百融智能CEO张韶峰：AI正从工具走向生产力主体，重构企业价值创造
百融智能CEO张韶峰：AI正从工具走向生产力主体，重构企业价值创造
2026年09月10日 08:22
9月初，百融智能CEO张韶峰从美国考察回来，旧金山、硅谷、纽约走了一圈，这位科技“老兵”直言“被震撼到了”。
震撼来自一个根本性的变化：在美国AI创业公司里，干活的人已经变了。AI已经从“工具”变成了“员工”，从“辅助”变成了“主力”。
近日，张韶峰做客“华夏大讲堂”，并带来《AI时代来临，你准备好了吗？》主题分享。他认为，这场变革的级别，人类历史上从未有过。以前不管是蒸汽机还是 电力 ，干活的主体还是人，机器只是延伸了人的体力。但这次不一样，干活的主体本身换了物种。这场变革，正在倒逼每一个企业重新思考：你的“员工”到底是谁？
“硅基员工”登上舞台
他观察到在海外的一些AI原生企业里，接受任务、完成任务的主体已经默认是AI，是“硅基员工”。“AI遇到了困难，人类才来帮忙。这个顺序的颠倒，本质上是劳动力主体地位的彻底翻转。”
张韶峰把这种转变称为“范式革命”。过去，无论技术如何进步，供给侧的主力永远是人类员工。而现在，劳动力的主力变成了硅基生命。
张韶峰引用了一个案例，谷歌前AI首席科学家杰夫·迪恩和另一位同事辞职创业，新公司一共就4个人。此前他们在谷歌管理超过1万个人，但现在选择了小团队，因为已经厌烦了大团队来回拉扯、为了沟通损耗而建立的各种流程。
这种“反规模”的偏好，直接体现在“硅碳比”这个新指标上。张韶峰判断，硅谷AI原生企业的硅碳比，也就是硅基员工与碳基员工的比例，至少是几十比一，每一个碳基员工指挥几十个硅基员工。而中国大多数企业可能连1:1都还没有达到。
百融智能自身的实践也印证了这一趋势。公司1000多位人类员工，指挥着20多万个“硅基员工”，它们有工号、有KPI、有绩效考核，甚至有“退役”机制，百融智能的硅碳比已经达到了1:150。张韶峰表示，我们的AI员工不是工具，是正式的劳动力，它们干的活，以前都是真人干的。
从卖软件到交付“结果”
劳动力主体的变化，必然带来商业模式的重构。
张韶峰透露，百融智能在2025年12月正式发布了企业级AI Agent战略，并明确提出RaaS（Result as a Service，结果即服务）的商业模式。这个战略的核心只有一句话：“企业级AI的下一站，不是更会说，而是更能做。不是交付一个功能，而是交付一个结果。”
“传统的软件公司提供的是工具，最后要由碳基员工调用来完成一个任务，所以我们很难做到按结果来收费。但现在不一样了，AI能像碳基员工一样交付结果，我就可以对比碳基员工的工资来付费。”张韶峰表示，百融智能为客户提供多种计价模式：按任务计价、按岗位薪酬制，相当于为“硅基员工”支付月薪、年薪，按价值创造分成。
张韶峰表示，以前企业部署 AI应用 ，主要从IT预算中支出。随着AI从技术工具走向“硅基生产力”，其投入逻辑正在发生根本变化，从IT预算转向人力资本预算，而后者的市场空间较前者至少高出一个数量级。这意味着，AI的价值不再局限于技术系统的效率提升，而是开始进入企业核心生产要素的配置体系。
他分享了一个内部真实案例，公司有一个部门专门服务年贡献收入不到50万元的小客户，通过电话、视频等方式远程服务2000多家企业，原本需要50个碳基员工。采取AI提效之后，减到了5个碳基员工加18个硅基员工。但另外的45个员工并没有被裁，而是让他们学会了怎么搭建智能体，服务更多的企业。他们从后台职能部门变成了前台业务部门，收入反而提升了。“这个案例说明，AI替代的不是人，而是‘重复性劳动’本身，人会转移到更有创造性的岗位上去。”
如果说百融内部的实践展示了AI如何重构一家企业的岗位与流程，那么在更广阔的产业层面，同样的逻辑正被放大为一种新的产业整合模式：AI Roll-Up。张韶峰观察到，一些科技公司和投资机构已不再满足于向传统服务企业出售软件，而是直接收购或整合会计、客服等人力密集型服务公司，获得其客户关系、专业人才、行业数据和真实工作流，再以AI重构运营及交付体系。AI公司由此从技术供应商进一步走向业务经营者，直接对经营结果负责。
