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采訪|泓君
圖文|朱婕
“龍蝦熱”正在退潮,但它帶來的創(chuàng)新沖擊還在持續(xù)——當(dāng)它與行業(yè)know-how相結(jié)合,正在迸發(fā)出新的能量。
阿里國(guó)際站有著26年的B2B數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)積累,今年初,OpenClaw、Cowork這些工作范式被驗(yàn)證,讓他們看到了打通B2B閉環(huán)的智能體,終于到了可以落地的臨界點(diǎn)。
于是春節(jié)之后,“外貿(mào)版龍蝦”Accio Work來了,海外用戶只需要和這個(gè)Agent對(duì)話,它就能自主跑完從市場(chǎng)分析、選品設(shè)計(jì)、供應(yīng)商篩選、商品發(fā)布和日常運(yùn)營(yíng)的全過程,把原本需要數(shù)周甚至數(shù)月的流程,壓縮成幾句對(duì)話。
以往復(fù)雜的專業(yè)知識(shí)壁壘正在被Agent攻破,生產(chǎn)力被重新定義。從數(shù)據(jù)上來看,Accio Work 40%的用戶是Solopreneur(一人企業(yè))。降低門檻的同時(shí),生意越做越精明了,在AI的幫助下今年阿里國(guó)際站的EBITA(息稅攤銷前利潤(rùn))增長(zhǎng)了18%。
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本期播客,我們與阿里國(guó)際站總裁張闊一起聊聊,他作為一名互聯(lián)網(wǎng)巨頭的掌舵人,在這一輪AI浪潮下,對(duì)新業(yè)務(wù)、新人才的思考與判斷。他提出了一個(gè)非常有意思的判斷方法:面對(duì)新模型,你的公司是興奮、焦慮,還是毫無感覺?最后一種,才是最危險(xiǎn)的。
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以下是這次對(duì)話內(nèi)容的精選:
01
AI吞噬SaaS
或者讓它變得更好?
泓君:GTC期間您也在硅谷,您來了以后,感覺硅谷跟國(guó)內(nèi)AI的發(fā)展有什么不一樣?
張闊:我覺得硅谷這邊的生態(tài)和國(guó)內(nèi)有比較大的差別。比如說在美國(guó),除了所有創(chuàng)業(yè)可能都跟AI有關(guān)以外,AI底層的這些基礎(chǔ)設(shè)施,大家也投入非常多。像TogetherAI、Fireworks,規(guī)模已經(jīng)比較大了,它們的存在就是要幫助上面的應(yīng)用更容易地獲取模型,更低成本地做推理。再往上,就是做各種各樣的構(gòu)建型基礎(chǔ)設(shè)施,比如語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字。有很多小公司,在某些垂直領(lǐng)域里能做得比別人快一步,永遠(yuǎn)在推土機(jī)前面幾十米跑,但一直能保持一定的身位。我們也跟很多這種公司合作,比如Whisper Flow,它的語(yǔ)音轉(zhuǎn)文字就轉(zhuǎn)得非常好,無論是時(shí)效還是準(zhǔn)確性。
現(xiàn)在硅谷有一些討論,說AI能力上來之后,對(duì)SaaS可能有影響,我覺得這個(gè)也分兩面看。對(duì)于SaaS這種商業(yè)模式,基于Token使用的計(jì)量方式,跟原來基于坐席的計(jì)量方式比起來,可能是一個(gè)更優(yōu)的下一代商業(yè)模型的基礎(chǔ)。也有非常多的SaaS公司,因?yàn)橛蠥I的加持,讓它的產(chǎn)品比原來更好用了。比如我們最近看了一家,幫助連鎖超市做小時(shí)工招聘。原來藍(lán)領(lǐng)跟文本交互,人家不樂意用,到場(chǎng)率很低。現(xiàn)在跟Agent交互,Agent跟他講好所有事情,穿什么衣服、怎么報(bào)到、車停在哪兒、病假怎么算,到場(chǎng)率就更高了。所以不能一概而論。
泓君:Jensen Huang在GTC上,提到最多的一個(gè)詞就是OpenClaw。上次我們倆吃飯也聊到,您覺得在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)上,真正應(yīng)該關(guān)注的是Anthropic的Cowork,而不只是OpenClaw,可以展開講講嗎?
