YuanYue Zhihui: Mensch-Maschine-isomorphes KI-Effizienzmanagement

 YuanYao SmartGlow (AI-FinOps) ist eine KI-Ressourcen-Effizienzverwaltungsplattform für die Ära der Mensch-Maschine-Isomorphie. Sie stützt sich auf ein neutrales Rechenleistungs-Gateway, die dualen Datengrundlagen AI-BOM und Org-Graph sowie sechs Effizienz-Engines, um Probleme wie Kostenfehlallokation, Effizienz-Schwarzkasten, fehlendes Organisationsmanagement und Lücken bei der Compliance-Prüfung während der skalierbaren Implementierung von KI in Unternehmen zu lösen, und hilft Unternehmen, die Umwandlung von Token-Verbrauch in geschäftlichen Wert zu realisieren.

 Kernprobleme und Marktnachfrage 

Die KI-Anwendungen in Unternehmen durchlaufen derzeit einen qualitativen Wandel ihrer Formen. Eine Umfrage von Gartner zeigt, dass 79 % der Unternehmen bereits mit der Bereitstellung von KI-Agenten begonnen haben, aber nur 11 % davon die Produktivumgebung vollständig in Betrieb genommen haben. Was die skalierbare Implementierung behindert, ist nicht die unzureichende Fähigkeit der Modelle, sondern das Fehlen eines Governance-Systems – wenn die dialogische Aufrufung zu mehrstufigen Aufgaben von Agenten aufgewertet wird, steigt der einzelne Token-Verbrauch von einigen Tausend auf 10.000 bis 50.000, und die herkömmlichen Kostenverwaltungsmethoden sind nicht mehr wirksam.

 Dieses Dilemma zeigt sich auf drei Ebenen. Die oberste Ebene ist die Kostenfehlallokation. Die mehrstufigen Aufrufe von Agenten umfassen eine große Anzahl von wiederholten Abfragen und redundanten Kontexten. Eine zuvor von 36Kr veröffentlichte Überwachung zeigt, dass ein einzelner Abruf durch einen unternehmensweiten Agenten durchschnittlich etwa 180.000 Token verbraucht, von denen höchstens 50.000 tatsächlich mit der Frage zusammenhängen, was eine Verschwendungsrate von bis zu 72 % bedeutet. Die unvorsichtige Auswahl von Modellen verschärft den Verbrauch weiter: Die Fehlallokation von Rechenleistung, bei der einfache Aufgaben Flaggschiff-Modelle aufrufen und komplexe Schlussfolgerungen mit Leichtmodellen durchgeführt werden, ist in allen Branchen weit verbreitet. Obwohl der Preis pro Token im letzten Jahr um 67 % gesunken ist, übersteigt die Wachstumsrate des Verbrauchs bei weitem die Preisrückgangsrate. Die weltweiten KI-Ausgaben sind im Jahresvergleich um 34,8 % gestiegen. Daten der FinOps Foundation zeigen, dass 73 % der Unternehmen ihre geplanten KI-Kosten überschritten haben.

 Die mittlere Ebene ist der Effizienz-Schwarzkasten. Die KI-Investitionen sind in den API-Schlüsseln verschiedener Abteilungen verteilt, die Finanzabteilung kann nur den Gesamtbetrag einsehen, die Kosten nicht nach Projekten, Szenarien und Personal aufteilen und noch weniger den ROI in Verbindung mit dem Geschäftsergebnis berechnen. Der fehlende organisatorische Einbindung digitaler Mitarbeiter verschärft das Problem weiter: Viele KI-Agenten haben keine einheitliche Identität, keine zugewiesene Stelle und keine Bewertung, sie liegen außerhalb der Organisationsstruktur. Der unabhängige Aufbau durch verschiedene Abteilungen führt dazu, dass sich die Ressourcenverschwendung addiert, der Wert aber nicht addiert wird, sodass KI immer ein „Kostenpunkt“ und kein „Investitionspunkt“ bleibt. 

Die tiefste Ebene ist die Lücke zwischen Organisation und Compliance. Das Jahr 2026 wird zu einer Periode der intensiven Umsetzung von KI-Vorschriften. Die neue Fassung des Cybersicherheitsgesetzes legt erstmals das Prinzip „Sicherheit und Entwicklung gleichermaßen berücksichtigen“ für KI fest, das KI-Gesetz tritt in die Phase der gesetzgeberischen Förderung ein, die Verwaltungsmaßnahmen für die Kennzeichnung von Cybersicherheit und die vorläufigen Verwaltungsmaßnahmen für personalisierte Interaktionsdienste mit künstlicher Intelligenz werden nacheinander in Kraft gesetzt, und die Hauptverantwortung für die Sicherheit von Algorithmen wird ständig gestärkt. Es besteht jedoch eine deutliche Lücke zwischen den regulatorischen Anforderungen der „Prüfbarkeit und Rückverfolgbarkeit“ und der tatsächlichen Fähigkeit der Unternehmen – die Hersteller von Großmodellen haben die Anmeldung abgeschlossen, aber wer im Unternehmen Aufrufe durchführt, welche Daten aufgerufen werden und ob unbefugte Operationen vorliegen, bleibt oft ein Schwarzkasten. 

