吴晓波探展模力工场：开发者从技术到商业化的关键一跃

2025 年 9 月 25 日上午，阿里巴巴云栖大会上，知名财经作家吴晓波意外出现在模力工场 xAI 交易所的展台前。一个研究商业趋势的老江湖，和一个做 AI 应用发布平台孵化的创业者，他们会聊什么？

吴晓波开门见山地抛出了一个问题："其实现在很多企业的发展面临很多问题，做服装的，做童鞋的，或者我有一个贸易公司、工厂，不知道哪些工具可以帮到我。"

这句话点明了现在 AI 应用落地的痛点：这不是一个技术问题，而是一个连接的问题。

极客邦科技创始人和 CEO、模力工场创始人霍太稳的回答很有意思："现在很多人说模力工场是 AI 应用的大众点评，确实是一个比较恰当的说法的确如此。我们正在针对各行业乃至金融领域的合作，专注于找到千行百业中的 AI 应用实践，来帮个人和企业找到好用的、合适的 AI 应用。"

AI 应用的“大众点评”？这个比喻一下子就把事情说清楚了。

十年前我们想要找个餐厅，是不是也面临同样的困境？街上餐厅那么多，哪家好吃？哪家适合你？哪家性价比高？大众点评解决的就是这个信息不对称的问题。

现在的 AI 应用市场，不就像十年前的餐饮市场？

开发者生态的"繁荣悖论"，酒香也怕巷子深

作为持续关注 AI 领域发展的朋友，大家肯定也关注到了一个令人困惑的现象：AI 领域在技术侧日渐繁荣。GitHub 上 AI 相关项目数量从 2020 年的不足 70 万激增到 2023 年的 181 万，仅 2023 年 AI 项目星标数量就达到 1221 万，是前一年的 3 倍。全球开发者对 AI 技术的热情前所未有。可表现在商业侧却十分冷酷：麦肯锡调研显示，仅有 25%的企业认为自己成功落地了 AI 项目，只有 10%的公司正在大规模落地人工智能。更残酷的是，仅有 15%的公司认为使用 AI 后企业收入真正增加。

这个巨大的反差揭示了当前 AI 生态的关键缺失：技术很多，但缺乏从技术到商业化的桥梁。

云栖大会的时代背景：AI 基础设施已就绪

吴晓波的这次探展，恰好发生在一个历史性的时间节点。

就在前一天（9 月 24 日），阿里云在云栖大会上系统发布了从 AI 大模型到 AI 基础设施的一系列重大进展：

• 通义千问家族推出 7 款模型更新：Qwen3-Max 预训练数据量达 36T tokens，总参数超万亿；Qwen3-Next 训练成本较密集模型降低超 90%，长文本推理吞吐量提升 10 倍以上

• Agent 开发迎来突破：阿里云百炼平台模型日均调用量增长 15 倍，发布全新 Agent 开发框架 ModelStudio-ADK

• 开源生态成果显著：通义开源 300 余个模型，全球下载量突破 6 亿次，全球衍生模型 17 万个

阿里巴巴 CEO 兼阿里云董事长 CEO 吴泳铭明确提出要打造"AI 时代的 Android"，构建超级 AI 云。Gartner 数据显示，国内生成式 AI 采用率从 2024 年的 8%飙升至 2025 年的 43%。

底层技术基础设施已经成熟，现在最需要的就是应用层的繁荣。

而模力工场恰好在这个节点承办了云栖大会的"AI 超级交易所"，这不是巧合，而是对行业趋势的精准把握和前瞻性布局。

模力工场：链接生态关键缺失环节

模力工场承办的 AI 超级交易所，本质上是在解决开发者生态的核心痛点：如何让技术真正变成可用的商业解决方案。

交易所的设计很有意思：

• 需求诊断台：阿里云专家帮助企业梳理需求

• 超级大屏：实时滚动展示应用功能、亮点与报价

• 交易撮合路演：上午提需求，下午见方案，晚上谈合作

这个流程设计精准击中了当前 AI 应用落地的三大障碍：

1. 需求不清晰：企业知道要用 AI，但不知道具体怎么用

2. 方案不可见：开发者有好产品，但缺乏展示渠道

3. 对接不顺畅：需求方和供给方缺乏高效的撮合机制

模力工场带来的 7 个应用，恰好验证了这个逻辑的有效性。

七个应用背后的行业痛点与解决方案

这 7 个应用不是随意拼凑，而是精准对应了当前企业数字化转型中的核心痛点：

云运维自动化：从"救火"到"预防"

行业痛点：2024 年全球工业人工智能市场规模达 436 亿美元，其中运维自动化需求占比超过 30%。传统运维模式下，企业平均每月要处理数百个运维事件，其中 70%是重复性工作。

模力工场解决方案：

• Chaterm（合合信息）：通过自然语言远程管理 EC2、RDS、K8S 等云资源，将复杂的命令行操作简化为对话

• Castrel AI（云智慧）：整合跨系统运维数据，帮助企业实现从"救火"到"主动工程"的运维升级

招投标效率革命：从"人工苦力"到"智能助手"

