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6AM TECH · 晨启科技 · sixamtech.ai

企业级 AI 落地 · FDE 驻场服务

把最烦的那部分工作，
交给智能体

重复的活交出去，人留给判断、创造和客户——
让 AI 真正长进你的业务流程，而不是停在演示里。

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晨启科技 6AM TECH对外介绍 · 企业客户版2026 · 07

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从卖软件到卖工作——一个数量级更大的市场正在打开

你买的不再是工具席位——是完成的工作

市场转变 · 软件支出 vs 服务/人力支出 · Sequoia / Foundation Capital

全球年支出规模 · 同一比例尺

同一比例尺下，
云时代整个 SaaS 市场，
只有右边这根的一个零头

$350B

全球 SaaS 市场云时代 · 卖软件席位

$4.6T

全球服务与人力支出正被 AI 吸收为软件收入

全球服务与人力支出真正的活都在这根柱子里

支出结构

$1 : $6

每 1 美元软件支出，对应 6 美元服务支出——按结果收费的 AI，攻的正是这块人力预算

每 1 美元软件支出，背后是 6 美元靠人干出来的工作——AI 该帮上忙的，正是这一块

转变的本质

卖的不再是工具，是完成的工作Sequoia 称之为 service-as-a-software：AI 时代交付的是结果，不再是软件席位。

预算口袋换了软件预算之外，是 6 倍体量的服务与人力预算——按结果收费的 AI 公司直接向它开火。

钱花在哪儿，活就在哪儿软件预算之外，是 6 倍体量的、靠人一件件做出来的工作——AI 能帮上忙的地方，正在这里。

$4.6T 正在被吸收Foundation Capital：服务市场正被 services-as-software 逐块重写。

$4.6T 正在被重写Foundation Capital：服务市场正被 services-as-software 逐块重写。

Source: Sequoia《Generative AI's Act o1》2024 · Sequoia《Services: the new software》 · Foundation Capital《The $4.6T Opportunity》2024

sixamtech.ai · 6AM DECK · 02

▪

但 95% 的企业 GenAI 试点，算不出一笔账

输家的体量 · 三家机构独立口径 · 2024–2025

「没跑出来」的比例 · 按机构口径

MIT NANDA试点无可量化损益影响 · 2025-08

95%

Gartner · 预测2024-07：将在 PoC 后被放弃

≥30%

Gartner · 复盘2025-06：实际被放弃已过半

50%+

McKinsey未见 EBIT 影响 · 仅 39% 看到

61%

同期底色

88% 企业已在用 AI——「用了」不等于「成了」：多数停在试点，账面上看不见（McKinsey 2025）

中国侧 · 同一笔账

68.75% 求降本增效企业主上 AI 的头号诉求是省钱提效——账必须算得出来。

57.81% 最怕数据泄露商业数据安全是第一顾虑，出不了内网的需求天然存在。

48.44% 苦于 ROI 不清近半企业家直言算不清投入产出——95% 的困境，在中国同样成立。

Source: MIT NANDA《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》2025-08 · Gartner 预测 2024-07 / 复盘 2025-06 · McKinsey《The State of AI: Global Survey 2025》2025-11 · 新京报贝壳财经《中国企业家人工智能应用调研报告(2025)》2025-07

sixamtech.ai · 6AM DECK · 03

+

贴上去的 AI 只有 10–20%；长进去的，才有倍数级

死因诊断 · AI-assisted vs AI-native · 6AM 方法论口径

两种上法，两种命运 · 五维对照

对照维度

贴上去的 AI · AI-assisted

长进去的 AI · AI-native

部署方式进不进流程

挂在流程边上

长进流程里

数据动不动存量系统

不动原有系统

重排数据流

员工活变多还是变少

多一个要学的工具

少一类要干的活

提效能算出来的账

10–20%

倍数级

半年之后新鲜感退潮时

被悄悄卸载

越用越离不开

6AM 的判断

重构，而非改良改良是给旧流程加插件；重构是让流程围着 AI 重新长——把「想用 AI」变成「真正在用 AI」。

10–20% 撑不起一笔账贴上去的提效摊进整条流程，往往小到测不出来——这正是上一页 95% 的死因。

倍数级来自重排重排数据流、重排人机分工，AI 才从「多一个工具」变成产能本身。

Source: 6AM 交付方法论 · sixamtech.ai · why.compare 口径（贴上去 10–20% vs 长进去倍数级）

sixamtech.ai · 6AM DECK · 04

LOOM · ONGOING · 自生长 + +

6AM TECH · 我们的判断

模型不是瓶颈，
组织能力才是

95% 和 5% 用的是同一批模型。分水岭在于：谁把 AI 当一次项目，谁把 AI 长成组织能力。

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`;

承接 MIT NANDA 2025「95% 试点无损益影响」· 6AM TECH 宣言

+

赢家的样子：两名工程师加一队智能体，跑出二十人的速度

赢家的样子：编制没变，产能换了一个量纲

应许之地 · The Agentic Organization · 外部信号 2025–2026

Agentic 组织的编制公式 · 6AM 主张

2

名工程师

+

一队

智能体

→

20

人的速度

编制没变，产能换了量纲——这是我们对赢家组织的定义。

外部信号 · 四家机构，同一个方向

7个月

前沿 AI 能完成的任务时长，每约 7 个月翻一倍 · METR 2025-03

77%

企业 API 场景的 Claude 对话已呈自动化模式，而非辅助 · Anthropic 2025-09

82%

企业领导者预计 12–18 个月内启用数字劳动力 · Microsoft 2025-04

$6T

数字劳动力的市场量级 · Salesforce 2025

Agentic 组织的一天

09:00 · 结论先到日报、巡检夜里已经跑完。人进办公室先看结论再做决定，不是先开始干活。

白天 · 人只做判断智能体领任务、跑流程、主动上报阻塞；工程师定标准，把关键决定签掉。

全天 · 速度来自并行一名工程师同时推进多条线，产能不再等于人头数。

全天 · 速度来自并行一名工程师同时推进多条线，产能不再靠加人堆出来。

Source: METR · arXiv:2503.14499 · 2025-03；Anthropic Economic Index · 2025-09；Microsoft Work Trend Index · 2025-04；Salesforce（Benioff · Davos）· 2025；「2 → 20」为 6AM 主张

sixamtech.ai · 6AM DECK · 06

▪

愿景不会自己落地——我们把工程师派进你的业务里

安装者 · Forward Deployed Engineer · 6AM 驻场交付

FDE 驻场四步 · 工程师在你的流程里干活

01诊断

工程师进现场蹲流程，先找到最值得打的那笔账

产出 → 一笔可算的账

02拆解

把业务拆成智能体接得住的任务、规则与边界

产出 → 任务与规则清单

03交付

系统长在你的流程里，上线当天就开始干活

产出 → 上线跑着的系统

04迭代

驻场跟着业务改：流程变，系统跟着变

产出 → 越用越顺的流程

从立项到第一个真实用例 · 行业标定

传统企业试点立项 → PoC → 评审，动辄半年

6 个月

FDE 驻场打法Palantir AIP Bootcamp 标定

1–5 天

FDE 模式的市场验证

「创业公司最热岗位」a16z 点名 FDE：企业买 AI 像老奶奶买 iPhone——想用，但需要有人帮装好。

岗位发布量一年 +800%FDE 正从 Palantir 的专有名词，变成整个行业的标配岗位。

Palantir $1.91B → $4.48BFY22 → FY25，AIP 上线后增速逐年加快，FY26 指引 ~$7.19B；Q4'25 美国商业收入 +137%。

Source: FDE 四步 — 6AM 交付方法 · sixamtech.ai；a16z《Trading Margin for Moat》2025-06 ·《The Palantirization of Everything》2026-01 · PYMNTS 2025；Palantir Q4 2025 Earnings · 2026-02-02；Palantir Blog《Deploying Full Spectrum AI in Days》· 2023

sixamtech.ai · 6AM DECK · 07

一套企业级 AI 操作系统，让全公司与智能体协同作战

晨启自研 · 支持私有化部署 · 四层架构 + 八类交付模块

内网运行

平台四层 · 悬浮卡 = 长在其上的业务模块（看板 / 协同 / GenAI / 自动化 / 开发 / 知识库 / 监控 / 移动端）

Source: 平台四层架构与能力模块 — 6AM 官网架构口径 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 08

智能体不是工具，是同事：领任务、发评论、主动上报阻塞

平台机制 · 01 · Agents as Teammates —— 智能体有档案、上看板、可 @ 派活

任务看板 · 一张工单的完整生命周期

核对本月供应商发票，生成入账清单

TASK · IN PROGRESS

指派给 发票核对智能体创建人 财务主管优先级高

财务主管HUMAN

@发票核对智能体 本月供应商发票今天核完，疑点单独列出来。

@提及即派活

发票核对智能体AGENT

已领取。先比对供应商主数据，再逐张核对税率与金额，进度实时回贴。

自动领任务

发票核对智能体AGENT

阻塞上报：一批发票税号缺失，超出我的授权范围——已 @财务主管，待人工确认后继续。

主动上报阻塞

财务主管HUMAN

已补录税号。继续执行，完成后直接生成入账清单。

人只做拍板

小队路由 · @团队，而不是@某个人

01你 @财务小队

一句话布置给整个小队——不用想该派给谁

02队长智能体读花名册

按每个成员的技能档案，自动拆解并匹配任务

03一条委派评论 @成员

分工全程留痕，谁领了什么、为什么，可追溯

04成员执行，回报进度

结果交付回原工单，阻塞照样主动上报

「小队不增加能力，它增加的是路由」

能力在每个智能体身上；小队解决的是「谁来干」的分工问题。

Source: 晨启自研 · 企业级 AI 操作系统与智能体协同平台 —— 6AM 交付数据 · sixamtech.ai（画面为产品机制示意）

sixamtech.ai · 6AM DECK · 09

日报、巡检、周报自己跑；SOP 一次沉淀，全团队复利

平台机制 · 02 · Autopilot × SOP —— 定时 · 事件 · 手动，三种触发自动建单派单

一周巡航时钟 · 无人值守的例行工作

巡航 / AUTOPILOT周一周二周三周四周五

晨间巡检CRON · 工作日 09:00

补偿扫描CRON · 每小时

事件同步WEBHOOK · 触发即跑

团队周报CRON · 周五 17:00

定时触发事件触发每小时扫描每次触发＝自动建单 → 自动派单 → 结果回贴工单

「无人值守 ≠ 无人负责」—— 每一次触发都留有工单、运行历史与审计痕迹，随时可回放。

技能复利 · 给 AI 员工写 SOP

沉淀

第 1 个项目FDE 驻场，把作业标准写成 SOP

复用

第 2 个项目新智能体挂载即用，不用从零教

复利

之后每个项目全团队开箱即会，越用越厚

人写的 SOP · 不是黑盒

技能库是人写的作业标准——每一条可审、可改、可版本化；沉淀下来的组织能力归你，不随人员流动流失。

Source: 晨启自研 · 企业级 AI 操作系统与智能体协同平台 —— 6AM 交付数据 · sixamtech.ai（巡航节奏为平台内置能力示意）

sixamtech.ai · 6AM DECK · 10

数据、代码、模型调用全部留在内网——且不锁定任何厂商

平台机制 · 03 · Private by Default —— 内网部署 · 审计留痕 · 厂商中立

私有化交付清单 · 默认全部在你的内网

✓

内网一键部署docker-compose / Helm，一条命令拉起全栈

✓

遥测默认关闭不回传任何使用数据，出网连接由你说了算

✓

密钥加密存储AES-256-GCM，模型密钥不出你的数据库

✓

三级权限 RBAC所有者 / 管理员 / 成员，逐级授权

✓

全量审计日志人 · 智能体 · 系统三类主体，动作全留痕

✓

调度端零模型调用智能体跑在你自己的机器上——调度服务器本身不调用任何大模型 API

统一调度 12 种主流智能体 CLI · 模型随时可换

Claude CodeCodexCopilotGeminiCursorKimi… 共 12 种

支持 BEDROCK / 企业代理端点接入 —— 更强的模型出来，接上就能用

为什么必须私有化

57.81% 最怕数据泄露128 位中国企业家的调研里，商业数据泄露是用 AI 的第一恐惧——数据不出内网，恐惧才有解。

¥1236 亿 → ¥5000 亿+大模型私有化一体机市场 2025 → 2027E（IDC）——私有化是主流采购，不是小众要求。

换模型 ≠ 换系统12 种 CLI 统一调度、厂商中立：模型可换、供应商可换，沉淀的组织能力归你。

Source: 新京报贝壳财经《中国企业家人工智能应用调研报告(2025)》2025-07 · IDC China prCHC53414025 2025-05 —— 平台能力：6AM 交付数据 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 11

