预测性推理带来AI应用大爆发，如何抓住万亿级市场新机会？

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2周前

同行并不太理解王冉究竟在追寻什么，直到2023年AI预测推理能力取得了突破性进展，以及Agent方向的逐渐明确，王冉Allin“预测性推理”的关键意义才显现出来。

“有本事的创业者要创造有本事的产品。要么拿到100亿做宏大叙事的产品，要么找到一个犀利的切入点，犀利到像热刀切黄油。”跃盟科技创始人兼CEO王冉说道。

跃盟科技专注“预测性推理”这一人工智能前沿方向，核心产品是AI自主决策系统—瞬知。

2023年，AI市场应用爆发，凭借多年的技术积累和夯实的业务经验，跃盟科技研发的“瞬知智能体”率先落地到消费行业。截至目前，瞬知智能体每天处理近10亿次的用户商品需求。合作伙伴包含淘宝、京东等电商平台巨头，三星、华为、荣耀、OPPO、VIVO、小米等手机厂商，以及字节系和腾讯系的多家媒体平台。

“瞬知智能体”能迅速实现规模化商业落地，王冉认为一是赶上了产业需求的红利。在卷人工、卷成本、卷行业极限效率的市场环境下，产业链的很多环节还存在巨大的优化空间，只要能提升行业效率平均水平的3-5倍，就有巨大的应用落地机会；二是团队找准了行业最大的痛点并提供了足够专业的解决方案。“消费领域最难的是靠近交易的环节，那么聚焦解决交易效率问题，就一定是难而正确的事情。”王冉说道。

找到“犀利”切入点

让AI实现自主决策

预测性推理是人工智能的发展方向之一。预测性推理通过分析历史数据来预测未来事件或趋势，为企业和个人提供决策支持。2024年9月发布的ChatGPT-O1就是推理模型，O1在科学、编程和数学等任务中都展现了出色的推理能力和自我纠错能力。

随着AI应用的广泛普及，AI预测推理的需求也迅速增加。根据国信证券的研究报告，推理算力的需求正在快速增长，预计2024年中国的推理算力占比将达到67.7%，同比提升26.4%。

在王冉的视角下，随着2023年预测性推理能力的成熟，AI的最后一块能力短板已经补齐，AI的听说读写能力、理解能力与推理能力在某些任务上的表现超越人类，这意味着人类AGI已经来临，AI将迎来应用大爆发。

王冉认为，AI未来有两大发展方向，且都与“决策”息息相关。

第一个方向是辅助人类做出更好的决策，即AI通过提供信息和建议，辅助人类完成任务。人类在执行任务的过程中，通过Prompt的方式让AI提供某个任务环节的辅助，或者通过Copilot的方式获得任务全流程的辅助。此时的决策主体还是人类，AI更像是人类能力的增强，让任务的交付更有效率、更有价值。

另一个方向是AI自主决策，即AI代替人完成决策，并且由AI完成任务，也就是Agents模式。具体而言，由人类设定任务目标后，AI独立执行完整任务，将执行的结果汇报给人类做最终决策，任务的执行和部分决策的主体变成AI。

智能体技术逐渐成熟之后，会形成个性化的伴随式的AI，即人人都有一个专属AI智能体，成为人类与AI世界的接口。在这个“AI新世界”中，人类的知识与决策可以帮助智能体学习成长，智能体之间也能彼此学习，这将帮助智能体理解人类需求，快速完成与人的交互，帮助人类做有价值的决策。

相比辅助决策方向，王冉更看好Agent与Misson这个AI自主决策市场的前景，他表示“代替人类决策的自主决策系统是智能化未来最重要的发展方向。但今天所有的互联网产品都是面向人类自己做决策设计的，面向AI自主决策方向的产品还是一片空白，AI自主决策的市场空间将不小于当前的互联网产业。”

据Fortune Business Insights预测，决策智能市场将在2024年至2032年间以17.2%的复合年增长率增长，2032年市场规模将达到595.7亿美元，市场空间庞大。

现阶段，AI自主决策还是一条崭新的赛道。无论是Agent这个备受行业期待的商业应用方向，还是Misson这一更加野心勃勃的未来，待垦的市场既有无数挑战，也意味着巨大的发展潜力。

