在第四届全球数字贸易博览会的展馆里，弘摩科技的展台看起来并不「极客」。
在第四届全球数字贸易博览会的展馆里，弘摩科技的展台看起来并不「极客」。没有跑分数据，没有参数对比，屏幕上滚动展示的，是「内容生产周期缩短 70%」、「线上留资成本下降 35%」这样直接来自企业客户的业务数据。
「我们不做大模型，我们只做一件事：把 AI 从『演示态』变成『业务态』。」弘摩科负责人说到。
他们带来的「产业营销中台」，本质上是一个架设在底层大模型和上层业务应用之间的「连接层」。前端是统一管理账号、任务和数据的 KOS 系统，后端是整合了多家大模型并实现智能调度的 AiHub 引擎。其核心创新在于，它通过一套「生成-赛马-沉淀」的自动化流程，将单点的 AI 能力，编织成了企业可持续运营的数字资产。
从「用人」到「用系统」，重新设计内容流水线
在传统模式中，一个品牌的社交媒体运营，严重依赖运营人员的个人能力和状态。弘摩的解决方案，是用系统重新设计这条内容流水线。
「比如，一家车企要发布新车，我们的系统可以基于产品资料，瞬间生成科技视角、家庭视角、设计美学视角等十几个不同风格的文案和内容框架。」负责人介绍道。这背后是其「多模型择优」机制在发挥作用——系统会同时调用多个大模型进行生成，并通过小流量测试快速选出效果最好的版本，再将优胜方案沉淀为可复用的「内容模版」。
这个过程，将内容创作从依赖灵感的「艺术」，部分转变为了基于数据和算法的「科学」。更重要的是，它让一个普通的一线导购，也能在几分钟内产出高质量、多版本且符合品牌调性的内容。
「中台」的价值：让 AI 的规模效应在业务端发生
在 AI 应用爆发的当下，企业的痛点不再是「有没有」AI 工具，而是如何让 AI 工具在庞大的组织体系内稳定、高效、规模化地产生价值。
「单个员工使用 ChatGPT 是『手工作业』；而通过中台，AI 的使用就变成了『标准化生产』。」负责人用一个比喻向我们解释：「我们不是在卖『锤子』，而是在帮企业搭建一整条『自动化流水线』。」
这条「流水线」的价值在于，它将 AI 技术的「规模效应」真正带到了业务层面。企业不再需要疲于应对不同模型的选择、切换和对接，也不再困扰于 AI 工具与业务流程的「两张皮」。中台成为了企业专属的、可迭代的「营销大脑」，它不仅管「创作」，还管「发布」、「管理」和「优化」，形成了一个完整的业务闭环。
创新者洞察：未来的竞争是「系统能力」的竞争
与弘摩科技的交流中，一个核心观点是：当基础模型能力逐渐趋同和普惠，企业与企业在 AI 应用层面的差距，将不再取决于对单一技术的掌握，而取决于将技术组织成「系统能力」的效率。
弘摩的路径代表了一种务实且具有扩张性的创新模式：它不追求在算法层的颠覆，而是专注于在工程应用层和业务流整合层创造稀缺价值。通过中台这种形式，他们将 AI 技术转换成了企业客户即插即用的「业务模块」。
这种「系统能力」的输出，正在降低传统企业拥抱先进生产力的门槛。正如负责人所说：「我们的理想，是让任何一家实体企业，都能像调用水电煤一样，简单、可靠地调用 AI 这种新型生产力。」
在可见的未来，当 AI 真正成为像电力一样的基础设施，那些能率先将其转化为稳定、可预期「系统能力」的企业，无疑将在商业竞争中占据先机。而像弘摩科技这样的「连接者」，他们的故事，才刚刚开始。
来源：互联网
