¿Cómo potenciar una "empresa unipersonal"? Wang Jiping, presidente de Chengmai Technology: dificultad en la implementación, uso limitado, altos costos de tokens, urgente resolver

Agente informativo de China Jingji, Zheng Yu, informó desde Nanjing

“La aparición de los agentes inteligentes es la oportunidad tecnológica más importante después de los teléfonos inteligentes, pero las dificultades que requiere superar no pueden ignorarse. Los tres principales dolores que se deben resolver con urgencia en este momento son: la dificultad del despliegue, un uso demasiado limitado y un gasto elevado en tokens”. Wang Jiping, presidente de Chengmai Technology (300598.SZ), dijo recientemente en una entrevista exclusiva con el reportero de China Business Journal.

A medida que OpenClaw impulsa el auge emprendedor de OPC (empresas de una sola persona), cómo ofrecer a OPC servicios con un umbral de entrada más bajo se ha convertido en la clave. Según información pública, recientemente varias provincias y ciudades como Shanghái, Anhui y Jiangsu han introducido políticas relacionadas para apoyar el desarrollo de agentes inteligentes de langosta y de OPC.

Esto también ha llevado al “proveedor de agua” del mercado a acelerar el suministro de productos. Recientemente, Chengmai Technology lanzó un asistente de IA para usuarios individuales, un producto con despliegue local para usuarios empresariales y una plataforma de agregación de langosta orientada al mercado de consumidores.

En respuesta al dolor central de “un costo alto de tokens”, Wang Jiping propuso dos rutas para reducir costos: la primera es sustituir las llamadas en la nube con despliegue local, evitando las tarifas de llamadas en la nube que se acumulan de manera continua. La segunda es agregar mediante plataformas para diluir el costo por llamada, logrando el efecto de escala de “la plataforma asume el costo de una llamada y varios usuarios comparten el resultado”.

Reducir costos con el modelo de supermercado

“China Business Journal”: Usted ha mencionado repetidamente en espacios públicos que los elevados costos generados por las llamadas en la nube del agente de langosta son el dolor del usuario. ¿Podría explicar cómo se calcula esta cifra? ¿Cuánto costo pueden reducir ustedes con su solución?

Wang Jiping: Ahora, al usar los grandes modelos del agente de langosta en la nube, la unidad de cobro es el volumen de llamadas. Para un uso ligero, probablemente sean decenas de yuanes al mes. Pero si el volumen de uso sube, no es raro que se llegue a miles de yuanes al mes, o incluso a decenas de miles.

La lógica de la agregación es una inversión única: tanto el gran modelo como los agentes inteligentes se ejecutan localmente, y no hace falta pagar de forma continua las tarifas de llamadas a la nube. A corto plazo, es un gasto “duro” en hardware; pero a mediano y largo plazo, el ahorro en costos de llamadas superará el costo del hardware. Por supuesto, el requisito es que la frecuencia de uso de los usuarios sea suficientemente alta, y ese es justamente el problema que necesitamos resolver en la promoción del mercado.

La interfaz agregadora es similar a un supermercado. El supermercado concentra en un mismo lugar productos de todos los proveedores; los usuarios compran productos distintos y no necesitan ejecutar por separado fábricas de pan, fábricas de leche o bases de vegetales. Para una interfaz agregadora, lo que se exhibe en los estantes no son productos, sino las “autorizaciones de uso” de los grandes modelos de IA de cada proveedor.

Antes, si un usuario quería usar modelos de OpenAI, debía registrarse en OpenAI, recargar fondos, obtener claves. Una interfaz agregadora equivale a abrir un supermercado entre los proveedores de esos grandes modelos y los usuarios: el usuario solo necesita conectarse a esa única entrada. Detrás de escena, los grandes modelos que se conectan, cómo se realiza la orquestación y cómo se liquida el costo, todo eso lo gestiona el “supermercado” de manera unificada.

Desde la perspectiva de la solución de producto, mediante el despliegue local del producto “Dragon Box” para usuarios empresariales, los grandes modelos pueden ejecutarse localmente. Con una inversión única en hardware se pueden evitar las tarifas de llamadas en la nube que se acumulan continuamente; a mediano y largo plazo, el costo integral es inferior al de una solución puramente en la nube. A través de “Dragon Palace”, al gestionar de forma unificada necesidades públicas de alta frecuencia como la agregación de información y distribuirla a millones de usuarios, se puede lograr el efecto de escala de “la plataforma asume el costo de una llamada y varios usuarios comparten el resultado”.