真实上岗：一个 agentic 财务部——5 个智能体，4 条巡航

客户为印尼市场头部的中国医疗器械出海企业（脱敏）· 财税自动化 · 2026-06 交付

AS-IS · 交付前的财务部

3–6 条审批流并行
两套系统全靠人工同步

员工自判税务
税务判断写在报销单上

税务门户没有 API
漏报 / 重报无补偿机制

TO-BE · 一条自动化流水线 —— 判税走确定性规则引擎，不让大模型算税

01 / 05

审批表单

申请人只填事实，不做任何税务判断

→

02 / 05

标准化 · 判税

规则引擎给出确定性税务结论

→

03 / 05

状态中心

单一事实源，两套系统不再人工对齐

→

04 / 05

入账 / 报税队列

该入账的入账，该申报的排队

→

05 / 05

回写锁定

回执回填，全程审计留痕

人工触点 ×3

付款确认

门户申报 + 回执回填

个税签核

「申请人填事实，系统做判断，财务做确认」 —— 交付蓝图 · 2026-05-29

系统编成

5 个智能体，各司其职总控 · 流水线 · 巡检 · 异常分诊 · 个税复核——像一个部门一样分工协作。

4 条自动化巡航事件触发同步 · 每小时补偿扫描 · 工作日 09:00 巡检 · 周五 17:00 周报（Asia/Jakarta）。

「事件触发负责快，定时补偿负责稳」设计原则原句——快与稳分开负责，漏报重报有兜底。

Source: 医疗器械客户项目交付蓝图 · 脱敏口径 2026-05-29 · 交付记录 2026-06-20 —— 6AM 交付数据 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 12

该人做的一件没少：3 条黄金链路全部通过验收

医疗器械客户（脱敏）上线验收 · 上线清单 2026-06-05 · 运维 SOP 2026-06-19

验收记录 · 3 条黄金链路 + 异常兜底

验收链路

验收口径

结果

正向全链路从提单到闭环

入账 + 报税全链路跑通

通过

负向「禁止错误申报」宁可不报，不可错报

1 条进入账队列 · 0 条进税务队列

通过

陈旧残留自动修复历史脏数据

自动修复，全程审计留痕

通过

异常升级 SLA兜底机制

异常 2 个工作日内升级处理

已就位

「Ready for controlled go-live」

上线清单结论原句 · 2026-06-05 —— 受控上线：首周每日人工巡检

该人做的三件事

付款确认钱出去之前，人拍板。

门户申报 + 回执回填Coretax 门户人工申报，回执回填进系统闭环。

个税 PPh21 签核三级候选自动识别之后，由人签核。

「机器把账算好、把税判好；人只做真正要人做主的事」 —— SOP · 2026-06-19

Source: 医疗器械客户上线清单 · 脱敏口径 2026-06-05 · 运维 SOP 2026-06-19 —— 6AM 交付数据 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 13

真实上岗：一条律所批量案件流水线——6 个智能体干活，人只守 3 个决策点

客户为美国批量侵权（mass tort）律所 · 交付架构全图 · 状态中心 = 单一事实源 —— 客户案例 · 脱敏口径

橙色 = 审批门

四条泳道 · 外部系统 → 智能体层（晨启平台）→ 人（律师 / CASE MANAGER）→ 状态中心；对外发送动作全部先过人审

Source: 律所案例交付架构复盘 · 脱敏口径（节点与人机分工为脱敏后的架构示意）—— 6AM 交付数据 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 14

•

工程纪律决定律所敢不敢用：哪里不自动化，和自动化什么一样重要

客户案例复盘 · 人机边界设计 —— 客户案例 · 脱敏口径

人保留 · 判断与签字

法律判断与策略案件走向、诉讼策略，永远是律师的活

对外署名文书签发署名即责任——签发键只在人手里

和解决策拿多少、什么时候拿，机器不碰

出庭法庭里站着的必须是律师

智能体做 · 重复与巡检

路由新线索三分类，秒级不过夜

筛查按收案标准逐条分诊，边缘转人工

追讨缺件催收序列，草稿先行

填报时间线与 PFS 草稿，人只做复核

巡检全量台账每日过一遍，异常浮出

升级超期异常 @人，留痕可查

四条工程纪律 · 与印尼财税案（12–13 页）同款方法论，跨行业复用

01单写手原则

每个外部系统恰好一个 agent 可写——出错可定位

02draft-first 审批门

对外动作先出草稿，人批准了才发出

03事件 + 补偿 + 幂等

事件触发管快、定时补偿管稳、幂等管不重不漏

04全链路可回放

每一步留痕，可审计、可追责、可复盘

为什么这套边界让律所敢用

审批门 = 监督义务的产品化每封对外邮件都是律师点了 Approve 才发出——职业责任的边界没有被移动过。

单写手 = 台账不再打架写入方只有一个，数据冲突从机制上消失，而不是靠人对账。

同款纪律已在财税跑通这四条不是为律所新发明的——那条印尼财税流水线（12–13 页）用的是同一套，跨行业复用。

Source: 人机边界与工程纪律 — 律所客户案例 · 脱敏口径；方法论同印尼财税案（12–13 页）—— 6AM 交付方法 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 15

+

同一套方法，已经长进制造、跨境电商、具身智能、律所

重点客户与交付场景 · 电缆制造 · 具身智能 · 跨境电商 · 法律 · Web3 · 医疗 · 珠宝 · 涂料 · 化工 · 地产 · 企业服务

01 · 电缆制造 · 无锡

中国制造业 500 强 · 民营企业 500 强（1985 创立 · 线缆行业竞争力 10 强 · 员工 2,300+）

主供国家电网等电网系统 · 五大事业部 · 数百名业务员 · SAP + 业务平台 + 泛微 OA

交付场景：SAP 前置的应收与合同执行中枢——主子合同治理 → 执行跟进 → 分级催收 → 开票申请，无感内嵌进业务平台与 OA

jncable.com.cn · 交付中

02 · 具身智能 · 苏州

轮式人形 Wanda 单月交付破百台 · 在手订单亿级 · 登台 CES 2026

半年 5 轮融资 · 累计近 10 亿元（截至 2026-03）

交付场景：agentic 交付运营中枢——订单 → 排产 → 产测 → 机队售后全链路

unix-group.ai

03 · 跨境电商 · 深圳

「坂田五虎」之一 · 曾是 Wish 最大卖家（2007 创立 · 1000+ 人 · 数十万 SKU）

亚马逊 / eBay / 速卖通 / Walmart / Shopee 多平台 + 自建商城 · 东莞电商园 · 洛杉矶海外仓

交付场景：agentic 选品运营中枢——选品调研 → 竞品比价 → Listing 上货 → 主图 / A+ 出图

bluelans · 亚马逊多站点卖家

04 · 法律 · 北京

亚洲第 14 大律所 · 1,791 名律师（ALB Asia Top 50）· 18 地办公

Chambers 大中华区 2026：25 个领域上榜 · 保险 / 国际贸易 / TMT 三项 Band 1

交付场景：批量案件 agent 流水线——保险代位求偿 · 不良资产回收 · 证券批量索赔

jtn.com

更多客户 · 交付的都是长进业务里的系统，不是通用工具

05 · 区块链 · 上海

中国万向控股旗下 · 生态投资全球 500+ 项目 · agentic 生态投研中枢：项目监测 → 投研简报

wxblockchain.com

06 · 珠宝 · 香港

纪念钻石品牌独立站 · 自有 CVD 实验室工厂

sfsdiamonds.com

6AM Advisory 07 · 企业服务 · 香港

公司秘书 + 财税平台 · TCSP 持牌 · 内建风控与做账

6amadvise.com

08 · 涂料

意大利源起工业涂料 · 品牌官网 + 内部 ERP

cosmocoat.cn

量化交易平台 09 · 基金

整套交易平台交付 · 数据 → 策略 → 风控闭环

保密客户

化工厂 ERP 10 · 化工

全流程 ERP · 从订单到产线到台账

保密客户

医疗器械出海 11 · 医疗

agentic 财务部——5 智能体 + 4 巡航 · 印尼市场头部（详见 12–13 页）

保密客户 · 财税自动化 · 2026-06 交付

商业地产运营 12 · 地产 · 杭州

十几个项目 · 几千间公寓 · 既有财务与物业系统之上的 AI 运营台账与租户门户

保密客户 · 2026-08 上线

Source: 江南电缆——公司官网 jncable.com.cn（公司口径）· 客户访谈 2026-08；蓝思——AMZ123 · 锦品出海 · 环球跨境通「坂田五虎」词条 2026-08；UniX AI——公司公告 · 证券时报 2025-12 · 新浪财经 2026-03；金诚同达——ALB Asia Top 50 2023 · Chambers 大中华区 2026；万向——公司官网 2026-07；商业地产——客户访谈 2026-07；其余为 6AM 交付口径 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 16

+

三档产品：小企业进得来，大企业拉得起

产品定价 · 全线私有化部署 · 三年订阅 · 永久拥有

三档 · 按企业阶段选 · 按需报价 · 预约后按地区 / 规模 / 方案出方案

01 · 启航版

小微企业 · 数字化从零起步

按需报价

基础模块入门（组织 / CRM / 审批 / 财务）

1,000 研发点 / 月（≈10 人天）

专家支持 4 次 / 月

全线私有化部署

主推

02 · 成长版

成长型企业 · 全套模块全含

按需报价

全套行业模块 + Agent 能力

3,500 研发点 / 月（≈35 人天）

专家支持每周 3 次

Agent 自动化流程编排

03 · 旗舰版

大中型企业 · 要专属、要兜底

按需报价

含一次完整 FDE 落地咨询

9,000 研发点 / 月（≈90 人天）

专属 Agent 深度定制 + SLA

不限次专家 + 专属客户成功

自生长计费 · 研发点

用自然语言提需求 → Code Agent 自动实现，按复杂度计点、提交前预估确认——你买的不是租期，是一份会增值的数字资产

三年订阅 · 永久拥有平台自生长

Source: 6AM 产品定价口径 · sixamtech.ai —— 按需报价 · 按地区 / 规模 / 方案定制

sixamtech.ai · 6AM DECK · 17

▪

不止交付系统——还把团队练成会用 AI 的团队

企业内训 · SERIES B · 标准课程 + 你们自己的业务做练习 · 6 小时 / 4 节 · 线上线下均可

按团队规模三档 + 定制

小队 · ≤ 20 人

¥21,800

标准课程全模块

1 个行业包

团队诊断表 + 复盘模板

最常选

部门 · 21–50 人

¥31,800

2 个行业包 + 客户业务练习

6 大类 Agents 角色图 + Skills 地图

交付物：可落地预设库

公司 · 51–100 人

¥52,800

多团队分层授课

员工方法论蒸馏框架

KPI 仪表盘 + 持续陪跑接口

定制版

+¥10,000 起 · 100 人以上 / 私有化 / 长期陪跑——课程内容替换成你们自己的业务流程

员工个人可先上公开课 ¥499 / ¥899

内训交付什么

一套方法论，不是几页 PPT4 阶段全程带练：诊断 → 拆解 → 交付 → 迭代——和我们驻场用的是同一套。

拿你们的业务当练习行业包（律所 / 客服）叠加真实工作流，学完直接留下可落地的 Agent 预设与 Skills 地图。

合规承重墙数据三法 + 生成式 AI 备案讲透——上系统之前，先把不能踩的线画清楚。

Source: 6AM 企业内训定价口径 · sixamtech.ai —— 报名后客户成功经理跟进确认行程与场地

sixamtech.ai · 6AM DECK · 18

为什么敢交给晨启：懂业务 × 懂工程 × 懂安全

团队背景 · 复旦 · RICE · 只谈履历，不谈头衔

懂业务

前腾讯云 · 产品
先进业务再写代码——驻场第一步永远是诊断

把「想用 AI」变成「真正在用 AI」

懂工程

前亚马逊 AWS · 工程
企业级云基础设施一线出身

自研企业级 AI 操作系统与智能体协同平台

懂安全

阿里 · 安全
数据与权限从第一天设计进系统

支持完整私有化部署，数据留在内网

65%

软件成本节省——定制系统替代 SaaS 订阅

80%

技术投入降低

2天

最快上线

20分钟

最快响应

99%+

交付稳定性——周记录 99.1 / 98.4 / 99.6

6 地协同

海南

HAINAN

上海

SHANGHAI

香港

HONG KONG

西雅图

SEATTLE

帕罗奥图

PALO ALTO

东京

TOKYO

Source: 6AM 交付数据 · sixamtech.ai —— 65% / 80% / 2 天 / 20 分钟 / 99%+ 均为自家交付口径

sixamtech.ai · 6AM DECK · 19

+ ▪

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可以是你的

第一步不花钱：一次免费 AI 诊断——2–4 分钟问卷，2 个工作日内，给你一份能落地的判断。

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海南

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TOKYO

晨启科技 6AM TECH全球 6 地办公 · 同一个团队sixamtech.ai

+

From selling software to selling work — a market an order of magnitude larger

What you buy is no longer a software seat — it’s finished work

MARKET SHIFT · SOFTWARE VS SERVICES SPEND · SEQUOIA / FOUNDATION CAPITAL

Global annual spend · drawn to the same scale

Same scale: the entire
cloud-era SaaS market is
a sliver of the right bar

$350B

Global SaaS marketCloud era · software seats

$4.6T

Global services & labor spendNow being absorbed into software revenue

Global services & labor spendThe real work all lives in this bar

Spend mix

$1 : $6

Every $1 of software spend sits beside $6 of services spend — and outcome-priced AI is aimed squarely at that labor budget

Behind every $1 of software spend sits $6 of work people do by hand — that is exactly where AI should be helping

What the shift means

The product is finished work, not toolsSequoia calls it service-as-a-software: the AI era delivers outcomes, not software seats.

