Mphasis 的 Ravi Vasantraj：拥有 IP 本身没有意义

Mphasis全球交付负责人Ravi Vasantraj讲述了一艘价值4000万美元的游艇无法启动的故事。每次收费5000美元的技术人员来来去去，却始终没能解决问题。后来，一位来自修车厂的机械师带着一把锤子赶来，在发动机上敲了一下，就把它发动了起来。他的账单是：40万美元。

在接受AIM的独家采访时，Vasantraj用这个故事阐述了他对企业人工智能的看法。模型就是那把锤子，如今每家供应商都在卖锤子。“但你要把它用在哪里？”他问道。

他说，来自美国、中国及其他地区的模型正陷入一场军备竞赛，但“这场军备竞赛最终总会让消费者受益”。Mphasis首席执行官Nitin Rakesh在7月向分析师表达了类似观点，称模型将“相当快地商品化”。

今年2月，Vasantraj曾提出，AI热潮已经跑在了企业现实的前面。他现在的关注点是有形的结果。“我非常看重影响力和成果，”他说。新技术往往在短期内被过度炒作，在长期内被低估，而企业“仍处于采用的早期阶段”。

他说，发生变化的是接受程度。AI如今已成为软件开发每个阶段的助手，由人类首先验证需求。

在Mphasis于6月季度赢得的4.61亿美元（约合436亿印度卢比）新签合同总价值（TCV）中，AI主导的工作占63%。一年前，AI主导的工作占7.6亿美元（约合660亿印度卢比）的68%。Rakesh告诉分析师，AI主导的交易在商机管道中的占比已从12%升至约70%。

营业利润率为14.8%，较上一季度下降60个基点。管理层将下降归因于新签合同的爬坡成本、预期增长前的利用率下降以及收购成本。公司维持其2027财年14.75%至15.75%的业绩指引。

Mphasis将于11月5日公布9月季度业绩，财报电话会议定于11月6日举行。

为什么AI试点在走向生产的过程中停滞不前

Vasantraj区分了演示与生产部署。他说，只有5%的AI沙盒项目进入了生产环境，因为问题从来不是AI能否编写代码，而是“那段代码是否适合投入生产？”

在Mphasis，他估计生产力提升约为20%：同样的人可以多交付20%的工作，而替代方案本应是增加30%的人手。“它是否给我们带来了2倍加速？还没有。”

遗留系统面临的压力最为尖锐。2月23日，IBM股价下跌13%，为2000年以来最大单日跌幅，此前Anthropic表示其Claude Code工具可以自动化大部分COBOL现代化工作。印度IT股也随之下跌，Anthropic的公告今年已不止一次震动该行业。

Vasantraj说，AI在成果可衡量的地方效果良好，例如端到端转换COBOL，但当任务涉及重新思考像数字银行这样复杂的事物时，效果就没那么好。

他引用麦肯锡公司和Nasscom的估计，称全球技术债务约为2.8万亿美元（约合265万亿印度卢比）。他说，即便只转换其中的10%，也代表着一个2800亿美元的市场，而他认为这还是保守估计。Nasscom的负责人在2月采用不同的衡量标准，将现代化机遇定为1.6万亿美元。

Mphasis自身正在转换4000万行代码，Vasantraj称这是70年的技术债务，耗时将超过五年。

如果模型变得廉价，交付能力也正变得不那么具有差异化。“成本套利是理所当然的，”Vasantraj说。买家现在想知道的是，供应商是否足够了解他们的业务，足以掌管“我王国的钥匙”。

他说，Mphasis大约两年前就停止了面向交付岗位的校园招聘。新员工现在会在客户项目上实习三到六个月，之后客户负责人可以当场发出录用通知。

“你没法用提示词来培训人，”他说，因为这些提示词的质量取决于上下文，而上下文因零售和银行等行业而异。他预计Mphasis的员工人数将会增加，尽管不会是直线上升。“我仍在招人。”

组织债务与向购买成果的转变

Vasantraj用“组织债务”一词来描述拖慢大型企业的结构性复杂性。几十年来，组织建立起的结构中，基础设施、应用程序、运营和网络安全分别向不同的人汇报，使得跨职能协调工作变得困难。

拥有约2.5万名交付人员的Mphasis在三年前合并了其服务线。此举体现了中型企业长期以来所标榜的、相对于更大竞争对手的敏捷性优势。他说，在一家拥有60万人的公司里，打破这些孤岛“就像泰坦尼克号”。

他认为，这就是企业从外部采购的原因。“他们不会从你这里购买AI服务。他们会购买使用AI交付的成果，”他说，并预计这一区别将在12到24个月内深入人心。在成果可衡量的地方，例如监控或漏洞修复，Mphasis采用固定定价。

Tria 与可防御性考验

赌注是 Mphasis Tria，于5月27日推出，包含三个层次：企业知识、决策智能和代理式执行。Vasantraj 表示，它把“洞察”转化为“远见”，再转化为“表达”。

一个用例是一家保险公司，希望通过重新平衡其资产组合来提高净利息收入。Mphasis 对该平台进行一次定制，然后从支持服务中获得年度经常性收入（ARR），并在需要时提供前置部署工程师（FDE）。

Rakesh 已向分析师表示，这些工程师以三到五人的小组开展工作，然后交接以扩大交付规模，而更大的回报在于一个已部署的平台。

Vasantraj 关于可防御性的论证，建立在 Mphasis 作为外部合作伙伴的定位之上。他说，作为局外人，Mphasis 能够将基础设施、应用程序、运营和网络安全整合在一起，交付成果。“拥有 IP 本身毫无意义，”他说。“将这些应用于解决特定情境，才是关键所在。”

Mphasis 的平台旨在捕获并保留这种情境。首席解决方案官 Srikumar Ramanathan 曾表示，客户拥有为其构建的 Ontosphere。公司表示，它通过重新部署利润率来为这类平台提供资金。

平台之外的风险

他说，风险主要存在于平台之外。油价达到每桶150美元或200美元，可能将客户推入衰退。

他的第二个担忧是 AI 失控。7月，Hugging Face 披露，一个自主 AI 代理系统端到端地驱动了对某生产环境的入侵。他说，多元化的模型是最好的保障，因为智能保持分布式。

他并未宣称已经取得胜利。“我并不是说我们已经完全弄明白了，”Vasantraj 说。他补充说，一些客户正在验证这一方法，并将进展描述为“良好的开端，但仍有事情要做”。