老闆們用AI守財，靠譜嗎

今年夏天，上海張江一家民營軟體公司的內部風波，在人工智慧圈子裡引發不小的討論。據傳該公司為追求「人才國際化」，引進了一位印度籍的研發組長，並賦予其代碼倉庫的最高權限。短短四個月內，這位組長又陸續招入七名校友，核心開發團隊幾乎成了「同鄉會」，部分內部溝通甚至改用印地語，中方員工逐步被架空。當公司拒絕其近乎翻倍的加薪要求後，該組長直接鎖死全部核心程式碼庫，撤銷四十多名中方工程師的權限，並修改全局密鑰，將一整年的開發成果據為己有，導致專案停擺長達48小時，違約賠償風險一觸即發。最終，中方運維團隊繞過權限層，通宵重置密鑰才奪回控制權，八名涉事員工遭到解僱。這場風波清楚揭示了一個問題：一家企業的核心數位資產，竟然如此不堪一擊。 在AI時代，老闆們所謂的「守財」，早已不是單純守住現金，而是保護公司的數位家產。然而許多企業的核心機密與命脈，正如同張江這家公司的遭遇一般，因為過度重視開發、輕忽運維與權限管理，隨時可能落入險境。這個事件也進一步加速了「AI進入公司，幫老闆守財」的趨勢，各大AI廠商紛紛鎖定這塊市場。 傳統的資安手段，例如防火牆、門禁卡、保密協議，主要防的是「外人」。但如今大量風險其實來自內部——複雜的人性與利益糾葛，使得「內部可信」的邏輯早已被打破。類似案例並不罕見：2025年8月媒體曝光的「尊湃竊取華為晶片商業秘密案」，就是有組織地挖角華為員工；2024年浙江寧波一家公司離職員工將原價百餘元的奶瓶改為19.9元「骨折價」，造成公司損失；2018年上海一家兒童用品公司的前網管，因心生不滿將電商平台所有商品價格惡意改為一折，損失超過200萬元。深圳市寶安區人民法院2025年發布的報告也顯示，其所審理的商業秘密案件中，超過八成與員工離職行為相關，且糾紛多集中在銷售、技術等核心崗位。當防火牆與保密協議在人性裂痕前顯得蒼白無力，越來越多的企業開始將目光投向AI這個全新「守門員」。 2023年在英國倫敦成立的Tomoro公司，正是抓住這波需求的代表。它的核心業務並非開發基礎大模型，而是幫助大型企業將AI真正嵌入業務系統。Tomoro擁有一支約150名「前置工程師」的團隊，直接派駐到客戶企業內部，翻閱業務文件、訪談一線員工，再借助AI模型能力重新建構客製化的工作流程。這種「把工程師種進客戶現場」的模式，被稱為FDE模式。2026年5月，OpenAI看中這塊業務的前景，宣布成立名為「部署公司」的新實體，初始投資超過40億美元，並計劃收購Tomoro。根據商業數據平台Prospeo估算，Tomoro年營收約846.9萬美元（約合新台幣或人民幣約6000餘萬元），且在收購前12個月內，月營收實現了十倍以上的成長，賽道火熱程度可見一斑。 OpenAI的老對手Anthropic也不甘落後，今年5月聯合黑石、高盛及Hellman & Friedman共同成立了一家新的企業AI服務公司，同樣派出工程師進駐企業做定製部署。而在中國，多家公司也以不同路線切入這塊市場，形成三種主要模式。 第一種是「FDE模式在中國的本土實踐」。成立於上海的萬維流形，不直接出售模型或工具，而是透過自研的「評估大模型」，先對企業的業務流程、數據基礎、權限邊界與投入產出進行全面評估，再圍繞診斷、部署與增長三個環節，協助企業找出真正可落地的AI投資場景。目前其FDE團隊已進入電力、電商、能源、大健康等行業現場，幫助企業釐清哪些場景值得改造、如何計算回報、如何設置權限與責任追溯。