The budget pocket changedBeyond the software budget sits a services-and-labor pool 6× its size — outcome-priced AI sells straight into it.

Where the money goes, the work isBeyond the software budget sits 6× as much work still done by hand, one item at a time — that is where AI can help.

$4.6T being absorbedFoundation Capital: the services market is being rewritten, block by block, as services-as-software.

$4.6T being rewrittenFoundation Capital: the services market is being rewritten, block by block, as services-as-software.

Source: Sequoia “Generative AI’s Act o1” 2024 · Sequoia “Services: the new software” · Foundation Capital “The $4.6T Opportunity” 2024

sixamtech.ai · 6AM DECK · 02

▪

Yet 95% of enterprise GenAI pilots can’t show a P&L

THE LOSING SIDE · THREE INDEPENDENT SOURCES · 2024–2025

Share that never paid off · by source

MIT NANDANo measurable P&L impact · 2025-08

95%

Gartner · Forecast2024-07: to be abandoned after PoC

≥30%

Gartner · Look-back2025-06: over half actually abandoned

50%+

McKinseySee no EBIT impact · only 39% do

61%

Meanwhile

88% of enterprises already use AI — but “deployed” isn’t “delivering”: most stall at pilot, invisible on the books (McKinsey 2025)

China · the same ledger

68.75% want costs downThe #1 reason Chinese owners adopt AI is cost and efficiency — the numbers must add up.

57.81% fear data leaks mostBusiness-data security is concern #1 — built-in demand for AI that never leaves the intranet.

48.44% can’t pin down ROINearly half say they can’t compute the return — the 95% problem holds just as true in China.

Source: MIT NANDA “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” 2025-08 · Gartner forecast 2024-07 / look-back 2025-06 · McKinsey “The State of AI: Global Survey 2025” 2025-11 · Beijing News · Beike Finance survey of 128 Chinese enterprise leaders (2025-07)

sixamtech.ai · 6AM DECK · 03

+

Bolt-on AI buys 10–20%. Grown-in AI buys multiples

CAUSE OF DEATH · AI-ASSISTED VS AI-NATIVE · 6AM METHODOLOGY

Two ways in, two outcomes · five dimensions

Dimension

Bolt-on · AI-assisted

Grown-in · AI-native

Deploymentinside the workflow?

Sits beside the workflow

Grows into the workflow

Datatouch legacy systems?

Legacy left untouched

Data flows rerouted

Employeesmore work, or less?

One more tool to learn

One class of work gone

Gainswhat the ledger shows

10–20%

Multiples

Six months inafter the novelty fades

Quietly uninstalled

Harder to live without

The 6AM verdict

Rebuild, don’t retrofitA retrofit bolts plugins onto old workflows; a rebuild regrows the workflow around AI — turning “wants AI” into “runs on AI.”

10–20% can’t carry a P&LSpread across a whole process, bolt-on gains are often too small to measure — the exact cause of death for the 95% on the last slide.

Multiples come from rearrangingReroute the data flows, redraw the human–machine split — and AI stops being “one more tool” and becomes the capacity itself.

Source: 6AM delivery methodology · sixamtech.ai · why.compare (bolt-on 10–20% vs grown-in multiples)

sixamtech.ai · 6AM DECK · 04

LOOM · ONGOING · SELF-GROWING + +

6AM TECH · OUR THESIS

The model isn’t the bottleneck —
organizational capability is

The 95% and the 5% run the same models. The divide: who treats AI as a project — and who grows it into a capability.

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After MIT NANDA 2025 (“95% of pilots show no P&L impact”) · a 6AM TECH thesis

+

Two engineers and a fleet of agents, moving like twenty

What winning looks like: same headcount, a different order of output

THE PROMISED LAND · THE AGENTIC ORGANIZATION · EXTERNAL SIGNALS 2025–2026

The agentic headcount formula · 6AM's claim

2

ENGINEERS

+

a fleet

OF AGENTS

→

20

PEOPLE'S WORTH OF SPEED

Same headcount, a different order of output — that's our definition of a winning organization.

External signals · four institutions, one direction

7mo

The task length frontier AI can complete doubles every ~7 months · METR 2025-03

77%

of enterprise-API Claude conversations automate rather than assist · Anthropic 2025-09

82%

of enterprise leaders expect to deploy digital labor within 12–18 months · Microsoft 2025-04

$6T

The market scale of digital labor · Salesforce 2025

A day in the agentic organization

09:00 · Conclusions arrive firstDaily reports and patrols finished overnight. People walk in, read the conclusions, and start with decisions — not with the work.

Daytime · Humans only judgeAgents take tasks, run workflows, and flag their own blockers; engineers set the standards and sign the key decisions.

All day · Speed comes from parallelismOne engineer drives many threads at once — output no longer equals headcount.

All day · Speed comes from parallelismOne engineer drives many threads at once — output no longer comes from adding people.

Source: METR · arXiv:2503.14499 · 2025-03; Anthropic Economic Index · 2025-09; Microsoft Work Trend Index · 2025-04; Salesforce (Benioff · Davos) · 2025; "2 → 20" is a 6AM claim

sixamtech.ai · 6AM DECK · 06

▪

Vision doesn't deploy itself — we deploy engineers into your business

THE INSTALLERS · FORWARD DEPLOYED ENGINEER · 6AM ON-SITE DELIVERY

The four-step FDE playbook · engineers working inside your workflows

01Diagnose

Engineers embed in your operation and find the case most worth winning

Output → a case you can count

02Decompose

Break the business into tasks, rules, and boundaries agents can own

Output → tasks & rules, listed

03Deliver

The system grows into your workflow and starts working the day it ships

Output → a live, running system

04Iterate

We stay embedded as the business changes — the system moves with it

Output → a process that keeps improving

From kickoff to first real use case · industry benchmark

Traditional enterprise pilotKickoff → PoC → review — six months, easily

6 months

The FDE playbookPalantir AIP Bootcamp benchmark

1–5 days

Market proof for the FDE model

"The hottest job in startups"a16z on FDEs: enterprises buy AI the way grandma buys an iPhone — they want it, but someone has to set it up.

Job postings up ~800% in a yearFDE is going from a Palantir-only title to a standard role across the industry.

Palantir $1.91B → $4.48BFY22 → FY25, accelerating every year since AIP shipped; FY26 guidance ~$7.19B; Q4'25 US commercial revenue +137%.

Source: FDE four steps — 6AM delivery method · sixamtech.ai; a16z "Trading Margin for Moat" 2025-06 · "The Palantirization of Everything" 2026-01 · PYMNTS 2025; Palantir Q4 2025 Earnings · 2026-02-02; Palantir Blog "Deploying Full Spectrum AI in Days" · 2023

sixamtech.ai · 6AM DECK · 07

One enterprise AI operating system — your whole company, fighting alongside agents

BUILT BY 6AM · SELF-HOSTED · FOUR LAYERS + EIGHT DELIVERY MODULES

RUNS ON-PREM

Four platform layers · floating cards = the business modules grown on top (dashboards / agent collab / GenAI / automation / dev / knowledge / monitoring / mobile)

Source: platform architecture & capability modules — 6AM public site · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 08

Agents aren't tools — they're teammates: they take tickets, comment, and raise blockers

PLATFORM MECHANICS · 01 · AGENTS AS TEAMMATES — PROFILES · ON THE BOARD · @-MENTION TO ASSIGN

Task board · one ticket, full lifecycle

Reconcile this month's supplier invoices; produce the posting list

TASK · IN PROGRESS

Assignee Invoice-Check AgentCreated by Finance LeadPriority High

Finance LeadHUMAN

@Invoice-Check Agent Finish this month's supplier invoices today. List anything suspicious separately.

@mention = assignment

Invoice-Check AgentAGENT

On it. Matching supplier master data first, then checking tax rates and amounts invoice by invoice — progress posted here live.

Self-assigns work

Invoice-Check AgentAGENT

Blocker: a batch of invoices is missing tax IDs — beyond my authorization. @Finance Lead — pausing until a human confirms.

Raises blockers

Finance LeadHUMAN

Tax IDs backfilled. Proceed — generate the posting list when you're done.

Humans only decide

Squads · @ the team, not a person

01You @Finance Squad

One sentence briefs the whole squad — no guessing who should get it

02Lead agent reads the roster

Splits the work and matches tasks to each member's skill profile

03One delegation comment @members

Every hand-off leaves a trace — who took what, and why

04Members execute, report back

Results land on the original ticket; blockers still get raised

"A squad doesn't add capability — it adds routing"

Capability lives in each agent; the squad answers one question — who does what.

Source: 6AM's own enterprise AI operating system & agent-collaboration platform — 6AM delivery data · sixamtech.ai (illustrative view of product mechanics)

sixamtech.ai · 6AM DECK · 09

Reports and patrols run themselves; SOPs compound across the team

PLATFORM MECHANICS · 02 · AUTOPILOT × SOP — CRON · EVENT · MANUAL TRIGGERS AUTO-CREATE AND ASSIGN TICKETS

A week on autopilot · routine work, unattended

AUTOPILOTMONTUEWEDTHUFRI

Morning patrolCRON · WEEKDAYS 09:00

Catch-up sweepCRON · HOURLY

Event syncWEBHOOK · RUNS ON TRIGGER

Team weekly reportCRON · FRI 17:00

CronEventHourly sweepEvery trigger = ticket created → auto-assigned → results posted back

"Unattended ≠ unaccountable"— every run leaves a ticket, a run history, and an audit trail. Replayable anytime.

Skills compound · SOPs for your AI workforce

Capture

Project 1FDEs on site write the working standard as an SOP

Reuse

Project 2New agents mount it and go — no teaching from zero

Compound

Every project afterThe whole team starts fluent — richer with every use

Human-written SOPs · no black box

The skill library is working standards written by people — every entry auditable, editable, versioned. The capability it captures belongs to you, and it doesn't walk out the door with turnover.

Source: 6AM's own enterprise AI operating system & agent-collaboration platform — 6AM delivery data · sixamtech.ai (cadence shown illustrates built-in autopilot capability)

sixamtech.ai · 6AM DECK · 10

Data, code, and model calls all stay inside your network — locked to no vendor

PLATFORM MECHANICS · 03 · PRIVATE BY DEFAULT — ON-PREM · FULL AUDIT TRAIL · VENDOR-NEUTRAL

Self-hosted delivery checklist · everything on your network by default

✓

One-command on-prem deploydocker-compose / Helm — one command brings up the full stack

✓

Telemetry off by defaultNo usage data phones home; you decide what leaves the network

✓

Encrypted secretsAES-256-GCM — model keys never leave your database

✓

Three-tier RBACOwner / admin / member, permissioned tier by tier

✓

Full audit logHuman · agent · system — every actor, every action on record

✓

Zero model calls from the schedulerAgents run on your own machines — the scheduling server itself never calls a model API

One scheduler for 12 major agent CLIs · swap models anytime

Claude CodeCodexCopilotGeminiCursorKimi… 12 in total

Supports Bedrock / enterprise proxy endpoints — when a stronger model ships, plug it in

Why self-hosting is non-negotiable

57.81% fear data leaks mostAcross 128 Chinese enterprise leaders surveyed, business-data leakage is the #1 fear about AI — it only resolves when data never leaves your network.

¥123.6B → ¥500B+China's on-prem LLM appliance market, 2025 → 2027E (IDC) — self-hosting is mainstream procurement, not a niche ask.

Swapping models ≠ swapping systems12 CLIs, one scheduler, vendor-neutral: change the model, change the vendor — the capability you've built stays yours.

