“AI看起来很强， ，但它不懂宝洁的谋划逻辑， ，以是不敢把它放进要害的决议流程。。”这是宝洁CIO在今年3月对苏春园说的一句话。。他其时正在麋集造访客户， ，为观远数据不久以后即将举行的战略转型做最后准备。。
已往近十年， ，观远做的事情和绝大大都BI公司一样， ，帮企业把数据看清晰：报表、仪表盘、可视化、指标系统， ，这些都是企业的“后视镜”和“仪表盘”， ，告诉你爆发了什么， ，正在爆发什么。。
但客户越来越不知足于“望见”， ，他们要的是“抵达”。。更深层的压力来自另一个偏向。。
BI的护城河 ？？？ ？？
已往两年， ，大模子能力的爆发催生了一大批“ChatBI”工具， ，用户直接说一句话， ，AI就能给出剖析效果， ，不需要中心任何一张报表。。虽然这些工具在重大场景下远不敷成熟， ，但它们的泛起从基础上摇动了BI的价值主张：若是数据洞察可以直接通过对话获得， ，为什么还需要一个专门做报表的系统 ？？？ ？？BI公司的护城河， ，似乎正在被大模子从底部掏空。。
就在上周， ，观远数据在杭州宣布建设十年来的首次转型， ，从“数据智能”周全转向“决议智能”， ，从以数据为中心的系统转向以决议为中心的系统， ，作为配套也一并宣布了DecideX·AI决议智能平台。。
放在更大的配景下来看， ，这个转型从当下的境况看是一种必定。。已往一年， ，整其中国企服赛道被大模子和Agent攻击得七零八落， ，BI公司首当其冲。。
作为观远数据首创人兼CEO， ，苏春园给出的判断是：2026年， ，长链Agent能实力变到质变， ，“以数据出发， ，真正最先有时性能够让行动爆发”。。
数据剖析领域恒久保存“四层蹊径”：形貌性剖析、诊断性剖析、展望性剖析、处方性剖析。。绝大大都企业BI建设停留在前两层， ，越往上越少。。两个瓶颈恒久卡住了突破：非结构化数据的处理能力（被大模子解决）， ，以及四层之间的算法模子点状割裂（被长链Agent解决）。。
但手艺可行不即是商业建设。。已往一年， ，埃森哲的股价跌去50%， ，手握近100亿美元AI项目积压条约也挡不住资源市场的用脚投票。。这股恐慌情绪已经伸张到整个企业软件板块：Salesforce股价从高点跌去约50%， ，市值蒸发1600亿美元；；；；；ServiceNow跌幅超49%， ，Workday跌约58%， ，SAP跌约46%。。
此前， ，英伟达黄仁勋提出的AI工业“五层蛋糕”模子诠释了这一征象：90%的营收流向了底层基础设施， ，应用层的公司正在被市场重新定价。。Manpower调研数据也显示， ，全球职场人群AI使用率上涨13个百分点， ，但敌手艺使用的信心暴跌18%。。
“越用AI越渺茫。。”企业数字化转型专家、前IBM与BCG资深照料陈果说。。
这场渺茫是所有企业AI公司的配合逆境。。观远选择现在All in决议智能， ，既有手艺判断， ，也有商业现实的压力：BI赛道正在被大模子公司和通用Agent平台从双方挤压， ，若是不往上走， ，就有可能被碾在中心。。
三重磨练， ，一个焦点问题
观远依托大模子向决议智能的转型有一套完整的叙事：后视镜到导航仪的比喻、5A路径、FDE团队、Value Max理念。。DecideX的产品架构也确实不像“BI加个Chat”那么简朴， ，从企业级数据底座到决议上下文层， ，再到Agent编排和场景化数字员工。。
但现场的三个信息， ，值得脱离来看。。
几个客户案例显示， ，使用DecideX后， ，一家游戏服务商的数据剖析周期从2个月缩短至1周， ，来伊份实现从20个要害SKU到100%全笼罩， ，部分连锁餐饮客户老客召回本钱降低40%。。
不过， ，问题是它们大多处于“从0到1”的验证阶段， ，是否能跑通“从1到N”的规模唬；；；粗， ，还需要进一步验证。。FDE模式跟客户“一起进入营业现场去交付效果”， ，深度服务优势显着， ，但每拓展一个客户就要投入一个高本钱团队， ，并且“100%持证上岗”的人才极端稀缺。。当客户从几十家走向几百家时， ，这个模式能不可撑住， ，宣布会没有正面回覆。。
