间的这个“黑”，代表的是大模型（黑盒），它负责提供强大的推理和生成能力，但它是不确定的。下面这一层“白”，代表的是工具层（白盒），也就是传统的软件和 API。大模型必须通过调用这些确定性的传统软件工具去干活。这就是为什么传统软件不会被 AI 完全取代，因为它们变成了 AI 手里的工具。最上面那一层“白”，代表的是管理层（也是白盒），也就是传统的强逻辑代码。它是用来监督、管理和限制 AI 的。大家一定要记住一个核心：在企业级应用里，AI 的大总管绝对不能是另一个 AI，AI 的大总管必须是传统的代码逻辑！因为只有传统代码那种绝对的“确定性”，才能对冲掉大模型原生带来的“不确定性和幻觉”。这就是企业安全落地 AI 的“反奥利奥结构”。

【Edward】：李萌、刘勇，你们在一线做企业级 AI 落地的时候，遇到这种关于“一致性”或者其他的具体挑战，可以给大家分享一下吗？

【刘勇】：我先来说说。我们在给企业部署AI 的时候，最先要解决的就是这几座大山：第一，极高的准确性与一致性。 企业级应用跟个人自娱自乐完全不一样。企业要求你每次输出的结果必须是一致的。就像工厂流水线，我今天生产产品的标准是这样，明天不能因为大模型突然“聪明”了，就擅自改标准。哪怕改得更好也不行，因为企业要求的是上下游标准咬合的一致性。 比如我们做文档自动化处理（IDP）的项目，客户对最终系统提取数据的准确度要求是 99.99%。这个指标是写死在合同里的。但大模型本质上是基于概率的，自带“幻觉”。如何用工程化的手段去消除幻觉，补足这 0.01% 的误差，是企业落地的第一道生死线。第二，私有化部署与数据隐私。这是所有企业首要考虑的问题。企业的核心数据资产和客户隐私绝不能出域，这直接决定了AI 项目能不能立项。第三，低延迟与效率瓶颈。 AI 处理的速度必须远高于人工。如果人审核一份合同需要 10 分钟，你 AI 跑一圈大模型推理需要 1 个小时，那企业宁愿雇人。 所以，真正成功的 AI 落地，绝不是盲目追求大模型的上限，而是通过重构“人机协同”的业务流程，在不破坏原有业务逻辑的前提下，把整体处理效率提升十倍百倍。这才是好的企业 AI 应用。

【Edward】：总结得很好。从业务本质上来说，P 端（专业个体）追求的是“上限”，而 B 端（企业级）追求的是“鲁棒性（稳定性）”。P 端的态度是：你这次干得好，下次干得更好，那就太棒了。B 端的态度是：你下次不用干得更好，你只要保持和这次一样好就行了！为什么？因为企业本质上是一个流程型组织。它有清晰的工作节点，如果你这个节点产出的数据格式不一致，下一个节点就直接崩溃，不知道该怎么处理了。企业追求的是整体系统的最优，而不是局部某个节点的上限。恰恰AI（大模型）是基于神经网络和统计概率的，它自带不确定性。如果企业在流水线上大规模使用AI，哪怕每个节点的准确率都是 99%，经过 10 个节点的误差累积，最终的精确度也会变得极低。这也是 AI 和传统计算机程序最大的不同，更是企业落地最大的挑战。另外，企业非常讲究“ROI 投资回报率”与“风险控制”。哪怕引入 AI 让效率翻倍的概率是 10%，但让业务停摆的概率有 50%，老板也是绝对不敢用的。这也解释了为什么企业现在如此谨慎。

【John】：这种保守当然能理解，但解决这个矛盾最好的方法，就是让残酷的市场去教育他们。

【Edward】：就像马斯克最近提出的一个观点：2026年是人类和硅基文明的分水岭。 意思是从此以后，大家就分道扬镳了。一个充分使用AI 的公司，和一个不使用 AI 的公司竞争，这就像一个指数函数在持续发生作用。用 AI 的公司，生产效率、产出利润、甚至对顶尖人才的吸引力，都会呈指数级变化。