王冉认为，AI创业公司要想做出价值，那么公司对落地行业理解就要远超平均水平，做到前端交互极致简单，后端算法复杂高效，还能创造显著的商业价值。这考验的是公司背后下的“苦功夫”，“留给AI应用的井口可能只有1米宽，但要挖到10000米深。”

从2016年开始，跃盟科技就投入了巨大资金与人力成本探索“预测性推理”这个方向的技术产品化与商业化机会。为了找到合适的产品形态，团队在几年间将算法、工程、产品推倒重来了几十次。这期间诞生了很多例如“点击预测搜索”与“情景智能卡”这样引领行业创新的产品，但王冉对这些创新点并不满意。

“电被发明出来的时候，所有人最初只想到把工厂里的蒸汽机换成发电机。电不应该被看做一种更便宜的蒸汽，其核心价值是能源产生与能源的使用分离，这才诞生了流水线与电气设备。AI也不应该被看做一种更便宜的算法，其核心价值是自主决策从人类的决策中分离。”王冉在2024创业邦100未来独角兽大会上分享道。

机会总是青睐有准备的人，但是，能抓住机会需要足够的远见与耐心。彼时，同行并不太理解王冉究竟在追寻什么，直到2023年AI预测推理能力取得了突破性进展，以及Agent方向的逐渐明确，王冉 All in“预测性推理”的关键意义才显现出来。经过几年的坚持探索，在全球还在摸索Agent的应用落地方向的时候，跃盟科技已经实现了规模商业化。

率先落地消费行业

日处理近10亿次用户需求

“人类每天要做许多决策，从人类的决策中分离出一部分交给AI来做，是非常大的市场红利。”在众多决策中，有一部分决策很有商业价值，例如消费行业中的商品交易决策。

消费行业是跃盟科技最先探索AI自主决策的商业化落地领域。长期以来，消费者面临商品选择的困扰。例如，人们每天使用淘宝约30-40分钟，在这段时间里只能认真浏览100-200个商品，然后做出购物决策。但是仅淘宝和天猫平台上就有约20亿商品。在20亿的商品海洋里浏览200个商品，注意力注定是极度稀缺的。

“2023年全国网上零售总额达到15.42万亿元，所有的交易额都是在这种信息极不对称的商品选择里发生的。用户注意力的稀缺带来了消费广告行业的繁荣，却也让用户越来越难买到想要的东西，商家越来越难卖掉辛苦生产的商品，电商平台也要花巨大的补贴代价来维持消费者注意力。”王冉说道。尤其是近几年来，消费市场增长陷入瓶颈，提升用户与商品之间的决策效率的重要性进一步凸显。

为此，跃盟科技推出了千寻智能体，这是首个搭载了瞬知预测性推理技术的产品，面向消费者提供商品交易决策服务。千寻智能体是为每位消费者构建的“AI决策分身”，它既理解消费者的消费需求与消费偏好，又能自主学习商品消费知识，还能与多个智能体协同决策，从而真正做到理性客观地为每一位消费者选出最符合心意的商品。

王冉解释，人类学习知识是痛苦的，在购物时要了解一定的专业知识，例如买自行车就要了解配件性能、产品参数，但是一旦交易完成，这些辛苦学习的知识可能就用不上了。这种情况下，人们更倾向于找一个有经验的朋友咨询，直接得到几个合适的商品推荐。

瞬知千寻就在努力成为这个“专业的好朋友”。瞬知千寻有深厚的消费知识积累，也能短时间内浏览大量商品并做出决策，最终像一个朋友一样直接为消费者推荐几个商品。通过这种方式，跨越信息的鸿沟变得越来越容易，这也正是跃盟科技英文名“Deepleaper”的由来。

“瞬知千寻提高了用户的商品交易效率，让平台商家得以更低的成本获得商品订单，将更多预算投到商品质量与性能本身。消费者也从一些生活用品、食品等枯燥的对比购物中解放出来，投入更多精力在服装、配饰等体验购物的行为中。”王冉说道。

