圖源：瓴羊
撰文：李信馬
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每次見到朋新宇時，他都會帶來些新東西，或者是他在做的事，或者是他本人的變化。
2015年，在張勇接任阿里巴巴CEO半年后，宣布在天貓、淘寶和手淘三大核心業務實施“班委會”集體負責制，有7名“80后”高管入選，其中之一就是時任數據技術及產品部總監朋新宇。
很多人熟悉這個名字，是在2016年，他成為“友盟+”CEO之后。而更近的了解，則是在2022年中，阿里數據中臺、業務中臺、客服系統、供應鏈管理系統等多個團隊整合成為了一家新的公司——瓴羊，并由作為阿里數據中臺負責人的朋新宇擔任瓴羊 CEO。
這是一次從“對內”向“對外”的轉變，或者說，隨著企業在多平臺經營變成常態，僅僅聚焦阿里體系是不夠的，也因此，成立一家多平臺、多云和獨立且中立的新公司是必須的。據《晚點?LatePost》報道，當時多個團隊經過討論，花了兩個多月的時間，將各自總計59 款產品篩選、整合為 11 款產品，最后組成了 “5 朵云”——開發云、分析云、營銷云、產銷云和客服云。
除了位于底層的開發云，是為了支持企業開發和建立數據系統的訴求，其他四朵云基本滿足了企業各方面對數據智能服務的需求。
而在7月12日，這個簡化被更進一步。瓴羊推出了一站式企業數據智能產品——瓴羊One，可以鏈接多電商平臺，并覆蓋企業經營全鏈路，通過眾多即插即用的標準插件，讓超40種互不流通的數據流、商業流、工作流“多流合一”。
這里面，數據流包括企業在淘寶天貓、京東、拼多多、抖音、快手、小紅書等平臺的店鋪經營數據；商業流包括經營分析、客服管理、訂單管理、物流管理、會員運營等業務全流程軟件，還有企業自建系統及Salesforce等外部企服軟件；工作流上，目前支持關聯千牛、釘釘、飛書、企業微信等辦公協作系統。
實際上，僅僅剛剛說到的這些平臺和軟件，數量就已經不少了。
回到20年前，朋新宇剛剛加入行業的時候，老板曾和他說，今年公司遇到一個重大的挑戰，需要處理的數據，達到了500GB！在20年后，數據已經無處不在，公司日常需要處理的數據量，可能就遠不止500GB了。
數據量越大，往往企業需要的工具就越多。朋新宇在發布會上講，他有阿里的前同事離職創業，還沒開展業務，數據方面的成本就花了幾十萬，還雇了幾名數據員。
而這是建立在沒出問題，只是成本較高的前提下。朋新宇的另一個故事，也是他的朋友，在某家跨國公司任CTO時，公司的系統掛了。他們在復盤的時候，將所有涉及的團隊召集到了一起，結果一開門，房間里烏泱泱的擠著80多個人，都是企業的服務商，而涉及的系統數呢？有超過200個。結果復盤會，就變成踢皮球了，至于如此多的數據和系統，是否會出問題？大概率是會的，只是數據量的快速增長，讓企業也退不回以前只用幾個軟件的時候。
這就是“連接”的意義所在，用更少的工具，打破數據孤島，讓更多的數據聚在一起，這樣不僅能減少問題的發生，也能更大發揮數據的價值。?
但這又涉及到另一個問題，數據量越來越大，怎樣利用好呢？這也是瓴羊One的另一個特點——智能。
在演講中，朋新宇表示，智能化就是“大模型+好數據”，好數據在前面已經說過了，測試接入大模型后，瓴羊One希望成為企業的24小時專屬“AI生意管家”。比如，瓴羊One的主要目標客戶是面向多平臺、多渠道經營的企業及商家，尤其是快消、服飾、汽車、消費電子、家居等行業，接入通義千問大模型后，海量通用知識和消費領域的豐富行業經驗，能結合企業沉淀的專屬數據資產，提供像AI客服體驗專家、智能銷量預測師、營銷投放顧問等服務，以及根據AI分析預測，提醒企業進行補貨、客情處理等操作。
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除了通義千問之外，對有關是否還會接入其他大模型的問題，朋新宇告訴DoNews，大模型分兩層，一層是開發模型的領域，一層是應用模型的領域，瓴羊One主要是在應用模型領域。對大模型的選擇，會優先阿里，但只要能用，別的模型瓴羊也都會接入。“未來可能會有專業性的領域模型，還有中模型、小模型，以及可能會有客戶自己的開發模型，”朋新宇說：“對第三方的客戶來講，是不是阿里模型，他可能都不會有感知，只要能解決問題就好了。”
目前在多個場景，已經有企業在試用瓴羊One的智能服務，比如將AI生圖能力，用于生成海報和宣傳圖片；在大促期間，用智能客服替代人工客服等；在智能分析和決策領域，相比以往的工具也有不小的效率提升。
從數據到大數據，數據軟件從少到多，再逐漸整合，模型也從小到大，再具體到行業模型，20年來，行業在不斷的發展和迭代，即使“老兵”也要不斷學習新知識。在未來，“數據+模型”的方式一定會更加普及，就像他在演講中所說的：“數據在哪里，模型就在哪里。”
以及，一直以來的那句話——“讓天下沒有難做的生意”。
