文：司马秘事

编辑：司马秘事

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秘闻背后的事；我给你说透

欢迎各位看官收看今天的【司马秘事】

Zoom居然赢了谷歌、OpenAI这些AI巨头。

你没听错，就是那个疫情期间大家天天用来开线上会的Zoom。

它在一个叫HLE的AI测试里拿了第一，成绩比谷歌之前的记录还高。

这AI考试，难到让巨头头疼

HLE有个挺唬人的名字，“人类最后的考试”，本来想这名字是不是有点夸张，但后来发现还真不算吹。

它是ScaleAI和人工智能安全中心一起做的，数千位学科专家的题目被收录其中，覆盖数学、生物医学、计算机等几十个领域。

之前那些AI测试，顶尖模型早就考到快满分了，区分不出谁更厉害，HLE就是为了改变这情况才出现的。

大多数AI模型在这儿也就得几分、十几分，难度可想而知，谷歌的Gemini3Pro带工具答题，才拿到四十多分。

Zoom能超出两分多，这结果让不少人惊掉了下巴。

不造大模型，靠组队赢比赛

Zoom哪来的AI实力？难道偷偷建了顶尖实验室，其实没有，它走了条不一样的路。

它没自己训练超大模型，而是搞了个“联邦AI”架构。

简单说，就是找了一群“帮手”。

Zoom自己做了小型语言模型，又拉上OpenAI、Anthropic这些公司的模型，它还开发了一套叫Z-scorer的评分系统。

这些模型的答案会被系统筛选、精炼，不是让单个模型硬推答案。

答题时，会先找有价值的推理方向，多个模型一起讨论，互相挑战修正。

最后整合所有信息得出结果，这流程有点像团队brainstorm。

这思路挺聪明，不用自己从零开始，却能把现有资源用到极致。

企业AI，省钱好用才是王道

Zoom这么做，不是单纯为了拿个测试冠军，疫情红利退去后，它一直在找新的增长点。

AI成了最佳选择，所以挖来微软工作三十多年的黄学东当CTO。

这套联邦AI架构，早就用在Zoom的AICompanion功能里了。

会议摘要、提取待办事项、实时问答这些功能，对付费用户免费开放。

简单任务交给自家小模型，复杂任务才调用外部大模型，如果第一次输出质量不够，就换个模型修正。

成本被压得很低，只有GPT-4推理成本的很少一部分。

效果却不差，转录准确率很高，问答速度也比ChatGPT-4网页版快不少。

如此看来，这种模式对企业来说太实用了，不用花大价钱，还能拿到稳定的AI服务。

AI赛道变天，编排能力成关键

Zoom的成功，其实反映了企业AI的新趋势。

训练一个超大模型，要花数亿美元，还要数万块GPU，这根本不是普通公司能承受的。

要么深度绑定一家大模型厂商，要么像Zoom这样搞多模型编排。

越来越多公司选择了后者，SupAI也用类似方案，在HLE测试中拿到了更高成绩。

微软、Salesforce这些巨头，也在往“AI编排层”的方向发力。

Zoom的优势很明显，它有庞大的会议用户基础，还懂会议场景的需求。

AICompanion3.0已经升级成智能体，能自动安排会议、跨平台抓取信息。

它不再是被动的助手，变成了主动的协作者，毫无疑问，AI大模型的能力越来越普及。

未来的竞争，不再是比谁的模型参数多，而是比谁能把模型、工具、数据和工作流整合好。

Zoom的逆袭告诉我们，企业AI不一定非要走“重资产”路线，找对方法，把现有资源用好，同样能在赛道上跑出好成绩。

更何况，贴合实际场景的AI服务，才是用户真正需要的。

世界从不平静，司马为您解析，今天到此为止，下期我们再见！