方汉：AI商业化到了比拼速度的时候

企业现在最重要的人才是新过程的发明者。

文｜《中国企业家》记者 闫俊文

编辑｜何伊凡见习编辑｜李原

图片来源｜视觉中国

大模型浪潮中，昆仑万维是最早喊出“All in AGI与AIGC”战略的公司之一。2025年，经历了6个季度的亏损后，昆仑万维在2025年第三季度实现扭亏为盈，归母净利润实现1.9亿元。与此同时，当季营收20.7亿元，同比增长56.16%。

昆仑万维董事长兼总经理方汉告诉《中国企业家》，2026年，昆仑万维准备将AI落地和商业化再加速，AI音乐、AI视频、AI社交等ARR（年度经常性收入）来到了几千万美元。“我们希望把这个数字变成几亿美元，甚至更多。”

另一方面，昆仑万维还在更新底座大模型的技术突破，2025年初，天工大模型已经更新至4.0系列，相继推出音乐、视频、3D生成等细分行业大模型，这些模型各自达到细分领域的SOTA。

Agent方面，2025年5月，昆仑万维发布天工超级智能体（Skywork Super Agents）App，11月又发布了新一代轻量级多模态智能体模型Skywork R1V4-Lite，该模型在多模态理解、主动推理和开放式交互方面取得了显著进展。

“只有模型迭代速度快，你才能在尽可能多的市场和场景去获取用户，以及获取商业化的增长。”方汉说。

方汉认为，AI商业化已经到了比拼速度的时代，而不是比拼谁能开拓场景。“场景几乎都开拓出来了，现在就看你在这个场景里面渗透率能到多少，能吃下多少市场份额。”

以下为本文核心要点：

1.长期来看，一个企业的组织会变成什么？首先，最关键的流程是建设过程数据，所有岗位know-how变成大模型Agent技能的上下文，所有的人才变成新过程的发明者。

2.一定要在整个企业的生产和工作流里面找出最占人力、重复度特别高，对人的要求又没那么高的岗位，这种岗位现在最适合用Agent。

3.你怎样预期未来哪一个业务会特别好？对大公司来说，它要抢最肥的肉、最大的入口，比如浏览器、Office、AI编程。

4.对于创业者来说，有两个选择。第一，更小的创业者做工具也能活得很好。第二，对于我们这样的公司，一定要去预见在什么样的赛道，大公司现在看不上，但是长期能产生稳定收入，去进行多元布局。

以下是方汉接受《中国企业家》专访时的自述（有删减）：

昆仑万维93%的收入来自海外，从2020年开始做AI方面的研发投入。到目前为止，我们在AI音乐、AI Office、AI社交、AI游戏等方面都有长期投入和具体的产品落地。AI给我们带来了收入规模上的高速增长，2024年我们的全年收入是56.6亿元。2025年前三季度，我们已经做到了58亿元。

在海外，我们的AI音乐、AI社交、AI Office都已经产生了实际的收入。我们在基座大模型上做得也比较多，目前最出彩的是音乐生成大模型，稳居全球前两名的位置。

我们最看好AIGC赛道，因为它能极大地降低所有人创作内容的成本和门槛，给整个内容产业带来巨大的变化。比如《哪吒2》的拍摄成本是3亿元，我们预计，在3～5年内可能会降到不到10万元。

企业最关键的数据是过程数据

现在，我们的天工大模型正在变成一个超级Agent，它本质上是把很多跟Office（办公软件）相关的门槛降低，自动化程度提高，让更多人可以用它一键生成PPT，一键生成Word，一键生成Excel，一键生成视频，一键生成小程序。

2025年，随着Agent技术兴起，大模型基座能力的提高，我们可以让Office自动化变得更加落地和实际。对于大多数用户来说，很多工作是在Office环境里进行，这又是一个比较确定的领域。把门槛和成本降低之后，Office也会成为最容易增效的领域。

