10月20日，Zoho喺北京開咗場媒體溝通會，主題係「助力中國企業全球化成長」，重點推介佢哋嘅企業級AI全景戰略。Zoho全球副總裁Mathivanan同中國COO夏海峰喺場，針對一個業界常見嘅問題：大模型喧囂咗兩年之後，點解大部分企業喺業務上面依然覺得AI「用唔到」。
「懂回答」唔等於「能執行」
呢場會嘅核心論點，係Zoho認為企業AI現階段最大瓶頸唔係模型能力，而係數據同流程碎片化。Mathivanan講：「太短嘅決策週期，太多嘅備選工具，從一開始就造成了太多嘅數據孤島。」佢指出，企業盲目堆疊各種帶AI標籤嘅軟件，反而催生咗佢哋叫「AI孤島」嘅新問題。
夏海峰喺主題演講補充：「如果AI只能回答問題、提供信息，卻無法參與實際業務流程，它對商業嘅價值就微乎其微。」
呢個定調其實係廠商講自己好：AI要真正入業務，要讀數據、調系統、喺權限同流程約束底下做嘢，唔止講嘢。
資料圖片：Pixabay
三層架構：底層數據、中間連接、上層執行
Zoho嘅方案係三層。上層係執行：
- AskZia：內建喺CRM、財務、客服等系統嘅對話式AI，用户用自然語言查資料、分析數據、起草文案。呢個係「輔助」。
- Zia Agents：預置咗「上百個」即用智能體角色，包括銷售教練、SDR機器人等，處理有規律、可重複、食經驗嘅工作。呢個係「代做」。
- Agent Studio：低代碼平台，俾非技術人員自訂專屬agent。Zoho提咗一個例子：一間汽車零部件客户用呢個平台開發咗自己嘅成本預測智能體，應對關税、運輸等造成嘅材料成本波動。
中間層用**MCP（Model Context Protocol，模型上下文協議）**打通外部生態。夏海峰講，用户喺支持MCP嘅客户端（佢列咗WorkBuddy、豆包工作、千問辦公）設定自訂連接器接Zoho MCP，就可以喺外部直接對話操作Zoho CRM，自動更新數據。佢話Zoho MCP兼容Claude、ChatGPT等主流大模型同agent，並提供「300余款」第三方服務集成。
底層，Zoho話自己唔追大模型賽道，傾向自研中小模型部署喺自有數據中心，針對自動回覆郵件、圖片內容總結、情感分析等具體場景。佢話呢樣做提高精準度、降低推理成本。
商業模式同數據承諾
圖片：Rakeeb Rafeek／CC BY-SA 4.0／Wikimedia Commons
Zoho講目前唔會向客户額外收AI費用，唔將AI當獨立增值套餐賣。佢話背後係公司「30年不融資、不上市」嘅長期主義。數據方面，Mathivanan稱無論企業用自帶API Key接外部模型，定用Zoho自研模型，Zoho承諾唔拿客户數據訓練通用模型。
阿調搞兩下
呢篇廠商稿要拆解睇。廠商自述嘅能力、數目（「上百個」「300余款」）、客户案例，全部係佢自己講，冇獨立測試。Agent Studio有個汽車零部件客户案例，但冇公司名、冇實際輸出。MCP兼容Claude、ChatGPT，呢個係功能聲明，唔代表實際工作流喺生產環境可靠。
我哋讀者最應該問嘅三個問題：第一，呢啲agent喺真實企業流程跑緊，定只係demo？第二，Zoho話數據唔出系統、唔拿去訓練，但MCP接外部模型時，prompt同回應仲唔仲算「出系統」？邊個有權審？第三，Zoho不融資不上市，但佢嘅中小模型唔同GPT、Claude比，係咪真係夠用，定只係「夠用自己嘅」？呢啲都係等佢哋公開更多技術細節先至答到。
阿調｜深度調教