張闊:OpenClaw是最近比較現(xiàn)象級(jí)的應(yīng)用,但它還不是一個(gè)開箱即用的產(chǎn)品,配置起來對(duì)技術(shù)有要求,門檻擋住了很多人。更重要的是,你到底能產(chǎn)生什么價(jià)值。如果留住的工作流非常有限,過一段時(shí)間你會(huì)看到退潮。Claude Cowork這個(gè)設(shè)計(jì)范式也非常吸引人注意。雖然還在研究預(yù)覽版的早期,但能看到非常多下一代工作臺(tái)或Agent平臺(tái)的影子。它分層的開放架構(gòu)、產(chǎn)品的設(shè)計(jì)體系,包括它跟Claude模型之間的匹配度都非常高。
泓君:是不是OpenClaw更適合2C,Cowork更適合2B?我覺得大家在用AI的時(shí)候,有兩種思想一直在爭(zhēng)論。我們到底應(yīng)不應(yīng)該把很多的工作分步驟來解決?比如我把AI運(yùn)用到我的播客制作中,我需要有一個(gè)非常明確的流程,告訴它一、二、三你要做什么,且每一步的準(zhǔn)確性都要達(dá)到,不能給我質(zhì)量不能保證的產(chǎn)品。所以我在想這兩個(gè)產(chǎn)品,它是不是對(duì)應(yīng)不一樣的工作范式?
張闊:OpenClaw開源和泛化的能力比較強(qiáng),下面可以接多個(gè)模型、多個(gè)工具。但開放性過強(qiáng),到底什么做得好,強(qiáng)化學(xué)習(xí)怎么設(shè)計(jì),需要花比較長(zhǎng)的時(shí)間去磨合。Claude Cowork的面向?qū)ο蟾逦恍褪侵R(shí)工作者,開發(fā)人員、程序員、分析師、做研究的、做金融的、律師等等,需要跟郵件、Word、Excel以及互聯(lián)網(wǎng)信息交互的那些人。
我覺得一次性處理完還是逐步來,可能不是核心的分野。因?yàn)樽預(yù)gentic的工具,其實(shí)是所有工具的工具。不同的人用這個(gè)產(chǎn)品,最后會(huì)用出自己的樣子。你會(huì)在每一個(gè)步驟上設(shè)計(jì)和校正它,看看這一步做得對(duì)不對(duì)。如果對(duì)的,就進(jìn)到下一步;否則所有步驟纏在一起,最后結(jié)果就不可用了。假設(shè)做播客要18步,每一步誤差10%,90%的18次方,基本不可用。所以你每一步都要去驗(yàn)證,把核心步驟的差錯(cuò)率降到最低。大家基于自己的專長(zhǎng),告訴這個(gè)Agent工具,你的輸入和輸出要符合你自己的成功標(biāo)準(zhǔn)。然后AI不斷強(qiáng)化學(xué)習(xí)這個(gè)結(jié)果,最后產(chǎn)生一個(gè)你更能接受的工具。這個(gè)過程如果不是開放式的,AI很難衡量中間哪一步做錯(cuò)了。一旦它學(xué)會(huì),接下來的推理和執(zhí)行就很簡(jiǎn)單,單位Token產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值也會(huì)更大。
02
B2B走向A2A
生產(chǎn)力被重新定義
泓君:你們?nèi)ツ晖屏艘粋€(gè)叫Accio的產(chǎn)品,用AI幫外貿(mào)2B廠家解決自己垂直領(lǐng)域的問題,今年很快也要升級(jí)了,你是怎么考慮迭代的?
