首頁凌溪科技憑藉因果大型模型突破 AI 商業化瓶頸，實現可擴展的獲利能力
人工智慧新創公司 Lingxi Technology 近期運用其專有的因果式大型模型，在保險與金融等門檻極高的銷售領域，成功實現從技術到商業成果的閉環。該公司表示，預計將於 2025 年前達成規模化獲利與正現金流，為大型模型在現實世界的部署提供了一種新模式。
長期以來，企業客戶在大型模型的應用上成效有限。雖然通用模型在對話理解方面表現優異，但在保險和金融等以邏輯為導向的專業銷售情境中，卻經常產生「幻覺」並做出前後不一的決策，使得它們無法在複雜的銷售情境中可靠地直接取代人類。 許多企業發現自己陷入「成本高昂、部署困難、成效不一」的困境，前線的大模型往往被視為僅具聊天功能的工具，無法真正驅動實際績效。
為解決此問題，凌霄科技避開了典型的大型模型規模競賽，轉而專注於提升 AI 的因果推理與決策能力。其核心方法以「因果 AI」和「大型模型的後訓練」為中心。 透過將專家級銷售邏輯編碼至因果基準中，AI 得以超越機械式腳本重複。它能像頂尖銷售專家般掌握客戶未言明的需求，並持續重新評估其決策路徑。這種後訓練方法讓模型在吸收產業知識的同時，也能掌握複雜的商業決策邏輯。
在商業層面，凌希採用了「成果即服務」（RaaS）模式，將其成功與客戶成長直接掛鉤。有別於傳統 SaaS 需預先收費並寄望於後續成效的模式，RaaS 則依據保費增長與營收提升等可量化的商業指標來評估 AI 的價值。 數據顯示，保險業客戶部署其銷售代理後，一年內新保費達 20 億元。隨著模型自主性的提升，垂直產業中的任務替代率已從最初的 30% 攀升至接近全流程獨立的水平。
目前，「客戶互動代理」（ACE）解決方案已在大汽車、銀行、教育等領域大規模部署，合作夥伴包括奇瑞汽車（Chery）和高楚（Gaochu）等。凌希的核心團隊來自百度人工智慧部門，擁有超過十年的實戰人工智慧經驗。
產業分析師指出，AI 的真正價值不在於參數規模，而在於其為實體經濟創造增量價值的能力。凌希的案例表明，當 AI 從「工具」轉變為實際的「生產力」，並直接推動業務成果時，大型模型的商業化挑戰便能被克服。 隨著中國大陸大型模型應用如雨後春筍般湧現，注重實績的企業正率先收穫回報。
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