據該公司提供的項目覆盤，在某電力企業已落地的場景中，用能成本較原基線下降約15%至30%，公輔系統綜合能效提升約10%至40%。 第二種是「多智能體範式」。李開復於2023年在北京創立的零一萬物，走的是更輕的路徑。今年1月，該公司將「萬智企業大模型一站式平台」升級至2.5版，核心賣點是讓AI自動生成由視覺設計、營銷經理、內容經理、媒介專家等組成的AI虛擬團隊，並即時同步專業知識與流程進度。這種模式不再依賴工程師到場拆解業務，而是把拆解能力內建到系統中，讓AI自己扮演總監調度下屬。零一萬物稱此為從「人才依賴」到「能力軟體化」的躍遷，企業不再受限於招聘、培養、流失的人才循環。 第三種是「自我演化智能體」。百度於2025年上線的「百度伐謀」，核心能力不是執行任務，而是持續尋找更優解。例如在港口自動化碼頭運營中，系統能解決集裝箱擺放、調度優化等複雜問題。業務負責人可以透過自然語言對話，操控系統不斷尋找最優解，過程中累積的業務邏輯，如產線檢修日期、VIP訂單優先級，全部沉澱為可複用的AI資產，即使資深員工離職，隱性知識依然留在系統中。 企業主對AI的真實需求，其實已經發生轉變。萬維流形創始人陳澤洲指出，很多人誤會了企業主的心思——他們關心的已經不是「有沒有接入AI」或「能不能替代人工」，而是「哪些場景值得做，哪些數據不能出公司，結果如何驗收，經驗如何留在公司」。由於中國人工費用相對有性價比，且許多AI工具卡在操作業務的最後一公里，真正由AI造成的大規模人工替代仍然有限。老闆們的優先級，首先是防範企業風險，其次才是節省成本；同時，若能將AI從成本部門轉化為利潤部門，這種觀念轉變更受歡迎。 這個觀念演變的背後，是AI變現模式的逐步探索。2024年之前，企業爭相接通用大模型，提高員工做簡報、寫文案的效率，但這些工具並未直接幫公司多賺錢。2024至2025年間，進入垂直模型與API調用付費階段，但李開復在媒體交流中指出，Token模式在80到85分的場景夠用，而在高價值的困難任務中，客戶需要99分，AI卻做不到，Token反而成了成本而非收益。直到2025年下半年之後，AI公司終於意識到，真正的大錢在於幫助企業改造流程、集成系統、優化決策。 在此共識下，嵌入工作流的AI產品紛紛湧現。國內有走「內嵌型」路線的小鵝通，將AI Agent直接植入私域經營系統；有走「平台型」路線的邁富時，2025年上半年AI相關收入已超過1億元；也有走「底座型」的華為雲與字節跳動，專注底層算力與大模型支撐；還有飛書這類AI操作系統，為企業的資訊孤島與經驗孤島搭建可彼此連接的底層平台。零一萬物也在近期交出成績單，李開復在三週年全員信中披露，2025年實現5億訂單、2.5億審計收入，2026年前五個月訂單突破15億，目標2027年上市。 實際案例也顯示，被AI重塑業務流程的企業已創造可觀利潤。圓通速遞將上百個智能體嵌入營運、網管、客服等全流程，僅「智能路由」一個智能體，2025年就為公司節約運營成本1.52億元，上百個智能體全年創造的量化成本節約總價值達到「十億量級」。一家央企諮詢公司透過飛書將分散的160多個項目字段結構化，打通審批與費控系統，讓「項目-預算-報銷」全流程自動流轉，立項週期縮短50%。 陳澤洲表示，AI的價值不在於演示中跑通一次，而在於企業每天的流程裡穩定運作。未來真正有價值的AI公司，不是交付一個工具，而是幫企業把需求、數據、流程和人重新組織起來。從「守財」到「創富」，AI嵌入工作流的故事或許才剛剛開始，而張江那場風波，不過是這個故事的開篇註腳。