AI Roll-Up受到资本关注，背后是AI所能触达的价值空间发生了变化。因为AI从软件工具走向劳动力供给和服务交付，其对应的市场将不再局限于IT预算，而是规模更大的人力资本支出。
他以美国市场的两类实践为例：一家投资机构持续整合会计师事务所，将核账、报税等大量重复性工作交由AI完成，目前已整合50多家机构，通过AI完成7000万次税务申报，成本降低约三分之二；另一家公司则收购呼叫中心外包企业，将约80%的接听和外呼工作交给AI，推动毛利率从15%提升至65%。这些案例表明，AI Roll-Up并不是简单地“买下一家公司再做降本”，而是以AI重新组织人才、数据与流程，重做传统服务行业的生产方式和价值分配方式。
大模型不等于智能体
随着AI热度持续升温，大模型、智能体、生成式AI等概念高频出现，张韶峰认为，要让AI真正进入生产、创造价值，首先需要厘清三者间的认知误区。
第一个误区是把AI和大模型划等号。以大模型为代表的生成式AI，擅长内容生成、语义理解和人机交互，但这只是AI能力体系的一部分。在企业经营中，决策式AI同样不可或缺，它更擅长对风险、需求、库存和市场趋势进行分析、预测与判断。生成式AI与决策式AI各有所长，可以协同发挥作用，从这个意义上说，大模型并不能解决所有问题。
第二个误区是把大模型和智能体混为一谈。大模型类比于人的大脑，有学习能力和推理能力，但光有大脑完不成工作，还需要四肢和神经。大模型加上任务分解、记忆、调用工具、执行四个能力，才构成端到端交付工作的智能体。
第三个误区是认为部署一个开源大模型就能完成AI转型。接入模型只是迈出了企业级 AI应用 的第一公里，剩下99公里还包括行业知识注入、数据与知识治理、业务流程重构、系统接口打通、权限与合规控制、效果评测以及持续运营。很多企业喊了两年AI转型没什么效果，往往不是模型不够强，而是这99公里还没有真正走完。
张韶峰预测，未来企业级AI的格局将呈现出三层架构：底层是提供通用知识与推理能力的通用大模型，中间层是融入行业know-How的垂直领域大模型，上层则是能够执行任务的智能体。通用大模型无法覆盖全部领域，比如它会做数学题，不见得能处理好情绪问题。最后的格局一定是三者结合，才能帮企业真正解决问题。
至于企业级AI落地最快的场景，张韶峰认为编程和客服将走在前面，因为这两个场景的价值衡量标准较为统一：程序跑不跑得通，客户问题有没有解决？其中，在客服领域，百融智能打造的AICC（AI智能联络中心）正是企业级智能体实现跨行业规模化落地的突破口。它并非传统意义上的问答客服，而是将语音识别、意图理解、主动引导、任务执行与业务流程衔接起来，推动AI真正帮助用户解决问题。
他分享了百融智能AICC在某龙头 快递 企业的一个真实服务案例。一位老大娘为了一双没收到的袜子来电咨询，与百融智能的硅基客服沟通了20多分钟。用户的表述非常生活化，信息零散，AI需要追问购买平台、识别订单情况、理解真正诉求，一步步把事情解决。AICC真正带来的增量价值正是对于这种发散且不可预判问题的高效处理。
百融智能的英文名称已由Bairong Inc.变更为Bairong AI Inc.，中文名称由百融云创变更为百融智能。更名背后，是对智能二字承载的未来使命的笃定。
百融智能成立于2014年3月，是专注企业级 人工智能 应用的科技公司。公司以自研大模型为技术底座，依托“结果云”和“百工”智能体操作系统，推动企业级AI从技术工具走向任务执行与结果交付，业务版图已由金融延伸至 物流 、运营商等多个行业。同时，百融智能参与起草人工与智能客户服务协同领域的国家标准，将一线实践沉淀为行业规范，助力人机协同应用走向规范化、规模化。
AI带来的这场范式变革已经不再是遥远的未来，它正实实在在改变我们每个人的生产生活。每一个企业、每一个职场人，都将不得不面对全新的科技时代。未来真正拉开差距的，不是谁拥有更多AI工具，而是谁能够率先建立起人与AI协同创造价值的新生产方式。
（文章来源：华夏时报网）
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