Як надати можливості «одинока компанія»? Голова правління Chengmai Technology Ван Цзипін: важко впроваджувати, обмежене застосування, висока вартість токенів — терміново потрібно вирішити

中經記者 鄭瑜 南京報道

“Поява агентів — це найважливіша технологічна можливість після смартфонів, але труднощі, які потрібно подолати для їхнього розвитку, також не можна ігнорувати. Труднощі з розгортанням, вузькість застосувань і висока вартість токенів — три основні больові точки, які потрібно якнайшвидше вирішити.” Голова правління Chengmai Technology (300598.SZ) Ван Цзіпін, нещодавно під час інтерв’ю репортеру газети «China Business News», заявив.

У міру того як OpenClaw підштовхує сплеск підприємництва з OPC (компанія однієї людини), ключовим стає питання: як надавати OPC послуги з нижчим порогом входу. За відкритою інформацією, нещодавно кілька провінцій і міст, зокрема Шанхай, Аньхой та Цзянсу, ухвалили відповідні політики, що підтримують розвиток лобстер-агентів та OPC.

Це також змушує ринок «постачальників води» активніше нарощувати пропозицію продуктів. Нещодавно Chengmai Technology запустила AI-допоміжника для індивідуальних користувачів, продукт для корпоративних користувачів із локальним розгортанням, а також лобстер-платформу агрегації для споживчого ринку.

Щодо ключової больової точки — високої вартості токенів — Ван Цзіпін запропонував два шляхи зниження витрат: по-перше, локальне розгортання як заміна викликам у хмарі, щоб уникнути безперервно накопичуваних витрат на виклики в хмарі. По-друге, через агрегацію на платформі розмити одноразову вартість і досягти ефекту масштабу: «платформа бере на себе вартість одного виклику, а кілька користувачів спільно використовують результат».

Супермаркетна модель — зниження витрат

«China Business News»: Ви неодноразово згадували на публічних майданчиках, що високі витрати, які виникають через хмарні виклики лобстера, є болем для користувачів. Чи можете ви детально пояснити, як саме ця сума рахується? На скільки ваші рішення можуть знизити витрати?

Ван Цзіпін: Зараз, коли використовують лобстерні хмарні великі моделі, одиницею ціноутворення є обсяг викликів. Користування на легкому рівні — можливо, кілька десятків юанів на місяць, але як тільки обсяги зростають, щомісяця кілька тисяч юанів і навіть десятки тисяч — це вже не рідкість.

Логіка агрегації така: одноразові інвестиції, і великі моделі та агенти працюють локально, немає потреби постійно платити за виклики в хмарі. У короткостроковій перспективі це схоже на витрати на обладнання «тут і зараз», але в середньо- та довгостроковій — за рахунок економії на витратах на виклики виходить більше, ніж вартість обладнання. Звісно, за умови, що частота використання користувачами є достатньо високою — і це саме те питання, яке ми маємо розв’язати в процесі просування на ринок.

Агрегований інтерфейс подібний до супермаркету. У супермаркеті всі товари від різних постачальників зібрані в одному місці: користувач купує різні товари, не потрібно окремо бігти на хлібозавод, молочний завод чи овочеву базу. Для агрегованого інтерфейсу на «полицях» розміщені не товари, а «права на використання» великих AI-моделей від різних компаній.

Раніше, щоб користуватися моделлю OpenAI, користувач мав зареєструвати обліковий запис у OpenAI, поповнити рахунок, отримати ключ. Агрегований інтерфейс фактично відкриває супермаркет між постачальниками цих великих моделей і користувачами: користувачеві потрібно підключитися лише до одного входу, а те, які саме великі моделі стоять «за лаштунками», як відбувається маршрутизація, і як здійснюється розрахунок, — усе це уніфіковано обробляє «супермаркет».

З погляду продуктового рішення: через локальне розгортання продукту для корпоративних користувачів «Long Box» можна запускати велику модель локально; одноразових інвестицій в обладнання достатньо, щоб уникнути безперервно накопичуваних витрат на виклики в хмарі, і в середньо- та довгостроковій перспективі сумарна вартість нижча, ніж у чисто хмарному варіанті. Через «Long Palace», після того як об’єднані запити на агрегацію інформації та інші високочастотні публічні потреби, роздає їх мільйонам користувачів, можна досягти ефекту масштабу: «платформа бере на себе вартість одного виклику, а кілька користувачів спільно використовують результат».

