阿里云霍嘉：企业AI落地，先砍掉一批伪场景
TREE NEWS 报道， 阿里云智能集团副总裁霍嘉在云栖大会期间的媒体群访上，对企业AI落地给出了直率的判断：大多数项目失败，并非因为模型不够聪明，而是因为找错了场景、高估了自己的数据，以及用做信息化项目的办法做AI。
霍嘉去年8月底接手该团队，他说至今没有出现过一次客户投诉，也没有一次需要他出面道歉。原因在于项目选得非常严。「有钱有项目不一定接。」
三类典型失败
他描述了三种反复出现的失败模式。第一，硬训垂类模型。数据没准备好，集群精度不适合训练，客户还要保证效果，最后训不下去。如今模型基本一个月一发，企业根本跑不过前沿实验室。
第二，企业以为自己有数据。霍嘉的说法从去年的「IT Data不等于AI Data」（指训练）演变为今年的「IT Data不等于Agentic Data」（指应用）。企业系统里躺着的大量数据，没法在Agent环境里直接用。
第三，做给几个人用的Agent。他举了一个真实案例：一家大企业的B2B电商平台每天只有一百多笔交易，却想请阿里云设计全套AI化方案。霍嘉只问了一个问题：「那要AI干什么？」人工处理只要几分钟到几个小时。
对客户说No，缩短周期，把工程师推到现场
霍嘉的办法有两个：对客户说No，把工程师推到客户现场。他还给项目加了两个条件：一是周期要短，把首次上线从3个月改成每月发布、后来到每周一次；二是One Team，还在用甲乙方方式合作的项目，他判断大概率失败。
阿里云走上FDE（前置部署工程师）这条路，比这轮热度早。去年一个能源企业项目中，解决方案团队先跑现场调研，发现很多设想场景落不了地，最终在现场验证场景并做成生产级系统上线。去年12月的内部战略会上，这个模式被确定可以试。
但霍嘉对FDE这个词本身保持谨慎，认为在中国容易变味，有人说新瓶装旧酒，有人说挂羊头卖狗肉。「我已经跟团队说不太想再谈这个词。」
商业模式只有两种
在收费模式上，霍嘉的判断很直接：商业模式就两种，一种是Service长约，一种是产品的商业模式。他押注结果付费（Result as a Service），认为真能交付结果，才有谈溢价的空间。这个认知是今年5月以后才想明白的。
对传统软件公司，他的话更直接：核心产品的竞争力和利润率上不去，就只能按人天收费。「你的护城河到底是什么？」
阿里云自己也不靠FDE赚钱。团队考核的核心指标是能否带动产品。「国内想依靠这个东西去赚大钱，可能不太现实。」
市场影响
霍嘉的表态为投资者提供了几个信号。第一，Token消耗爆发、价格上涨，由AI原生和高科技客户拉动，这是云和算力基础设施的需求信号。第二，企业侧落地仍然缓慢，要一个场景一个场景地验证，AI原生需求与主流企业收入之间的差距可能比多头预期持续更久。
第三，向结果付费和服务长约的转变，可能重塑企业软件和IT服务行业的利润率，对传统按席位收费的SaaS模式构成压力。第四，FDE招聘岗位在1月到9月增长超过800%，意味着交付成本结构性上升，厂商必须自行消化或转嫁。
霍嘉的提醒是，Token的价格曲线和企业的落地曲线，今天还没有重合。「不要因为不知道而丧失了想象力。」练了四年，比赛才刚开枪。
投资者要点
- 企业AI失败主因是场景选择和数据就绪度，而非模型能力。
- Token价格上涨反映AI原生和高科技客户的真实需求，但主流企业采用仍处早期。
- 结果付费和长期服务合同可能成为主流变现模式，挑战传统SaaS经济模型。
- 前置部署工程师岗位激增，意味着交付成本上升，产品开发与客户现实联系更紧密。