張闊:我們當(dāng)時(shí)做了一個(gè)推演,B2B的生意未來可能都會(huì)走向A2A(Agent to Agent)。我們現(xiàn)在有兩個(gè)平行的業(yè)務(wù)系統(tǒng):
一個(gè)是阿里巴巴.com,它的搜索、溝通、推薦、交易、物流等等,都在用AI快速重構(gòu)。今天你去用,會(huì)覺得它也是一個(gè)AI原生的產(chǎn)品,非常多的交互是你跟AI去做,讓AI幫你篩選信息、推進(jìn)訂單流程、做物流和支付條件的建議,最后幫助買家跟賣家快速完成交易。
另一條線是Accio,到今年3月份月活已經(jīng)到1000萬,增長(zhǎng)速度非常快。它核心想解決的是采購(gòu)的問題。從研究開始,到形成想法,再到產(chǎn)品設(shè)計(jì),然后進(jìn)入供應(yīng)商篩選、溝通、交易、運(yùn)輸、售后。Accio希望把采購(gòu)更大程度地自動(dòng)化。基于Agentic的模式,從輸入一個(gè)想法開始,到建立比較穩(wěn)固的商業(yè)關(guān)系,時(shí)間縮短到原來的五分之一。原來用一個(gè)禮拜做的事,現(xiàn)在一天之內(nèi)就可以完成。
因?yàn)樵瓉碛姓Z(yǔ)言、時(shí)差的問題,原來買家跟賣家之間的設(shè)計(jì),沒有AI的幫助,可能是一個(gè)比較潦草的想法開始,然后賣家?guī)椭阒鸩降厝ネ晟圃O(shè)計(jì)。今天AI可以幫助你直接形成設(shè)計(jì)包,形成一個(gè)非常專業(yè)的設(shè)計(jì)文檔,包括圖片、文字、3D等等。這樣的話,買家跟賣家的交互就可以非常高效、順暢,也比較專業(yè)地去完成。
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圖片來源:Accio.com
泓君:我再把這個(gè)問題稍微遷移到大模型領(lǐng)域一下,用你們的工具跟用ChatGPT、Gemini,有什么本質(zhì)上的不一樣?
張闊:對(duì)于我們自己的模型和工具,有四個(gè)方向的投入,是當(dāng)下的模型可能做得不夠好的。
第一個(gè)是信息的準(zhǔn)確性。有些信息非常關(guān)鍵,比如商品價(jià)格。每天在阿里巴巴.com上都有上百萬的溝通,對(duì)不同設(shè)計(jì)想法、技術(shù)細(xì)節(jié)的溝通,這些都會(huì)形成精確的輸入和指導(dǎo)。它既基于我們26年的積累,也基于大量互聯(lián)網(wǎng)工具的組合。這樣信息可以90%或99%地接近事實(shí),比大模型產(chǎn)生的幻覺要好很多。
第二個(gè)是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的機(jī)制。在國(guó)際站有一個(gè)好處,它能形成閉環(huán)的反饋。最終你這個(gè)想法形成了交易還是沒有?你是持續(xù)買還是試了幾次失敗了?這些都是可以回到平臺(tái)里的信號(hào)。當(dāng)越來越多人使用,整個(gè)產(chǎn)品會(huì)向?qū)Φ姆较虬l(fā)展。
第三個(gè)是安全和可靠性保障。2B的風(fēng)險(xiǎn)比較高,信息的完整性、每一步推理的嚴(yán)謹(jǐn)性都要有保障。因?yàn)橥评碇芷诤荛L(zhǎng),如果出錯(cuò)需要能向前回滾。
最后一個(gè),我們下一個(gè)版本叫Accio Work。第一個(gè)版本Accio是基于瀏覽器的Agent系統(tǒng),Accio Work裝在桌面上,除了從設(shè)計(jì)到采購(gòu),它還能幫你完成日常操作,比如開店、賣商品、管理庫(kù)存、接受客服反饋。因?yàn)橛辛薈omputer-Use和Browser-Use的能力(即Agent像人一樣操作電腦、瀏覽器),我們可以幫海外買家完成從想法到采購(gòu)結(jié)束,再進(jìn)入到商品銷售周期的全過程。這個(gè)上下文是無限長(zhǎng)的,需要分層存儲(chǔ)。有些內(nèi)容要索引起來,有些信息需要的時(shí)候再去訪問。
泓君:如果底層的大模型更新了,或者說模型的能力大規(guī)模地提升了,對(duì)你們來說是好事,還是說你需要馬上切新模型?
