中关村科金：不追风口，做ToB大模型价值落地的“深耕者”

数据与算力的洪流，正在裹挟着AI产业驶入一场“用量狂欢”。

《中国GenAI市场洞察：企业级大模型调用全景研究》给出一组震撼数据：2025年上半年，中国企业级市场大模型日均总消耗量达到10.2万亿Tokens——这相当于46亿篇2000字文章的体量，若让全国14亿人每人写一篇，需连续三天才能够完成。用量激增的背后，是产业对AI价值的迫切期待，却也掩盖着一个尖锐的悖论。

麻省理工学院的报告无情戳破泡沫：95%的生成式AI投资项目未带来预期财务回报，半数项目直接失败，仅5%实现商业化落地。“高消耗与低回报”的矛盾，像一面镜子照出产业的核心命题：当大模型难以适配千行百业的复杂需求，“技术炫技”的时代正在落幕，深耕垂直领域的“价值落地”才是智能化转型的唯一出路。

就在这场行业转型的关键节点，一家企业走到聚光灯下——北京中关村科金技术有限公司。作为2025年《财富》中国科技50强企业，这家连续五年入选全球独角兽榜单的垂类大模型厂商，已经稳稳跑在ToB大模型应用市场的第一阵营，服务版图已经渗透中国产业腹地，覆盖超过2000家各行业的头部企业。

从零售行业的瑞幸咖啡，到智能家电领域的添可，从工业制造业的南方有色金属公司，到交通基建领域的宁夏交建，有半数的中国Top10新能源车企，和超过50%的中国百强银行，这些企业纷纷选择中关村科金作为AI大模型应用的合作伙伴。它从不像消费级AI那样追逐风口，却在企业级市场筑起难以逾越的护城河。

 不追风口的“笨选择”

一家企业的格局，往往藏在它“不做什么”的选择里。中关村科金的故事，始于2014年的一次“逆向布局”：当国内新锐公司扎堆追逐计算机视觉（CV）这一主流赛道时，它却沉下心打磨智能音视频技术，其前瞻性布局下，这项看似“冷门”的技术，此后逐步成长为企业与客户高效连接的核心基石。

2018年，通用AI研发热潮席卷行业，中关村科金又基于对行业趋势的深度洞察，做出一次被分析师称为“捡低垂果实”的“笨选择”：主动聚焦企业级智能交互场景，尤其是当时被普遍认为“技术含量有限”的智能客服领域。“所有人都觉得智能客服只是问答机器人，没有人想到它会成为大模型落地的关键入口。”一位长期跟踪AI产业的从业者回忆道。

如今回望，这份看似“笨”的选择，实则是基于对企业服务本质的深刻理解，恰恰是最精准的战略预判：所有企业的服务、营销、运营，最终都要通过“客户交互”落地，而这正是大模型价值最容易显性化的领域。

正如OpenAI现任董事长Bret Taylor所言：“在大语言模型出现前，企业无法与所有消费者对话。如果可以将客户流失率降低500个基点，将能从根本上改变公司的终身价值方程。”

智能客服的“客户连接”属性，让它成为数据与知识的“富矿”，客户的需求偏好、历史交互、隐性诉求，都在这里沉淀。正是凭借这种对产业核心痛点的深刻洞察与长期坚守，中关村科金在智能客服市场建立了无可比拟的领先地位。

在IDC最新发布的《中国智能客服市场份额》报告中，中关村科金排名第四位，仅次于阿里云、百度智能云，在大模型公司中则名列第一位。

在这一排名的背后，是一套新的商业逻辑：AI军备竞赛的下半场，胜利者不是“拥有最大模型的公司”，而是“最能将模型能力转化为商业价值的公司”。中关村科金用十年证明，真正的战略定力，不是追逐风口，而是锚定客户价值的核心，做长期主义的“深耕者”——而这份深耕，也为它后来领跑垂类大模型赛道埋下了伏笔。

深耕ToB：垂类大模型打通落地的“最后一公里”

当大模型从服务场景的“单点突破”走向多行业的“深度渗透”时，行业普遍陷入两个误区：要么把大模型当成“升级版工具”，以为简单部署就可以解决所有问题；要么将其等同于“复杂软件工程”，试图用传统项目模式实现一次性交付落地。

