核心结论
核心结论：金蝶走模型无关（model-agnostic）路线，用 AI 苍穹 + 灵基适配 10+ 主流大模型，客户不被单一模型绑定；用友走自研 YonGPT 2.0 + LOM 本体大模型路线，以本体库约束推理来控制幻觉，并在开放接口总量（26,166 个 OpenAPI）上占优。选型时把「你的数据要不要出企业、模型要不要可换」这两点先答清楚。
AI 底座对比
平台、模型策略与防幻觉机制决定了 AI 能力的天花板和可控性。
| 对比项 | 金蝶 AI 套件 / 星空 | 用友 YonSuite |
|---|---|---|
| AI 平台 | 金蝶 AI 苍穹 + 灵基 Lingee | iuap 企业 AI 原生底座 |
| 模型策略 | 模型无关，适配 10+ 主流模型（文心 / 通义 / DeepSeek / GPT 等） | 自研 YonGPT 2.0 + LOM 本体大模型 + 外部模型 |
| 防幻觉机制 | RAG + 知识图谱 + 企业上下文 | 本体库约束推理 + Harness Engineering |
| AI 能力分层（交互深度） | L1 查询 → L6 闭环（6 层） | L1 辅助 → L4 自治（4 层） |
| 业务回写能力 | 支持（凭证 / 支付 / 排产） | 支持（单据 / 审批 / 业务动作） |
| 对外接口总量 | 未公开总量 | 26,166 个 OpenAPI |
| MCP 协议支持 | 苍穹 V9.0 支持 | 支持 |
| 低代码 / aPaaS | 苍穹 aPaaS（IDC 市占第一） | YonStudio |
两种 AI 技术路线的取舍
没有绝对优劣，取决于企业的数据治理成熟度和 IT 独立性。
金蝶：模型无关 + 多模型适配
好处是模型可替换、可按场景挑性价比最高的模型，也便于日后跟进新模型；代价是需要在企业侧做更多的模型选型与效果评测治理。适合IT 自主能力强、希望避免厂商锁定的企业。
用友：自研模型 + 本体约束
YonGPT 2.0 与 LOM 本体大模型把「业务本体」内置进推理过程，对幻觉控制更内建，开箱即用的确定性更强；代价是模型层面的可替换性弱于模型无关方案。适合希望少折腾、直接用的一体化团队。
共同的硬门槛：数据质量
两条路线都强依赖主数据与业务数据的规范程度。基础资料混乱、单据不规范的企业，换哪家 AI 都会「答不准」。建议先做数据体检，再谈 AI 效果。
AI 计费与商务模式
AI 是不是「隐形续费项」，取决于计费模式。这一栏直接决定三年 TCO。
| 对比项 | 金蝶 AI 套件 / 星空 | 用友 YonSuite |
|---|---|---|
| AI 计费模式 | 席位费（58–1,168 元/年）+ 灵基点数 | 含在 SaaS 订阅中 |
| 额外 Token / 点数费用 | 有（灵基点数，按用量） | 无额外 Token / 点数费用 |
| API 调用费用 | 1,000 元/年（含 100 万次） | 未公开 |
| 预算可控性 | 用量可放大，需设置用量上限与审批 | 订阅内可预期，便于年度预算编制 |
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对比中心总览9 页速览 · 一页看懂全维度差异
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AI 底座与开放集成 · 当前页AI 平台、模型策略、防幻觉、OpenAPI、低代码、AI 计费
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