本文来源：时代周报 作者：申谨睿

值得买科技 CTO 王云峰 受访者供图

"AI 之于企业的价值除降本增效外，还体现在其能够催生新的市场需求。" 近日，值得买科技 CTO 王云峰在接受时代周报专访时指出，AI 在发展过程中将构建新的生态，推动企业在新生态中找到自己的生态位，以谋求新的增长空间。在王云峰看来，新生态下的机遇广泛且多元，" 大模型已不是 AI 时代的全部 "。

值得买科技成立于 2011 年，2019 年登陆深交所。成立 13 年间，值得买科技从一家消费内容平台发展为拥有 " 消费内容 + 营销服务 + 消费数据 " 多元业务的科技集团。

2023 年年初，值得买科技着手对 AI 研发和应用的探索；2024 年 5 月，值得买科技宣布实施全面 AI 战略转型。AI 战略涉及利用 AI 技术对现有业务流程重构，也包括升级 " 什么值得买 " 的第二代产品（即 " 什么值得买 "GEN2）。同时，值得买科技也在积极拓展海外业务，将 AI 技术作为推进全球化战略的核心动力。

值得买科技 CTO 王云峰曾是搜狗创始团队成员，后曾任搜狐焦点 CTO，2019 年 10 月加入值得买科技。据王云峰介绍，加码 AI 至今，值得买科技成果颇丰。" 截至目前，在降本增效方面，我们显著降低了运营人力成本，并不断推动人力在新的 AI 背景下工作和角色的转变；在探索新生态的过程中，值得买与月之暗面、智谱、百川等大模型公司建立了合作关系，积极构建全新的业务生态。"

" 大量的、客观的、体系的消费数据与处理数据的系统化能力 " 是值得买的优势。以与模型厂商的合作为例，值得买可以在积累的大量消费内容的基础上，在更多的外部 AI 应用场景下输出自己的能力，帮助更多消费者进行消费决策。

消费数据治理的过程非常复杂。王云峰指出，填补数据方面的沟壑，需要有非常深刻的行业 Know-How（技术诀窍），辨别哪些数据是有用的，还要具备海量且高质的数据积累以及整套的数据处理流程。

在整个对话中，王云峰 7 次提到了 " 客观 " 二字。他称，在当下的消费场景中，商品的推荐者基于自身变现需求或其他因素，易将较为主观的决策建议传递至消费者，继而影响消费者的消费体验。而客观中立，是值得买从一而终的立场。" 给用户推荐真正有价值的消费内容，提升用户消费的幸福感，始终是值得买秉承的理念，公司的 AI 业务也在围绕这一立场布局。" 王云峰表示。

谈及商业化这一业内争论的焦点，王云峰说，值得买更希望把自己的消费内容输出到更加丰富的场景中去。" 提升在消费内容上的影响力，对商业公司和行业先导更有价值。"

" 因行业内缺乏前人的经验，在迈向 AI 的过程中不可避免地会遇到一些困难和挑战。可喜的是，2024 年公司找到了提升效率的路径，也发现了新的生态机会。" 王云峰总结道，AI 还将高速发展，值得买在 2025 年会持续引入 AI 能力，渗透至公司整个生产过程，更将开发出更多独立的产品投放至市场。

除最基础的 " 降本增效 "，AI 还会改变行业的布局

时代周报：AI 时代，值得买怎样定义公司业务的边界？

王云峰：消费内容、营销服务和消费数据是值得买现有的三大业务板块，AI 时代，我们借助技术实现降本增效和创新增长，公司仍聚焦在消费内容、营销服务以及消费数据这三大板块上。

时代周报：目前值得买的 AI 产品有哪些？

王云峰：我们分基础的产品和对外的产品。基础产品包括消费大模型、商品库和内容库，以及 3 个应用引擎，3 个引擎分别是 AIUC 引擎、AIGC 引擎和 Agent 引擎。

AIUC 即 AI Understand Content。于消费内容平台而言，对商品描述客观是一项重要的原则，而生成式模型的一大特点是会有 " 幻觉 "，所以我们对大模型进行微调，让其更准确地理解世界；AIGC 引擎则为了辅助提高生成效率；Agent 引擎是负责调度和分解的引擎，通过增强模型分步思考的能力，使其在与用户的交互中能更加准确地完成指令。

对外产品方面，" 什么值得买 "App 内上线了 "AI 评论机器人 "、"AI 购买建议 "、"ZDM-copilot 创作者工具 "、" 小值 AI 购物助手 " 等一系列应用。