張闊:我們期待的是,每當(dāng)有一個(gè)新的SOTA模型出現(xiàn),整個(gè)產(chǎn)品應(yīng)該變得比以前更聰明,體驗(yàn)更好,這才是AI原生的產(chǎn)品。如果說出現(xiàn)新模型跟你沒關(guān)系,那才是更大的問題。我們現(xiàn)在的模型就是基于SOTA的,千問是我們的基礎(chǔ)底座,我們?cè)谏厦孀龊芏鄡?yōu)化。在多模態(tài)、編程能力、Agent推理能力上做得好的模型,我們都盡量在最好的應(yīng)用場(chǎng)景里利用起來。
03
Agent新基建
讓“一人企業(yè)”做全球生意
泓君:你提到了Accio Work,它是一個(gè)工作流,可以幫大家管理在訂單執(zhí)行過程中的各種問題。現(xiàn)在從商家的角度來說,他們?cè)趫?zhí)行過程中會(huì)遇到哪些問題?以前他們可能會(huì)用各種SaaS產(chǎn)品去處理這些問題。因?yàn)樽罱麮owork出來以后,SaaS的模式在被顛覆。我覺得正好這一個(gè)環(huán)節(jié),我們可以從你的這個(gè)產(chǎn)品來展開,去聊一聊大家現(xiàn)在的觀點(diǎn)跟實(shí)際企業(yè)在應(yīng)用中有什么樣的差距。
張闊:Accio Work如果跟原來的Accio比起來,第一個(gè)差別,我們希望把商家經(jīng)營(yíng)環(huán)節(jié)的閉環(huán)完整掉。原來我們幫他做了研究、設(shè)計(jì)、采購(gòu)這些。之后就是他日常的商業(yè)操作環(huán)節(jié),包括開店、經(jīng)營(yíng)、補(bǔ)貨、客服、銷售等等。這部分我們利用現(xiàn)在的泛化的AI能力,幫他開店、發(fā)布商品,在Shopify等平臺(tái)上做經(jīng)營(yíng)。如果企業(yè)本身還有雇員,可能也有薪酬、財(cái)務(wù)、稅務(wù)等要求,我們會(huì)接入硅谷做得好的Agent產(chǎn)品,最終給中小企業(yè)一個(gè)開箱即用的體驗(yàn)。
其次,基于Agentic這套體驗(yàn),它跟原來的SaaS體驗(yàn)比起來,有可能做得更簡(jiǎn)化。而且對(duì)于每一個(gè)中小企業(yè),它都有辦法去定義自己的核心流程和邏輯。如果要聽每個(gè)人的,你就要給每個(gè)人都重新定制一遍,這在原來SaaS的世界里很難做到,除非你有上百萬、上千萬美金的預(yù)算。但對(duì)于中小企業(yè)來說,今天你可以把你自己的成功標(biāo)準(zhǔn)輸入給這個(gè)Agent產(chǎn)品,它就基于你的輸入形成一個(gè)新的工作流,專門為你完成產(chǎn)品定義、發(fā)布、營(yíng)銷、做社媒的全過程,而且這個(gè)過程可以更加自動(dòng)化。我們至少30%到40%的企業(yè)就是Solopreneur,也就是“一人企業(yè)”。我原來設(shè)計(jì)商品花一個(gè)禮拜,覺得值得,但后面還要花一個(gè)禮拜去做所有其他細(xì)節(jié)——發(fā)到多個(gè)店鋪、在多個(gè)社交媒體發(fā)內(nèi)容、回顧客反饋、管理庫(kù)存、進(jìn)貨,這些事就很花時(shí)間了。我們覺得所有這些事情也可以基于Accio Work自動(dòng)化掉,大部分工作只需要人做比較少的交互,就可以由AI通過多Agent方式協(xié)同完成。
泓君:你們的中小企業(yè)用戶是什么樣的畫像?
張闊:阿里國(guó)際站的用戶是分層的。一年采購(gòu)幾百萬、上千萬美金的也有,沃爾瑪和亞馬遜也在國(guó)際站采購(gòu)。但最底層有非常多的個(gè)體經(jīng)營(yíng)者,再往上變成連鎖商家,再往上才是頭部的穩(wěn)固企業(yè)。我們的商家也是一樣,很多大客戶就是從小伴隨成長(zhǎng)起來的。所有這些實(shí)體經(jīng)濟(jì)的中小企業(yè)者,就是我們核心面對(duì)的對(duì)象。他們打開OpenClaw或Claude Cowork,會(huì)感到有點(diǎn)難理解。核心還是我們希望做個(gè)開箱即用的產(chǎn)品,解決他們?nèi)粘5年P(guān)鍵問題,同時(shí)ROI在合理范圍內(nèi)。
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圖片來源:Pixabay
泓君:Accio的商業(yè)模式是怎樣的?