Source: Beijing News · Beike Finance survey of 128 Chinese enterprise leaders (2025-07) · IDC China prCHC53414025 2025-05 — platform capability: 6AM delivery data · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 11

On the job for real: an agentic finance department — 5 agents, 4 autopilots

ANONYMIZED CLIENT · CHINESE MEDICAL-DEVICE EXPORTER, LEADER IN INDONESIA · FINANCE & TAX AUTOMATION · DELIVERED 2026-06

AS-IS · the finance department before delivery

3–6 approval flows in parallel
Two systems kept in sync by hand

Employees making tax calls
Tax judgment written on expense forms

Tax portal has no API
No backstop for missed or double filings

TO-BE · one automated pipeline — deterministic rules call the tax, never an LLM

01 / 05

Approval form

Employees state facts only — zero tax judgment

→

02 / 05

Tax ruling

Normalize, then the rules engine returns a deterministic verdict

→

03 / 05

State hub

One source of truth — no more manual syncing

→

04 / 05

Booking / filing queues

Entries get booked; filings get queued

→

05 / 05

Write back & lock

Receipts written back, audit-logged throughout

Human touchpoints ×3

Payment confirmation

Portal filing + receipt write-back

Income-tax sign-off

"Employees state facts, the system makes the calls, finance confirms." — Delivery blueprint · 2026-05-29

System roster

5 agents, each with a jobOrchestrator · pipeline · patrol · exception triage · income-tax review — dividing work like a real department.

4 autopilotsEvent-triggered sync · hourly compensation sweep · weekday 09:00 patrol · Friday 17:00 weekly report (Asia/Jakarta).

"Events make it fast; scheduled sweeps make it certain."The design principle, verbatim — speed and certainty owned separately, so nothing gets missed or filed twice.

Source: medical-device client delivery blueprint · anonymized 2026-05-29 · delivery log 2026-06-20 — 6AM delivery data · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 12

Everything human stays human — and all 3 golden paths passed acceptance

MEDICAL-DEVICE CLIENT (ANONYMIZED) GO-LIVE ACCEPTANCE · GO-LIVE CHECKLIST 2026-06-05 · OPS SOP 2026-06-19

Acceptance record · 3 golden paths + an exception backstop

Acceptance path

Pass criteria

Result

Happy path, end to endsubmission to close

Booking + filing ran clean, end to end

Pass

Negative path: "no wrong filings"better unfiled than misfiled

1 hit the booking queue · 0 hit the tax queue

Pass

Stale-record auto-repairlegacy dirty data

Self-healed, audit-logged throughout

Pass

Exception-escalation SLAthe backstop

Exceptions escalate within 2 business days

In place

"Ready for controlled go-live"

Go-live checklist verdict, verbatim · 2026-06-05 — controlled launch: daily human patrols in week one

The three things humans keep

Payment confirmationBefore money moves, a human signs off.

Portal filing + receipt write-backCoretax is filed by hand; receipts flow back to close the loop.

PPh21 income-tax sign-offThe system flags three tiers of candidates; a human signs.

"Machines do the books and the tax calls; humans keep only the decisions that must be human." — SOP · 2026-06-19

Source: medical-device client go-live checklist · anonymized 2026-06-05 · ops SOP 2026-06-19 — 6AM delivery data · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 13

On the job for real: a law firm's mass-case pipeline — 6 agents at work, humans hold 3 decision points

CLIENT: A U.S. MASS-TORT LAW FIRM · FULL DELIVERY ARCHITECTURE · STATE CENTER = SINGLE SOURCE OF TRUTH — CLIENT CASE · ANONYMIZED

Orange = approval gate

Four swimlanes · external systems → agent layer (6AM platform) → humans (attorney / case manager) → state center; every outbound send is human-reviewed first

Source: law-firm delivery architecture retrospective · anonymized (nodes and the human/agent split are an anonymized schematic) — 6AM delivery data · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 14

•

Engineering discipline is why the firm dares to use it: where NOT to automate matters as much as what to automate

CLIENT CASE RETROSPECTIVE · HUMAN/MACHINE BOUNDARY DESIGN — CLIENT CASE · ANONYMIZED

Humans keep · judgment & signatures

Legal judgment & strategyCase direction and litigation strategy stay the attorney's job, always

Signing outbound filingsA signature is liability — the send key stays in human hands

Settlement decisionsHow much, and when to take it — machines never touch this

Court appearancesThe one standing in the courtroom must be a lawyer

Agents do · repetition & patrol

RoutingNew leads triaged three ways in seconds, never overnight

ScreeningTriaged line by line against intake criteria; edge cases go to humans

ChasingMissing-doc chase sequences, draft-first

DraftingTimelines and PFS drafts; humans only review

PatrolThe full ledger swept daily; anomalies surface

EscalationOverdue items and anomalies @-mention a human, fully logged

Four engineering disciplines · the same methodology as the Indonesia finance case (slides 12–13), reused across industries

01Single-writer rule

Each external system has exactly one writing agent — errors stay traceable

02draft-first approval gate

Outbound actions start as drafts; nothing sends until a human approves

03Events + sweeps + idempotency

Events for speed, scheduled sweeps for certainty, idempotency so nothing dupes or drops

04Replayable end to end

Every step logged — auditable, accountable, reviewable

Why this boundary makes a law firm comfortable

Approval gate = the duty to supervise, productizedEvery outbound email goes out only after an attorney clicks Approve — the boundary of professional responsibility never moved.

Single writer = the ledger stops fighting itselfWith exactly one writer, data conflicts disappear by design — not by humans reconciling.

The same discipline already runs in financeThese four rules weren't invented for law firms — the Indonesia finance pipeline (slides 12–13) runs the very same set, reused across industries.

Source: human/machine boundary & engineering discipline — law-firm client case · anonymized; same methodology as the Indonesia finance case (slides 12–13) — 6AM delivery method · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 15

+

The same method, already grown into manufacturing, e-commerce, embodied AI, and law

KEY CLIENTS · CABLE · EMBODIED AI · E-COM · LAW · WEB3 · MEDICAL · JEWELRY · COATINGS · CHEMICALS · PROPERTY · SERVICES

01 · Cable · Wuxi

China Top-500 manufacturer · Top-500 private enterprise · Top-10 cable maker · est. 1985 · 2,300+ staff

Core supplier to State Grid · 5 business units · hundreds of sales staff · SAP + own platform + Weaver OA

Delivery: upstream-of-SAP receivables & contract hub — contracts → tracking → collections → invoicing, embedded in their platform and OA

jncable.com.cn · in delivery

02 · Embodied AI · Suzhou

Wheeled humanoid Wanda: 100+ units in one month · nine-figure RMB order book · CES 2026

Six months, 5 funding rounds · ≈¥1B raised (as of 2026-03)

Delivery scenario: an agentic delivery-ops hub — orders → scheduling → factory test → fleet aftersales

unix-group.ai

03 · E-com · Shenzhen

One of the “Bantian Five Tigers” · once Wish’s largest seller · est. 2007 · 1,000+ staff

Hundreds of thousands of SKUs on Amazon / eBay / AliExpress / Walmart / Shopee + own stores · Dongguan park · LA warehouse

Delivery scenario: agentic sourcing & listing hub — research → pricing → listing → hero / A+ imagery

bluelans · multi-market Amazon seller

04 · Legal · Beijing

Asia’s 14th-largest law firm · 1,791 lawyers (ALB Asia Top 50) · 18 offices

Chambers 2026: ranked in 25 practice areas · Band 1 in insurance / trade / TMT

Delivery scenario: a mass-case agent pipeline — subrogation · distressed assets · securities claims

jtn.com

MORE CLIENTS · EVERY DELIVERY IS A SYSTEM GROWN INTO THE BUSINESS, NOT A GENERIC TOOL

05 · Web3 · Shanghai

Part of China Wanxiang Holdings · 500+ ecosystem investments · agentic research hub: monitoring → briefs

wxblockchain.com

06 · Jewelry · HK

Memorial-diamond brand storefront · own CVD lab & factory

sfsdiamonds.com

6AM Advisory 07 · Services · HK

Company-secretary + tax platform · TCSP-licensed · built-in risk & bookkeeping

6amadvise.com

08 · Coatings

Italian-origin industrial coatings · brand site + internal ERP

cosmocoat.cn

Quant trading platform 09 · Funds

Full platform delivery · data → strategy → risk-control loop

confidential client

Chemical-plant ERP 10 · Chemicals

End-to-end ERP · orders to production to ledgers

confidential client

Medical devices 11 · Medical

Agentic finance dept — 5 agents + 4 autopilots · Indonesia leader (pp. 12–13)

confidential · fin-tax · 2026-06

Commercial property 12 · Property · HZ

A dozen-plus projects · thousands of apartments · AI ops ledger + tenant portal

confidential · live 2026-08

Source: Jiangnan Cable — jncable.com.cn · client interviews 2026-08; Bluelans — AMZ123 · glosellers · fob5 2026-08; UniX AI — company releases · Securities Times 2025-12 · Sina Finance 2026-03; JT&N — ALB Asia Top 50 2023 · Chambers 2026; Wanxiang — company site 2026-07; property — client interviews 2026-07; else 6AM delivery data · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 16

+

Three tiers: small firms can get in, large firms can scale up

PRODUCT PRICING · FULLY SELF-HOSTED · 3-YEAR SUBSCRIPTION · YOURS FOR GOOD

THREE TIERS BY COMPANY STAGE · PRICED ON REQUEST · TAILORED BY REGION / SCALE / SCOPE

01 · STARTER

Small firms · digitizing from zero

Priced on request

Core modules (org / CRM / approvals / finance)

1,000 dev points / mo (≈10 person-days)

Expert support 4× / month

Fully self-hosted

The next live system
can be yours

Step one costs nothing: a free AI diagnosis — a 2–4 minute questionnaire, an actionable read within 2 business days.

sixamtech.ai sales@sixamtech.ai Free AI diagnosis · 2–4 min

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HAINAN

海南

SHANGHAI

上海

HONG KONG

香港

SEATTLE

西雅图

PALO ALTO

帕罗奥图

TOKYO

东京

6AM TECH 晨启科技6 offices, one teamsixamtech.ai

+

「ソフトを売る」から「仕事を売る」へ——桁違いに大きい市場が開く

買うのはもうソフトのシートではない——完了した仕事そのもの

市場の転換 · SOFTWARE VS SERVICES · SEQUOIA / FOUNDATION CAPITAL

世界の年間支出規模 · 同一スケール

同じスケールで見ると、
クラウド時代のSaaS市場全体は
右の棒のほんの一部

$350B

世界のSaaS市場クラウド時代 · ソフトのシートを売る

$4.6T

世界のサービス・人件費支出AIがソフト収益として吸収中

世界のサービス・人件費支出本当の仕事は、すべてこの棒の中に

支出構造

$1 : $6

ソフト支出 $1 の隣には $6 のサービス支出——成果課金のAIが狙うのは、まさにこの人件費予算です

ソフト支出 $1 の裏には $6 分の、人が手で回している仕事——AIが助けるべきなのは、まさにここです

転換の本質

売り物はツールではなく、完了した仕事Sequoia いわく service-as-a-software：AI時代に納品するのは成果であり、ソフトのシートではありません。

予算の財布が変わったソフト予算の外側に、6倍規模のサービス・人件費予算——成果課金のAI企業はそこへ直接切り込みます。

お金のある所に、仕事があるソフト予算の外側に、6倍規模の——今も人が一件ずつ手で片づけている仕事。AIが助けられるのは、ここです。

$4.6T が吸収されつつあるFoundation Capital：サービス市場は services-as-software にブロック単位で書き換えられています。

$4.6T が書き換えられつつあるFoundation Capital：サービス市場は services-as-software にブロック単位で書き換えられています。

Source: Sequoia《Generative AI's Act o1》2024 · Sequoia《Services: the new software》 · Foundation Capital《The $4.6T Opportunity》2024

sixamtech.ai · 6AM DECK · 02

▪

だが、企業のGenAI実証の 95% は損益を示せない

敗者の規模 · 3機関の独立集計 · 2024–2025

「成果が出ていない」比率 · 機関別

MIT NANDA定量的な損益効果なし · 2025-08

95%

Gartner · 予測2024-07：PoC後の放棄

≥30%

Gartner · 検証2025-06：放棄は半数超

50%+

McKinseyEBIT効果が出たのは39%

61%

同時期の背景

企業の88%はすでにAIを利用——「使っている」≠「成果が出ている」：多くは実証止まりで、帳簿には表れない（McKinsey 2025）

中国側 · 同じ損益計算

68.75% がコスト削減・効率化を要求経営者がAIに求める第一の目的は省コストと効率——数字で示せる損益が大前提です。

57.81% はデータ漏えいが最大の懸念商業データの安全が第一の不安。社外に出せないニーズは構造的に存在します。

48.44% は ROI が不明と回答半数近くの経営者が投資対効果を算出できないと明言——95%の苦境は中国でも同じです。

Source: MIT NANDA《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》2025-08 · Gartner 予測 2024-07 / 検証 2025-06 · McKinsey《The State of AI: Global Survey 2025》2025-11 · 新京报贝壳财经《中国企业家人工智能应用调研报告(2025)》2025-07

sixamtech.ai · 6AM DECK · 03

+

後付けのAIは10〜20%止まり——倍数的な効果は、根づいたAIだけ

死因の診断 · AI-ASSISTED VS AI-NATIVE · 6AM METHODOLOGY

載せ方で運命が分かれる · 5次元の比較

比較軸

後付けのAI · AI-Assisted

根づいたAI · AI-Native

導入形態プロセスに入るか

プロセスの脇にぶら下がる

プロセスの中に根づく

データ既存システムを動かすか

既存システムは触らない

データフローを再設計

社員仕事は増えるか減るか

覚えるツールが一つ増える

仕事が丸ごと一種類減る

効率化数字で示せる効果

10〜20%

倍数的

半年後目新しさが薄れた頃

静かにアンインストール

使うほど手放せない

6AM の判断

改良ではなく、再構築改良は旧プロセスへのプラグイン追加。再構築はAIを中心にプロセスを育て直す——「AIを使いたい」を「実際に使っている」へ。

10〜20%では損益にならない後付けの効率化はプロセス全体に薄まり、測れないほど小さくなる——それが前頁の95%の死因です。

倍数的な効果は再設計からデータフローと人と機械の分担を組み直して初めて、AIは「もう一つのツール」から生産能力そのものになります。

Source: 6AM 納品メソッド · sixamtech.ai · why.compare（後付け 10〜20% vs 根づいたAIは倍数的）

sixamtech.ai · 6AM DECK · 04

LOOM · ONGOING · 自己成長 + +

6AM TECH · 私たちの判断

ボトルネックは
モデルではなく、
組織の能力です

95%と5%が使うのは同じモデル。分水嶺はただ一つ——AIを一度きりのプロジェクトで終えるか、組織能力として育てるか。

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MIT NANDA 2025「実証の95%に損益効果なし」を受けて · 6AM TECH ステートメント