«China Business News»: Цей ваш новий продукт теж створений для вирішення проблеми вартості, але на етапі холодного старту платформи в усьому секторі зазвичай виникає парадокс: якщо немає користувачів, базові розробники не приходять; якщо немає контенту від розробників, важко продемонструвати цінність для користувачів. Як просувається розробницька екосистема «Long Palace» нині?

Ван Цзіпін: Ця структурна скрутність — реально існуюча. Зараз у «Long Palace» вже розміщено кілька агентів, здебільшого це власнорозроблені «seed»-програми. Один із них — агент для агрегації інформації: щодня на ринку приблизно ті самі основні гарячі новини. Платформа обробляє це один раз, а потім розсилає всім користувачам — це дозволяє заощадити дуже багато коштів порівняно з тим, якби кожен користувач окремо викликав велику модель, щоб усе обробляти самостійно. Якщо платформа витратить 50 юанів на обробку, цього вистачить для потреб 1 млн користувачів; а якщо кожен буде викликати самостійно, сумарно вийде 50 млн юанів. За цим стоїть базова логіка «перетворення публічних потреб на спільно використовувані».

Крім того, ми вже співпрацюємо з однією професійною юридичною установою: їхні можливості зі складання та перевірки договорів, а також надання юридичних консультацій інтегровані в «Long Palace» як публічний агент для широкої аудиторії, і ми надаємо платні послуги. Професійні агенти в вертикальних сферах — електроенергетика, пожежна безпека, аналіз акцій тощо — також поступово підключаються.

Стратегія подолання холодного старту полягає в тому, щоб спочатку створити переконливі еталонні кейси в вертикальних сценаріях і, спираючись на комерційні результати, залучити більше професійних інституцій. Цей процес не має короткого шляху й потребує достатнього періоду часу.

Не робимо вхід — робимо канал

«China Business News»: Нині всі провідні відомі компанії глибоко розвивають напрям агентів. На цьому тлі в чому полягає ваша відмінна, диференційована траєкторія?

Ван Цзіпін: Безпосередня фронтальна конкуренція з великими компаніями (вендорами) — не є ні реалістичною, ні необхідною. Перевага великих компаній полягає в масштабованій операційній діяльності універсальної хмарної платформи та базових великих моделях. Ми фокусуємося на локальному розгортанні та інтеграції «програмне+апаратне в одному», це дві різні системи можливостей.

Наша позиція не в тому, щоб конкурувати з великими компаніями за «вхід» до агентів, а в тому, щоб бути «каналом» для використання агентів користувачами: незалежно від того, яку з великих моделей обирає користувач, доки він викликає та керує агентом через наш продукт, ми маємо простір для цінності. Ця логіка схожа на роль агрегованого інтерфейсу: ми не виробляємо контент, але надаємо більш зручний і більш економний шлях до використання.

«China Business News»: Нещодавно відповідні галузеві асоціації попередили про ризики агентів: деякі установи вже почали обмежувати співробітників у використанні інструментів агентів. Як ви оцінюєте нинішні виклики безпеки та захисту даних приватності, з якими стикаються агенти?

Ван Цзіпін: На даному етапі стан агентів подібний до дитини, яку ще недостатньо навчали: якщо хтось запитує її про конфіденційну інформацію, вона може без будь-яких запобіжників відповісти правдиво. Шлях вирішення лежить у площині навчання: щоб агенти мали здатність розпізнавати чутливу інформацію та мали усвідомлення щодо її захисту. Для цього потрібне безперервне накопичення даних і ітерації моделей; зараз увесь сектор знаходиться в процесі пошуку, немає рішення «раз і назавжди».

Якщо дивитися на питання в більш тривалій часовій перспективі, то увага регуляторів до безпеки даних — навпаки підсилює логіку потреби в моделі локального розгортання. Ключова занепокоєність установ полягає в неконтрольованості після витоку даних — саме це й намагається вирішити «Long Box».

На поточному етапі користувач має автономне право вирішувати, що саме завантажувати в «Long Box». Це означає, що відповідні ризики також оцінює сам користувач. Це об’єктивне обмеження рівня зрілості продукту на даному етапі. Ми рекомендуємо користувачам на цьому етапі не поміщати у будь-які системи агентів, включно з нашими продуктами, дані, які є надзвичайно чутливими.

(Редактор: Сюй Лу; Перевірка: Хе Шаша; Коректура: Ян Юйся)

Масивні новини та точні інтерпретації — усе в застосунку Sina Finance