張闊:Accio分兩部分。一部分是Token Base,我們自己的工具會(huì)消耗Token,三方合作伙伴比如稅務(wù)、薪酬、財(cái)務(wù)這些子智能體也會(huì)消耗Token。另一類是基于市場(chǎng)平臺(tái)(market place)的商業(yè)模式,因?yàn)楸旧硪彩枪┬桕P(guān)系的平臺(tái),廣告,以及在服務(wù)中間產(chǎn)生的費(fèi)用可以繼續(xù)用在這個(gè)商業(yè)模式。
泓君:如果用戶搜索跟采購(gòu)都開始在AI軟件里面去完成,那傳統(tǒng)的市場(chǎng)平臺(tái)廣告會(huì)受到?jīng)_擊嗎?
張闊:展示廣告肯定沒什么意義了,大家更多是基于效果的廣告。AI對(duì)阿里巴巴.com有兩方面幫助。第一,它讓搜索量變多了,因?yàn)锳I更好地理解了你的意圖,結(jié)果更好了,還有多模態(tài)的輸入,語(yǔ)音或是圖片,用戶更愿意進(jìn)來搜索和交互。第二,對(duì)廣告本身也有幫助。能生產(chǎn)同一個(gè)商品的不止一個(gè)人,可能有10個(gè)、100個(gè)。我們告訴他這是一條廣告,它匹配了你哪些標(biāo)準(zhǔn),買家也有意愿去交流。我們自己看到,今年搜索和廣告是我們?cè)鲩L(zhǎng)比較快的兩個(gè)軌道。
泓君:但像Accio這樣的一個(gè)工具,整體來看,AI匹配的需求更精準(zhǔn)了,廣告位就減少了。
張闊:這個(gè)理解肯定是對(duì)的。在供需匹配過程中,可能原來給你1000個(gè)結(jié)果,現(xiàn)在只給你5個(gè)。這5個(gè)結(jié)果里如果要做廣告,它必須是個(gè)更精準(zhǔn)的結(jié)果,不能像原來一樣不精準(zhǔn)還硬塞廣告。Google的財(cái)報(bào)也驗(yàn)證了這一點(diǎn)——過去大家擔(dān)心AI概覽會(huì)沖擊廣告,但事實(shí)上它既做到了用戶停留時(shí)長(zhǎng)和查詢數(shù)變多,廣告數(shù)也變高了。因?yàn)閺V告更精準(zhǔn),點(diǎn)的人更多,更多廣告主愿意為這條付費(fèi)。不像原來,大家搞一堆CPC(按點(diǎn)擊付費(fèi)),點(diǎn)完了用戶意圖跟廣告匹配效率很差,對(duì)廣告主也是一種浪費(fèi)。
泓君:你覺得未來的商業(yè)模式會(huì)變成什么樣?
張闊:至少互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)時(shí)代,商業(yè)模式大概就四到五種。有一些商業(yè)模式,它也會(huì)進(jìn)入到AI這個(gè)時(shí)代里邊。
首先,這件事的核心邏輯還是創(chuàng)造什么價(jià)值。比如我?guī)椭阕隽艘粋€(gè)更好的設(shè)計(jì),幫助你做了一個(gè)更好的對(duì)全世界的調(diào)查,這些價(jià)值用Token Base的方式衡量比較好,最終大家贏的標(biāo)準(zhǔn)是單位Token的智力密度更高,或者單位Token產(chǎn)生的價(jià)值更高。
第二個(gè),比如拿阿里巴巴.com為例,尤其是效果的廣告,從長(zhǎng)期來講,它可能也是一個(gè)存在的商業(yè)模式。因?yàn)楣┬杵ヅ涞倪^程里,有人愿意讓利,要么商品上讓利,要么用廣告做更多展現(xiàn),這個(gè)商業(yè)模式可能也會(huì)持續(xù)成立。
第三個(gè)就是基于平臺(tái)側(cè)的所有供應(yīng)鏈的服務(wù),比如擔(dān)保交易,類似保險(xiǎn)的服務(wù),有爭(zhēng)議時(shí)平臺(tái)先補(bǔ)償再去追責(zé),抽成很少,可能一到兩個(gè)點(diǎn)。它跟原來的商業(yè)模式也是一樣的,只不過你把這個(gè)規(guī)模變大了。全世界30萬億美金的交易額,阿里國(guó)際站大概700億,滲透率還非常少。讓更多中小企業(yè)參與到全球交易里,提供更高效的服務(wù),就能帶來更多的增量?jī)r(jià)值。
所以有一些商業(yè)模式是現(xiàn)有世界自動(dòng)延續(xù)到Agent世界的。當(dāng)然也有一些Agent世界里邊,它基于使用量的使用,可能比SaaS的基于坐席的使用,此時(shí)此刻就是領(lǐng)先的,這種模式可能未來就會(huì)持續(xù)超越。整體上來看就是,如何基于現(xiàn)在的新技術(shù),讓服務(wù)跟效率再優(yōu)化一層。
泓君:你們做Accio,跟創(chuàng)業(yè)公司做,最核心的優(yōu)勢(shì)是什么?