【John】：是的，最终市场和经济规律会自我调节，所有保守的企业被经济学“揍”一遍之后，就什么都懂了。

03

2026年企业 AI 该如何安全落地？

【李萌】：既然聊到了落地的实战，我想从另外一个具体的角度来谈谈To B 的应用。刚才大家聊到如何管理复杂的数据和流程，杨总之前在视频号里分享过Palantir 的案例，里面提到了一个很核心的词——“本体论（Ontology）”。其实，我们在研发BPai 这类 To B 产品时，底层也用到了本体论的思想。

本体论说起来很抽象，其实就是把世界万物抽象成“实体、属性、关系”。只要把企业的业务定义好，AI 就能去精准描述和计算企业的商业逻辑。空谈理论不如看实战，通过我们 BPai 的智能合规归档系统的演示视频。大家看看我们是怎么用 AI 解决企业最头疼的“历史乱账”问题的。

【李萌】：我来总结一下刚才视频里的真实客户场景。BPai 的企业智能文档归档，目前主要应用在哪些企业？最典型的是两类：准上市、上市公司和出口退税企业。大家都知道，上市公司每年都要面临严格的年度审计。审计最关键的一环，就是核查业务的真实性，这就要求企业把相关的凭证和佐证材料全部归集整理好提交。但现实是，这些资料分散在企业内部的各个系统里：订单在ERP 里，发票在财务系统里，物流单据又在运输系统里。我们现在的做法是什么？用AI 智能体代替人工去抓取、阅读和整理。BPai 智能体会把所有文档读一遍，提取出核心实体和属性（比如报关单号、重量、金额），然后根据企业设定的业务逻辑，自动重新组织、重命名、归档，甚至能自动查出业务逻辑里的问题。给大家汇报一个真实的客户数据：这是一家大型制造企业，每个月要处理十几万份关联文档。以前他们靠财务团队的30 个人兼职去手工对账，依然经常错漏缺失。用了 BPai 私有化部署的智能体后，处理团队从 30 人减到了 3 个人，而且准确率比以前纯人工还提升了 20% 。这就是真正的降本增效！同样，在出口退税核查的场景，比如珠海的某知名国企，以前要花两三天才能备齐的合规材料，用了BPai 之后，现在只需十几二十秒就能一键生成提交给税务局，真正实现了增收提质。

【Edward】：像你刚才说的，监管机构要看的不是单张发票，而是完整的证据链。这些证据链散落在企业的各个角落。我们需要从散落的知识库中找关联，来生成合规文档。这套方案的泛用性极强，它不仅能用于合规审计，还能用于企业内部风控。

【李萌】：没错，因为我们的方案底层是基于本体论“实体-属性-关系”构建的，就像搭积木一样，遇到新的业务场景，只需要重新定义一下逻辑结构，就可以立刻跑起来。

【Edward】：是的。过去几年，大家提得最多的是“数据”，因为那是计算机时代遗留下来的习惯——管道里流动的是比特。但大模型给了我们新的视角：企业里流转的比特，承载的本质上是“知识”和“信息”。 白领员工每天处理的，其实就是企业里各种各样未被结构化的知识。而这，恰恰是大语言模型（AI）最擅长处理的东西。

【刘勇】：没错。我们再来看一个对安全和控制要求最高的行业——金融保险业。金融企业对数据安全性是第一考量，必须要求本地化部署。在现阶段，AI 不可能去接管金融企业的整个业务流。我们的破局思路是：把那些需要海量人工重复劳动、容易出错的环节单独剥离出来，交给 AI 智能体去处理。下面这个视频，讲述了BPai 是如何在这家服务千万用户的金融科技企业落地的。

【刘勇】：大家可以看到，这家金融企业有200 多万份历史存量合同，而且大量是 PDF 扫描件和图片格式的签约文件。在传统模式下，必须人工一页页去翻找关键信息进行分类。这种痛点不仅存在于金融业，地产、保险等行业都面临着海量的纸质或PDF 存量历史数据。我们现在不仅是用AI 帮他们做分类，更是在帮他们做“数据资产化”。把纸面上的数据，变成结构化、可检索的企业数据资产。而且全程通过本地化私有部署，彻底解决了金融企业最担忧的安全合规问题。

