方汉:AI商业化到了比拼速度的时候
创始人
2026-01-06 19:13:36
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企业现在最重要的人才是新过程的发明者。

文|《中国企业家》记者 闫俊文

编辑|何伊凡见习编辑|李原

图片来源|视觉中国

大模型浪潮中,昆仑万维是最早喊出“All in AGI与AIGC”战略的公司之一。2025年,经历了6个季度的亏损后,昆仑万维在2025年第三季度实现扭亏为盈,归母净利润实现1.9亿元。与此同时,当季营收20.7亿元,同比增长56.16%。

昆仑万维董事长兼总经理方汉告诉《中国企业家》,2026年,昆仑万维准备将AI落地和商业化再加速,AI音乐、AI视频、AI社交等ARR(年度经常性收入)来到了几千万美元。“我们希望把这个数字变成几亿美元,甚至更多。”

另一方面,昆仑万维还在更新底座大模型的技术突破,2025年初,天工大模型已经更新至4.0系列,相继推出音乐、视频、3D生成等细分行业大模型,这些模型各自达到细分领域的SOTA。

Agent方面,2025年5月,昆仑万维发布天工超级智能体(Skywork Super Agents)App,11月又发布了新一代轻量级多模态智能体模型Skywork R1V4-Lite,该模型在多模态理解、主动推理和开放式交互方面取得了显著进展。

“只有模型迭代速度快,你才能在尽可能多的市场和场景去获取用户,以及获取商业化的增长。”方汉说。

方汉认为,AI商业化已经到了比拼速度的时代,而不是比拼谁能开拓场景。“场景几乎都开拓出来了,现在就看你在这个场景里面渗透率能到多少,能吃下多少市场份额。”

以下为本文核心要点:

1.长期来看,一个企业的组织会变成什么?首先,最关键的流程是建设过程数据,所有岗位know-how变成大模型Agent技能的上下文,所有的人才变成新过程的发明者。

2.一定要在整个企业的生产和工作流里面找出最占人力、重复度特别高,对人的要求又没那么高的岗位,这种岗位现在最适合用Agent。

3.你怎样预期未来哪一个业务会特别好?对大公司来说,它要抢最肥的肉、最大的入口,比如浏览器、Office、AI编程。

4.对于创业者来说,有两个选择。第一,更小的创业者做工具也能活得很好。第二,对于我们这样的公司,一定要去预见在什么样的赛道,大公司现在看不上,但是长期能产生稳定收入,去进行多元布局。

以下是方汉接受《中国企业家》专访时的自述(有删减):

昆仑万维93%的收入来自海外,从2020年开始做AI方面的研发投入。到目前为止,我们在AI音乐、AI Office、AI社交、AI游戏等方面都有长期投入和具体的产品落地。AI给我们带来了收入规模上的高速增长,2024年我们的全年收入是56.6亿元。2025年前三季度,我们已经做到了58亿元。

在海外,我们的AI音乐、AI社交、AI Office都已经产生了实际的收入。我们在基座大模型上做得也比较多,目前最出彩的是音乐生成大模型,稳居全球前两名的位置。

我们最看好AIGC赛道,因为它能极大地降低所有人创作内容的成本和门槛,给整个内容产业带来巨大的变化。比如《哪吒2》的拍摄成本是3亿元,我们预计,在3~5年内可能会降到不到10万元。

企业最关键的数据是过程数据

现在,我们的天工大模型正在变成一个超级Agent,它本质上是把很多跟Office(办公软件)相关的门槛降低,自动化程度提高,让更多人可以用它一键生成PPT,一键生成Word,一键生成Excel,一键生成视频,一键生成小程序。

2025年,随着Agent技术兴起,大模型基座能力的提高,我们可以让Office自动化变得更加落地和实际。对于大多数用户来说,很多工作是在Office环境里进行,这又是一个比较确定的领域。把门槛和成本降低之后,Office也会成为最容易增效的领域。

