AI To B：巨头争霸遇卡点，金山办公给出「数据」新解法

当前，企业AI应用的卡点在哪？这是大模型从技术跑分进入价值落地后，千行百业最关心的问题。 一个难以忽视的现实是，近三年来，尽管大模型能力飞速发展、算力价格持续下降，但技术层面的进步并未自动转化为企业AI生产力的实质性突破。 另一方面，对企业来说，头部模型的快速迭代让企业在模型侧作出的努力“保鲜期”极短，越来越多的企业选择外部采购模型，这时企业自身在AI时代的护城河又在哪里？ 这两个问题都指向了同一本质： 在AGI下半场，企业数据治理的必要性、重要性与紧迫性。 1月27日，金山办公2026年首场WPS 365 AI协同办公峰会在上海举行，以“从全域知识到企业大脑——高质量数据的应用治理”为主题，通过一系列企业落地案例，对上述两大行业痛点做出了探讨、回应。 从RAG到KAG，让大模型真正“掌握”企业知识 大会开场，长期深耕相关领域的中金公司研究部执行总经理、计算机行业首席分析师于钟海，结合此前的一系列调研结果指出：头部模型的快速迭代让企业在模型侧的努力“保鲜期”极短，这种情况下，数据作为 AI 时代的企业底盘，将是企业唯一可持续的 AI 护城河。 但企业实际落地 AI 应用时，总会遇到不少痛点，比如复杂文档解析、知识冲突、企业黑话、问答相关性弱等，而这些问题的背后，是企业在数据治理和高效利用上的短板。 为了解决这些行业痛点，为企业数据赋能，金山办公在本次大会上提出了 知识增强生成 （Knowledge-Augmented Generation）的新范式。与传统的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）仅让大模型“看到”文档不同，KAG架构系统性融合多模态、多结构的知识资产，使AI能够真正“掌握”企业知识的内在逻辑与关联。<