+

勝者の姿：エンジニア2名＋エージェントの一隊で、20人分の速度

勝者の姿：人員は変えず、生産能力の桁を変える

約束の地 · THE AGENTIC ORGANIZATION · 外部シグナル 2025–2026

AGENTIC組織の編成式 · 6AMの主張

2

名のエンジニア

+

一隊

のエージェント

→

20

人分の速度

人員は同じ、生産能力だけが桁を変える——それが私たちの定義する勝者の組織です。

外部シグナル · 4機関が、同じ方向を指す

7ヶ月

最先端AIが完了できるタスクの長さは、約7ヶ月ごとに倍増 · METR 2025-03

77%

企業APIでのClaude対話はすでに「補助」でなく「自動化」型 · Anthropic 2025-09

82%

企業リーダーは12〜18ヶ月以内にデジタル労働力を導入見込み · Microsoft 2025-04

$6T

デジタル労働力の市場規模 · Salesforce 2025

AGENTIC組織の一日

09:00 · 結論が先に届く日報も点検も夜のうちに完了。人は出社してまず結論を読み、意思決定から始めます。

日中 · 人は判断だけエージェントがタスクを取り、フローを回し、詰まりを自ら報告。エンジニアは基準を決め、要所の決定にサインするだけ。

終日 · 速度は並列から一人のエンジニアが同時に複数のラインを推進——生産能力はもう頭数に等しくない。

終日 · 速度は並列から一人のエンジニアが同時に複数のラインを推進——生産能力は、人を足して稼ぐものではなくなる。

Source: METR · arXiv:2503.14499 · 2025-03；Anthropic Economic Index · 2025-09；Microsoft Work Trend Index · 2025-04；Salesforce（Benioff · Davos）· 2025；「2 → 20」は 6AM の主張

sixamtech.ai · 6AM DECK · 06

▪

ビジョンは自動では実装されない——エンジニアを業務の中へ送り込む

実装する人 · FORWARD DEPLOYED ENGINEER · 6AM 常駐納品

FDE常駐の4ステップ · エンジニアが貴社のプロセスの中で働く

01診断

エンジニアが現場に入りプロセスに張り付き、最も打つ価値のある損益を特定

成果物 → 数字で示せる損益

02分解

業務を、エージェントが受け取れるタスク・ルール・境界に分解

成果物 → タスクとルールの一覧

03納品

システムは貴社のプロセスに根づき、公開当日から働き始める

成果物 → 本番で走るシステム

04改善

常駐のまま業務に伴走：プロセスが変われば、システムも変わる

成果物 → 使うほど滑らかな業務

着手から最初の実ユースケースまで · 業界ベンチマーク

従来型の企業実証起案 → PoC → 審査で半年は当たり前

6ヶ月

FDE常駐アプローチPalantir AIP Bootcamp 実測

1–5日

FDEモデルの市場検証

「スタートアップ最注目の職種」a16zがFDEを名指し：企業のAI購買は祖母のiPhone選びと同じ——使いたい、でも誰かに設定してほしい。

求人掲載は1年で +800%FDEはPalantirの固有名詞から、業界標準の職種になりつつあります。

Palantir $1.91B → $4.48BFY22 → FY25、AIP公開後は増速が年々加速、FY26ガイダンス ~$7.19B；Q4'25 米国商業収入 +137%。

Source: FDE 4ステップ — 6AM 納品メソッド · sixamtech.ai；a16z《Trading Margin for Moat》2025-06 ·《The Palantirization of Everything》2026-01 · PYMNTS 2025；Palantir Q4 2025 Earnings · 2026-02-02；Palantir Blog《Deploying Full Spectrum AI in Days》· 2023

sixamtech.ai · 6AM DECK · 07

エンタープライズAI OS——全社がエージェントと協働作戦する基盤

6AM自社開発 · プライベート配置対応 · 4層アーキテクチャ + 8つの納品モジュール

社内ネット稼働

プラットフォーム4層 · 浮遊カード = その上に育つ業務モジュール（ダッシュボード / 協働 / GenAI / 自動化 / 開発 / ナレッジ / 監視 / モバイル）

Source: プラットフォーム4層アーキテクチャと能力モジュール — 6AM 公式サイト掲載の構成 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 08

エージェントはツールではなく同僚：タスクを取り、発言し、詰まりを自ら報告

プラットフォーム機構 · 01 · AGENTS AS TEAMMATES —— プロフィールを持ち、ボードに立ち、@で仕事を振れる

タスクボード · チケット1枚のライフサイクル全景

今月のサプライヤー請求書を照合し、記帳リストを作成

TASK · IN PROGRESS

担当 照合 Agent起票 経理責任者優先度高

経理責任者HUMAN

@照合 Agent 今月のサプライヤー請求書を今日中に照合。疑義は別リストに。

@メンション＝アサイン

照合 AgentAGENT

受領しました。まずサプライヤーのマスタを突合し、次に1枚ずつ税率と金額を確認。進捗は随時ここに報告します。

自動でタスク受領

照合 AgentAGENT

ブロック報告：一部の請求書で税番号が欠落。私の権限外のため @経理責任者——人の確認後に再開します。

詰まりを自ら報告

経理責任者HUMAN

税番号を補記済み。続行し、完了したらそのまま記帳リストを作成してください。

人は決裁だけ

スクワッドルーティング · @は個人でなくチームへ

01あなたが @経理スクワッド

ひと言でスクワッド全体に指示——誰に振るか考えなくていい

02隊長エージェントが名簿を読む

各メンバーのスキルプロフィールに沿って、自動で分解・割り当て

03委任コメント1件で @メンバー

分担はすべて記録に残る——誰が何を、なぜ引き受けたか追跡可能

04メンバーが実行し、進捗を報告

成果は元のチケットに納品。詰まりはここでも自己申告

「足すのは能力ではなく、ルーティング」

能力は各エージェントの側にある。スクワッドが解くのは「誰がやるか」という分担の問題です。

Source: 6AM自社開発 · エンタープライズAI OSとエージェント協働プラットフォーム —— 6AM実績データ · sixamtech.ai（画面はプロダクト機構のイメージ）

sixamtech.ai · 6AM DECK · 09

日報・点検・週報は自走する——SOPは一度の沈殿で、チーム全体の複利に

プラットフォーム機構 · 02 · AUTOPILOT × SOP —— 定時 · イベント · 手動、3トリガーで自動起票・自動アサイン

1週間のオートパイロット時計 · 無人で回るルーチンワーク

AUTOPILOT月火水木金

朝の巡回点検CRON · 平日 09:00

補償スキャンCRON · 毎時

イベント同期WEBHOOK · 発火即実行

チーム週報CRON · 金曜 17:00

定時トリガーイベントトリガー毎時スキャントリガーごとに＝自動起票 → 自動アサイン → 結果をチケットへ

「無人運転 ≠ 無責任」—— 実行のたびにチケット・履歴・監査ログが残り、いつでも再生できます。

スキルの複利 · AI社員にSOPを書く

沈殿

第1プロジェクトFDEが常駐し、作業標準をSOPに書き起こす

再利用

第2プロジェクト新しいエージェントは装着即戦力。ゼロから教えない

複利

以降の全プロジェクトチーム全員が開封即習得。使うほど厚くなる

人が書くSOP · ブラックボックスではない

スキルライブラリは人が書いた作業標準——1本ずつ監査・修正・バージョン管理が可能。沈殿した組織能力は貴社に帰属し、人の入れ替わりで失われません。

Source: 6AM自社開発 · エンタープライズAI OSとエージェント協働プラットフォーム —— 6AM実績データ · sixamtech.ai（稼働リズムはプラットフォーム標準機能のイメージ）

sixamtech.ai · 6AM DECK · 10

データもコードもモデル呼び出しも社内ネットから出ない——ロックインもなし

プラットフォーム機構 · 03 · PRIVATE BY DEFAULT —— 社内配置 · 監査ログ · ベンダー中立

プライベート配置チェックリスト · 既定ですべて貴社の社内ネットワーク内

✓

社内ワンコマンド配置docker-compose / Helm、1コマンドでフルスタック起動

✓

テレメトリは既定オフ利用データは一切送信しない。外部接続の可否は貴社が決める

✓

キーは暗号化して保存AES-256-GCM。モデルキーは貴社のデータベースから出ない

✓

3階層のRBAC権限オーナー / 管理者 / メンバーを段階的に認可

✓

全量の監査ログ人 · エージェント · システムの3主体、全アクションを記録

✓

調度側はモデル呼び出しゼロエージェントは貴社のマシンで実行——調度サーバ自体はLLM APIを一切呼ばない

主要エージェントCLI 12種を統一オーケストレーション · モデルはいつでも交換可

Claude CodeCodexCopilotGeminiCursorKimi… 全12種

BEDROCK / 企業プロキシエンドポイント対応 —— より強いモデルが出たら、つなぐだけ

なぜプライベート配置が必須か

57.81% はデータ漏えいが最大の不安中国企業家128名の調査で、商業データ漏えいはAI活用の第一の恐怖——データが社外に出ない時だけ解けます。

¥1236億 → ¥5000億+（人民元）大規模モデル一体機市場 2025 → 2027E（IDC）——プライベート配置は主流の調達であり、ニッチな要件ではない。

モデル交換 ≠ システム交換12種CLIの統一オーケストレーションとベンダー中立：モデルも供給元も替えられる——沈殿した組織能力は貴社に残る。

Source: 新京报贝壳财经《中国企业家人工智能应用调研报告(2025)》2025-07 · IDC China prCHC53414025 2025-05 —— プラットフォーム能力：6AM実績データ · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 11

実戦配備：agentic 経理部——エージェント5体、オートパイロット4本

顧客はインドネシア市場トップの中国医療機器企業（匿名化） · 財務税務の自動化 · 2026-06 納品

AS-IS · 納品前の経理部

承認フロー3〜6本が並行
2システムの同期は全部手作業

社員が税務を自己判断
税務判定が精算書に書き込まれる

税務ポータルにAPIなし
申告漏れ / 二重申告に補償機構なし

TO-BE · 1本の自動化パイプライン —— 税判定は決定論的ルールエンジン。LLMに税を計算させない

01 / 05

承認フォーム

申請者は事実だけを記入。税務判断は一切しない

→

02 / 05

標準化 · 税判定

ルールエンジンが決定論的な税務結論を出す

→

03 / 05

状態センター

単一の事実源。2システムの手動突合を廃止

→

04 / 05

記帳 / 申告

記帳すべきは記帳へ、申告すべきは申告キューへ

→

05 / 05

書き戻しロック

受領証を書き戻し、全工程に監査ログ

人の関与 ×3

支払の確認

ポータル申告 + 受領証の書き戻し

個人所得税の承認

「申請者は事実を、システムは判断を、経理は確認を」 —— 納品ブループリント · 2026-05-29

システム編成

エージェント5体、それぞれに持ち場統括 · パイプライン · 巡回点検 · 例外トリアージ · 個税レビュー——ひとつの部門のように分業・協働。

オートパイロット4本イベント同期 · 毎時の補償スキャン · 平日 09:00 の点検 · 金曜 17:00 の週報（Asia/Jakarta）。

「速さはイベント、安定は定時補償」設計原則の原文——速さと安定を分担させ、漏れ・重複には受け皿がある。

Source: 医療機器クライアント納品ブループリント · 匿名化ベース 2026-05-29 · 納品記録 2026-06-20 —— 6AM実績データ · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 12