AI发展到今天,过程数据对所有行业来说,都是最关键的护城河。大模型从最早背答案、背过程,现在已经进入泛化阶段。但垂直行业的过程数据没办法被泛化,一定要靠自己去建设。

长期来看,一个企业的组织会变成什么?首先,最关键的流程是建设过程数据,所有岗位know-how变成大模型Agent技能的上下文,所有的人才变成新过程的发明者。

新过程的发明者也是当今企业最需要的人才。我们的Agent落地需要各行各业涌现出自己的过程发明人跟“老过程”的质检员。以昆仑万维为例,我们很多业务的过程自动化完全在电脑上执行,我们一定要看哪些过程是重复的。

比如做短剧,最复杂的工作是什么?找一堆剪辑师,把它剪成好多广告素材,丢到广告平台上去投流,这是一个重复率极高的工作。现在,我把一部短剧丢到Agent里,Agent可以自动分镜识别整个短剧的剧本,Agent会判断哪些片段可能会出彩,然后开始自动化剪辑。整个过程不到6小时,Agent就能剪出一万个广告素材。

再比如短剧配音流程,现在也可以完全自动化。用Agent不到一个小时,就可以实现十几种语言自动配音、自动配字幕、自动校对,完成全部流程,极大提高效率。

我们一定要在整个企业的生产和工作流里面找出最占人力、重复度特别高,对人的要求又没那么高的岗位,这种岗位现在最适合用Agent。

现在一些公司担心,辛辛苦苦在基模上做应用,基模一出来把你上面的业务全“吃”了。我们比较特殊,我们AIGC的业务如AI音乐、AI游戏、AI社交等AI原生产品,还很依赖于基模的领先性。我们为什么还要发视频模型、音乐模型?本质上因为基模没有领先性的话,就没有办法获得市场份额。

关于竞争,你怎样预期未来哪一个业务会特别好?对大公司来说,它要抢最肥的肉、最大的入口,比如浏览器、Office、AI编程。

对于创业者来说,有两个选择。第一,更小的创业者做工具也能活得很好。第二,对于我们这样的公司,一定要去预见在什么样的赛道,大公司现在看不上,但是长期能产生稳定收入,去进行多元布局。比如OpenAI,它是海外英语市场里的No.1,因为英语市场最挣钱。但它对其他语言市场比如非洲一定不重视,这对我们来说是一个机会。在中国,B站和小红书最早做的事情都是大厂看不上的,但在小赛道上最后做到了泛化。

“我一个月要用上亿token”

2025年,昆仑万维还在做AI落地和商业化加速。我们要寻找更多场景,满足更多客户的长尾需求,我们不仅要提高大模型能力,还要继续扩展工程落地的场景。

比如,我们做AI音乐,原来只要做一首歌出来就好了,现在要做分轨。未来,我们还要做无人声的背景音乐,还要做视频的卡点音乐。

我们希望在开拓出的领域中能占据到尽可能多的市场份额。现在是大家都在拼命跑马圈地的过程,这时候比的就是模型的迭代速度。



未来的企业竞争会加剧,互联网企业尤其是内容行业,两极分化会很严重。效率高的人会越来越高,效率差的会越来越差,效率高的企业能把利润率干得特别高。

我们公司有将近2/3是程序员,我们希望他们能够通过AI编程来增效。我们怎么去要求大家?我不看你最终产出是多少,而是程序员每天用了多少token。你用token少,一定证明你不够努力。

我们是一家AI公司,用token就是用大模型,能够让你更明确地知道大模型的能力边界在哪。这决定了当前你做什么样的产品是合适的,超前的容易死,落后也没人用。

企业掌舵的人也得用大模型,你才能知道大模型能力的边界。你不能靠你手下给你汇报,能做什么不能做什么,因为他的汇报一定有他自己的观念限制。我对自己的要求是一个月用上亿token,到了这个数,你才知道大模型的边界在哪,才能保证企业的长期方向在一个正确的轨道上。

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