Die Signale auf der Nachfrageseite sind bereits eindeutig. Der Bericht der FinOps Foundation 2026 zeigt, dass 98 % der FinOps-Fachkräfte bereits die Verantwortung für die Verwaltung der KI-Ausgaben übernommen haben, während dieser Anteil vor zwei Jahren nur 31 % betrug. Die Geschwindigkeit der Funktionsverlagerung zeigt, dass sich die KI-Governance von einer Option zu einer Notwendigkeit entwickelt. Gartner prognostiziert, dass bis zum Jahr 2030 Unternehmen, die FinOps tief in den gesamten Prozess der Entwicklung und des Betriebs von Agenten integrieren, den ROI von KI-Investitionen um bis zu 40 % optimieren können. 

Produkt- und technische Lösung 

Die Produktarchitektur von YuanYao SmartGlow lässt sich als „ein Hauptstrang, zwei Zweige und sechs Engines“ zusammenfassen: Mit der Maximierung des Werts des gesamten Lebenszyklus von Token als zentraler Hauptlinie, den beiden Datengrundlagen des AI-BOM-Anlagenmodells und des Org-Graph-Organisationsmodells werden auf der oberen Ebene sechs Engines für Kosten-Governance, Effizienzmessung, Compliance-Prüfung, Organisationstopologie, Agenten-Orchestrierung und Mensch-Maschine-Kooperation aufgebaut. Ihr Kernkonzept ist die „Mensch-Maschine-Isomorphie“ – KI-digitale Mitarbeiter und menschliche Mitarbeiter werden in eine einheitliche Organisationsstruktur integriert, um eine einheitliche Verwaltung der KI-Ressourcen in fünf Dimensionen: Identität, Effizienz, Kosten, Compliance und Weiterentwicklung zu realisieren.

 Auf der Zugangsebene setzt YuanYao SmartGlow ein neutrales intelligentes Rechenleistungs-Gateway ein, das mit mehr als 100 gängigen Großmodellen kompatibel ist. Unternehmen müssen nur die BASE_URL der API ändern, um den Zugang abzuschließen, ohne die vorhandenen Systeme umzugestalten. Das Gateway passt über die Regel-Engine oder die Großmodell-API des intelligenten Routings automatisch das Modell mit dem optimalen Preis-Leistungs-Verhältnis an, je nach Aufgabentyp, Kostenbudget und Qualitätsanforderungen. In Kombination mit semantischem Caching und Anfragekompression wird nutzloser Verbrauch beseitigt. Nach den Validierungsdaten der Pilotunternehmen kann der umfassende Kostensenkungsgrad 30 % bis 50 % erreichen. Um das Risiko bei der Inbetriebnahme zu steuern, verwendet das Gateway ein Shadow-Validierungsmodus, bei dem der Produktionsdatenverkehr gespiegelt und synchron zu dem neuen Schema parallel ausgeführt wird. Es werden nur Vorhersageergebnisse ausgegeben, die die tatsächliche Antwort nicht beeinflussen. Nach der Bestätigung, dass die Qualität durch den Vergleich nicht beeinträchtigt ist, wird der Datenverkehr schrittweise im Graubereich umgestellt, um eine risikolose Validierung zu realisieren.

 Die dualen Datengrundlagen sind der Kern der Produktdifferenzierung. AI-BOM (Bill of Materials für KI-Anlagen) strukturiert alle KI-Modelle, APIs, Agenten und Anwendungen des Unternehmens, um die automatische Bestandsaufnahme von Anlagen und die vollständige Rückverfolgbarkeit der gesamten Kette zu realisieren, und löst das Problem „Welche KI-Anlagen das Unternehmen hat und wie viel jede davon verbraucht“; Org-Graph (Organisationsgraph) baut eine digitalisierte Organisationsstruktur mit gemischten Menschen und Maschinen auf, die KI-Agenten dynamisch mit physischen Stellen und Geschäftsprozessen abbildet, sodass digitale Mitarbeiter Identität, Berechtigungen, Bewertungen und Kostenzuordnung erhalten, und löst das Problem „Wer KI nutzt und welchen Wert er schafft“. Die Zusammenarbeit der beiden bildet einen Datenkreislauf „Mensch – Maschine – Aufgabe“, sodass KI-Investitionen von einem unscharfen Kostenpunkt zu einem Investitionspunkt werden, der aufgeteilt und mit dem Geschäftsergebnis verknüpft werden kann. 