張闊:阿里巴巴.com是阿里集團(tuán)的第一塊業(yè)務(wù),大概做這件事情有26年左右的積累。平臺(tái)側(cè)每天有上百萬、上千萬的溝通、查詢、交易,這些都是信號(hào),能幫系統(tǒng)完成強(qiáng)化學(xué)習(xí),而且能形成閉環(huán)。另外,我們背靠阿里集團(tuán),跟千問有比較多合作,能保持模型理解和使用的領(lǐng)先性。同時(shí)我們會(huì)注入數(shù)據(jù)到中期訓(xùn)練和后期訓(xùn)練里,讓壁壘越來越大。
同時(shí)因?yàn)橛懈嗟娜擞茫鋵?shí)這個(gè)Agentic產(chǎn)品也有數(shù)據(jù)飛輪。有更多的人用,它就會(huì)記住更多的工作流,更多的工具在什么情況下可以有更好的表現(xiàn),產(chǎn)品就會(huì)進(jìn)入下一個(gè)飛輪。
因?yàn)槲覀儽旧肀容^聚焦,我覺得跟現(xiàn)有的大部分AI產(chǎn)品面向的不是同一撥客戶。我們客戶可能更挑剔,預(yù)算更少,對(duì)ROI更敏感,這也推動(dòng)我們更關(guān)注單位Token的智力密度和單位Token能產(chǎn)生的價(jià)值。
泓君:據(jù)我觀察,像亞馬遜,他們內(nèi)部也在做類似的事情。你覺得未來,比如說亞馬遜它也推出一個(gè)B2B的這種垂直領(lǐng)域的AI應(yīng)用,會(huì)是你們的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手嗎?
張闊:對(duì)于我們今天想定位的這個(gè)產(chǎn)品,它想要解決的問題來講,我覺得我們自己還是比較有信心。對(duì)于中小企業(yè),從設(shè)計(jì)的產(chǎn)品到自己的日常操作的過程。當(dāng)然如果說未來B2B會(huì)走向A2A,就是Agent to Agent,不光是買家Agent To賣家Agent,也包括用戶自己,它的多個(gè)智能體可能也是一個(gè)協(xié)同的過程。最終可能勝出的一個(gè)方式就是,你在一些方向上做得非常好,同時(shí)又是一個(gè)高頻的工具,那你成為一個(gè)Master Agent。同時(shí)這個(gè)企業(yè)還有很多其他的Agent需求,所以子智能體需求,這些Agents之間可以互相交流,可以去協(xié)同,共同幫助這個(gè)中小企業(yè)完成服務(wù)。
亞馬遜的后臺(tái)系統(tǒng)很復(fù)雜,Agent對(duì)它應(yīng)該是一個(gè)比較好的垂直領(lǐng)域,它自己也有優(yōu)勢(shì)。但如果把它泛化到要經(jīng)營(yíng)多平臺(tái),幫助客戶去做一個(gè)更廣泛的產(chǎn)品設(shè)計(jì),并且要讓它利用全球供應(yīng)鏈,我覺得這個(gè)方向來講,我們肯定起步比較早,經(jīng)驗(yàn)也會(huì)更多一些。
泓君:你自己評(píng)估Accio做得好不好,核心在抓哪些點(diǎn)?