苏春园还提到了当下行业热议的Token Maximization话题， ，“Token消耗许多， ，并不自然代表价值”， ，但他提出的Value Max落到商业层面， ，面临一个质朴的问题：谁来界说价值 ？？？ ？？这个价值由FDE团队和客户一对一配合界说。。
但这实质上就是项目制， ，Palantir也是项目制并且活得很好。。但对一家准备港股IPO的公司， ，资源市场会问：你的收入增添和FDE团队增添之间， ，是不是1:1的关系 ？？？ ？？观远的应对是“产品化FDE”， ，通过DecideX平台把行业能力沉淀下来降低边际本钱。。偏向是对的， ，但这也是Palantir花了二十多年没有完善解决的事。。
最有趣的部分着实是苏春园花十分钟讲观远自己的组织转型：双核驱动模子、20多个POD小组、公司级AI事情台CodeMarrs。。他说是被客户“启发”出来的， ，“已往几周跟老客户聊， ，最多的反馈是‘你一定要分享你们自己怎么做AI组织转型的’”。 ？？？ ？？突Ш苤势樱耗阋镂易鼍鲆橹悄芑， ，你自己用AI了吗 ？？？ ？？
观远AI原生转型已完成约40%， ，听起来不错， ，也意味着这家公司有两件事得同时做：帮客户完成决议智能转型， ，同时推动自身完成AI原生转型。。
这两场硬仗需要观远支付一连的起劲。。
这三个问题——案例从1到N、FDE从重到轻、自身转型从40%到100%——指向统一个焦点：观远能不可从一家“能做”的公司， ，酿成一家“能规模唬；；；钡墓。。
除了海内市场， ，观远也在起劲结构出海营业。。战略方面， ，观远提出的三层出海路径， ，即陪同客户出海、以AI方案自然吸引、自动拓展外洋市场。。现在上述三个路径， ，在观远已具备现实落点：例如印尼的5家战略相助同伴、校企相助项目、中国香港直客服务， ，以及下半年推进的欧洲妄想。。
尤为值得关注的是， ，欧洲市场保存结构性时机：部分原本接纳北美大厂产品的客户， ，其需求并未获得充分知足， ，而中国厂商的解决方案恰恰可填补这一空缺。。若此判断能获得详细产品与案例支持， ，出海营业有望形成一条极具说服力的增添曲线。。
据笔者相识， ，观远面向港股的IPO也正在准备中， ，时间预期在两年左右。。
2016年， ，苏春园建设观远时， ，使命是“让营业用起来， ，让决议更智能”。。近十年后， ，“决议智能”从一句愿景酿成了Gartner魔力象限里的一个自力身类。。
剥开叙事去看， ，能看到的更多是一个行业厘革的缩影：BI正在被AI重塑， ，老牌BI公司们在起劲寻找出路；；；；；通用大模子公司从另一个偏向迫近， ，它们不懂行业场景， ，但拥有更强的手艺底座和资源弹药。。
观远走的是往决议智能偏向的路， ，把壁垒建在行业know-how和决议上下文上， ，这是通用大模子公司短期不肯意也没有能力做的。。但它面临的挑战同样真实：FDE模式的重服务是否能跑通规模、决议上下文的高定制化是否能降低边际本钱、Value Max的理念在短期商业化压力下能不可坚持。。
观远方面重复强调， ，他们不是要成为中国的Palantir。。但无论是FDE模式、Ontology要领论照旧决议闭环的叙事， ，观远和Palantir的相似之处都很难被忽略。。区别在于， ，Palantir花了二十多年建设起政府和企业客户的信任壁垒， ，客户一旦接入险些不会替换；；；；；观远面临的竞争情形更重大， ，大模子公司、通用Agent平台、古板BI竞品， ，甚至客户自己的IT团队， ，每一方都在争取“决议”这个制高点。。
宝洁CIO那句“AI很强， ，但不懂宝洁的谋划逻辑”， ，是整个行业配合的逆境。。观远能不可成为那家“懂”的公司， ，才是DecideX真正要面临的考题。。
(本文首发钛媒体APP， ，作者 | AGI-Signal， ，编辑 | 秦聪慧）