Auf der Grundlage der beiden Grundlagen bilden die sechs Engines einen vollständigen Kreislauf der Effizienz-Governance. Die Kosten-Governance-Engine erstellt vier unabhängige Kontenblätter für Herstellerrechnungen, Referenzrechnungen, theoretischen Verbrauch und tatsächlichen Verbrauch, um jede Einheit der Rechenleistungskosten präzise zu berechnen; die Effizienzmess-Engine berechnet den ROI automatisch auf der Grundlage eines dreidimensionalen Modells aus Effizienz, Qualität und Wert und unterstützt die mehrdimensionale Kostenaufteilung und den horizontalen Vergleich der Effizienz von Menschen und Maschinen; die Compliance-Prüf-Engine bietet eine vollständige Verhaltensprüfung der gesamten Kette und Hash-Speicherung von Beweismitteln, in Kombination mit der Erkennung sensibler Daten und dem Sandbox-Schutz für Zero-Trust-Zugangsdaten; die Organisationstopologie-Engine deckt den gesamten Lebenszyklus digitaler Mitarbeiter von der Einstellungs konfiguration, der Änderung von Berechtigungen bis zur Rückstellung nach dem Ausscheiden ab; die Agenten-Orchestrierungs-Engine unterstützt Kooperationsmodi mehrerer Agenten wie Master-Slave, Pipeline und Ausschuss und integriert mehr als hundert unternehmensweite Konnektoren; die Mensch-Maschine-Kooperations-Engine realisiert die intelligente Zuweisung von Aufgaben und die automatische Eskalation von Ausnahmen und bildet einen positiven Kreislauf „Zusammenarbeit – Rückmeldung – Optimierung“.

 Sechs Ebenen der Wertsteigerung bilden einen vollständigen Weg von „Kosten sparen“ bis „Wert hinzufügen“: Durch intelligentes Routing und Cache-Optimierung wird nutzloser Verbrauch beseitigt, um die Kosten zu senken. Durch Effizienzmessung werden KI-Investitionen messbar und optimierbar. Durch die vollständige Prüfung der gesamten Kette und Risikowarnung wird das Compliance-Risiko gesenkt. Durch die verwaltete Zuweisung von Stellen für digitale Mitarbeiter wird der Skaleneffekt der Organisation freigesetzt. Das endgültige Ziel ist es, jeden Token in einen messbaren geschäftlichen Wert umzuwandeln und KI von einem Kostenzentrum zu einem Wertzentrum zu machen. Auf der Ebene des begleitenden Ökosystems bietet YuanYao SmartGlow zwei berufliche Zertifizierungssysteme für Token-Manager und Mensch-Maschine-Kooperationsbetriebsingenieure an, um Branchenstandards auf Personalebene zu etablieren und einen positiven Kreislauf von „Zertifizierung über Produkt bis Dienstleistung“ zu bilden.

 Geschäftsmodell und Marktraum 

Auf der Ebene des Geschäftsmodells verfolgt YuanYao SmartGlow den Weg der kostenlosen Akquise über die Open-Source-Version und abonnementbasierter Bezahlung in Schichten für die kostenpflichtige Version, gleichzeitig werden Schulungen, Zertifizierungen und die Bereitstellung von Rechenleistung aufgebaut. Die kostenpflichtigen Versionen umfassen die Basisversion, die Wachstumsversion, die Skalierungsversion sowie private Bereitstellung für hochkonforme Branchen wie Finanzen und Behörden und das RaaS-Kooperationsmodell mit ergebnisbasierter Gewinnbeteiligung für Unternehmen mit hohem Token-Verbrauch. Alle Versionen unterstützen drei Bereitstellungsarten: SaaS, Hybrid-Cloud und private Bereitstellung, Unternehmen können je nach Datenempfindlichkeit und Compliance-Anforderungen flexibel wählen. 

Die Zielnutzer decken Branchen wie Finanzen, E-Commerce, Spiele, kurze Videoproduktionen, Gesundheitswesen, Behörden, Fertigung, Embodied Intelligence, Bildungs- und Ausbildungswesen sowie Medieninhalte ab. Die Finanz- und Behördenbranche hat die höchsten Anforderungen an Datensicherheit und Compliance-Prüfung, den höchsten durchschnittlichen Kundenwert und eine starke Bereitschaft zur privaten Bereitstellung; Die E-Commerce- und Spielebranche hat einen großen KI-Aufrufvolumen und einen hohen Kostendruck, sie sind die Kernzielgruppe für standardisierte Abonnementversionen; Zukunftsorientierte Bereiche wie Embodied Intelligence stellen den zusätzlichen Bedarf an der Governance von multimodaler KI dar. 