时代周报：今年值得买在业务端与 AI 进行了怎样的融合？

王云峰：我认为核心包括两点，一是对原有业务的效率提升，二是我们在创新增长方面取得了一定进展。

降本增效方面，值得买推行将 AI 渗透至业务流程的模式。在内容创作、数据分析、客户服务等多个业务流程中，AI 技术的应用加速了信息处理的速度，还提升了决策的精准度；此外，AI 技术业已深度应用于平台内容发布流程，在大幅缩减运营审核环节的成本投入的同时，提升了 UGC 内容发布的时效。

创新增长方面，我们在 AI 催生的新的生态中也找到了一些适合自己的生态位，基于公司此前投入大量成本构建的对商品信息、消费信息等数据处理过程，持续升级 AI 购物助手 " 小值 "。同时，公司和月之暗面、智谱、百川、讯飞、混元等公司确立了合作，值得买会在外部的 AI 场景中输出自己的能力。

时代周报：AI 是怎样加强值得买内部业务协作的？

王云峰：AI 本身是个放大器，能将原本存在的业务之间的协作关系变得更高效。

我们认为，在消费领域里面，AIUC 和 AIGC 是同等重要的一件事情。比如在我们集团内部，不同业务产生的数据格式、解读都是不同，且是非结构化的。有了 AI 之后，非结构化数据得到了处理，让各业务的经验、数据能在平台内实现互通。

时代周报：在创新增长上，目前值得买的发展策略是怎样的？

王云峰：事实上，ToB、ToC 的业务我们都在推进。AI 购物助手推出后，我们发现 C 端用户的场景更丰富了。同时，我们也意识到企业端的应用场景非常广泛，因此，我们也开始开发多种解决方案来满足企业客户的需求，为他们带去更直接、更持久的价值。

AI 时代，大模型扮演的是发动机的角色，想在发动机的基础上打造整车，势必会衍生大量的周边设施供应。当下，大模型、智能硬件等厂商有较强的场景延展的需求。但消费数据的整个治理过程十分复杂，需要有非常深刻的行业 Know-How（技术诀窍），辨别哪些数据是有用的，还要具备海量且高质的数据积累以及整套的数据处理流程。

我们在 ToB 服务方面做了一定的探索后发现，从具备模型能力，到客户使用你的模型能力去服务他自己的用户，中间存在着很大的鸿沟。原因在于，很多时候客户提供的数据利用率不高，这部分数据距离能供大模型使用的 " 知识库 " 还相差甚远，我们需要帮助其清洗甚至补充数据。

因解决这一难题需具备一定的技术实力、行业理解、以及对 AI 的理解。相较于品牌方和模型厂商，我们显然更具优势。对值得买来说，"Gap" 越大，市场空间也就越大。目前，我们每个月平均要向外部大模型用户输出 100 多万张商品卡片。

"AI 战略启动初期，更加关注 AI 应用的渗透 "

时代周报：算力、资金、场景、人才和商业化，你怎样对上述要素进行困难度排序？

王云峰：人才难题最不好解决，其次是数据，排在第三位的是资金、算力，场景在值得买的业务中有很多，商业化排最后。在提升模型能力时，该怎么训练，用什么样的方式训练，提供什么样的周边能力才能充分发挥 AI 的能力这些问题，是需要人去选择的，人才稀缺是金钱解决不了的。

数据方面，不同领域的数据特性差异很大。有些领域知识大于经验，比如金融、法律等知识密集型行业，行业知识是固定的，相关数据相对容易获取，因此这些领域的数据训练相对比较容易。而在消费等领域，经验的重要性大于知识，商品的参数配置相对容易整理，但对商品的评判、口碑、使用反馈等数据每天都在更新，需要不断优化整理，相应地，这些领域的数据价值也会更高。还有一些行业，如塔罗、占星，它们对数据的要求并不严格，因此构建应用也相对容易。

至于资金、算力，是行业普遍面临的挑战，并不是消费领域的特性。在 AI 战略启动初期，我们也没有过分关注商业化的快速落地，而是更加注重长期的发展和模型能力的提升，这都需要人的智慧去选择合适的训练方法和策略。

