“龙虾”狂热下的冷思考：AI为何迟迟不能深入企业？

最近，科技圈的流行语变了。人们不再热衷讨论模型参数，转而纷纷聊起“小龙虾”。

在腾讯门口排长队领鸡蛋的人群，后来被发现其实是在排队安装OpenClaw（龙虾）。这听起来荒诞，却真实上演。而这股“龙虾热”同样飘到了B端。无论是技术训练营还是行业峰会，若不提几句，仿佛就落了下风。

这股从极客圈刮起的飓风，终究还是重燃了企业对AI的狂热。于是乎，有人急于寻找解决方案，有人匆忙部署系统，还有人高喊“全面AI化”的口号。

然而，热情是真实的，方向却是模糊的。

“很多人听得心潮澎湃，试起来却一塌糊涂。”

在《首席信息官》与用友网络高级副总裁兼企业BG总裁徐洋的深度对话中，这位行业老兵一针见血地指出， “碎片化的信息、被夸大的案例，再加上那些只为博流量的短视频，正在给企业老板编织一场关于AI的幻觉。”

本文我们就拨开迷雾，让企业老板和CIO看清楚： 为什么“龙虾”如此热，却迟迟不能深入企业？ 难道，真的是AI还不够强吗？

01

AI在企业里集体失语

“龙虾”之所以火，是因为它在C端展现了近乎无所不能的实力。写文案、发邮件、甚至帮你规划赚钱路子。即便它偶尔产生幻觉，咱们顶多付诸一笑。但在企业经营场景里，就没那么轻松了。因为多数时候，幻觉是致命的。

“C端可以容忍80%的准确率，但企业不行。”徐洋举例说，“在财务审计、在业务流程里，哪怕差一分钱、错一个环节，都是大问题。企业要的是极其强烈的确定性，要合规、安全、可追溯、可审计。”

现实的局面也确实尴尬。老板们看着短视频里的AI无所不能，转头一看自家的业务系统，却发现连个简单的跨部门任务都执行不利索。更要命的是，为什么它敢擅自删掉我的财务凭证？

徐洋道出了问题的本质： 因为你的AI根本听不懂你的“业务方言”。

目前，很多企业在谈AI时，第一反应往往是数据不够、系统不全。但现实是，过去十几年，ERP、CRM、财务、人力、供应链系统不断上线，数据早已沉淀在各个系统之中，根本不缺。

那么，真正的问题就在于这些数据并没有形成一种统一、清晰、可被机器理解的表达方式。这就导致AI满怀热忱地执行任务，却因听不懂指令而处处碰壁，甚至在财务系统里制造灾难。

“换句话说，企业的语言是割裂的” ，徐洋解释，“销售部定义的客户，和财务部账本上的客户，往往在底层逻辑上根本不是一个物种。而一个订单，在不同系统里，也可能对应不同状态。

这些差异对人而言，可以通过经验去弥补。 但对AI来说，面对这种方言割据的系统环境，再强大的模型也会在推理中跑偏。

他打了个极为贴切的比方，就像新中国成立初期推广普通话一样。企业AI要想真正干活，第一步不是买模型，而是统一语义。

因此，我们得出结论一个结论： 如果不能把业务中的名词、动词、规则映射到同一个语义层，AI就永远无法准确理解指令，更谈不上可靠执行。

那么，有没有一种方式， 能把这些割裂的业务方言，真正统一起来？

02

从Ontology到One YonSuite，打造“智能驾驶”

这时，一个过去相对小众的概念开始变得重要——本体（Ontology）。这听起来是个拗口的哲学词汇，但在企业AI语境下，它其实就是“普通话”。

本体，简单地说，就是 对业务实体、关系、流程与状态变化的全面建模，构建出与真实业务实时同步的数字孪生。它的本质其实是一次“翻译 ” ， 把原本只有人能理解的业务逻辑， 转化为机器也能精准解读的语言 。

因此，它做的事情可以简单理解为三点：

1. 统一不同系统、不同部门对同一事物的语义；

2. 明确数据之间的逻辑关系；

3. 给AI设定行为边界。

这听起来并不复杂，但一旦缺失， AI就难以建立稳定、可靠的判断。正如徐洋所言，本体不是让AI更聪明，而是让它不出错。

然而，构建这套普通话体系，传统上是一条昂贵之路。参考美国Palantir的模式， 需依赖 大量高薪的FDE驻场，人工梳理业务、逐一定义本体，使得 单个项目年费动辄高达300万美元。