張闊:本質(zhì)問題不是消耗多少Token,而是產(chǎn)生多少價(jià)值。一個(gè)比較顯性的指標(biāo)是留存,用戶持續(xù)用這個(gè)產(chǎn)品做更多設(shè)計(jì)、更多采購(gòu),就是好信號(hào)。另外,在每個(gè)垂直工具上,任務(wù)的完成度和用戶的采納度要高,并且能持續(xù)使用。從經(jīng)濟(jì)角度,單位Token的智力和性價(jià)比越來越高,這樣客戶能更好地以ROI的方式使用產(chǎn)品。唯一可能不是標(biāo)準(zhǔn)的就是一共用了多少Token,很可能大家努力的方向是多讓你浪費(fèi)點(diǎn)Token。核心還是把產(chǎn)品做得好用。
其實(shí)對(duì)于整個(gè)原來阿里巴巴.com,我們也是希望能讓跨境B2B就像在線購(gòu)物一樣簡(jiǎn)單。你做在線購(gòu)物,大家都知道是個(gè)什么體驗(yàn)。但是跨境B2B可能要細(xì)分有28個(gè)步驟,每個(gè)步驟可能跟2C比起來都要復(fù)雜很多。這大的28個(gè)步驟跟流程里邊,我們逐步幫他去做數(shù)字化的過程。
泓君:簡(jiǎn)單來說,其實(shí)這個(gè)產(chǎn)業(yè)整個(gè)的產(chǎn)業(yè)鏈,包括你們沉淀的方法論,這些步驟已經(jīng)非常完善了。你們是想把所有從開始到結(jié)尾的整個(gè)過程,閉環(huán)的流程,全部提供給這些商家。
04
AI時(shí)代
衡量團(tuán)隊(duì)的標(biāo)準(zhǔn)在改變
泓君:你們現(xiàn)在招聘會(huì)偏向什么樣的人?
張闊:有些是比較好定義和量化的,比如模型訓(xùn)練、基礎(chǔ)設(shè)施、算法。這些人進(jìn)來之前,論文、研究或者開源社區(qū)的貢獻(xiàn)就已經(jīng)能說明很多問題。學(xué)歷不是最關(guān)鍵的,面試就是打開論文,討論原創(chuàng)的思想和貢獻(xiàn)。另外就是對(duì)AI用得比較充分的年輕人,這個(gè)比較難量化。產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)來我們希望他設(shè)計(jì)的產(chǎn)品是面向未來6個(gè)月模型能力的,意味著他對(duì)未來6個(gè)月模型可能走向的方向和能力要有基礎(chǔ)的預(yù)判,這樣產(chǎn)品上線時(shí)能最好地利用當(dāng)下能力,要求很高。
有些工種在慢慢融合。原來產(chǎn)品經(jīng)理寫需求文檔,交互設(shè)計(jì)師畫交互,技術(shù)人員做出來跟交互設(shè)計(jì)一模一樣,這事就結(jié)束了。但做出來跟交互設(shè)計(jì)一模一樣是不是好,很難講。今天可能三個(gè)角色慢慢融合成兩個(gè)或者一個(gè),這個(gè)人就要對(duì)閉環(huán)的結(jié)果負(fù)責(zé)任,但效率更高了。
我相信現(xiàn)在工程師編程的模式跟原來有質(zhì)的差別。前兩天在一個(gè)硅谷創(chuàng)業(yè)公司,外面喧嘩,CEO出去一看說Anthropic宕機(jī)了,波動(dòng)了3個(gè)小時(shí)。那3個(gè)小時(shí)里,硅谷的工程師全不會(huì)寫代碼,也沒人編程。現(xiàn)在大家是基于上下文給輸入,模型生成代碼,生成得越多你越看不懂,代碼審查也很困難。突然這個(gè)工具不能用了,大家就恐慌。但這也說明,今天做工程的方式方法跟之前有很大差異。
泓君:你現(xiàn)在會(huì)要求你的團(tuán)隊(duì)用這些編程Agent嗎?