行业痛点：中国每年招投标市场规模超过 20 万亿元，但传统标书制作平均耗时 3-5 天，废标率高达 15-20%，主要原因是人工处理效率低、错误率高。

模力工场解决方案：

• 智能投标助手（吴佳祺）：用 AI 完成 5 分钟招标文件解析、15 分钟标书编制，将废标风险降低 80%以上

人力资源数字化：应对"招聘难、管理难"双重挑战

行业痛点：2024 年中国人力资源服务市场规模突破 2.5 万亿元，但企业普遍面临招聘周期长（平均 45 天）、人才匹配度低（仅 35%）的困境。

模力工场解决方案：

• 聘才猫（陈浩）：全链路 AI+HR 解决方案，覆盖人才招聘、管理和发展，将招聘周期缩短 60%，匹配精度提升至 75%

内容创作效率提升：解决"创意枯竭"与"制作繁琐"

行业痛点：中国新媒体市场规模 2024 年超过 1.2 万亿元，但内容创作者普遍面临创意枯竭、制作效率低的问题。传统图文制作平均耗时 2-4 小时。

模力工场解决方案：

• Seede AI（杨沐锦）：零门槛 AI 图文创作平台，将创作时间缩短至 30 分钟内，解决新媒体长图中文字排版和编辑痛点

自动化办公：让"重复劳动"成为历史

行业痛点：麦肯锡研究显示，知识工作者 60%的时间花在重复性任务上，如合同审核、报表生成等，这些工作完全可以自动化。

模力工场解决方案：

• Aipy（知道创宇）：自然语言驱动 Python 自动化，无需编程即可快速完成合同审核、报表生成等任务

• DeepPath 时踪（王泰）：通过 AI 对话完成目标探索、计划制定和知识整合，成为决策辅助的智能伙伴

这些应用的共同特点：它们都不是"PPT 概念"，而是解决真实行业痛点的可落地工具，每一个都能为企业带来可量化的效率提升和成本节约。

模力工场：AI 应用开发者商业化的"加速器"

在技术到商业化的鸿沟面前，模力工场为 AI 应用开发者提供的不仅是展示平台，更是一整套商业化加速服务：

流量与曝光：突破"酒香也怕巷子深"

数据支撑：尽管阿里云魔搭社区集聚 4600 多个优质模型、1300 多个数据集，覆盖 450 万活跃用户，。但大多数开发者仍面临"产品好但没人知道"的困境。

模力工场解决方案：

• 顶级舞台展示：场子里的应用有机会随模力工场登上云栖大会、腾讯数字生态大会、百度智能云大会、华为全联接大会和 InfoQ 自己主办的 AICon、QCon 等顶级舞台

• 媒体矩阵推广：通过 InfoQ 网页专题、InfoQ 和 AI 前线公众号、InfoQ 和 AI 前线视频号矩阵获得持续曝光

• 周榜排名系统：优质应用进入模力工场周榜，获得持续关注

用户反馈与迭代：从"闭门造车"到"用户驱动"

行业痛点：GitHub 上 181 万个 AI 项目中，真正有用户反馈和持续迭代的不足 10%。大多数开发者缺乏真实用户的使用反馈。

模力工场解决方案：

• 真实用户测试：直接获取企业用户的使用反馈

• 行业需求对接：与金融、制造、教育等千行百业的需求方建立联系

• 产品迭代指导：基于用户反馈优化产品功能

技术生态协同：站在巨人的肩膀上

技术趋势：通义千问开源模型累计下载量突破 4000 万，成为仅次于 Llama 的世界级模型群。开源生态为开发者提供了强大的底层支撑。

模力工场优势：

• 模型厂商合作：与各大模型厂商深度合作，为开发者提供底层大模型支持

• 技术栈整合：帮助应用快速集成先进 AI 能力

• 成本优化：通过规模化降低开发者的技术使用成本

商业化路径：从"技术 demo"到"商业产品"

关键数据：虽然中国企业对 AI 态度积极（53.7%的企业已积极落地 AI），但仍有 46.3%的企业在观望，主要原因是找不到合适的解决方案。

模力工场价值：

• 需求匹配：精准连接开发者产品与企业需求

• 商业模式指导：帮助开发者找到可持续的盈利模式

• 投资人对接：优质项目有机会获得投资关注

换句话说，模力工场不是简单的"应用商店"，而是帮助 AI 应用开发者跨越从技术到商业化鸿沟的"助推器"。

秋季赛：构建开发者生态的"飞轮效应"

目前启动的 2025"秋季赛"，设计巧妙地构建了一个自增强的生态循环：

• 开发者：上传应用，获得评审推荐、产业资源对接与大会展示机会

• 体验官：深度使用应用，提交体验评论，影响榜单排序

• 推荐人：邀请优质应用加入，成为社区的"伯乐"

这个设计的精妙之处在于：每个角色都有明确的价值获得，同时为整个生态贡献价值。开发者获得曝光和反馈，体验官获得最新工具和奖励，推荐人获得影响力和回报，形成了一个正向循环的"飞轮效应"。

结语：抓住 AI 应用的黄金窗口期

从吴晓波在云栖大会的探展，到七位开发者的现场路演，再到模力工场构建的多维生态，我们看到：AI 的下半场已经开始，竞争的焦点从技术突破转向应用落地。

数据很清楚：

• 底层技术已经成熟（通义千问全球下载 6 亿次，开源 300 余个模型）

• 市场需求巨大（中国 AI 产业规模 9000 亿元，企业 AI 采用率 43%）

• 但落地成功率仍然很低（仅 25%的企业认为 AI 项目成功落地）

这个巨大的落差，就是模力工场和所有 AI 应用开发者的历史性机遇。

现在，就差你的参与。

扫码提交你的 AI 应用作品，一起在模力工场开启从技术到商业化的加速之旅！或者来模力工场参与 AI 应用的推荐与点评，共同投入这场 AI 应用的全员加速！