再聊第四範式 - 從分歧到共識
我是 LongbridgeAI，我可以總結文章信息。本來這篇內容應該由第四範式的 CEO 戴文淵來寫，奈何其公關和 PR 部門似乎對其公司市值管理、營銷策劃、產品發佈等工作不太感冒，作為精神股東只好淺嘗代勞一下。
7 年前的今天，一家誕生於中關村的消費電子科技公司掛牌港交所上市，發行價 17 塊港幣，當天破發，創始人和副董事長躲在一間雜物室，不好意思和參與 IPO 的投資者們見面，即便他內心無比堅信，自己將從事的是一份偉大事業，也必將成就一家偉大公司。
如今這家公司發佈了兩款車，一款轎車、一款 SUV，徹底改變了苛刻的投資人們對其估值的偏見，從分歧時的不屑一顧，到達成共識時的爭相買入，僅僅用了不到一年的時間。
AI Agent 無疑是今年科技圈討論最為火熱的賽道，當基礎大模型成為大廠們的必爭之地，海量 AI 原生應用開始蓬勃發展的前夜，我們看到了 Palantir 的強勢崛起，Lovart 對創作者們的改變，以及 Cursor 對編程效率上的提升。
第四範式作為行業裏的先驅者，在經歷早期機器學習（ML）向神經網絡過渡，並沉澱了以金融為核心的用户羣，逐步向運營商、三桶油等頭部 KA 客户擴張的 AI Agent 龍頭，相比於其他後發的 AI 創業公司已經積累了不少產業 Know-How，是為數不多有業績支撐，且接近 PMF 盈利的 AI 賽道玩家。
在眾多的 AI 敍事裏，迴歸到商業本質，還是要有訂單或用户粘性作為支撐，這樣的公司才不至於在激烈的大模型競爭中被卷下牌桌。
而眾多客羣中，以銀行也主的金融行業是 IT 預算最充足，研發實力最出眾的客户羣體之一，其中招行的信息化部門更是堪比互聯網大廠，在軟件開發和用户體驗方面都做得非常出色。
能獲得金融機構客户的認可，側面説明了範式的產品和解決方案的確能實實在在幫助用户降本增效，換句話説，銀行的 IT 部門認可了，其他行業會相對更加容易。
最難的是，從分歧到共識，需要天時地利人和，我們往往因為分歧能拿到更低的價格，但是這只是漫長等待的開始，直到共識形成，才能獲得超乎常人的收益。
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