交汇点讯 自通用大模型DeepSeek在国内引发热议后，公众对生成式AI的关注再度升温。社交平台上，普通用户惊叹于AI快速生成诗歌、代码甚至短视频的能力，但在企业端，这种热闹却显得“雷声大雨点小”。“我们的技术总监上周尝试用大模型搭建内部知识库，光是调提示词就花了3天，结果生成的合同条款漏洞百出。”一位制造业CIO的抱怨道出了行业现状——动辄千亿参数的大模型，如何从“对话玩具”变成真正的生产力工具？数据隐私、开发门槛、场景适配……这些现实壁垒未被热闹的舆论场充分讨论，却成为企业决策者心中的“隐形冰山”。

如何打破该痛点？位于南京软件谷的知名人工智能企业——江苏汇智智能数字科技有限公司开发的新一代AI应用开发平台BuffGPT给出了“最优解”。在显示屏前，CEO孙志明提前接受记者的采访，试图用更务实的视角拆解行业难题。“通用大模型像是未经雕琢的玉石，企业需要的是能将玉石打磨成器的工具。”他指了指屏幕上跳动的数据流，“我们不做玉石开采者，只做雕玉人。”

BuffGPT是什么？一块撬动企业AI化的“技术杠杆”

我们都熟知ChatGPT，那什么是BuffGPT？也是对话式生成工具吗？“我们把BuffGPT定义为一个企业级AI应用组装平台，特点是‘开箱即用’，主打‘拖拉拽搭建私有化AI系统’。”孙志明说，BuffGPT能让企业像拼乐高一样，把AI客服、图表生成、数字人等模块组合成完整工作流，且所有数据和训练都跑在企业自家服务器上，杜绝数据外泄。

“同时，BuffGPT也是一个技术底座。”孙志明强调，文心一言、豆包这类语言大模型产品是直接用的AI工具（好比成品手机），而BuffGPT是制造AI工具的工厂（好比安卓系统）。打开BuffGPT，模型可以任选：支持接文心、DeepSeek等主流大模型，也能用自研多模态模型；而功能可以自组：企业用可视化界面拖拽模块，把AI客服、直播数字人、商品图生成等功能“串”成完整业务流；同时数据可以闭环：所有计算在企业本地服务器完成，政府、金融等敏感场景刚需。“文心一言帮你写合同，BuffGPT则能让企业自己造一个24小时自动审合同的AI法务部，且所有数据不出办公室。”孙志明简单粗暴地用一句话描述了BuffGPT的应用场景。

真的有这么神奇吗？记者打开BuffGPT的体验网站界面，首先映入眼帘的是一个类似思维导图的视觉化编辑器。拖拽模块、连接节点、实时调试——这种“积木式”操作逻辑，确实是为降低企业用AI的门槛而设计。

“传统大模型部署需要专业算法团队支撑，但中国80％的中大型企业并没有这样的技术储备。”孙志明调出一张教育行业的案例图：某学校需要为每个班级定制基于大模型的动态内容生成与学情分析系统，常规开发需百万级预算和三个月工期，而在BuffGPT平台，教务主任只需通过拖拽式界面构建学科知识问答助手，通过勾选预置的“互动与错题分析”等模块，就可结合学校教材库自动生成练习题和互动课件，快速搭建出适配本校课程体系的智能体助教平台，备课时间减少50％。

数据安全的考量是另一重关键设计。在政府主导的某智慧城市项目中，BuffGPT的“私有化部署”模式成为中标关键：所有数据处理和模型训练均在本地服务器闭环完成，确保政务数据“不出域”。“疫情后企业对数据主权的敏感度明显提升，曾有金融客户因为担心供应商后台留存对话日志，宁愿继续使用Excel人工处理流程。”孙志明表示，平台提供的混合部署方案可灵活适配企业IT架构，即便未配备专业服务器的客户，也能通过云端隔离环境实现敏感数据保护。

对于成本敏感的制造业，BuffGPT也可用“技术普惠”破局。“曾有机械装备企业曾计划引入AI质检系统，但原厂提供的千万级方案超出预算。如果通过BuffGPT接入国产开源大模型，企业IT团队自主开发出适配生产线的视觉检测模块，整体成本可压缩至原方案的15％。”孙志明解释说，就像用宜家家具DIY出定制橱柜——BuffGPT给出标准化零件库，企业按需组装。在效率提升的同时，也保证了性价比，孙志明展示的价目表显示，BuffGPT私有化部署起步价50万元，仅为国际大厂同类方案的五分之一。

