Como capacitar uma "empresa de uma pessoa"? Wang Jiping, presidente da Chengmai Technology: implantação difícil, uso limitado, altos custos de token, urgência na resolução

Repórter do China Jingji, Zheng Yu, em Nanquim

“A emergência de agentes inteligentes constitui a maior oportunidade tecnológica desde os smartphones, mas as dificuldades que é preciso superar para o seu desenvolvimento não podem ser ignoradas. As três principais dores que se exigem resolver com urgência — implantação difícil, aplicações com utilização limitada e gastos elevados de token — são os problemas que precisam de resposta imediata.” O presidente do grupo Chengmai Technology (300598.SZ), Wang Jiping, disse em recente entrevista exclusiva ao repórter do China Business News.

Com o impulso trazido pelo OpenClaw à febre do empreendedorismo de OPC (uma empresa individual), a questão-chave passa a ser como oferecer serviços ao OPC com um limiar mais baixo. De acordo com informações públicas, recentemente várias províncias e cidades, incluindo Xangai, Anhui e Jiangsu, lançaram políticas relacionadas para apoiar o desenvolvimento de agentes inteligentes de lagosta e de OPC.

Isto também levou o mercado de “fornecedores de água” a acelerar o fornecimento de produtos. Recentemente, a Chengmai Technology lançou um assistente de IA para utilizadores individuais, um produto que os utilizadores empresariais podem implementar localmente, e uma plataforma de agregação de lagosta para o mercado de consumidores.

Relativamente à dor central de “gastos elevados de token”, Wang Jiping propôs duas vias para reduzir custos. A primeira é substituir as chamadas em nuvem por implementação local, evitando as taxas de chamadas na nuvem que se acumulam continuamente. A segunda é agregar via plataforma para diluir o custo de cada chamada, alcançando uma eficiência de escala em que “a plataforma suporta o custo de uma chamada e múltiplos utilizadores partilham o resultado”.

Redução de custos no modelo de supermercado

“China Business News”: Em espaços públicos, mencionou várias vezes que as elevadas despesas geradas pelas chamadas em nuvem do lagosta constituem uma dor para os utilizadores. Pode explicar, em detalhe, como é que essa conta é calculada? Com a vossa solução, quanto conseguem reduzir de custos?

Wang Jiping: Agora, ao usar o grande modelo do lagosta em chamadas na nuvem, a unidade de cobrança é a quantidade de chamadas. Se o utilizador usar de forma ligeira, talvez pague dezenas de yuan por mês; mas assim que a utilização aumenta, não é raro que sejam vários milhares de yuan por mês, ou até mesmo dezenas de milhares.

A lógica da agregação é um investimento único: tanto o grande modelo como os agentes inteligentes são executados localmente, sem necessidade de pagar continuamente taxas de chamadas à nuvem. No curto prazo, é uma despesa “pesada” com hardware; mas, calculando no médio e longo prazo, as poupanças nas despesas de chamadas excedem o custo do hardware. Naturalmente, a premissa é que a frequência de utilização dos utilizadores seja suficientemente alta — e é também isso que precisamos resolver na promoção no mercado.

A interface agregadora é semelhante a um supermercado. O supermercado concentra os produtos de todos os fornecedores num só lugar: o utilizador compra bens diferentes sem precisar de executar separadamente uma fábrica de pão, uma fábrica de leite ou uma base de produtos hortícolas. No caso da interface agregadora, o que está nas prateleiras não são produtos, mas sim “direitos de utilização” de vários grandes modelos de IA de diferentes empresas.

No passado, se um utilizador quisesse usar um modelo da OpenAI, teria de se registar na OpenAI, recarregar, obter uma chave. A interface agregadora funciona como um supermercado estabelecido entre esses fabricantes de grandes modelos e os utilizadores: o utilizador só precisa de se ligar a uma única porta de entrada; por trás, ficam a cargo do “supermercado” tudo o que envolve quais grandes modelos estão ligados, como é feita a orquestração e como são efetuadas as contas e acertos de custos.

Do ponto de vista da solução de produto, através de o produto “Dragon Box” poder ser implementado localmente por utilizadores empresariais, é possível executar os grandes modelos localmente; com um único investimento em hardware, evita-se a taxa de chamadas na nuvem que se acumula continuamente. No médio e longo prazo, o custo total integrado fica abaixo da solução puramente em nuvem. Através de “Dragon Palace”, ao tratar necessidades públicas de alta frequência como a agregação de informações e distribuir para uma vasta base de utilizadores, consegue-se uma eficiência de escala em que “a plataforma suporta o custo de uma chamada e múltiplos utilizadores partilham o resultado”.

