每次见到朋新宇时，他都会带来些新东西，或者是他在做的事，或者是他本人的变化。

2015年，在张勇接任阿里巴巴CEO半年后，宣布在天猫、淘宝和手淘三大核心业务实施“班委会”集体负责制，有7名“80后”高管入选，其中之一就是时任数据技术及产品部总监朋新宇。

很多人熟悉这个名字，是在2016年，他成为“友盟+”CEO之后。而更近的了解，则是在2022年中，阿里数据中台、业务中台、客服系统、供应链管理系统等多个团队整合成为了一家新的公司——瓴羊，并由作为阿里数据中台负责人的朋新宇担任瓴羊 CEO。

这是一次从“对内”向“对外”的转变，或者说，随着企业在多平台经营变成常态，仅仅聚焦阿里体系是不够的，也因此，成立一家多平台、多云和独立且中立的新公司是必须的。据《晚点 LatePost》报道，当时多个团队经过讨论，花了两个多月的时间，将各自总计59 款产品筛选、整合为 11 款产品，最后组成了 “5 朵云”——开发云、分析云、营销云、产销云和客服云。

除了位于底层的开发云，是为了支持企业开发和建立数据系统的诉求，其他四朵云基本满足了企业各方面对数据智能服务的需求。

而在7月12日，这个简化被更进一步。瓴羊推出了一站式企业数据智能产品——瓴羊One，可以链接多电商平台，并覆盖企业经营全链路，通过众多即插即用的标准插件，让超40种互不流通的数据流、商业流、工作流“多流合一”。

这里面，数据流包括企业在淘宝天猫、京东、拼多多、抖音、快手、小红书等平台的店铺经营数据；商业流包括经营分析、客服管理、订单管理、物流管理、会员运营等业务全流程软件，还有企业自建系统及Salesforce等外部企服软件；工作流上，目前支持关联千牛、钉钉、飞书、企业微信等办公协作系统。

实际上，仅仅刚刚说到的这些平台和软件，数量就已经不少了。

回到20年前，朋新宇刚刚加入行业的时候，老板曾和他说，今年公司遇到一个重大的挑战，需要处理的数据，达到了500GB！在20年后，数据已经无处不在，公司日常需要处理的数据量，可能就远不止500GB了。

数据量越大，往往企业需要的工具就越多。朋新宇在发布会上讲，他有阿里的前同事离职创业，还没开展业务，数据方面的成本就花了几十万，还雇了几名数据员。

而这是建立在没出问题，只是成本较高的前提下。朋新宇的另一个故事，也是他的朋友，在某家跨国公司任CTO时，公司的系统挂了。他们在复盘的时候，将所有涉及的团队召集到了一起，结果一开门，房间里乌泱泱的挤着80多个人，都是企业的服务商，而涉及的系统数呢？有超过200个。结果复盘会，就变成踢皮球了，至于如此多的数据和系统，是否会出问题？大概率是会的，只是数据量的快速增长，让企业也退不回以前只用几个软件的时候。

这就是“连接”的意义所在，用更少的工具，打破数据孤岛，让更多的数据聚在一起，这样不仅能减少问题的发生，也能更大发挥数据的价值。 

但这又涉及到另一个问题，数据量越来越大，怎样利用好呢？这也是瓴羊One的另一个特点——智能。

在演讲中，朋新宇表示，智能化就是“大模型+好数据”，好数据在前面已经说过了，测试接入大模型后，瓴羊One希望成为企业的24小时专属“AI生意管家”。比如，瓴羊One的主要目标客户是面向多平台、多渠道经营的企业及商家，尤其是快消、服饰、汽车、消费电子、家居等行业，接入通义千问大模型后，海量通用知识和消费领域的丰富行业经验，能结合企业沉淀的专属数据资产，提供像AI客服体验专家、智能销量预测师、营销投放顾问等服务，以及根据AI分析预测，提醒企业进行补货、客情处理等操作。

除了通义千问之外，对有关是否还会接入其他大模型的问题，朋新宇告诉DoNews，大模型分两层，一层是开发模型的领域，一层是应用模型的领域，瓴羊One主要是在应用模型领域。对大模型的选择，会优先阿里，但只要能用，别的模型瓴羊也都会接入。“未来可能会有专业性的领域模型，还有中模型、小模型，以及可能会有客户自己的开发模型，”朋新宇说：“对第三方的客户来讲，是不是阿里模型，他可能都不会有感知，只要能解决问题就好了。”

目前在多个场景，已经有企业在试用瓴羊One的智能服务，比如将AI生图能力，用于生成海报和宣传图片；在大促期间，用智能客服替代人工客服等；在智能分析和决策领域，相比以往的工具也有不小的效率提升。

从数据到大数据，数据软件从少到多，再逐渐整合，模型也从小到大，再具体到行业模型，20年来，行业在不断的发展和迭代，即使“老兵”也要不断学习新知识。在未来，“数据+模型”的方式一定会更加普及，就像他在演讲中所说的：“数据在哪里，模型就在哪里。”

以及，一直以来的那句话——“让天下没有难做的生意”。