人の仕事はひとつも減らさず：ゴールデンパス3本すべて検収合格

医療機器クライアント（匿名化）受け入れ検収 · ゴーライブチェックリスト 2026-06-05 · 運用SOP 2026-06-19

検収記録 · ゴールデンパス3本 + 例外の受け皿

検収パス

検収基準

結果

正常系フルパス起票からクローズまで

記帳 + 申告を通しで完走

合格

異常系「誤申告の禁止」未申告はあっても、誤申告はさせない

記帳キューへ1件 · 税務キューへ0件

合格

陳腐化残留の自動修復過去のダーティデータ

自動修復し、全工程に監査ログ

合格

例外エスカレーションSLA最後の受け皿

例外は2営業日以内にエスカレーション

整備済み

「Ready for controlled go-live」

チェックリスト結論の原文 · 2026-06-05 —— 管理下のゴーライブ：初週は毎日、人が点検

人に残した3つの仕事

支払の確認お金が出る前に、人が決裁。

ポータル申告 + 受領証の書き戻しCoretax ポータルへは人が申告し、受領証をシステムに戻してクローズ。

個税 PPh21 の署名承認3階層の候補を自動識別した後、人が署名して確定。

「機械が計算と税判定を済ませ、人は本当に人が決めるべきことだけを」 —— SOP · 2026-06-19

Source: 医療機器クライアントのゴーライブチェックリスト · 匿名化ベース 2026-06-05 · 運用SOP 2026-06-19 —— 6AM実績データ · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 13

実戦配備：法律事務所の大量案件パイプライン——エージェント6体が働き、人は3つの決裁ポイントだけを守る

顧客は米国のマストート（mass tort）系法律事務所 · 納品アーキテクチャ全体図 · 状態センター = 単一の事実源 —— 顧客事例 · 匿名化ベース

オレンジ = 承認ゲート

4つのレーン · 外部システム → エージェント層（晨启プラットフォーム）→ 人（弁護士 / CASE MANAGER）→ 状態センター；対外送信アクションはすべて先に人の承認を通す

Source: 法律事務所事例 · 納品アーキテクチャの振り返り · 匿名化ベース（ノード構成と人・機械の分担は匿名化後のアーキテクチャ模式図）—— 6AM実績データ · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 14

•

エンジニアリング規律が「法律事務所が安心して使えるか」を決める：どこを自動化しないかは、何を自動化するかと同じくらい重要

顧客事例の振り返り · 人と機械の境界設計 —— 顧客事例 · 匿名化ベース

人が保持 · 判断と署名

法的判断と戦略事件の方向性も訴訟戦略も、永遠に弁護士の仕事

署名入り対外文書の発出署名は責任——発出ボタンは人の手にしかない

和解の決裁いくらで、いつ取るか。機械は触れない

出廷法廷に立つのは、必ず弁護士

エージェントが担当 · 反復と巡回

ルーティング新規リードを3分類。秒単位、翌日に持ち越さない

審査受任基準で1件ずつトリアージ。境界事例は人へ

督促不足書類の督促シーケンス。ドラフト先行

記入・提出タイムラインと PFS 草案。人はレビューだけ

巡回台帳全件を毎日一巡。異常が浮かび上がる

エスカレーション期限超過・異常は @人。記録が残り追跡可能

エンジニアリング規律4本 · インドネシア財務税務事例（12–13頁）と同じ方法論を、業界横断で再利用

01単一ライター原則

外部システムごとに書ける agent はちょうど1体——障害の特定が可能

02draft-first 承認ゲート

対外アクションはまずドラフト。人が承認して初めて送信

03イベント + 補償 + 冪等

速さはイベント、安定は定時補償、冪等で漏れも重複もなし

04全工程リプレイ可能

一歩ごとに記録。監査・責任追跡・振り返りが可能

この境界設計なら法律事務所が安心して使える理由

承認ゲート = 監督義務のプロダクト化対外メールはすべて、弁護士が Approve を押してから送信——職業責任の境界は一度も動かしていない。

単一ライター = 台帳がもう衝突しない書き込み主体はただ1つ。データ衝突は人の突合ではなく、仕組みとして消える。

同じ規律は財務税務で実証済みこの4本は法律事務所向けの新発明ではない——インドネシアの財務税務パイプライン（12–13頁）と同じ一式で、業界横断で再利用。

Source: 人と機械の境界とエンジニアリング規律 — 法律事務所の顧客事例 · 匿名化ベース；方法論はインドネシア財務税務事例（12–13頁）と同一 —— 6AM納品メソッド · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 15

+

同じ方法が、すでに製造・越境EC・エンボディドAI・法律に根づいている

主要顧客と納品シーン · ケーブル製造 · エンボディドAI · 越境EC · 法律 · WEB3 · 医療 · ジュエリー · 塗料 · 化学 · 不動産 · 企業サービス

01 · ケーブル製造 · 無錫

中国製造業500強 · 民営500強（1985年創業 · 業界トップ10 · 従業員2,300名超）

国家電網など電力系統の主要サプライヤー · 5事業部 · 数百名の営業 · SAP + 自社基盤 + 泛微OA

納品シーン：SAP手前の売掛・契約履行中枢——親子契約 → 履行追跡 → 督促 → 請求、既存基盤とOAに埋め込み

jncable.com.cn · 納品中

02 · エンボディドAI · 蘇州

車輪型ヒューマノイド Wanda 月間納品100台超 · 受注残は億元規模 · CES 2026 に登場

半年で5回の資金調達 · 累計近10億元（2026-03 時点）

納品シーン：agentic 納品オペレーション中枢——受注 → 生産計画 → 出荷検査 → フリート保守

unix-group.ai

03 · 越境EC · 深圳

「坂田五虎」の一角 · かつて Wish 最大のセラー（2007年深圳創業 · 1,000名超 · 数十万 SKU）

Amazon / eBay / AliExpress / Walmart / Shopee + 自社モール · 東莞EC園区 · ロサンゼルス倉庫

納品シーン：agentic 選品・出品中枢——リサーチ → 価格比較 → Listing 出品 → 画像 / A+

bluelans · Amazon マルチマーケットセラー

04 · リーガル · 北京

アジア第14位の法律事務所 · 弁護士1,791名（ALB Asia Top 50）· 18拠点

Chambers 大中華圏 2026：25分野でランクイン · 保険 / 貿易 / TMT で Band 1

納品シーン：大量案件の agent パイプライン——保険代位求償 · 不良債権 · 証券請求

jtn.com

その他の顧客 · 納めたのは業務に根づくシステム。汎用ツールではない

05 · Web3 · 上海

中国万向控股傘下 · エコシステムで 500+ 案件に投資 · agentic 投資リサーチ中枢

wxblockchain.com

06 · ジュエリー · 香港

メモリアルダイヤモンドの独立サイト · 自社CVD工場

sfsdiamonds.com

6AM Advisory 07 · 企業サービス · 香港

企業秘書 + 会計税務基盤 · TCSPライセンス · リスク管理と記帳を内蔵

6amadvise.com

08 · 塗料

イタリア発の工業用塗料 · ブランドサイト + 社内ERP

cosmocoat.cn

クオンツ取引基盤 09 · ファンド

取引基盤を一式納品 · データ → 戦略 → リスク管理の閉ループ

非公開クライアント

化学工場ERP 10 · 化学

フルプロセスERP · 受注から製造ライン、台帳まで

非公開クライアント

医療機器 11 · 医療

agentic 経理部——エージェント5体 + 巡航4本 · インドネシア市場トップ級（12–13頁）

非公開 · 財務税務 · 2026-06

商業不動産運営 12 · 不動産 · 杭州

十数プロジェクト · 数千室の賃貸 · 既存の財務・物件システムの上に AI 運営台帳とテナントポータル

非公開 · 2026-08 稼働

Source: 江南電纜——jncable.com.cn（会社発表）· 顧客ヒアリング 2026-08；Bluelans——AMZ123 · 錦品出海 · 環球跨境通「坂田五虎」2026-08；UniX AI——会社発表 · 証券時報 2025-12 · 新浪財経 2026-03；金誠同達——ALB Asia Top 50 2023 · Chambers 大中華圏 2026；Wanxiang——会社サイト 2026-07；不動産——顧客ヒアリング 2026-07；その他は 6AM 納品実績 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 16

+

3つの製品：小さな企業も入れて、大きな企業も背伸びできる

製品料金 · 全製品プライベート配置 · 3年サブスク · 永久所有

3プラン · 企業フェーズで選ぶ · 個別お見積り · 地域 / 規模 / 構成に応じてご提案

01 · スターター

小規模企業 · デジタル化をゼロから

個別お見積り

基本モジュールから入門（組織 / CRM / 承認 / 経理）

1,000 開発ポイント / 月（≈10 人日）

専門家サポート月4回

全製品プライベート配置

イチオシ

02 · グロース

成長企業 · 全モジュール込み

個別お見積り

業界モジュール一式 + Agent 機能

3,500 開発ポイント / 月（≈35 人日）

専門家サポート週3回

Agent による業務フロー自動編成

03 · フラッグシップ

中堅・大企業 · 専属対応と保証

個別お見積り

完全な FDE導入コンサルを1回含む

9,000 開発ポイント / 月（≈90 人日）

専属Agentの深いカスタマイズ + SLA

回数無制限の専門家 + 専属カスタマーサクセス

自己成長型の課金 · 開発ポイント

自然言語で要件を伝える → Code Agent が自動実装。複雑さに応じてポイント計算、提出前に見積もりで確認——買うのはレンタル期間ではなく、価値が増していくデジタル資産

3年サブスク · 永久所有自己成長するプラットフォーム

Source: 6AM 製品料金· sixamtech.ai —— 個別お見積り · 地域 / 規模 / 構成に応じて設計

sixamtech.ai · 6AM DECK · 17

▪

納品して終わりではない——チームを、AIを使いこなすチームへ鍛える

企業研修 · SERIES B · 標準カリキュラム + 御社業務で演習 · 6時間 / 4コマ · オンライン / 対面可

チーム規模で3プラン + カスタム

小チーム · ≤ 20 名

¥21,800（人民元）

標準カリキュラム全モジュール

業界パック 1 つ

チーム診断シート + 振り返りテンプレート

いちばん選ばれる

部門 · 21–50 名

¥31,800（人民元）

業界パック 2 つ + 御社業務での演習

6 大カテゴリの Agents 役割図 + Skills マップ

成果物：すぐ使えるプリセット集

全社 · 51–100 名

¥52,800（人民元）

複数チームの階層別講義

社員の方法論を蒸留するフレームワーク

KPI ダッシュボード + 継続伴走の窓口

カスタム版

+¥10,000 〜 · 100名以上 / プライベート配置 / 長期伴走——教材を御社の業務に差し替え

個人はまず公開コース ¥499 / ¥899 から

研修で何を納めるか

方法論一式。数枚のPPTではない4 段階を通しで実践：診断 → 分解 → 納品 → 反復——私たちが常駐で使うのと同じ一式です。

御社の業務そのものが教材業界パック（法律事務所 / カスタマーサポート）に実ワークフローを重ね、修了時にはすぐ使える Agent プリセットと Skills マップが残ります。

コンプライアンスの耐力壁データ三法 + 生成 AI の届出まで解説——システムを入れる前に、踏んではいけない線を引きます。

Source: 6AM 企業研修の料金（人民元）· sixamtech.ai —— お申し込み後、カスタマーサクセス担当が日程と会場を確認

sixamtech.ai · 6AM DECK · 18

なぜ6AMに任せられるのか：業務 × エンジニアリング × セキュリティ

チームの経歴 · 復旦 · RICE · 肩書ではなく、履歴で語る

業務がわかる

元テンセントクラウド · プロダクト
コードの前にまず業務へ——常駐の第一歩は常に診断

「AIを使いたい」を「実際に使っている」に変える

技術がわかる

元Amazon AWS · エンジニアリング
エンタープライズ級クラウド基盤の最前線出身

エンタープライズAI OSとエージェント協働基盤を自社開発

安全がわかる

アリババ · セキュリティ
データと権限は、初日から設計に組み込む

完全なプライベート配置に対応。データは社内ネットの中に

65%

ソフトコスト削減——SaaSサブスクをカスタムシステムで代替

80%

技術投資を削減

2日

最短リリース

20分

最短レスポンス

99%+

納品の安定性——週次記録 99.1 / 98.4 / 99.6

6拠点の協働

海南

HAINAN

上海

SHANGHAI

香港

HONG KONG

シアトル

SEATTLE

パロアルト

PALO ALTO

東京

TOKYO

Source: 6AM実績データ · sixamtech.ai —— 65% / 80% / 2日 / 20分 / 99%+ はいずれも自社の納品実績値

sixamtech.ai · 6AM DECK · 19

+ ▪

次のステップ

次に本番で走り出すシステムは、
貴社のものにできる

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______________________________________________/___|___\________________________|xxX|Xxx|__________________________/__|__\___________________________|#####|_____________________/x/_________\x\_________

