EOS3：企业AI转型三件套

EOS3：企业AI转型三件套

—— 让每个企业都拥有自己的 AI 大脑

当下，很多企业都在谈 AI，但现实中遇到的困境却不少。
有的公司买了几个 AI 工具，发现只是“零散试点”，部门之间没有联动，整体效率并没有提升。
有的企业尝试上公有云，结果担心数据泄露；私有化部署虽然安全，但成本高昂，而且 GPU 常常闲置浪费。
更大的问题在于，关键流程仍然依赖少数专家，经验难以复制，人力投入不断增加，效率却始终卡在瓶颈。老板们常常感叹：钱是花了，但ROI怎么看都不够清晰。

这就是EOS3推出 AI工厂三件套（Kaya、Pradya、Karma） 的初衷。它不是单一的模型或工具，而是一整套帮助企业全面进入 AI 原生化时代 的操作系统。

我们解决什么问题？

EOS3 直击企业 AI 落地的核心痛点：

AI基础底座：提供安全、可控的算力环境，让企业不用担心数据隐私，也不用再为 GPU 闲置发愁。

数字专家沉淀：把专家多年的经验转化为可复用的 AI 能力，帮助企业建立一个“会成长的专家分身”。

人机协作新模式：让员工身边都有 AI 分身，不再是简单的工具，而是能并肩工作的智能伙伴。

投入产出闭环：通过标准化指标，把AI投入和业务回报直接挂钩，ROI 变得清晰可量化。

与此同时，EOS3 也很明确地告诉客户：

我们不会取代 ERP/CRM 等已有系统；

我们不会做陪聊类的娱乐 AI；

我们不会空降行业知识，而是帮助企业用自己的数据和经验，构建独有的智能力。

三件套如何帮企业？

1. Kaya：AI算力底座
提供 GPU 资源的统一调度和池化管理，让原本闲置的算力重新“动起来”。算力利用率翻倍的同时，企业还能保证算力安全与可控。

2. Pradya：专家智能
将企业内部专家的经验沉淀下来，注入到 AI 决策引擎中。专家退休了、离职了，经验也不会流失，而是持续升级为企业的知识资产。

3. Karma：AI分身协作
让每个岗位都能拥有一个数字分身，从客户经理到审计员，从设计师到一线员工，都能和分身一起完成任务。人类做决策，分身来执行，效率大幅提升。

三者结合，企业不再依赖零散的 AI 工具，而是真正实现 全员 AI 原生化。

我们的优势

为什么选择 EOS3？因为它和其他厂商不同：

1. 闭环完整：从模型训练、场景仿真，到实际部署，全流程一个平台搞定，避免“碎片化工具拼接”的混乱。

2. 主权安全：数据全部留在企业内部，不依赖外部大模型，确保合规和隐私安全。

3. 模块灵活：可以从一个小场景试点做起，验证效果后再逐步扩展，降低风险。

4. ROI清晰：我们会用 SLA 等标准指标衡量AI价值，让老板可以清楚看到人效提升、算力利用率提高和专家经验沉淀带来的回报。

客户案例

1. 医疗 · 中科基因
打造宠物全科大模型，并创建 AI 医生分身，帮助宠物医生降低误诊率。这个模型不仅通过了国家算法备案，还在专业知识上超越了通用大模型。它已应用到诊断、治疗建议、病例管理等环节，形成了完整闭环。

2. 制造 · 波司登
传统的企划和设计过度依赖个人经验，爆款命中率低。波司登通过 Pradya+Karma，让 AI 分身协作参与企划与供应链管理，提升设计效率、优化库存结构，减少了大量试错和浪费。

3. 大健康 · 安利
部署了基于 Kaya 的私有化 DeepSeek 系统，实现 GPU 统一调度、多模型管理和场景化微调。所有智能体全流程在本地运行，数据不出企业，安全合规可审计，真正成为安利的私有 AI 工厂。

落地流程（SOP）

EOS3 的实施并不复杂，我们总结为“五步走”：

1. 调研诊断：结合企业业务，找到算力/流程/知识的痛点；

2. 试点场景：选择 1–2 个高 ROI 场景先行落地；

3. 快速部署：接入 Kaya 算力，Pradya 注入知识，Karma 分身上线；

4. 价值验证：通过 SLA 数据对比，验证人效和成本改进；

5. 规模推广：从试点扩展到全员、全部门。

成本与回报

软件 License：按模块或套件收费；

算力投入：GPU 卡数按需扩展；

服务费用：包含场景定制与运维支持。

而 ROI 是可量化的：通过人效提升和算力利用率优化，往往不仅能覆盖前期成本，还能额外创造收益。

一句话：EOS3 = 企业 AI 的操作系统。
它不是零散的小工具，而是一整套完整的升级系统。
最终目标，是让企业真正拥有自己的 AI 大脑，让每一个岗位都能与 AI 分身协作，效率倍增，成本下降。

在未来的竞争中，谁能率先完成 AI 原生化转型，谁就能赢得主动权。

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