瞬知千寻的商业化速度很快。王冉透露，产品刚开始落地时，每天的需求量才几十万，随着消费者满意度越来越高，每天的需求量从几百万、几千万快速增长到上亿。

到目前为止，瞬知千寻每天处理近10亿次的消费需求，每个需求用户的个性化智能体都会决策出1到3个商品提交给消费者，消费者从这1到3个商品中做出是否交易的最终决策，交易效率比行业当前的广告行为提升了300%以上。

“瞬知千寻的成功，源于2020年我们尝试做AI搜索的失败。”

王冉表示，“辅助决策的最大困难是缺乏可以有效反馈的标准。”2020年，跃盟科技花了高昂的成本将商品与消费知识建立起联系，尝试通过搜索结果的AI化，给消费者提供多元的消费建议。

结果不尽人意，用户认为电商平台的搜索与推荐已经很好了。多一层AI消费知识的辅助价值非但对交易转化率提升不明显，生成成本也高昂，用户体验还无法标准化反馈。“那时候我们就下决心将AI的自主决策从用户的决策中分离，只用极致简单的交互给用户1到3个商品让用户最终决策，而不是像搜索一样给出成百上千个结果让用户再去挑选。”

后来，瞬知千寻与淘宝达成了深度合作，这让瞬知的预测性推理技术有了落地应用的场景，瞬知的决策水平也在应用中不断提升。“淘宝联盟是淘天集团对用户体验的注重、商业效率的专注以及对AI的拥抱对创新的支持的生态阵地，给了我们业务支持与鼓励。”

产业效率的明显提升，为跃盟科技带来了更多客户。王冉表示，未来跃盟科技会在淘联的支持下进一步开放能力给生态伙伴与商家，帮助商家与消费者体验到AI科技的美好。

重构消费决策

做AI时代的通用电气

经过艰苦的产业化落地实践后，跃盟科技摸索出了AI公司规模化商业的一种可行范式：

AI的产业效率至少要提升300%以上，才会被产业所接受，最终成为产业链中的一个环节得到广泛使用，形成基于AI能力的新业务流，并以此构建商业模式。

尽管AI技术这两年能力的提升让人目不暇接。但在王冉看来，AI产业还是一片蓝海，其中蕴含的变革威力不亚于电力时代取代蒸汽时代。据IDC预测，到2030年人工智能将在全球范围内产生高达19.9万亿美元的累计影响，潜力无限。

在这条广阔的赛道中，跃盟科技就像是一辆以200公里/时的速度飞速行驶、但四面漏风的汽车。这辆汽车有着不错的发动机和电控系统，能把用户运送到目的地，但要实现更好的用户体验，还需要很长时间的探索。

“我们目前探索出来的所有产品方向，内部都不够满意，只是一个临时的能用的东西，我们认为还没找到面向AI时代产业机会更好的产品形态。这需要进一步加大投入去实践探索。”

但是这个过程注定是艰辛的。从1890年电力革命开始直到1930年，整整40年后，照明才普及80%的家庭、家用电器普及率60%，现代的流水线工厂才初具雏形。站在如今AI发展的时间节点上的创业者，就像1890年的前辈，以为将工厂里的蒸汽机替换为发电机，已经是新技术应用的极限了，根本无法想象到电力革命之后会带来怎样的生产力颠覆。

因此，王冉认为，“AI在人类生产生活中普及，还需要很长的一段路要走，最快三五年，也许要十数年。今天的一切，都只是未来的一个临时解决方案罢了。”

未来，跃盟科技会坚持面向AI自主决策方向，探索产品与市场机会。

如果AI将成为一种能源基础设施，比起做大模型方向这个AI时代的“国家电网”，跃盟科技更倾向于做智能体，也就是AI为能源的“智能设备”，成为AI时代的苹果、索尼与通用电气，用领先时代的产品创造人们能简单使用的AI产品，用交互极致简单的方式体验AI强大的能力，带来的良好体验。

“2024年，预测性推理还处于1岁的水平，我们希望它成长为对人有用、对生活有价值的产品。同时也希望跃盟科技在未来的万亿市场中能占据一定份额，至少成为消费领域里头部公司。”王冉表示。