【会议综述】开源模型与成品智能体竞逐 企业AI选型尚待破题

摘要：算力成本、系统打通和安全合规，成为企业部署智能体绕不开的三道门槛；与会嘉宾认为，企业应先厘清业务场景、数据敏感度和团队能力，再决定自建还是采购。

产联社编辑 开蓉蓉

图片由AI生成

【产联社】大模型开源浪潮，正倒逼企业重新审视AI投入策略。企业正陷入"采购成品快速提效，还是自建私有化专属模型"的路径分歧。算力成本、系统打通、安全合规三重考验，横亘在产业智能化转型的必经之路上。8月7日，中国互联网络信息中心、腾讯云、中国移动、万联易达的技术专家与企业实践者齐聚北京，在产联社首期“智汇沙龙”上就此展开闭门讨论。

Kimi K3的开源将议题推至焦点。100万上下文窗口、2.8万亿总参数、64张H100显卡方可部署，技术参数背后是一道现实的经济账。万联易达AI全栈高级工程师曾冠奇算了一笔账：H100单卡约20万元，仅硬件投入即超千万元；而DeepSeek V4 Flash版仅需两张H20卡，硬件成本约25万元起。“不是说模型越大越好，复杂问题可以拆成小问题，用小模型解决。”

中国移动聚智智能体平台技术负责人朱永北博士认为，开源最大的价值在于研发交流和生态扩展，但算力、运维、数据安全等隐性成本远未被充分认知。企业需判断业务场景是否值得动用千亿参数的大模型，在某些场景下，几十亿参数的模型在笔记本上即可运行。腾讯云WorkBuddy高级产品专家苏磊博士补充，私有化部署从调试到打通企业接口通常需两到三个月，其间模型可能已迭代多轮。

算力成本之外，系统打通是更深层的障碍。ERP与OA的打通困境，是央国企落地智能体时最棘手的难题。朱永北表示，OA流程标准化，可通过连接器直接调用；但ERP系统权限复杂、业务逻辑深嵌，“有些系统注定打不通”。更务实的做法是让智能体“像人一样操作”这些系统，绕过底层接口。

苏磊在企业落地实践中观察到另一重瓶颈：数据源梳理、接口标准统一等前置工作，往往比接入智能体本身更耗时。曾冠奇则提出，不如开发新一代人机共存的OA和ERP，当智能体被赋予与人同等的系统权限，技术壁垒随之消解。

开源模型与成品智能体并非简单的替代关系。中国互联网络信息中心AI专家商钰滢博士认为，对于没有专业AI团队的企业，成品智能体仍是最优选择；对于开发者而言，开源模型则提供了更多选择。她判断，未来成品智能体厂商的竞争重点，将从“谁有更强的模型”转向“谁能把业务完成得更好”。针对企业自建还是采购的决策，商钰滢提出四个评估维度：数据敏感性、技术团队支撑能力、业务差异化程度，以及自建成本能否通过调用规模摊薄。

7月15日起施行的《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》，为行业划出了红线。商钰滢指出，模型开源后，安全责任正从提供方转移至使用方和部署方，权重版本须严格管理，数据权限应分级设定，工具调用须设白名单。她提醒，企业若缺乏专业安全团队，私有部署的风险可能比调用公有云服务更大。

曾冠奇以万联易达正在研发的大宗商品谈判智能体为例，展示了“指令遵循”机制：价格底线写入系统，每次智能体生成动作前进行合规校验，越界行为将被赋予“极大惩罚项”。“你可以谈价格，但不能保证签合同。”苏磊将法规视作“铠甲”，认为有了明确规则，合规的智能体服务商将获得更清晰的市场识别度。朱永北透露，中国移动聚智智能体平台及Mobile Work均已进入首批可信智能体清单。

商业化路径上，苏磊认为“开源不影响赚钱”，厂商仍可通过API调用、私有化部署和工具链生态获取收益。WorkBuddy正通过skill广场构建开发者生态，第三方可将专业能力封装为skill上架并参与分成。曾冠奇判断，下一阶段竞争将转向“智能体互联”。

在产业研究智能体的讨论中，商钰滢认为，大模型在资料收集、阅读和总结归纳方面能显著提升效率，但周期性规律分析、新政策解读和基于经验的战略判断，仍需专家参与决策。

与会嘉宾一致认为，产业尚处起步阶段，智能体的真正生产可用仍待时日。企业与其在技术路线上做非此即彼的押注，不如先厘清业务场景、数据敏感度和人才储备。正如朱永北所言：“现在智能体是一棵小树苗，但它会长成森林。通用智能体横向覆盖，行业智能体纵向深入，最终互联互通。”从树苗到森林，技术、成本、安全，每一重考验都尚在解题中。

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