通用大模型“广度优先”的设计基因，与企业级市场“精准、安全、深入业务”的核心诉求始终差了一层“贴合度”：它像一把“万能钥匙”，看似能够应对所有场景，却拧不动千行百业的“业务锁”。

中关村科金总裁喻友平的判断，直指行业核心痛点，“大模型在企业级市场的落地，本质是把企业数据、行业Know-how，与传统AI、小模型、大模型等能力深度融合，最终打包成为可以解决具体业务问题的方案。”

这其中，数据是企业最宝贵的资产。过去大量非结构化数据常处于“沉睡”状态，既无法与行业经验有效结合，也难以支撑技术能力落地，大模型落地的“最后一公里”，关键正在于激活这些数据资产，并构建完整的价值闭环。

企业要先搭建私有化大模型平台，既能够整合管理闲置数据，又可以满足企业级安全与合规需求，让数据真正成为可复用的“生产资料”；再以平台为基础，融合企业自有模型、传统AI小模型与大模型的认知推理能力，结合行业Know-how打造出产业实用的智能体，让技术直抵业务需求；最后通过持续运营迭代，将智能体在实际业务中产生的新增数据反哺模型，不断优化效果，最终形成“数据激活-平台支撑-智能体落地-业务创造价值-数据反哺迭代”的闭环，避免技术与业务脱节，真正让大模型在企业中落地生根。

这正是中关村科金所定义的“垂类大模型”内涵，它不是孤立的一个模型，而是一套贴合企业需求的“智能系统”。

ToB大模型应用落地的最佳路径

2024年，中关村科金率先提出“平台+应用+服务”三级引擎战略，就是为了加速“垂类大模型”的落地，精准解决企业大模型“用不上、用不好、用不久”的核心难题。这套体系不仅获得中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民等专家的认可，更成为众多行业头部客户验证过的“ToB大模型应用落地的最佳路径”。

在IDC最新发布的《中国大模型开发平台2025年厂商评估》中，中关村科金与众多云计算大厂一起位列“领导者”阵营。其自研的得助大模型平台，通过“算力、数据、模型、智能体”四大工厂能力，将企业落地大模型的技术壁垒整合为一站式解决方案，兼顾开放性与兼容性，帮助企业快速搭建适配自身需求的大模型基础底座，扫清技术门槛。

应用层不堆砌冗余通用功能，以解决业务痛点为导向构建智能体体系，既打造覆盖客服、营销、运营、办公等高频场景的通用智能体矩阵，也联合客户共创行业专属智能体，所有智能体均对接企业“降本、增收、提效、创新”核心指标，确保技术输出转化为可量化业务价值。

服务层以“全流程陪跑”构建全周期服务体系，前期深入企业梳理需求、中期提供落地支持、后期根据业务变化持续优化，避免大模型沦为“一次性工程”，保障智能能力始终与企业发展同频。

这套三级引擎的核心，是“站在企业角度想问题”：企业不用懂技术，只要说清“要解决什么问题”，平台、应用、服务就能够跟着配套。也正是因为这样，不管是金融、制造、基建，还是出海业务，中关村科金的垂类大模型都可以快速落地，因为它解决的不是“技术问题”，而是“企业怎么用好AI”的根本问题。

产业赋能：共创行业的“智能原生”

战略的远见与模式的创新，终究要在产业土壤中扎根结果。中关村科金的领军之路，正是由一个又一个深入行业腹地的标杆案例铺就。这些案例不仅展现了垂类大模型的应用深度，更揭示了不同产业迈向“智能原生”的独特路径。

国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见中明确指出，要培育智能原生新模式新业态。鼓励有条件的企业将人工智能融入战略规划、组织架构、业务流程等，推动产业全要素智能化发展，助力传统产业改造升级，开辟战略性新兴产业和未来产业发展新赛道。

在数字化程度最高的金融领域，大模型正在向业务的核心地带渗透。面对证券行业专业人才培训成本高、周期长的痛点，中关村科金与中信建投证券合作打造的“大模型智能陪练平台”，将资深投研专家的经验沉淀为可交互的智能体，让300余家分支机构的客户经理能够在高度仿真的场景中实战演练，将金融产品的信息获取与合规培训效率提升70%。这不仅是培训工具的革新，更是将稀缺的专家经验规模化复制，直接赋能一线生产力，让“人机协同”成为券商财富管理业务的新内核。

