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“第二题：供应链延误预测与产能动态调整。”
麦格纳副董事长亲自下场。
Google科学家迅速接管了数据流：“我们拥有全球最庞大的物流与宏观经济数据库。
基于过去十年的数据建模，当某个节点发生堵塞，我们的AI能以85%的置信度预测延误的概率，并为你规划出三条备选的物流与产能调整建议。”
“很棒的数据拟合能力。”
张伟淡淡地评价道，“但那只是‘预测’。”
“预测还不够吗？”
Google科学家反问。
“对真正的企业智能体来说，预测，是最初级的被动防御。”
张伟双手猛地向两侧拉开。
轰！
麦格纳那头庞大的企业智能体巨兽，在主脑掌控座舱2.0的驱动下，瞬间发生了令人灵魂战栗的衍化。
巨兽竟然在星空中开始了“平行宇宙分裂”
！
此时企业语言大模型，基于相同的底层约束和不同参数输入（蒙特卡洛模拟），瞬间把麦格纳这头巨兽分裂成了成百上千个半透明的虚影巨兽。
这个过程就像你用相同的一个主题，配上不同的参数，丢入多个AI的对话窗口，产生了多个不同的自然语语言回答、产生多篇自然语言文章一样。
只是张伟把‘麦格纳这个主题+各种不同的参数’丢进的是‘企业语言大模型’，产生出来的肯定不是自然语言的文章，而是一个个用企业语言写的麦格纳企业智能体。
那感觉就像修仙小说里描述的分身术，瞬间幻化出无数个麦格纳巨兽的分身，然后根据参数执行不同的武功路数，当然这帮人肯定不知道夏国的修仙分身术的‘梗’。
此时每一头虚影都沿着不同的决策路径狂奔：有的选择了空运替代海运，但导致现金流枯竭而死；有的选择了切断边缘产线保核心，最终活了下来但丢掉了市场份额；有的则通过微调HS物料编码，重组了二级供应商，完美渡过了危机。
这不是给出概率，这是在平行的数字时空中，让无数个麦格纳同时去死，然后把唯一活下来的那条路径的参数，反馈给现实中的麦格纳管理层的决策中枢——主脑掌控座舱里的那几位。
张伟俯视着Google的科学家，打出了第二招：
“你们在用统计学预测结果，我们在用企业语言大模型构建的企业智能体在生成未来。”
Google科学家看着天空中那无数个生生灭灭的麦格纳巨兽，那引以为傲的数据金字塔瞬间轰然倒塌。
从“给一个概率”
到“推演一千个未来宇宙”
的衍变，这中间的鸿沟，是算力永远无法填补的范式代差。
企业语言大模型的战力，恐怖如斯。
副董事长，本来是Google的铁杆，但是在范式级差异面前，他也无能为力，此刻他唯一能做的只有保持盎格鲁-撒克逊人那罕见的低调没有再出声，没有在落井下石。
Salesforce的生态VP深吸了一口气，他知道车轮战该他出场了。
他知道单点作战已经毫无胜算，他必须打出他们引以为傲的底牌——网络效应。
“第三题：全球客户与供应商的协同效率。”
“我们在全球拥有几千万的CRM和AribaSRM用户终端。”
Salesforce的VP展示出一张密密麻麻的全球数据网，“我们可以用最快速度进行API对接，把你们的内部需求无缝分发给供应商的系统，建立精准的客户画像。”
张伟笑了。
那是猎人看到猎物主动走入陷阱的笑容，那是当初创立横竖纵的另一个初心。
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