【John】：刘总刚才讲的这个文档处理，我给大家打一个非常直观的比方：AI 和传统软件，到底有什么本质区别？你就想象一个存钱罐。这个存钱罐，就是你企业里现有的传统ERP、OA 软件。现在来了一个一角钱硬币（数据），扔进存钱罐里；来了一个五角钱硬币，也扔进去。企业小的时候还好，当企业做大了，存钱罐装满了，里面混杂着几百万个一角和五角的硬币（非结构化乱账）。问题来了：你怎么把这一角和五角的硬币精准地分拣出来？传统软件做不到，它只会把硬币堆在那里。能够把这些硬币精准识别、分拣、整理出来的那个东西，就叫AI！ 这就是 AI 的独特价值。

【Edward】：John 这个比喻太精辟了。从近期我们和几家上市公司合作落地 BPai 归档系统的经验来看，我也总结了企业引入 AI 的几个核心心得。其实每个企业都想拥抱AI，但往往不知道怎么下手。我给企业高管们总结了一个非常简单的“企业 AI 落地三步法”：第一，找准痛点场景。什么叫真正的痛点？就是那些员工不想做、也很难做好，但是又“必须做好”的事情！比如监管报送、合规审查、风险审计。这种活儿不仅繁琐，而且容错率极低，把它交给 AI 智能体来做，是最契合的。第二，业务标准与闭环必须清晰。什么是做好了？标准要定清楚。比如出口退税，你要的不仅是一张发票，而是一个完整的“证据链”。如果 AI 能从散落的知识库里，完美拼凑出这条证据链并实现业务闭环，那这就叫达标。第三，量化投资回报（ROI）。你得告诉老板，我投这个项目能省多少钱。比如以前30 个人兼职干一年都干不好的活，现在只要 3 个人就能轻松搞定，准确率还更高。老板一算账，投资 50 万，回报 100 万，马上就能拍板。黄仁勋最近也有个观点：企业引入AI，要允许“百花齐放”。先行动起来，比如我们公司已经让财务、HR、行政各个部门都去尝试用智能体，最后自然会有几朵花开得最旺，那就是你想要的结果。找到痛点、明确标准、算清账，这三步走通了，AI 就能在企业里生根发芽。

【李萌】：杨总总结的三步法非常实用。不知不觉我们今天已经聊了一个半小时，干货实在太多了！聊到这里，不知道几位嘉宾还有什么特别想分享的？

【Edward】：我最大的感慨就是，现在评估AI 的发展，按“年”来算都太慢了，真实的情况是按“月”、甚至按“周”在迭代。大家回想一下，仅仅是刚刚过去的1 月份，就出来多少令人惊叹的产品？Claude 的最新更新、OpenAI 的 GPT-4.5、字节的 Seedance 2.0，还有爆发的 OpenClaw 以及各种丰富的 Skills。

【John】：其实 Skills 这个概念的爆发让我比较意外，按理说这东西两年前就该出来了，逻辑很明显。但你要说意外，OpenClaw 的爆火其实也是一种“必然的意外”。在物理学里，普通人管这叫“涌现（Emergence）”，我们物理学叫“相变（Phase Transition）”。什么意思？水在99 度的时候，它还是液态的水；但到了 101 度，它就变成了气态。OpenClaw 也是这样。当它底层的基座大模型智商只有 99 的时候，OpenClaw 就是跑不起来；但是当模型智商跨过了 100 这个临界点，OpenClaw 瞬间智慧就爆发出来了。

【Edward】：没错，刚才我也提到了，这背后是新一代大模型训练方式的根本变化。它从以前的“知识问答型”，彻底转向了“任务执行型”，现在的大模型越来越像一个 Agent OS。大模型每一次的迭代升级，都会孕育出一批全新的智能体。正是因为这种Agent OS 架构的成熟，才让 OpenClaw 能够迅速爆红，也让中国的大模型生态稳稳接住了这波泼天的流量。

