造物云 · 企业智能的资产化系统
企业智能的资产化系统

智能成了自来水,人人拧开都有。
企业唯一的不同,是记得自己是谁

别人卖你 AI 的使用权,我们给你 AI 产出的所有权。
你的公司用 AI 产出的每一样东西——判断、方法、成果,都归你、在你这、越用越厚

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50+ 大模型任选 私有化 数据不出域 部署即沉淀 越用越厚
为什么 AI 时代的竞争力,是一种黑洞效应
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THE LEAK · 每天正在发生的事

你每个月付着订阅费和 token 费——
员工用 AI 做出的所有东西,都不在你这里

判断被说出、方法被调试成型,然后存在员工的个人账号里、别人的服务器上。人一走、订阅一停,全没了——你在替别人攒资产

01 · 员工辞职那天

人走了,判断也跟着走了

选品直觉、报价逻辑、客户的来龙去脉——公司最值钱的东西,从来没在公司账上。

02 · 一百个“员工的 AI”

人人都更快了,公司却没有更强

各买各的号、各用各的法。你的公司里有一百个“员工的 AI”,却还没有一个“企业的 AI”。

03 · 年底看账单

AI 花了几十万,留下了什么?

全记在费用科目里。要问这些钱沉淀下了什么——没人答得上来。

我们把这件事反过来——先看清差距有多大。

THE DIVERGENCE · 分水岭

差距不在谁用 AI,而在 AI 用完之后

01 · 个人 AI vs 企业 AI

你的 AI 价值散在边缘,还是汇入企业智能

各用各的,人一走沉淀就走;汇进核心,越用越聪明。

02 · 同一起点,两种速度

同样的起点,几年后就不在一个量级

靠人力像走路,靠智能像开车——复利的斜率,决定数年后的量级。

越用越聪明的,不该是员工的工具,而是你的公司

同样用一年,“买使用权”归零,“给所有权”复利上扬——差距不在今天,在时间站在谁那一边。

MECHANISM · 机制

让 AI 产出变成资产,
只需三件事。

确权

每一条 AI 产出都带归属。谁的判断、哪次沉淀,清晰可溯——资产先要有主。

+ 产出自动打上「谁 · 何时 · 哪个场景」的标签

沉淀

对话、方法与成果自动落库,长成一层越用越厚的企业记忆,而不是随会话消失。

+ 无需手动整理,用完即入库

复利

资产越厚,下一次判断越准。特异性上下文形成壁垒,时间站在你这一边。

+ 新任务自动调用历史资产,越查越准

PRODUCT SYSTEM · 产品体系

一套底座,撑起企业 AI 的每一层

上层应用长在底座之上——智核(取用智能)× 智能体工作台(生产应用),合成企业 AI 底座

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上层应用 · APPLICATIONS
以上应用,全部运行在统一基座之上
企业 AI 底座 · FOUNDATION 智核(取用智能)× 智能体工作台(生产应用),两者合一,即企业 AI 底座,托起一切上层。
TOKEN HUB

智核 · TOKEN HUB

取用智能 · 能源层

一个接口,统一接入 50+ 大模型。智能路由、成本核算,让智能像水电一样随取随用。

ChatGPTClaudeGLMMIMODeepSeek+ 更多
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+
AGENT

智能体工作台

生产应用 · 生产线

让最懂业务的人不写一行代码,把脑子里的判断,变成可执行、可复用的 AI 应用。

说人话造应用Agent 编排评测质量
了解工作台 →
METHODOLOGY · 智能体管理学

你的企业 AI 化,开到 L 几了?

就像自动驾驶分 L1–L5,企业用 AI 也分五级——级别越高,AI 就越不只是“一件工具”,而是长在组织里的能力。多数企业卡在 L2:工具买了一堆,组织还是老样子。往上每走一级,都是把 AI 从工具变成组织能力。

L1
工具辅助
AI as Tool
个别人用 AI 提效——点状、零散,产出成孤岛。
多数企业停在这里
L2
流程嵌入
AI in Workflow
AI 嵌进部分流程、局部自动化,但工具在手、组织没变。
L3
系统协同
Human-AI System
人机协同成常态,跨部门系统化,开始规模化产出。
L4
能力网络
Agent Network
能力模块化、可编排、可复用——Agent 组成团队协作。
L5
自进化组织
Agentic Organization
组织把经验持续喂回自己,自我进化、指数级拉开。
从 L2 往上,每一级都在把 AI 从“工具”变成“组织能力”。 看完整的组织 AI 化蓝图 · 智能体管理学 →
PROOF · 典型场景

改变,通常从这三个场景开始。

不编客户、不编数字——下面是知识密集型企业最常遇到的三个转折场景。真实的起点,是海尔(见文末)。

场景 · 电商团队

选品直觉,第一次留在了公司

“骨干离职我们最怕,现在他的选品维度和爆款拆解都沉在系统里,新人接得住。”

场景 · 专业服务

方法论从资深顾问脑子里,搬进了账本

“我们最值钱的是方法论,以前只活在几个人的判断里,现在是可调用的资产。”

场景 · 教培机构

名师对学生的了解,不再随人流动

“老师带走的不该是学生的成长档案,这些留在机构,才是我们的护城河。”

这套打法,我们给海尔完整跑过一遍——第一次是设计资产,这一次是智能本身。 看案例与起源 →

GETTING STARTED · 三步起步

从一场三小时的咨询/培训开始。

不立项、不驻场、不换系统——一场企业 AI 咨询或培训,就能起步。

01
咨询 · 培训

一场 3 小时,讲透你的处境

现场把你的企业在 L 几、最值钱的判断在哪、正在从哪儿漏,一次讲清楚——一场企业 AI 咨询,或一场面向团队的培训。

02
诊断 · 路线

当场拿到一份能动手的清单

咨询结束,你带走的不是一份 PPT,是一份可落地的诊断与起步路线:先做什么、从哪儿切、预期什么。

03
起步 · 沉淀

从最痛的一处先跑通

不立项、不驻场、不换系统——挑最痛的一个场景先跑起来,用起来的每一步,就开始沉淀成归你自己的资产。

从海尔起步 —— 这些,是我们服务过的客户。

海尔+
第一次资产化,就是和海尔一起做的——把「漏掉的设计资产」收进云渲染引擎。同一套打法,这次装的是企业的智能。
HAIER · 云渲染引擎 / 第一次资产化
看案例与起源 →
星巴克 安踏 波司登 苏泊尔 公牛 光明 利丰 浙江移动 国机集团
READY · 开始积累

让你的公司,从今天起,开始记得自己是谁

测一测你在 L 几,或直接约一场 3 小时诊断——看清 AI 产出如何被确权、沉淀、复利。

ASSESS · 测一测

你的企业 AI 化,在哪一级?

四个问题,30 秒估一估你在自动驾驶式的哪一级。

1 · 员工用 AI,是各用各的,还是有统一入口?
2 · AI 产出的判断与方法,留在哪里?
3 · 说得清 AI 每月花了多少、沉淀了什么吗?
4 · AI 在你公司主要扮演什么角色?
BOOK · 预约

预约一场 3 小时的咨询 / 培训

留个联系方式,我们对齐时间——现场把你在 L 几、从哪儿漏讲透。

信息仅用于安排本次诊断,不作他用。