AI发展到今天，过程数据对所有行业来说，都是最关键的护城河。大模型从最早背答案、背过程，现在已经进入泛化阶段。但垂直行业的过程数据没办法被泛化，一定要靠自己去建设。

长期来看，一个企业的组织会变成什么？首先，最关键的流程是建设过程数据，所有岗位know-how变成大模型Agent技能的上下文，所有的人才变成新过程的发明者。

新过程的发明者也是当今企业最需要的人才。我们的Agent落地需要各行各业涌现出自己的过程发明人跟“老过程”的质检员。以昆仑万维为例，我们很多业务的过程自动化完全在电脑上执行，我们一定要看哪些过程是重复的。

比如做短剧，最复杂的工作是什么？找一堆剪辑师，把它剪成好多广告素材，丢到广告平台上去投流，这是一个重复率极高的工作。现在，我把一部短剧丢到Agent里，Agent可以自动分镜识别整个短剧的剧本，Agent会判断哪些片段可能会出彩，然后开始自动化剪辑。整个过程不到6小时，Agent就能剪出一万个广告素材。

再比如短剧配音流程，现在也可以完全自动化。用Agent不到一个小时，就可以实现十几种语言自动配音、自动配字幕、自动校对，完成全部流程，极大提高效率。

我们一定要在整个企业的生产和工作流里面找出最占人力、重复度特别高，对人的要求又没那么高的岗位，这种岗位现在最适合用Agent。

现在一些公司担心，辛辛苦苦在基模上做应用，基模一出来把你上面的业务全“吃”了。我们比较特殊，我们AIGC的业务如AI音乐、AI游戏、AI社交等AI原生产品，还很依赖于基模的领先性。我们为什么还要发视频模型、音乐模型？本质上因为基模没有领先性的话，就没有办法获得市场份额。

关于竞争，你怎样预期未来哪一个业务会特别好？对大公司来说，它要抢最肥的肉、最大的入口，比如浏览器、Office、AI编程。

对于创业者来说，有两个选择。第一，更小的创业者做工具也能活得很好。第二，对于我们这样的公司，一定要去预见在什么样的赛道，大公司现在看不上，但是长期能产生稳定收入，去进行多元布局。比如OpenAI，它是海外英语市场里的No.1，因为英语市场最挣钱。但它对其他语言市场比如非洲一定不重视，这对我们来说是一个机会。在中国，B站和小红书最早做的事情都是大厂看不上的，但在小赛道上最后做到了泛化。

“我一个月要用上亿token”

2025年，昆仑万维还在做AI落地和商业化加速。我们要寻找更多场景，满足更多客户的长尾需求，我们不仅要提高大模型能力，还要继续扩展工程落地的场景。

比如，我们做AI音乐，原来只要做一首歌出来就好了，现在要做分轨。未来，我们还要做无人声的背景音乐，还要做视频的卡点音乐。

我们希望在开拓出的领域中能占据到尽可能多的市场份额。现在是大家都在拼命跑马圈地的过程，这时候比的就是模型的迭代速度。

未来的企业竞争会加剧，互联网企业尤其是内容行业，两极分化会很严重。效率高的人会越来越高，效率差的会越来越差，效率高的企业能把利润率干得特别高。

我们公司有将近2/3是程序员，我们希望他们能够通过AI编程来增效。我们怎么去要求大家？我不看你最终产出是多少，而是程序员每天用了多少token。你用token少，一定证明你不够努力。

我们是一家AI公司，用token就是用大模型，能够让你更明确地知道大模型的能力边界在哪。这决定了当前你做什么样的产品是合适的，超前的容易死，落后也没人用。

企业掌舵的人也得用大模型，你才能知道大模型能力的边界。你不能靠你手下给你汇报，能做什么不能做什么，因为他的汇报一定有他自己的观念限制。我对自己的要求是一个月用上亿token，到了这个数，你才知道大模型的边界在哪，才能保证企业的长期方向在一个正确的轨道上。