“China Business News”: O novo produto que lançaram desta vez também visa resolver o problema de custos, mas na fase de arranque a frio (“cold start”), o setor enfrenta universalmente um paradoxo: sem utilizadores, os programadores base não vêm; sem conteúdo gerado pelos programadores, o valor para os utilizadores é difícil de demonstrar. Como está a evolução do ecossistema de programadores de “Dragon Palace” neste momento?

Wang Jiping: Esta dificuldade estrutural é real. Neste momento, o “Dragon Palace” já tem vários agentes inteligentes disponíveis em plataforma, principalmente aplicações-padrão “semente” que desenvolvemos internamente. Um deles é o agente inteligente de agregação de informação: todos os dias, as notícias em destaque no mercado são, no essencial, tão numerosas — o que a plataforma faz é tratar uma vez de forma unificada e depois distribuir a todos os utilizadores. Isso poupa uma quantidade enorme de custos em comparação com cada utilizador chamar os grandes modelos individualmente para fazer esse processamento. A plataforma gasta 50 yuan para processar, o que permite atender 1.000.000 de utilizadores; mas, se cada pessoa chamasse individualmente, o total seria de 50.000.000 yuan. Por trás disso está a lógica fundamental de “transformar necessidades públicas em algo partilhável”.

Além disso, já colaborámos com uma instituição legal especializada: as capacidades de redação e revisão de contratos e de consultoria jurídica foram integradas no “Dragon Palace”, como agente inteligente público para o grande público, e disponibilizamos um serviço pago. Agentes inteligentes profissionais em áreas verticais como eletricidade, proteção contra incêndios e análise de ações também estão a ser ligados, progressivamente.

A estratégia para lidar com o arranque a frio é primeiro criar casos de referência com poder de convencimento em cenários verticais, atraindo mais instituições profissionais a entrarem na plataforma com base em resultados de comercialização. Neste processo, não há atalhos; é necessário um período de tempo suficiente.

Não fazer a entrada, mas sim o canal

“China Business News”: Atualmente, grandes empresas de topo estão a fazer investimentos profundos na direção dos agentes inteligentes. Comparando, qual é a vossa rota de diferenciação?

Wang Jiping: Competir diretamente de frente com os grandes fabricantes não é realista e também não é necessário. A vantagem dos grandes fabricantes está na operação em escala de uma plataforma em nuvem genérica e em grandes modelos de base. O que nós focamos é a implementação local e a integração “hardware-software” de ponta a ponta — são dois sistemas de competências diferentes.

A nossa posição não é disputar com os grandes fabricantes o “canal” de agentes inteligentes, mas sim criar o “canal” para os utilizadores usarem agentes inteligentes. Independentemente de o utilizador escolher grandes modelos de qualquer empresa, desde que utilize o nosso produto para fazer chamadas e gestão, existe um espaço de valor para a nossa presença. Esta lógica é semelhante ao papel das interfaces agregadoras: nós não produzimos conteúdos, mas fornecemos um caminho de utilização mais conveniente e mais económico.

“China Business News”: Recentemente, associações relevantes do setor emitiram alertas sobre os riscos dos agentes inteligentes; algumas instituições já começaram a restringir os funcionários de usar ferramentas de agentes inteligentes. Como encara os desafios atuais de segurança e de proteção de privacidade de dados que os agentes inteligentes enfrentam?

Wang Jiping: Na fase atual, o estado dos agentes inteligentes é semelhante ao de uma criança que ainda não recebeu treino suficiente. Se alguém lhe pedir informações sensíveis, ela pode responder fielmente, sem qualquer prevenção. O caminho de solução passa pelo treino: proporcionar ao agente inteligente capacidades para reconhecer e ter consciência de proteção de informações sensíveis. Isto requer acumulação contínua de dados e iteração do modelo; neste momento, todo o setor está em exploração, e não existe uma solução “definitiva para todos os casos”.

Considerando numa perspetiva ainda mais longa, a atenção do regulador à segurança dos dados, na verdade, reforça a lógica de necessidade da implementação local. O núcleo da preocupação das instituições está na imprevisibilidade após a saída do fluxo de dados — e é exatamente a questão que a “Fusão Caixa” tenta resolver.

Na fase atual, os utilizadores têm autonomia para decidir sobre os dados que entram na caixa; isso significa que os riscos correspondentes também são julgados pelos próprios utilizadores. Esta é uma limitação objetiva da maturidade do produto nesta fase. Recomendamos que, neste momento, os utilizadores não coloquem nos sistemas de qualquer agente inteligente, incluindo o nosso produto, dados altamente sensíveis.

(Editar: Xu Lù; Revisão: He Shāshā; Revisão de texto: Yan Yùxiá)

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