【李萌】：真的是“AI 一日，人间一年”。既然技术发展这么快，在直播的最后，我们请三位大咖用几个关键词，对今年（2026年）的 AI 发展做一个预言和展望吧！

【John】：我的预言一般领先行业两年，所以我就做一个保守的 1-2 年的预言。现在OpenClaw 出来之后，很多人还是只能接大厂的 API，为什么？因为目前的开源模型智力确实还差一点。就像我刚才说的，智商 99 就是不行，必须得跨过 100 的阈值。但我预言，今年年底或者最迟明年，开源模型的智商绝对能够跨过这个阈值！到那个时候，现在的开源模型也能极其顺畅地跑起OpenClaw。一旦跨过这个临界点，整个B端（企业级）和 P端（专业用户）将全面转向“本地部署的开源模型”。到那时，可能只有 C端小白才会去调公网的 API。这意味着，大厂 API 的市场格局会见顶！

【李萌】：我的觉得AI 智能体一定会全面进入“民用化”阶段，智能体一定会变成极度标准化的底层工具，就像今天的微信一样，每个人、每天、每时每刻都在用，这个拐点最快一年就会到来。

【刘勇】：我从企业应用的角度谈谈我的预言。去年我们跟客户交流时说，未来的办公软件都会被AI 接管，大家还觉得有点科幻。但到了今年，没人再质疑了。现有的电脑和传统软件，会彻底下沉为底层的“中间件”。 未来无论是个人还是企业，使用电脑的方式，将完全回归到“人与人交流”的最本源状态。你只需要把业务诉求描述清楚、把验证标准定好，剩下的全部由 AI 去操作。今年绝对是这个重构过程的“元年”。

【Edward】：去年我对AI 的关键词是“拐点”（DeepSeek 等把成本打下来了）；今年，我的关键词是——“AGI 加速”与“智能体经济快速成型”。什么是真正的AGI？有6大战略标准：1. 全场景通用性；2. 人类级复杂认知；3. 自主执行与工具使用；4. 持续学习与自我进化；5. 价值对齐；6.战略指导原则。目前我们在“自主执行”上已经迈出了一大步（比如 OpenClaw）。剩下的难点在于“自我进化”。现在马斯克等顶尖团队都在攻克 Self-play（自我博弈/自我进化），一旦模型能在过程中自我迭代，不再完全依赖人工喂数据，真正的 AGI 就降临了。在AGI 加速的大背景下，企业如果不拥抱 AI，就是在被时代抛弃。所以，大胆去“燃烧 Token”吧！当你敢给 AI 机会去燃烧算力，它一定会给你带来商业上的巨大惊喜。

【李萌】：感谢三位嘉宾极其前沿的洞察！再次提醒直播间的各位，赶紧扫码进群，今天提到的标普智元BPai 落地方案、完整的实战视频都会在群里发放。有任何业务痛点，我们在群里随时交流！

【John】：借最后的时间我打个广告！刚才杨总说“AI 一天，人间一年”，普通人根本跟不上这技术迭代的速度。怎么办？你最缺乏的是“对 AI 的系统性认知架构”。当你的认知架构建好了，再看到OpenClaw 或者什么新的 Skills，你一眼就能看透它的本质。在我马上要出版的新书《智慧的智慧》里，你会学到完整的 AI 系统性知识。我敢吹个牛：你遇到的所有 AI 问题，在我的书里都能找到答案！如果我的书里没有答案，我免费亲自给你回答。

【李萌】：哈哈，祝贺John 老师的新书大卖！群里的老板们争取人手一本！今天其实还有很多技术干货没聊透，比如杨总之前提到的Palantir 的深度应用，我们留到下期直播或者线下交流再细聊。

【刘勇】：是的，AI 落地是非常专业的事情，专业的事交给我们专业的人来做。标普智元有丰富的企业落地实战案例，欢迎随时找我们交流困惑。

【Edward】：AI 绝对不是一阵风口，它是一场正在席卷而来的海啸。不要被目前的表面平静所迷惑，企业必须立刻行动起来！2026 年，绝对是拉开差距的分水岭。

【李萌】：今天正好是大年初十，借着这场干货满满的直播，再次给大家拜个晚年！在AI 的强力加持下，祝所有企业快马加鞭，马到成功！感谢大家的陪伴，我们群里见，下期直播再见！