所以，在我看来，人才和数据是最为关键的两个要素，而商业化的挑战则相对靠后。

时代周报：值得买是怎样解决人才难题的？

王云峰：AI Lab 成立初期，我们从原有业务线抽调了一部分对 AI 有兴趣和热情的同学投入至 AI 业务中，同时也和大量的外部机构建立合作，包括业界的很多大模型公司，以及借助了很多学界的力量。在学术合作方面，我们不仅仅在技术领域有合作，比如我们和人大的高瓴人工智能研究院共同开展多模态方面的研究，还与多家高校、商学院开展了关于 AI 应用对用户和行业影响的研究，也有很多研究成果在我们的实际应用中发挥了重要作用。

时代周报：当产品规模化投入市场后，值得买更认可哪种商业模式？

王云峰：ToC 方面，值得买目前聚焦提升自己 To C 产品的服务质量，以及通过拓展更多新的流量入口来扩大我们的影响范围。

类比之下，我们预感大模型最早有可能取代的现象级产品是搜索引擎，假如算力成本、模型能力等问题相继被解决，大模型大概率会取代搜索成为新的流量入口，届时大模型下的部分场景也会成为新的流量入口。

我们认为，当下行业可能低估了 AI 改造行业的程度，除最基础的 " 降本增效 "，AI 还会改变行业的布局。当我们面对一个新的生态格局，我们更加倾向在更多未来的流量入口中，获得更多的内容呈现和关注度。影响力的攀升对整体商业收入和商业模式是更具价值的。

ToB 方面，公司基本会按照市场常规定价。可以肯定的是，2025 年将会是行业商业落地的关键一年。

时代周报：为什么说 2025 年是关键的一年？

王云峰：今年年初，大家对大模型在消费领域的应用把握得不是太清晰，但随着技术跟进，产品形态变得越发清晰。比如模型训练是有周期性的，这对实时产生的消费数据来说并不友好。此外，消费数据强调对事实的尊重，要求模型不能出现 " 幻觉 "，如今这些问题随类似 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）的发展得到了一定程度的解决，大模型应用的模式逐渐清楚，且未来还将在更多场景下诱发模型的新能力。

" 我们对于 AI 的初心 "

时代周报：在 AI 技术与产业互联网业务结合的时候，值得买碰到过哪些难点？

王云峰：人们对 AI 技术的认知不足，往往会限制技术的发展和应用。在与同行交流时，我们发现大家对 AI 的态度存在两个极端：一方面很多人对 AI 的期望过高，也有很多人对 AI 非常的苛刻。这使得在推进项目时，相当一部分时间放在了纠正合作伙伴和客户对 AI 的认知上。事实上，AI 有自己的能力边界，也有自己无可比拟的优势。今年，我们观察到大家对 AI 的认知有了显著的进步，人们普遍认为 AI 就像生活中的 " 水电煤 "，它提供了基础能力，但要实现其价值，还需要结合具体的业务场景和多种因素来发挥作用。

时代周报：公司今年半年报显示，AIGC 贡献了 40% 的内容，相较于通过真人 " 意见领袖 " 辅助消费者完成决策的平台，值得买的优势是什么？

王云峰：" 什么值得买 "GEN2 核心为解决两个问题。第一是帮助用户在信息泛滥的背景下，高效地找寻自己需要的信息；第二是帮助用户破除信息茧房。

经过测试的数据表明，用户接受程度较高的，是通过 AI 理解后传递的信息。在值得买平台上，AI 来总结、整理全网的消费信息，所产生的内容，浏览时长已经达到甚至超过了人工编辑的专业内容。虽然有观点认为 AI 显得过于冷漠，但实际上，AI 呈现的信息往往比人类更加客观和中立。

信息茧房的形成是由于算法能够预测用户的喜好，并为了追求高点击率而不断推送相似的内容，继而形成了一个循环。然而，AI 在读取和理解信息时并不带有倾向性，AIUC 为用户提供的内容力求客观和全面。

例如，用户感兴趣的内容和他们想要购买的商品之间存在差异，有些内容用户喜欢浏览，但并不意味着他们真的想要购买，用户往往不会意识到自己浏览内容的真实动机，但 AI 可以理性地辨别和归类这些动机。从这个角度来讲，我们认为 AI 在帮助我们破除兴趣茧房，提供更全面和客观的信息。

时代周报：值得买有没有经历过 " 不客观 " 的时候？

王云峰：在值得买成立之初，我们希望向用户推荐真正值得购买的内容和商品，这个初心从来都没有改变。由于 AI 本身是个处于快速发展阶段的技术，在实操过程中，肯定会经历各种具体操作方式的尝试和调整。但平台依旧会秉持初心，从用户的角度出发，基于我们对商品品质的深入理解，把值得被关注和尊重的品牌和商品推荐给我们的用户。