摘要：过去一年，大模型像风一样席卷而来，从C端狂欢到B端探索，企业都在问：AI到底怎么落地到业务中去？但现实是，大多数企业还在“最后一公里”卡壳。Gartner的预测很乐观：到2026年，80%以上的企业将部署GenAI；但现实数据却冷冰冰：目前超过80%的企业AI

大模型潮水退去，企业如何破局？

过去一年，大模型像风一样席卷而来，从C端狂欢到B端探索，企业都在问：AI到底怎么落地到业务中去？但现实是，大多数企业还在“最后一公里”卡壳。Gartner的预测很乐观：到2026年，80%以上的企业将部署GenAI；但现实数据却冷冰冰：目前超过80%的企业AI项目，在POC阶段就搁浅了。

问题出在哪？很多人以为是模型不够强，其实不是。真正的瓶颈在数据——企业内部的数据乱、散、旧，根本无法支撑AI跑起来。模型再好，数据不给力，也只是“纸上谈兵”。

矩阵起源的CEO王龙在发布会上说得很直接：企业级AI的关键，不在模型，而在数据。

想想看，现在企业的数据，70%以上都是非结构化的：合同、邮件、PPT、图片、视频……这些数据藏在几十个系统里，彼此孤立，像“信息孤岛”。而AI智能体最需要的“燃料”，恰恰就是这些数据。

这就像你要做一道大餐，结果厨房食材放在不同地方、标签混乱、半数过期，AI厨师再厉害，也做不出好菜。

所以，矩阵起源做了什么？他们不是去堆参数，不是去造模型，而是从数据底层做起，打造一个企业级的“数据智能平台”，让数据变成AI能吃、能消化、还能反馈优化的资源。

矩阵起源的解决方案叫 MOI（MatrixOne Intelligence），从底层到上层，完整覆盖了企业AI落地的核心流程。

第一层：统一数据底座
所有数据都能进来，不管是ERP里的表格，还是邮箱里的附件，MOI都能统一存储、处理。结构化、非结构化、半结构化，一个平台全搞定。像是给企业装了一个“超级收纳箱”。

第二层：把数据变成AI能吃的“格式”
原始数据太杂太乱，MOI通过自动清洗、切片、向量化等处理，把数据变成“AI-ready”的格式，还能设置权限、保证合规。AI不再“看不懂、吃不下”。

第三层：业务端直接落地
最上层是智能体接口，比如Chat2BI、智能搜索、自动化工作流等，员工可以用自然语言提问、调数据、生成报告。更厉害的是，这一层还能把业务反馈（比如回答错了）传回系统，优化数据和模型，形成闭环。

王龙说，这就像“给AI装了一个能自我学习的大脑”，用得越多越聪明。

医疗场景怎么做？
某三甲医院用了MOI之后，把以前“看不懂”的手写病历、图像数据统一接入系统，自动提取关键信息，构建病人全生命周期档案。医生诊疗更精准，AI能真正帮上忙。

制造业投标怎么做？
做标书原本是“反复抄+无数对”，非常耗人耗时。引入MOI之后，从招标文件分析，到匹配资质、输出方案，全流程自动化，准确率提升90%，周期缩短80%。AI不再是“玩具”，而是“工具”。

GenAI热潮退去后，真正的价值开始显现：不是谁的模型更大，而是谁能把数据用好。数据，是企业AI的地基。

矩阵起源的思路很清晰：先把地基打牢（统一数据平台），再建智能大厦（AI智能体），而不是一上来就搭模型。

这是一种“回归常识”的技术路线，也是一种更适合中国企业的实践方法：不靠烧钱、不靠玄学，而靠数据治理、场景落地、智能闭环，一步步走出属于自己的AI路径。

来源：老闫侃史