技术纵深：从“账号生意”到“操作系统”的三级跳跃

在江苏汇智智能数字科技有限公司官网的“发展历程”栏目里，隐藏着这家南京公司的进化密码：2022年开始业务转型，布局人工智能新赛道；2023年8月Gnomic智能体平台上线、9月发布CarrotAI大模型；2024年2月Agent云智能体云服务平台上线；今年推出面向中大型企业的BuffGPT平台——三个看似独立的平台产品，实则是同一技术架构的“三级火箭”。

“Gnomic教会我们理解用户真实需求，Agent云平台验证了AI工具的商业化路径，最终BuffGPT要解决的是产业级问题。”孙志明心中的后台架构图是：底层自研多模态大模型支撑核心推理能力，中间层通过“模型工厂”兼容国内外主流AI模型，应用层则以插件化设计开放企业定制空间。比如在金融行业中，可以通过BuffGPT搭建合规审查与风险预测平台。“基于企业级Agent开发工具，BuffGPT可实现合同自动审核与金融风险建模。支持多轮对话配置和自研插件，金融机构可训练专属Agent解析合同条款，自动标记潜在法律风险点，准确率达89％。”孙志明介绍说。

行业的复杂需求倒逼出独特产品形态。在BuffGPT界面，“插件广场”还可以提供数百个预制工具模块，从财务报表分析到工业设备预测性维护应有尽有，企业还可通过API对接自有ERP、CRM系统。“某电商巨头需要动态调整直播间的AI数字人话术，我们把他们的商品数据库和BuffGPT的脚本生成模块打通，现在每场直播的转化率都能明显提升。”孙志明透露，平台即将开放第三方开发者生态，让企业间可共享经过验证的智能体方案。

这种开放性与巨头形成错位竞争。在2023年举办的江苏第十届互联网大会的演讲中，孙志明曾把互联网大厂的AI布局比作“造高速公路”，如今，BuffGPT就是要当“铺毛细血管的人”：“我们都知道的阿里云，它的服务像八车道高速，但很多企业只需要一条能通拖拉机的乡间小路。”这种定位在未来实践中展现韧性，孙志明表示，如果大数据局使用BuffGPT搭建政务热线机器人，可选择自主标注训练数据节省预算，原计划百万级的项目只需一半即可完成。

未来图景：在AI淘金潮中搭建“技术水渠”

走进汇智智能的研发中心，工程师们正在BuffGPT中测试新一代多模态协同系统。演示屏上，在清晰的工作流指引下，一份包含文字、表格和三维图纸的工程文档被自动拆解，AI辅助生成合规性报告的同时，实时渲染出安全隐患可视化图谱。“这已不是简单的文生文工具，而是要成为企业知识管理的‘数字中枢’。”孙志明介绍，BuffGPT正在测试的‘异构知识库融合’功能，可将企业散落在邮件、会议录音甚至图纸标记中的隐性知识结构化，这对研发密集型行业意义重大。

对技术普惠的执着，源于创始团队的经历。记者在公司入口的企业发展历程展板上看到，公司前身是一家电竞游戏开发商，转型AI初期曾受困于技术理想与商业现实的撕裂。“我们做过C端问答产品，但免费模式难以为继；开发过数字人工具，但中小商家更想直接买现成模板。”孙志明坦言，就如同给BuffGPT起名一样，名中的“Buff”直译过来就是增益，BuffGPT明确“让企业自主掌控AI进化”的定位，给企业带来增益，为企业找到可持续的商业模式。在2023年公司承办江苏省互联网大会专场论坛时，他就观察到传统行业对AI的态度转变：“以前客户问‘AI能做什么’，现在问‘怎么让AI适配我的流程’。”

这种觉醒正在重塑行业版图。据IDC预测，2027年中国AI企业应用市场规模将突破600亿美元，其中私有化部署占比超四成。面对这片蓝海，汇智智能的规划清晰务实：以上线首年为“场景验证期”，在南京、苏州等地完成制造业、政务、金融领域的标杆案例；三年内构建覆盖长三角的AI服务网格，通过合作伙伴将技术渗透至产业末梢。“我们不做颠覆者，只当产业升级的‘技术管道工’。”孙志明形象地说。

采访结束时，记者尝试用BuffGPT为某教培机构搭建智能教研平台。屏幕上的工作流错综复杂却秩序井然：试题库分析、知识点图谱生成、个性化学习方案推荐……这些模块最终将融合成一台“AI教育引擎”。或许正如孙志明所说，AI的真正价值不在于参数量的攀比，而在于“如何让技术生长在产业的土壤里”。当越来越多的企业开始用拖拉拽界面组装属于自己的智能系统，属于中国产业AI化的深层变革，或许才真正拉开帷幕。

新华日报·交汇点记者 张宣