海南

HAINAN

上海

SHANGHAI

香港

HONG KONG

シアトル

SEATTLE

パロアルト

PALO ALTO

東京

TOKYO

6AM TECH 晨启科技世界6拠点 · ワンチームsixamtech.ai

+

從賣軟體到賣工作——一個數量級更大的市場正在打開

你買的不再是工具席位——是完成的工作

市場轉變 · 軟體支出 vs 服務/人力支出 · Sequoia / Foundation Capital

全球年支出規模 · 同一比例尺

同一比例尺下，
雲時代整個 SaaS 市場，
只有右邊這根的一個零頭

$350B

全球 SaaS 市場雲時代 · 賣軟體席位

$4.6T

全球服務與人力支出正被 AI 吸收為軟體收入

全球服務與人力支出真正的活都在這根柱子裡

支出結構

$1 : $6

每 1 美元軟體支出，對應 6 美元服務支出——按結果收費的 AI，攻的正是這塊人力預算

每 1 美元軟體支出，背後是 6 美元靠人做出來的工作——AI 該幫上忙的，正是這一塊

轉變的本質

賣的不再是工具，是完成的工作Sequoia 稱之為 service-as-a-software：AI 時代交付的是結果，不再是軟體席位。

預算口袋換了軟體預算之外，是 6 倍體量的服務與人力預算——按結果收費的 AI 公司直接向它開火。

錢花在哪兒，活就在哪兒軟體預算之外，是 6 倍體量的、靠人一件件做出來的工作——AI 能幫上忙的地方，正在這裡。

$4.6T 正在被吸收Foundation Capital：服務市場正被 services-as-software 逐塊重寫。

$4.6T 正在被重寫Foundation Capital：服務市場正被 services-as-software 逐塊重寫。

Source: Sequoia《Generative AI's Act o1》2024 · Sequoia《Services: the new software》 · Foundation Capital《The $4.6T Opportunity》2024

sixamtech.ai · 6AM DECK · 02

▪

但 95% 的企業 GenAI 試點，算不出一筆賬

輸家的體量 · 三家機構獨立口徑 · 2024–2025

「沒跑出來」的比例 · 按機構口徑

MIT NANDA試點無可量化損益影響 · 2025-08

95%

Gartner · 預測2024-07：將在 PoC 後被放棄

≥30%

Gartner · 覆盤2025-06：實際被放棄已過半

50%+

McKinsey未見 EBIT 影響 · 僅 39% 看到

61%

同期底色

88% 企業已在用 AI——「用了」不等於「成了」：多數停在試點，賬面上看不見（McKinsey 2025）

中國側 · 同一筆賬

68.75% 求降本增效企業主上 AI 的頭號訴求是省錢提效——賬必須算得出來。

57.81% 最怕資料外洩商業資料安全是第一顧慮，出不了內網的需求天然存在。

48.44% 苦於 ROI 不清近半企業家直言算不清投入產出——95% 的困境，在中國同樣成立。

Source: MIT NANDA《The GenAI Divide: State of AI in Business 2025》2025-08 · Gartner 預測 2024-07 / 覆盤 2025-06 · McKinsey《The State of AI: Global Survey 2025》2025-11 · 新京報貝殼財經《中國企業家人工智能應用調研報告(2025)》2025-07

sixamtech.ai · 6AM DECK · 03

+

貼上去的 AI 只有 10–20%；長進去的，才有倍數級

死因診斷 · AI-assisted vs AI-native · 6AM 方法論口徑

兩種上法，兩種命運 · 五維對照

對照維度

貼上去的 AI · AI-assisted

長進去的 AI · AI-native

部署方式進不進流程

掛在流程邊上

長進流程裡

資料動不動存量系統

不動原有系統

重排資料流

員工事變多還是變少

多一個要學的工具

少一類要做的事

提效能算出來的賬

10–20%

倍數級

半年之後新鮮感退潮時

被悄悄移除

越用越離不開

6AM 的判斷

重構，而非改良改良是給舊流程加外掛；重構是讓流程圍著 AI 重新長——把「想用 AI」變成「真正在用 AI」。

10–20% 撐不起一筆賬貼上去的提效攤進整條流程，往往小到測不出來——這正是上一頁 95% 的死因。

倍數級來自重排重排資料流、重排人機分工，AI 才從「多一個工具」變成產能本身。

Source: 6AM 交付方法論 · sixamtech.ai · why.compare 口徑（貼上去 10–20% vs 長進去倍數級）

sixamtech.ai · 6AM DECK · 04

LOOM · ONGOING · 自生長 + +

6AM TECH · 我們的判斷

模型不是瓶頸，
組織能力才是

95% 和 5% 用的是同一批模型。分水嶺在於：誰把 AI 當一次專案，誰把 AI 長成組織能力。

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                    :x+++====---
`;

承接 MIT NANDA 2025「95% 試點無損益影響」· 6AM TECH 宣言

+

贏家的樣子：兩名工程師加一隊智慧體，跑出二十人的速度

贏家的樣子：編制沒變，產能換了一個量綱

應許之地 · The Agentic Organization · 外部訊號 2025–2026

Agentic 組織的編制公式 · 6AM 主張

2

名工程師

+

一隊

智慧體

→

20

人的速度

編制沒變，產能換了量綱——這是我們對贏家組織的定義。

外部訊號 · 四家機構，同一個方向

7個月

前沿 AI 能完成的任務時長，每約 7 個月翻一倍 · METR 2025-03

77%

企業 API 場景的 Claude 對話已呈自動化模式，而非輔助 · Anthropic 2025-09

82%

企業領導者預計 12–18 個月內啟用數字勞動力 · Microsoft 2025-04

$6T

數字勞動力的市場量級 · Salesforce 2025

Agentic 組織的一天

09:00 · 結論先到日報、巡檢夜裡已經跑完。人進辦公室先看結論再做決定，不是先動手做事。

白天 · 人只做判斷智慧體領任務、跑流程、主動回報阻塞；工程師定標準，把關鍵決定簽掉。

全天 · 速度來自並行一名工程師同時推進多條線，產能不再等於人頭數。

全天 · 速度來自並行一名工程師同時推進多條線，產能不再靠加人堆出來。

Source: METR · arXiv:2503.14499 · 2025-03；Anthropic Economic Index · 2025-09；Microsoft Work Trend Index · 2025-04；Salesforce（Benioff · Davos）· 2025；「2 → 20」為 6AM 主張

sixamtech.ai · 6AM DECK · 06

▪

願景不會自己落地——我們把工程師派進你的業務裡

安裝者 · Forward Deployed Engineer · 6AM 駐場交付

FDE 駐場四步 · 工程師在你的流程裡做事

01診斷

工程師進現場蹲流程，先找到最值得打的那筆賬

產出 → 一筆可算的賬

02拆解

把業務拆成智慧體接得住的任務、規則與邊界

產出 → 任務與規則清單

03交付

系統長在你的流程裡，上線當天就開始做事

產出 → 上線跑著的系統

04迭代

駐場跟著業務改：流程變，系統跟著變

產出 → 越用越順的流程

從立項到第一個真實用例 · 行業標定

傳統企業試點立項 → PoC → 評審，動輒半年

6 個月

FDE 駐場打法Palantir AIP Bootcamp 標定

1–5 天

FDE 模式的市場驗證

「創業公司最熱職位」a16z 點名 FDE：企業買 AI 像老奶奶買 iPhone——想用，但需要有人幫裝好。

職缺發布量一年 +800%FDE 正從 Palantir 的專有名詞，變成整個行業的標配職位。

Palantir $1.91B → $4.48BFY22 → FY25，AIP 上線後增速逐年加快，FY26 指引 ~$7.19B；Q4'25 美國商業收入 +137%。

Source: FDE 四步 — 6AM 交付方法 · sixamtech.ai；a16z《Trading Margin for Moat》2025-06 ·《The Palantirization of Everything》2026-01 · PYMNTS 2025；Palantir Q4 2025 Earnings · 2026-02-02；Palantir Blog《Deploying Full Spectrum AI in Days》· 2023

sixamtech.ai · 6AM DECK · 07

一套企業級 AI 作業系統，讓全公司與智慧體協同作戰

晨啟自研 · 支援私有化部署 · 四層架構 + 八類交付模組

內網運行

平臺四層 · 懸浮卡 = 長在其上的業務模組（看板 / 協同 / GenAI / 自動化 / 開發 / 知識庫 / 監控 / 移動端）

Source: 平臺四層架構與能力模組 — 6AM 官網架構口徑 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 08

智慧體不是工具，是同事：領任務、發評論、主動回報阻塞

平臺機制 · 01 · Agents as Teammates —— 智慧體有檔案、上看板、可 @ 派工

任務看板 · 一張工單的完整生命週期

核對本月供應商發票，生成入賬清單

TASK · IN PROGRESS

指派給 發票核對智慧體建立者 財務主管優先順序高

財務主管HUMAN

@發票核對智慧體 本月供應商發票今天核完，疑點單獨列出來。

@提及即派工

發票核對智慧體AGENT

已領取。先比對供應商主檔，再逐張核對稅率與金額，進度即時回貼。

自動領任務

發票核對智慧體AGENT

阻塞回報：一批發票稅號缺失，超出我的授權範圍——已 @財務主管，待人工確認後繼續。

主動回報阻塞

財務主管HUMAN

已補錄稅號。繼續執行，完成後直接生成入賬清單。

人只做拍板

小隊路由 · @團隊，而不是@某個人

01你 @財務小隊

一句話交辦給整個小隊——不用想該派給誰

02隊長智慧體讀花名冊

按每個成員的技能檔案，自動拆解並匹配任務

03一條委派評論 @成員

分工全程留痕，誰領了什麼、為什麼，可追溯

04成員執行，回報進度

結果交付回原工單，阻塞照樣主動回報

「小隊不增加能力，它增加的是路由」

能力在每個智慧體身上；小隊解決的是「誰來做」的分工問題。

Source: 晨啟自研 · 企業級 AI 作業系統與智慧體協同平臺 —— 6AM 交付數據 · sixamtech.ai（畫面為產品機制示意）

sixamtech.ai · 6AM DECK · 09

日報、巡檢、週報自己跑；SOP 一次沉澱，全團隊複利

平臺機制 · 02 · Autopilot × SOP —— 定時 · 事件 · 手動，三種觸發自動建單派單

一週巡航時鐘 · 無人值守的例行工作

巡航 / AUTOPILOT週一週二週三週四週五

晨間巡檢CRON · 工作日 09:00

補償掃描CRON · 每小時

事件同步WEBHOOK · 觸發即跑

團隊週報CRON · 週五 17:00

定時觸發事件觸發每小時掃描每次觸發＝自動建單 → 自動派單 → 結果回貼工單

「無人值守 ≠ 無人負責」—— 每一次觸發都留有工單、執行歷史與審計痕跡，隨時可回放。

技能複利 · 給 AI 員工寫 SOP

沉澱

第 1 個專案FDE 駐場，把作業標準寫成 SOP

複用

第 2 個專案新智慧體掛載即用，不用從零教

複利

之後每個專案全團隊開箱即會，越用越厚

人寫的 SOP · 不是黑箱

技能庫是人寫的作業標準——每一條可審、可改、可版本化；沉澱下來的組織能力歸你，不隨人員流動流失。

Source: 晨啟自研 · 企業級 AI 作業系統與智慧體協同平臺 —— 6AM 交付數據 · sixamtech.ai（巡航節奏為平臺內建能力示意）

sixamtech.ai · 6AM DECK · 10

資料、程式碼、模型呼叫全部留在內網——且不鎖定任何廠商

平臺機制 · 03 · Private by Default —— 內網部署 · 審計留痕 · 廠商中立

私有化交付清單 · 預設全部在你的內網

✓

內網一鍵部署docker-compose / Helm，一條指令拉起全棧

✓

遙測預設關閉不回傳任何使用資料，對外連線由你說了算

✓

金鑰加密儲存AES-256-GCM，模型金鑰不出你的資料庫

✓

三級權限 RBAC所有者 / 管理員 / 成員，逐級授權

✓

全量審計日誌人 · 智慧體 · 系統三類主體，動作全留痕

✓

排程端零模型呼叫智慧體跑在你自己的機器上——排程伺服器本身不呼叫任何大模型 API

統一排程 12 種主流智慧體 CLI · 模型隨時可換

Claude CodeCodexCopilotGeminiCursorKimi… 共 12 種

支援 BEDROCK / 企業代理端點接入 —— 更強的模型出來，接上就能用

為什麼必須私有化

57.81% 最怕資料外洩128 位中國企業家的調研裡，商業資料外洩是用 AI 的第一恐懼——資料不出內網，恐懼才有解。

¥1236 億 → ¥5000 億+大模型私有化一體機市場 2025 → 2027E（IDC）——私有化是主流採購，不是小眾要求。

換模型 ≠ 換系統12 種 CLI 統一排程、廠商中立：模型可換、供應商可換，沉澱的組織能力歸你。

Source: 新京報貝殼財經《中國企業家人工智能應用調研報告(2025)》2025-07 · IDC China prCHC53414025 2025-05 —— 平臺能力：6AM 交付數據 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 11