In Bezug auf den Marktraum schätzen relevante Forschungsinstitute, dass der adressierbare Markt für KI-Governance- und Beobachtbarkeitswerkzeuge in China etwa 80 bis 12 Milliarden Yuan beträgt. Zusammen mit dem zusätzlichen Vertriebsvolumen durch die Poolung elastischer Rechenleistung und konforme Steuerung (10 bis 30 Milliarden Yuan) sowie dem zusätzlichen Volumen durch Personalausbildung und Zertifizierung (2 bis 3 Milliarden Yuan) kann der gesamte Marktraum Hunderte von Milliarden Yuan erreichen. Das explosionsartige Wachstum des Marktes für digitale Mitarbeiter verstärkt den Governance-Bedarf weiter – Daten von IDC zeigen, dass der Markt für unternehmensweite KI-Agenten in China im Jahr 2025 etwa 21,2 Milliarden Yuan beträgt, und wird voraussichtlich im Jahr 2026 auf 44,9 Milliarden Yuan steigen, was einem Jahreswachstum von über 110 % entspricht. Die Anzahl der aktiven Agenten in Unternehmen wird von 2 Millionen im Jahr 2025 auf 12 Millionen im Jahr 2027 ansteigen.

 In Bezug auf die Wettbewerbslandschaft unterstützt das ausländische Produkt Portkey die einheitliche Zugänglichkeit und Governance von mehr als 1600 Großmodellen, LiteLLM, OpenRouter und andere haben ebenfalls starken Einfluss; In China deckt U-Eval von Umeng das einheitliche Routing von 24 inländischen Modellen ab, Silicon Flow und Xingu AI konzentrieren sich auf die aggregierte Steuerung von Modellen, PPIO hat ein intelligentes Modell-Gateway veröffentlicht, AMAX AI Gateway ist auf Kostensenkung ausgerichtet, und Moyu AI hat das Konzept „FinAPI“ vorgeschlagen. Die meisten Produkte konzentrieren sich jedoch auf die Zugangs- und Messschicht, und vollständige Effizienz-Governance-Lösungen, die bis zur Ebene der organisationsweiten Verwaltung digitaler Mitarbeiter reichen, sind noch relativ selten. Die dualen Datengrundlagen und die Mensch-Maschine-Isomorphie-Architektur von YuanYao SmartGlow bilden eine differenzierte Positionierung.

Hintergrund des Teams und aktueller Fortschritt

 Das Team von YuanYao SmartGlow besteht aus Experten für Großmodelle und Algorithmen, Experten für interne Unternehmenssteuerung, Architekten von Rechenzentren, Produktmanagern und Verkäufern von Unternehmenssoftware – es hält sich streng an die Prinzipien von Produkt-MVP und Markt-PMF, beherrscht die praktische und wirksame Umsetzungsroute für die Phase 0 bis 1 des Produkts, versteht gleichzeitig die Unternehmensreform im KI-Zeitalter, wie Unternehmen Personal und Finanzen verwalten, wie Technologie umgesetzt wird, wie Kunden Produkte akzeptieren, sowie die vielfältigen Anforderungen verschiedener Rollen innerhalb des Unternehmens (insbesondere die Anforderungen an Finanzcompliance und interne Prüfung). Das seit Jahren vertraute und gut zusammenarbeitende Umsetzungsteam ist der Kernwettbewerbsvorteil, um den Markt in einem komplexen Wettbewerbsfenster zu erobern. 

In Bezug auf die Produktvalidierung sind die sechs Kernengines von YuanYao SmartGlow vollständig in Betrieb genommen worden, sie unterstützen die duale Bereitstellung im privaten und SaaS-Modus und werden derzeit in mehreren OPC-Gemeinschaften, Unternehmen, Fabriken und Industrieparks erprobt. In Kombination mit den umfassenden Pilotvalidierungsdaten kann das Produkt Unternehmen helfen, die Rechenleistungskosten um 30 % bis 50 % zu senken, den ROI um etwa das 2,5-fache zu steigern, das Compliance-Risiko um mehr als 80 % zu senken und die Effizienz der Entwicklungsintegration um mehr als 40 % zu verbessern. Für die Produktintegration müssen die vorhandenen Systeme nicht umgestaltet werden, die Bereitstellung ist durch Ändern der BASE_URL abgeschlossen, und der grundlegende Konnektivitätstest kann innerhalb von 1 bis 2 Personenarbeitstagen abgeschlossen werden. 

In Bezug auf Kooperationsressourcen ist YuanYao SmartGlow mit mehr als 100 gängigen Großmodellen kompatibel, deckt die wichtigsten inländischen und ausländischen Hersteller ab