“China Business Journal”: Su nuevo producto lanzado ahora también se creó para resolver el problema de costos, pero en la fase de arranque en frío la plataforma suele enfrentar un contrasentido general: sin usuarios, los desarrolladores base no vienen; sin contenido de los desarrolladores, es difícil que el valor para los usuarios se presente. ¿Cómo va actualmente el progreso del ecosistema de desarrolladores de “Dragon Palace”?

Wang Jiping: Esta dificultad estructural existe de forma real. “Dragon Palace” ya tiene varios agentes inteligentes publicados, principalmente aplicaciones semilla que desarrollamos internamente. Uno de ellos es el agente inteligente de agregación de información: los titulares y noticias más calientes del mercado, en esencia, no son tantos al día. La plataforma lo procesa una vez de forma unificada y lo distribuye a todos los usuarios, lo cual ahorra una gran cantidad de costos frente a que cada usuario llame al gran modelo por su cuenta para procesar. Si la plataforma procesa por 50 yuanes, puede cubrir la necesidad de 1 millón de usuarios; pero si cada persona lo llama por su cuenta, en total costaría 50 millones de yuanes. Detrás de esto está la lógica básica de “compartir la demanda pública”.

Además, ya hemos colaborado con una institución legal profesional para integrar sus capacidades de redacción y revisión de contratos, y asesoría legal en “Dragon Palace”, como un agente público inteligente orientado al público, y también ofrecemos servicios con pago. Los agentes inteligentes profesionales en ámbitos verticales como electricidad, protección contra incendios y análisis de acciones también se están conectando gradualmente.

La estrategia para hacer frente al arranque en frío consiste en crear primero casos señeros con capacidad de persuasión en escenarios verticales, y atraer a más instituciones profesionales a través de resultados de comercialización. En este proceso no hay atajos; requiere un ciclo de tiempo suficiente.

No hacer una entrada, hacer un conducto

“China Business Journal”: Actualmente, las principales empresas líderes del sector están desarrollando en profundidad la dirección de agentes inteligentes. En comparación con ellas, ¿cuál es su ruta diferenciadora?

Wang Jiping: Competir directamente de frente con los grandes fabricantes no es realista ni es necesario. La ventaja de los grandes fabricantes está en la operación a escala de sus plataformas en la nube generales y en los grandes modelos base. Nosotros nos enfocamos en el despliegue local y en la integración de software y hardware. Esto constituye dos sistemas de capacidades diferentes.

Nuestra posición no es competir con los grandes fabricantes por la “entrada” de los agentes inteligentes, sino construir el “conducto” para que los usuarios usen agentes inteligentes. Independientemente de qué gran modelo elija el usuario, mientras llame y gestione mediante nuestro producto, existe un espacio para que tengamos valor. Esta lógica es similar al papel de una interfaz agregadora: no producimos contenido, pero ofrecemos una ruta de uso más conveniente y más económica.

“China Business Journal”: Días atrás, las asociaciones del sector correspondientes emitieron avisos sobre riesgos de agentes inteligentes, y algunas instituciones ya han empezado a restringir que los empleados usen herramientas de agentes inteligentes. ¿Cómo ve los retos de seguridad y protección de la privacidad de datos que enfrentan actualmente los agentes inteligentes?

Wang Jiping: En esta etapa, el estado de los agentes inteligentes es similar al de un niño que no ha sido entrenado suficientemente. Si alguien le pregunta por información sensible, podría responderla sin protección y de manera veraz. La ruta de solución reside en el nivel de entrenamiento: que el agente inteligente tenga conciencia y capacidad para identificar y proteger información sensible. Esto requiere acumulación continua de datos y la iteración del modelo. En este momento, toda la industria lo está explorando; no existe una solución definitiva que lo resuelva para siempre.

Visto desde una perspectiva de tiempo más larga, el énfasis de la autoridad reguladora en la seguridad de los datos, de hecho, refuerza la lógica de demanda del modelo de despliegue local. El núcleo de la preocupación de las instituciones es la incontrolabilidad después de la salida de datos, y ese es precisamente el problema que pretende resolver “Fusión Box”.

En la etapa actual, los usuarios tienen la decisión autónoma sobre los datos que entran a la caja, lo cual significa que los riesgos correspondientes también los juzga el propio usuario. Esta es una limitación objetiva del grado de madurez del producto en esta etapa. Recomendamos que los usuarios, en esta etapa, no introduzcan datos altamente sensibles en ningún sistema de agentes inteligentes, incluidos nuestros productos.

(Edición: Xu Lu, Revisión: He Shasha, Corrección de pruebas: Yan Yuxia)

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