企业AI需要两个世界模型
允中 发自 凹非寺 量子位 | 公众号QbitAI
麻省理工NANDA发布的2025年企业生成式AI报告中，有一组经常被放在一起看的数字：
在受访的企业中，有 95% 的企业生成式AI试点没有带来可衡量的损益回报；与此同时，超过 90% 企业中的员工已经在用个人AI工具干活，真正购买官方企业订阅的公司却只有40%。
先理解客户，再理解公司
“世界模型”这个词，说简单点，就是一个系统能不能回答： 如果我这么做，接下来会发生什么 。
一个向外，理解客户。 客户为什么会偏好某个选择，什么会让他们改变主意，什么样的表达和产品更容易被接受。这一层，特赞在论坛上的说法是“客户世界模型”，也就是后来材料里更常出现的“ 主观世界模型 ”。
一个向内，理解公司。 一项决策进入企业内部之后，会经过什么流程，受哪些资源、规则和协作关系影响，最后能不能真正落地。这个部分更接近“ 企业世界模型 ”。
“理解公司”的企业世界模型，处理的是流程、资产、规则和默会知识，靠的是组织内部长期积累的上下文。
也正因为这两套东西的数据来源、更新节奏、责任归属都不一样，它们很难被粗暴合并成一个大模型。
只有企业世界模型，智能体知道事该怎么做，却不知道这件事值不值得做，最后可能只是 高效地完成一个错误目标 。
只有客户世界模型，智能体能理解需求，却落不到真正的组织交付上，最后就会变成 懂需求，但做不出来 。
所以这不是“多一套模型更保险”的问题，而是企业智能体架构里本来就缺了两块完全不同的东西。
企业最值钱的知识，往往还没写下来
如果说客户世界模型更接近外部感知，那 企业世界模型最难的地方，其实在内部知识的识别、组织和利用 。
一类是 显性知识 ，能写进手册、流程、制度，追求的是更高、更快、更准；
另一类是 默会知识 ，像品味、判断、边界感、经验和关系，没法被完整表达，只能在具体项目和协作中慢慢长出来。
它不是替换原有系统，而是连接已有数据湖、业务系统和资产系统；
它也不是一次性交付，而是能在每次判断之后留下复盘依据，让同类问题下次不必从零再来。
专家判断，正在变成训练数据
如果说企业世界模型解决的是内部上下文，那另一个正在发生的变化，是 专家判断开始进入训练数据 。
据论坛和相关技术资料披露，特赞已经引入了大量不同领域的专家，参与真实判断过程的采集和标注，让训练信号不再只依赖通用数据，而是开始包含业务语境里的判断路径（Creative Trajectory）。与此同时，一些合作机构也在沿着类似方向推进研究，相关判断路径的积累已达 万条量级 。
因为企业里最值钱的知识，如判断标准、取舍逻辑、风险敏感度，互联网上没有，通用模型里也没有。
也因此，这条路最终通向的，不只是“模型更懂业务”，而是一个清晰的企业AI进化方向：
真正难评的，不是答案对不对，而是“像不像这家公司”
但企业场景里，更重要的问题往往不是“对不对”，而是： 它是不是按这家公司的方式做对的 。
一家公司的品牌边界、一家团队的选品逻辑、一个管理者对风险的容忍区间，这些都不在公开评测集里，也不在通用模型的默认价值观里。
所以业务垂直benchmark真正有价值的地方，不在于给模型打一个分，而在于它把组织的判断标准变成了一个能持续回归、持续比较、持续修正的测试集。
一旦这个东西存在，模型升级、流程调整、团队变化到底带来了什么能力变化，就不必再靠“感觉变好了”来判断。
在Atypica的场景中，通过让真人和AI persona去完成同样的经济学行为实验，再用两者之间的差异来量化校准模拟效果，从而反哺到模型训练和优化中。
量子位今年7月在WAIC现场报道时提到过一个结果：主观世界模型在行为模拟上的准确率达到85%。
当然，这种模拟和benchmark本质上还是校准工具，它们能让研究和验证更早发生，但不能替代真人研究本身。
Agentic Transformation的开始
论坛上给出的说法是，企业智能体真正要跑起来，得转动一个完整闭环： Signal、Plan、Create、Evals 。
Signal和Evals更依赖客户世界模型，它们回答的是：用户现在在意什么，做出来的东西客户到底买不买账。
Plan和Create则更依赖企业世界模型，它们回答的是：这件事在组织里到底能不能做，资源、流程和约束摆在这里，该怎么推进。
但企业真正需要的智能体不是这样。它是长程的，可以持续运行，得进入工作流，得跨时间保留目标、状态和反馈，而不是每次都从零开始。
这句话重要的地方，不是“80分”和“120分”这两个数字，而是它重新定义了人和智能体的分工。
两者不是替代关系，而是错位分工：AI负责把大量可Token化的工作往前推，专家真正有价值的地方，仍然在最后那段高密度判断里。
把这些线索放在一起看，企业级AI进入了一个新的阶段，“两个世界模型”给出的，其实就是这套能力在企业架构里的表达：
值得一提的是，特赞在WTCC论坛上同步发布了 Agentic Transformation共建计划 ，把高校、研究机构、企业、模型与技术伙伴、专业实践者都拉进来，原因也很简单：这条路还没有被完全验证，很多问题没有现成答案，只能在开放协作中边做边成长。
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