張闊:我覺得不用要求,大家肯定都在用。我分享一些我們內(nèi)部衡量的成功標(biāo)準(zhǔn)。第一個(gè),你一定要給工程師設(shè)計(jì)一個(gè)Master Agent(主智能體),下面管理很多Sub Agent(子智能體),有寫代碼的、讀文檔的、做代碼審查的、做檢查的。要設(shè)置護(hù)欄,保證沙箱環(huán)境,不要寫個(gè)代碼內(nèi)部用的就開放到外部去了。
第二個(gè),我看到一個(gè)做量化的公司很有意思。幾個(gè)研究員在Slack里聊,聊到一定程度艾特Agent說我們談完了你看一下,然后去寫代碼。Agent進(jìn)來讀一下大家對(duì)模型怎么改變,寫個(gè)文檔MD,生成代碼,提交,有人看可能有人不看,保證一定灰度不影響全局。
我們衡量AI成功與否有幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。我們團(tuán)隊(duì)每個(gè)季度有300個(gè)想法,這是我們跟蹤了4年總結(jié)出來的,這300個(gè)想法里大概150個(gè)上線,還有150個(gè)做不過來。150個(gè)上線想法的里邊可能有50個(gè)有效果。我們希望AI幫助,讓實(shí)際上線產(chǎn)生商業(yè)價(jià)值和客戶價(jià)值的想法數(shù)量變多。
另一個(gè)量化標(biāo)準(zhǔn)是,AI原生的產(chǎn)品從0到1,能不能快速規(guī)模化?阿里巴巴.com存在26年了,原來的指標(biāo)有沒有非線性增長(zhǎng)?比如我們今年的EBITA(息稅攤銷前利潤(rùn))增長(zhǎng)到18%左右,跟去年比還是一個(gè)快速增長(zhǎng)的過程。
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圖片來源:Pixabay
還有兩個(gè)感性的衡量方式——當(dāng)新的模型框架出現(xiàn),你的組織是興奮還是焦慮?如果你感到興奮,或者焦慮,這兩個(gè)信號(hào)都是好的,說明你的產(chǎn)品跟模型有關(guān)、跟Agent框架有關(guān)。最差的是沒有感覺。外邊模型速度很快,像高速列車,你在邊上開老爺車,開得再快也趕不上。除非你自己已經(jīng)坐上高鐵了,在高鐵上有個(gè)相對(duì)速度,至少你跟全世界聰明人努力的方向是一樣的。
所以這個(gè)事有一個(gè)基本要求,就是你的產(chǎn)品和組織要架構(gòu)在AI Agent和最新的模型之上,這樣每次新模型上來,你的所有產(chǎn)品都會(huì)變得更聰明。如果反過來,來了模型你適配不適配都無所謂,或者適配要花很長(zhǎng)時(shí)間,那你就不是AI原生構(gòu)建在模型上的產(chǎn)品。當(dāng)然最好你是在興奮這邊,新模型來了,你的組織和業(yè)務(wù)更興奮,因?yàn)樵瓉斫鉀Q不了的問題現(xiàn)在可以解決了。如果你很焦慮,說明你雖然在模型上,但你是個(gè)包裝器(wrapper),來一次大的迭代你的價(jià)值就被擠沒了。
泓君:最近讓您最興奮或者焦慮的一次模型更新是什么?
張闊:我現(xiàn)在一般都是興奮居多。比如多模態(tài),是一個(gè)比較大比較快的變化,比如Nano Banana,它產(chǎn)生商品的細(xì)節(jié)。原來我們要產(chǎn)生商品圖片,買家從想法開始最后要生成設(shè)計(jì)包,擴(kuò)散模型不精準(zhǔn),經(jīng)常把尺寸搞錯(cuò),比如一架很大的機(jī)器放在桌子上,或者一個(gè)不大的機(jī)器顯得很大在廠房里。原來要花大量時(shí)間調(diào)提示,保證產(chǎn)出盡量滿足預(yù)期。現(xiàn)在模型本身能力變強(qiáng)了,相對(duì)簡(jiǎn)單的上下文就可以讓內(nèi)容生成得非常逼真。
第二個(gè),我們很早就在想要閉環(huán)。首先我們今天的模型已經(jīng)擁有全世界的知識(shí),其次,我們也有最好的全球的供應(yīng)商的網(wǎng)絡(luò),包括所有線上的交易等信號(hào),幫助我們?nèi)プ雠袛唷乱粋€(gè)大想法到底是什么?誰(shuí)可以制造這個(gè)?就誰(shuí)可能是你最好的供應(yīng)商?
我們還希望去做你日常經(jīng)營(yíng)的過程,也就是80%是日常操作。在沒有Computer-Use、沒有Browser-Use、沒有長(zhǎng)程上下文Agent能力之前,做這件事很困難。當(dāng)有了這些能力,我們?cè)诮膺@條問題的鏈條上的速度就變得非常快。這就是為什么我們春節(jié)就開始加班做Accio Work。因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)OpenClaw和Claude Cowork證明了范式在這個(gè)環(huán)境下是成立的,能夠再往前推進(jìn)一步。我們?cè)谶@個(gè)基礎(chǔ)上可以快速推進(jìn)產(chǎn)品,讓它在用戶群體里產(chǎn)生更廣泛的應(yīng)用。
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