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托比網動靜，日前，于介入《證券日報》主理的 2026證券市場年會行業分會數字經濟年夜會 時，百煉智能開創人兼CEO馮是聰博士公然暗示：“AI帶來的最年夜變化，是客戶從‘采辦東西’轉向‘采辦成果’。企業再也不需要自行完成繁雜的數據闡發鏈條，AI直接輸出可履行結論。”

馮是聰是于介入 智變·新引擎——人工智能怎樣重塑企業增加邏輯 圓桌論壇與多位佳賓同臺對于話時說這番話的。

這個判定看似簡樸、實則傾覆。馮是聰認為已往軟件行業的底層邏輯成立于 我提供東西，你完身分析 的左券之上，而AI時代，這層左券正于被改寫——客戶買的再也不是歷程，而是謎底。

他從兩個維度拆解了這場范式的轉換：

產物形態：從 菜單式操作 壓縮為 一句話指令

已往，用戶要篩選一批上市公司的招投標信息，需要打開體系、勾選行業、設置篩選前提，履行年夜量反復的人工操作。而于AI驅動的新一代產物里，一句天然語言指令就能完成。 交互方式壓縮的暗地里是產物哲學的重寫：從東西思維，走向對于話思維。

付費模式：從 按賬號包年 走向 按次為成果買單

傳統軟件依靠的 按賬號席位包年收費 邏輯，正于被按次收費所代替。 馮是聰暗示，當價值以 成果 被界說，付費模子也一定走向更輕、更矯捷、更與價值掛鉤的形態。

假如說 賣成果 是成果，那支撐這一成果的底層能力是甚么？馮是聰博士給出了AI時代客戶買單的兩條底層邏輯：

其一，行業專有數據的籠罩能力，決議AI的 靠得住性界限

通用年夜模子往往只籠罩約60%的公然數據，殘剩40%的數據缺掉會致使闡發結論呈現誤差。 馮是聰博士指出， 只有將數據籠罩率晉升至90%甚至95%以上，才能產出真正靠得住的貿易闡發成果。 這恰是垂直行業年夜模子真實的護城河——數據深度，決議結論質量。

其二，交付物形態的進級，決議客戶的 決議計劃成本

已往出售的是東西，客戶需要自行完身分析判定；此刻AI直接輸出結論，客戶再也不需要舉行中間推理步調。 馮是聰暗示，從東西到結論的超過，素質上是把企業已往花于 理解東西 及 構造闡發 上的隱性成本，讓AI一次性接收失。

馮是聰先容了百煉智能方才發布的AI Agent產物矩陣，稱其將 天然語言交互+結論級交付+按次付費 的新范式周全產物化：

知了商機巨匠Agent：用戶一句天然語言便可于 3.1億+ 招投標數據中完成商機匹配。AI不僅返回標訊，更附帶匹配理由、中標幾率、競爭態勢與步履建議，讓 找商機 從體力活釀成 一句話的事 。

招采貓標書寫作Agent：籠罩招標研讀、參投決議計劃、標書寫作、合規風控等六年夜要害環節，讓投標團隊 讀患上清、投患上準、寫患上快 。

知了標訊AI開放平臺：以 3.1億+ 招投標數據與 2500萬+ 企業信息，經由過程 Skill、MCP、CLI 三種接入方式，向AI運用開放，成為獲客類智能體的數據基礎舉措措施。

馮是聰暗示：咱們的目的是讓最值錢的行業數據與實戰經驗，釀成營業職員天天用患上上、用患上起的AI助手。

“從賣東西到給成果，從年費到按次收費，咱們正讓客戶用最低的成本拿到最高的價值。”他暗示。