而在企业集团财务公司这一金融业态中，中国电建财务公司的实践则揭示了AI大模型在提升核心运营效能上的直接回报。双方联合打造了“财神大模型”以及智能问答、智能问数、贷后报告智能生成等业务场景智能体，有效推动了从“技术堆砌”到“价值落地”的精准转化：员工业务知识获取效率提升70%，单份报告初稿生成时间从八小时减至两小时，全场景人工工作量平均减少50%，为央国企财务公司的数智化转型提供了可复制的价值样板。

在知识与经验壁垒最高的工业领域，中关村科金瞄准了最棘手的“知识传承”与“工艺优化”难题。中关村科金助力中国船舶集团打造的船舶行业大模型“百舸”，不仅融合了船舶领域百万级专业知识库，更将散落的知识点串联成可推理的“数智大脑”，不仅能够进行智能问答，更可以自动生成研报、解读技术规范，使情报分析效率提升60%。这相当于为整个行业打造了一个永不退休的顶级专家团队，将个人经验转化为企业的核心数据资产。

与南方有色金属公司的合作，则直面“节能降耗”这一制造业的生命线。双方通过构建有色金属行业大模型和冶炼工艺优化、设备智能运维、能源高效管控的多智能体协同体系，能够对冶炼全流程的能耗进行“全方位、全要素”的精细管理，推动行业向智能化、绿色化、规模化方向发展。

与岚图汽车的合作则聚焦销售服务体系的优化，双方共同打造了大模型洞察质检平台及智能体，覆盖“入店接待-试乘试驾-客户跟进”的销售服务全流程，实现接待SOP执行度提升70%，从试驾到签约的转化率显著提升。这种将数据驱动融入终端服务的理念和实践，为汽车行业数智化转型提供了可复用的实践样本。

在修路架桥的交通基建领域，有着66年历史的宁夏交建选择中关村科金作为其大模型合作伙伴，双方联合打造的“灵筑智工”是全国首个交通基建垂类大模型，极具标杆意义。它通过上万篇行业规范训练，将专业知识回答准确率较通用模型提升40%，并基于该模型开发出工程技术文档写作、智能投标、核算报表等五大智能体，平均提效超过60%。这不仅是一个技术项目，更是对传统基建行业“经验驱动”模式的颠覆，为“交通强国”战略提供了可复制的智能化底座。

中关村科金的服务边界不止于国内，其通过一站式出海品牌Instadesk，为全球化企业搭建跨文化的“智能桥梁”。比如，为Imou乐橙打造的智能化全球客户联络中心，通过100+语种的实时互译和AI智能路由，解决了跨时区、多语言服务的核心痛点，让客服效率提升50%，客户满意度达到95%。该合作还荣获了服贸会的「服务赋能企业“走出去”示范案例」，这标志着中国AI企业的能力已经从服务内需，升级为赋能全球商业扩张的基础设施。

这些跨行业的成功实践，共同印证了一个行业趋势：智能原生的真正价值不在于使用了多少算力，而在于AI是否真正“读懂”了行业的语言，是否精准命中了业务的核心痛点。这条路没有捷径，需要的是对产业的敬畏、长期主义的深耕，以及将技术转化为商业价值的执着。

结语：价值回归才是穿越周期的力量

当行业为“高消耗、低回报”的悖论所困时，中关村科金已经悄悄构建起了自己的护城河。它不在于某一项单一技术，而在于其将前沿大模型技术，与最深度的行业Know-how、最复杂的业务流程进行“嫁接”和“重构”的系统性能力。

正如管理学家赫尔曼·西蒙所言：“真正驱动产业进步的，是那些在细分领域构建了不可替代能力的企业。”中关村科金的路径，恰是中国AI产业从“务虚”走向“务实”的缩影。当潮水退去，能够持续为客户创造可衡量价值的“慢公司”，终将取代追逐风口的“快公司”，成为智能时代的真正基石。

本文来源：财经报道网