这对巨头企业或许是良药，但对广大的成长型企业而言，这剂药太贵，根本吃不起。 难道成长型企业注定要在AI浪潮中当个看客？

当然不是。 当原生一体化平台YonSuite遇见AI，转机出现了。

作为与用友BIP同根同源的产品，YonSuite从诞生之初就是原生一体化的，财务、人力、供应链等十大核心领域天然集成，共享同一套数据标准、遵循统一的业务逻辑。这意味着，企业从第一天起，就运行在一个可被AI理解的语义环境中。

这也正是其去年全新品牌主张 “One AI-World ，One YonSuite” 的深意，即在AI驱动的新世界里，企业需要一个统一的智能底座。

更重要的是，当你部署YonSuite，企业本体其实就已经预装完成，它已经是平台内生、不可分割的一部分。所以说，当其他厂商还在帮客户逐个对接接口、清洗数据、定义名词时，YonSuite的用户早已可以让 AI 直接上手执行任务。

“以前我们推一体化，跟企业讲的好处是流程顺畅、数据实时”，徐洋感慨地说，“但很多企业觉得，为了这点提升就要替换整套旧系统，成本太高，迟迟犹豫。

没想到AI时代一来，局面彻底反转。你不换底座，AI就听不懂你的话，根本落不了地；而换了YonSuite，AI不仅能听懂，还能直接“智能驾驶”。

此刻， 一体化不再是可选项，而是AI落地的前提 ， 它成了企业在智能时代最深的护城河。 而像YonSuite这样的产品，其意义也不再仅是一个云服务，更像是为企业提前搭建好的AI运行环境。

为了让这条路径更平滑，用友近期还发布了LOM本体大模型。针对企业中少量遗留的异构系统，LOM能利用AI能力自动抽取、映射语义，准确率高达80%–100%。这相当于用AI来建本体，把原本依赖昂贵人工的工作，变成自动化、低成本的服务。现在，绝大多数成长型企业都负担得起了。

总结一下：不换底座，AI只能当个“副驾驶”，陪你聊聊天、写写文案；换了YonSuite，企业才能真正开启“智能驾驶”，让AI深入业务，执行复杂任务、创造真实价值。

怎么选？答案已经很清楚了。

03

AI时代最好的机会： 企业正迎来“数智基建潮”

技术的变革，往往裹挟着焦虑。

一方面，不少SaaS从业者陷入迷茫，担心自己即将被AI取代。对此，徐洋给出了一个清晰而颠覆性的判断： SaaS不会消失，但它的商业模式必须进化。

“过去的软件是为人服务的，所以按人头收费；未来的AI Agent是去执行任务的，它理应按效果付费。”

另一方面，许多渠道伙伴也道出了内心的不安：技术迭代太快了，我们真的跟得上吗？会不会被厂商甩在身后？

而徐洋的回答同样出人意料：“这反而是最好的时代。大家不该焦虑，而应感到兴奋。”

为什么？ 因为AI的爆发，正在倒逼中国企业完成一次数智底座的全面升级。

过去，老板总觉得现有的还能凑合用，但现在不一样了。老板亲眼看到了AI的价值，他希望AI能帮他省钱、帮他赚钱。这时候你告诉他，要让AI真正干活，得先把地基打牢，把数据治理好，他会毫不犹豫地点头。

更何况，中国有数千万成长型企业，其中大量仍停留在手工账、Excel表格甚至纸质文件阶段，数智基础极其薄弱。这一波AI浪潮，将引爆一轮前所未有的数智基建潮，这对商业伙伴而言，是千载难逢的机遇。

而且，机会远不止于卖软件。

有了统一的底座和预置的本体，下一步的关键是什么？就是设计场景 。每个企业的业务流程、岗位分工都不同。如何让AI在采购环节自动比价？如何在生产中智能排程？这些复杂的智能体编排、人机协同机制，都需要既懂业务又懂技术的伙伴来落地。

那么，为帮助生态伙伴跟上节奏，赶上这波红利，用友从去年起已连续举办多期伙伴总裁班，系统普及AI与数智化知识，拉齐认知水位。

“别被网上那些碎片化、博眼球的信息带偏节奏，那只会加剧焦虑”，徐洋强调，“要动手去试，去真实体验AI能做什么、不能做什么。只有建立起系统性认知，才能在这场变革中真正抓住机会！”

04

在泡沫中重塑认知

2026年，我们正式迈入Agentic AI时代。

在“龙虾”掀起的全民AI热潮之后，企业真正需要的，是一场认知层面的去泡沫，试着从喧嚣回归本质，从幻觉走向真实。或许，这才是所有AI转型背后，最核心、也最容易被忽视的问题：不是追逐技术的热度，而是真正的建立对智能的真实理解与驾驭能力。

那么，你准备行动了吗？