盡管企業(yè)高管對(duì) AI 智能體充滿期待,認(rèn)為它們能像不知疲倦的實(shí)習(xí)生一樣高效處理辦公事務(wù),但支撐這類工具的底層技術(shù)仍很不成熟,還可能成為燒錢黑洞。
上周在硅谷舉辦的兩場(chǎng)行業(yè)活動(dòng)上,多位科技公司高管與工程師直言,以 OpenClaw 為代表的 AI 智能體在規(guī)模化落地中問(wèn)題頻發(fā),行業(yè)正從狂熱追捧回歸理性。
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什么任務(wù)都塞給大模型,是最大誤區(qū)
AI 初創(chuàng)公司 Meibel 首席執(zhí)行官凱文?麥格拉思直言:當(dāng)前 AI 領(lǐng)域最大的問(wèn)題,就是認(rèn)為所有事情都必須通過(guò)大語(yǔ)言模型(LLM)處理。
他毫不客氣地批評(píng)道:“把你的 Token 和預(yù)算全都砸給 AI Claw 機(jī)器人,結(jié)果就是數(shù)百萬(wàn) Token 被白白浪費(fèi)。” 企業(yè)必須更審慎地判斷,哪些任務(wù)真正適合交給 AI 智能體,而非盲目上量。
OpenClaw 是一款開(kāi)源 AI 智能體框架,被稱作 AI “執(zhí)行中樞”,可讓開(kāi)發(fā)者調(diào)用不同大模型創(chuàng)建、管理批量數(shù)字助手,自推出后迅速走紅,被行業(yè)視為繼 ChatGPT 之后的下一個(gè)風(fēng)口。
英偉達(dá) CEO 黃仁勛今年 3 月就曾公開(kāi)表示,AI 智能體“絕對(duì)是下一個(gè) ChatGPT 級(jí)別的浪潮”。
規(guī)模化部署成本高、系統(tǒng)極度復(fù)雜
在圣何塞舉辦的生成式 AI 與智能體 AI 峰會(huì)上,來(lái)自谷歌、DeepMind、亞馬遜、微軟、Meta 等公司的技術(shù)團(tuán)隊(duì)坦言,打造與運(yùn)維 AI 智能體遠(yuǎn)比想象中艱難。
谷歌工程師迪普?沙阿在專題分享中聚焦 AI 智能體的運(yùn)營(yíng)成本管控。他指出,AI 智能體運(yùn)行本身就有成本,設(shè)計(jì)與維護(hù)不佳的監(jiān)控系統(tǒng)不僅無(wú)法省錢,反而會(huì)瘋狂燒錢。
“在規(guī)模化部署機(jī)器學(xué)習(xí)或多智能體系統(tǒng)時(shí),會(huì)遇到多重挑戰(zhàn),首當(dāng)其沖的就是推理成本。”
初創(chuàng)公司 Synchtron 首席執(zhí)行官拉維?布盧蘇則點(diǎn)出復(fù)雜度難題:企業(yè)的數(shù)據(jù)架構(gòu)、技術(shù)選型、軟件開(kāi)發(fā)、人員組織彼此交織,而 AI 智能體幾乎觸及所有環(huán)節(jié)。
“沒(méi)有任何一個(gè)維度能被單獨(dú)解決,相互依賴關(guān)系讓落地變得異常艱難,甚至可以說(shuō)是混亂。”
中國(guó)廠商現(xiàn)身說(shuō)法:OpenClaw 不適合企業(yè)級(jí)場(chǎng)景
在山景城舉辦的另一場(chǎng) AI 活動(dòng)中,總部位于上海的 ThinkingAI 與 MiniMax 分享了落地經(jīng)驗(yàn)。
ThinkingAI 前身為移動(dòng)游戲數(shù)據(jù)分析平臺(tái) ThinkingData,近期品牌升級(jí)為 AI 智能體管理平臺(tái),并與今年 1 月在港上市的中國(guó)頭部 AI 實(shí)驗(yàn)室 MiniMax 達(dá)成合作。MiniMax 因向開(kāi)源社區(qū)免費(fèi)發(fā)布高性能大模型,被稱作中國(guó) “AI 四小龍” 之一。
ThinkingAI 聯(lián)合創(chuàng)始人韓先生表示,公司轉(zhuǎn)型是為了從游戲行業(yè)拓展到更多對(duì) AI 智能體感興趣、但缺乏技術(shù)能力的傳統(tǒng)行業(yè)。
他直言,盡管 OpenClaw 在中國(guó)熱度攀升,但復(fù)雜度太高、安全漏洞隱患大,根本達(dá)不到企業(yè)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。
“OpenClaw 用來(lái)做個(gè)人用途還行,但絕對(duì)撐不起企業(yè)級(jí)場(chǎng)景。企業(yè)要解決記憶管理、智能體調(diào)度、團(tuán)隊(duì)協(xié)作、通信安全等一系列問(wèn)題,這些 OpenClaw 都無(wú)法滿足。”
他透露,其平臺(tái)同時(shí)支持 OpenAI、谷歌等海外廠商的大模型,并未局限于國(guó)內(nèi)模型。被問(wèn)及美國(guó)若封禁中國(guó)開(kāi)源權(quán)重模型是否影響業(yè)務(wù)時(shí),他笑稱:“真要是那樣,或許反而說(shuō)明我們成了。”
總而言之,AI 智能體被視為下一代生產(chǎn)力革命,但現(xiàn)階段仍面臨成本失控、架構(gòu)混亂、安全不足、企業(yè)適配性差等核心痛點(diǎn)。與此同時(shí),行業(yè)共識(shí)正在形成:不是所有任務(wù)都適合 AI 智能體,理性選型、精細(xì)化運(yùn)營(yíng),才是規(guī)模化落地的關(guān)鍵。
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