真實上工：一個 agentic 財務部——5 個智慧體，4 條巡航

客戶為印尼市場領先的中國醫療器械出海企業（脫敏） · 財稅自動化 · 2026-06 交付

AS-IS · 交付前的財務部

3–6 條審批流並行
兩套系統全靠人工同步

員工自判稅務
稅務判斷寫在報銷單上

稅務門戶沒有 API
漏報 / 重報無補償機制

TO-BE · 一條自動化流水線 —— 判稅走確定性規則引擎，不讓大模型算稅

01 / 05

審批表單

申請人只填事實，不做任何稅務判斷

→

02 / 05

標準化 · 判稅

規則引擎給出確定性稅務結論

→

03 / 05

狀態中心

單一事實源，兩套系統不再人工對齊

→

04 / 05

入賬 / 報稅佇列

該入賬的入賬，該申報的排隊

→

05 / 05

回寫鎖定

回執回填，全程審計留痕

人工觸點 ×3

付款確認

門戶申報 + 回執回填

個稅簽核

「申請人填事實，系統做判斷，財務做確認」 —— 交付藍圖 · 2026-05-29

系統編成

5 個智慧體，各司其職總控 · 流水線 · 巡檢 · 異常分診 · 個稅複核——像一個部門一樣分工協作。

4 條自動化巡航事件觸發同步 · 每小時補償掃描 · 工作日 09:00 巡檢 · 週五 17:00 週報（Asia/Jakarta）。

「事件觸發負責快，定時補償負責穩」設計原則原句——快與穩分開負責，漏報重報有兜底。

Source: 醫療器械客戶專案交付藍圖 · 脫敏口徑 2026-05-29 · 交付記錄 2026-06-20 —— 6AM 交付數據 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 12

該人做的一件沒少：3 條黃金鏈路全部通過驗收

醫療器械客戶（脫敏）上線驗收 · 上線清單 2026-06-05 · 維運 SOP 2026-06-19

驗收記錄 · 3 條黃金鏈路 + 異常兜底

驗收鏈路

驗收口徑

結果

正向全鏈路從提單到閉環

入賬 + 報稅全鏈路跑通

通過

負向「禁止錯誤申報」寧可不報，不可錯報

1 條進入賬佇列 · 0 條進稅務佇列

通過

陳舊殘留自動修復歷史髒資料

自動修復，全程審計留痕

通過

異常升級 SLA兜底機制

異常 2 個工作日內升級處理

已就位

「Ready for controlled go-live」

上線清單結論原句 · 2026-06-05 —— 受控上線：首週每日人工巡檢

該人做的三件事

付款確認錢出去之前，人拍板。

門戶申報 + 回執回填Coretax 門戶人工申報，回執回填進系統閉環。

個稅 PPh21 簽核三級候選自動識別之後，由人簽核。

「機器把賬算好、把稅判好；人只做真正要人做主的事」 —— SOP · 2026-06-19

Source: 醫療器械客戶上線清單 · 脫敏口徑 2026-06-05 · 維運 SOP 2026-06-19 —— 6AM 交付數據 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 13

真實上工：一條律所批量案件流水線——6 個智慧體幹活，人只守 3 個決策點

客戶為美國批量侵權（mass tort）律所 · 交付架構全圖 · 狀態中心 = 單一事實源 —— 客戶案例 · 脫敏口徑

橙色 = 審批門

四條泳道 · 外部系統 → 智慧體層（晨啟平臺）→ 人（律師 / CASE MANAGER）→ 狀態中心；對外發送動作全部先過人審

Source: 律所案例交付架構復盤 · 脫敏口徑（節點與人機分工為脫敏後的架構示意）—— 6AM 交付數據 · sixamtech.ai

sixamtech.ai · 6AM DECK · 14

•

工程紀律決定律所敢不敢用：哪裡不自動化，和自動化什麼一樣重要

客戶案例復盤 · 人機邊界設計 —— 客戶案例 · 脫敏口徑

人保留 · 判斷與簽字

法律判斷與策略案件走向、訴訟策略，永遠是律師的活

對外署名文書簽發署名即責任——簽發鍵只在人手裡

和解決策拿多少、什麼時候拿，機器不碰

出庭法庭裡站著的必須是律師

智慧體做 · 重複與巡檢

路由新線索三分類，秒級不過夜

篩查按收案標準逐條分診，邊緣轉人工

追討缺件催收序列，草稿先行

填報時間線與 PFS 草稿，人只做複核

巡檢全量臺賬每日過一遍，異常浮出

升級超期異常 @人，留痕可查

四條工程紀律 · 與印尼財稅案（12–13 頁）同款方法論，跨行業複用

01單寫手原則

每個外部系統恰好一個 agent 可寫——出錯可定位

02draft-first 審批門

對外動作先出草稿，人批准了才發出

03事件 + 補償 + 冪等

事件觸發管快、定時補償管穩、冪等管不重不漏

04全鏈路可回放

每一步留痕，可審計、可追責、可復盤

為什麼這套邊界讓律所敢用

審批門 = 監督義務的產品化每封對外郵件都是律師點了 Approve 才發出——職業責任的邊界沒有被移動過。

單寫手 = 臺賬不再打架寫入方只有一個，數據衝突從機制上消失，而不是靠人對賬。

同款紀律已在財稅跑通這四條不是為律所新發明的——那條印尼財稅流水線（12–13 頁）用的是同一套，跨行業複用。

Source: 人機邊界與工程紀律 — 律所客戶案例 · 脫敏口徑；方法論同印尼財稅案（12–13 頁）—— 6AM 交付方法 · sixamtech.ai

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同一套方法，已經長進製造、跨境電商、具身智能、律所

重點客戶與交付場景 · 電纜製造 · 具身智能 · 跨境電商 · 法律 · Web3 · 醫療 · 珠寶 · 塗料 · 化工 · 地產 · 企業服務

01 · 電纜製造 · 無錫

中國製造業 500 強 · 民營企業 500 強（1985 創立 · 線纜行業競爭力 10 強 · 員工 2,300+）

主供國家電網等電網系統 · 五大事業部 · 數百名業務員 · SAP + 業務平臺 + 泛微 OA

交付場景：SAP 前置的應收與合同執行中樞——主子合同治理 → 執行跟進 → 分級催收 → 開票申請，無感內嵌進業務平臺與 OA

jncable.com.cn · 交付中

02 · 具身智能 · 蘇州

輪式人形 Wanda 單月交付破百臺 · 在手訂單億級 · 登臺 CES 2026

半年 5 輪融資 · 累計近 10 億元（截至 2026-03）

交付場景：agentic 交付運營中樞——訂單 → 排產 → 產測 → 機隊售後全鏈路

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03 · 跨境電商 · 深圳

「坂田五虎」之一 · 曾是 Wish 最大賣家（2007 創立 · 1000+ 人 · 數十萬 SKU）

亞馬遜 / eBay / 速賣通 / Walmart / Shopee 多平臺 + 自建商城 · 東莞電商園 · 洛杉磯海外倉

交付場景：agentic 選品運營中樞——選品調研 → 競品比價 → Listing 上貨 → 主圖 / A+ 出圖

bluelans · 亞馬遜多站點賣家

04 · 法律 · 北京

亞洲第 14 大律所 · 1,791 名律師（ALB Asia Top 50）· 18 地辦公

Chambers 大中華區 2026：25 個領域上榜 · 保險 / 國際貿易 / TMT 三項 Band 1

交付場景：批量案件 agent 流水線——保險代位求償 · 不良資產回收 · 證券批量索賠

jtn.com

更多客戶 · 交付的都是長進業務裡的系統，不是通用工具

05 · 區塊鏈 · 上海

中國萬向控股旗下 · 生態投資全球 500+ 專案 · agentic 生態投研中樞：專案監測 → 投研簡報

wxblockchain.com

06 · 珠寶 · 香港

紀念鑽石品牌獨立站 · 自有 CVD 實驗室工廠

sfsdiamonds.com

6AM Advisory 07 · 企業服務 · 香港

公司秘書 + 財稅平臺 · TCSP 持牌 · 內建風控與做賬

6amadvise.com

08 · 塗料

義大利源起工業塗料 · 品牌官網 + 內部 ERP

cosmocoat.cn

量化交易平臺 09 · 基金

整套交易平臺交付 · 資料 → 策略 → 風控閉環

保密客戶

化工廠 ERP 10 · 化工

全流程 ERP · 從訂單到產線到臺賬

保密客戶

醫療器械出海 11 · 醫療

agentic 財務部——5 智慧體 + 4 巡航 · 印尼市場頭部（詳見 12–13 頁）

保密客戶 · 財稅自動化 · 2026-06 交付

商業地產運營 12 · 地產 · 杭州

十幾個專案 · 幾千間公寓 · 既有財務與物業系統之上的 AI 運營臺賬與租戶門戶

保密客戶 · 2026-08 上線

Source: 江南電纜——公司官網 jncable.com.cn · 客戶訪談 2026-08；藍思——AMZ123 · 錦品出海 · 環球跨境通 2026-08；UniX AI——公司公告 · 證券時報 2025-12 · 新浪財經 2026-03；金誠同達——ALB Asia Top 50 2023 · Chambers 2026；萬向——公司官網 2026-07；商業地產——客戶訪談 2026-07；其餘為 6AM 交付口徑 · sixamtech.ai

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三檔產品：小企業進得來，大企業拉得起

產品定價 · 全線私有化部署 · 三年訂閱 · 永久擁有

三檔 · 按企業階段選 · 按需報價 · 預約後按地區 / 規模 / 方案出方案

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大中型企業 · 要專屬、要兜底

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三年訂閱 · 永久擁有平臺自生長

Source: 6AM 產品定價口徑 · sixamtech.ai —— 按需報價 · 按地區 / 規模 / 方案定制

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不止交付系統——還把團隊練成會用 AI 的團隊

企業內訓 · SERIES B · 標準課程 + 你們自己的業務做練習 · 6 小時 / 4 節 · 線上線下均可

按團隊規模三檔 + 定製

小隊 · ≤ 20 人

¥21,800（人民幣）

標準課程全模組

1 個行業包

團隊診斷表 + 覆盤模板

最常選

部門 · 21–50 人

¥31,800（人民幣）

2 個行業包 + 客戶業務練習

6 大類 Agents 角色圖 + Skills 地圖

交付物：可落地預設庫

公司 · 51–100 人

¥52,800（人民幣）

多團隊分層授課

員工方法論蒸餾框架

KPI 儀表盤 + 持續陪跑介面

定製版

+¥10,000 起 · 100 人以上 / 私有化 / 長期陪跑——課程內容替換成你們自己的業務流程

員工個人可先上公開課 ¥499 / ¥899

內訓交付什麼

一套方法論，不是幾頁 PPT4 階段全程帶練：診斷 → 拆解 → 交付 → 迭代——和我們駐場用的是同一套。

拿你們的業務當練習行業包（律所 / 客服）疊加真實工作流，學完直接留下可落地的 Agent 預設與 Skills 地圖。

合規承重牆資料三法 + 生成式 AI 備案講透——上系統之前，先把不能踩的線畫清楚。

Source: 6AM 企業內訓定價口徑 · sixamtech.ai —— 報名後客戶成功經理跟進確認行程與場地

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為什麼敢交給晨啟：懂業務 × 懂工程 × 懂安全

團隊背景 · 復旦 · RICE · 只談履歷，不談頭銜

懂業務

前騰訊雲 · 產品
先蹲業務再寫程式碼——駐場第一步永遠是診斷

把「想用 AI」變成「真正在用 AI」

懂工程

前亞馬遜 AWS · 工程
企業級雲基礎設施一線出身

自研企業級 AI 作業系統與智慧體協同平臺

懂安全

阿里 · 安全
資料與權限從第一天設計進系統

支援完整私有化部署，資料留在內網

65%

軟體成本節省——定製系統替代 SaaS 訂閱

80%

技術投入降低

2天

最快上線

20分鐘

最快響應

99%+

交付穩定性——週記錄 99.1 / 98.4 / 99.6

6 地協同

海南

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SHANGHAI

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西雅圖

SEATTLE

帕羅奧圖

PALO ALTO

東京

TOKYO

Source: 6AM 交付數據 · sixamtech.ai —— 65% / 80% / 2 天 / 20 分鐘 / 99%+ 均為自家交付口徑

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晨啟科技 6AM TECH全球 6 地辦公 · 同一個團隊sixamtech.ai

把最烦的那部分工作，交给智能体

模型不是瓶颈，组织能力才是

下一套上线跑着的系统，可以是你的

The model isn’t the bottleneck —organizational capability is

The next live systemcan be yours

ボトルネックはモデルではなく、組織の能力です

次に本番で走り出すシステムは、貴社のものにできる

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