在AI大模型普遍受困于“幻觉”（Hallucination）——即一本正经地编造虚假信息——这一顽疾的当下，一家名为WisdomAI的初创公司，正以一种巧妙的、绕道而行的方式，赢得了顶级资本的重磅押注。
这家AI数据分析公司，近日宣布，完成了由著名风险投资公司Kleiner Perkins领投、英伟达的风险投资部门NVentures跟投的，高达5000万美元的A轮融资。
这笔投资的背后，是对WisdomAI所采用的一种独特的、旨在从根源上杜绝AI“说谎”的技术路径的高度认可。
WisdomAI的核心业务，是为企业提供一个可以通过自然语言进行交互的数据分析平台。
用户，无论是销售总监还是市场经理，都可以用最日常的语言，向系统提出复杂的业务问题。例如：
“我在本季度的销售管道中，总共有多少个潜在客户？根据历史数据分析，导致他们无法在本季度完成签约的最主要因素是什么？”
系统的目标，是快速地、精准地，给出基于真实数据的答案。
而为了实现这一目标，WisdomAI最大的创新，在于它对大语言模型（LLM）的“角色定位”，进行了根本性的重新设计。
在传统的AI数据分析工具中，LLM往往被直接用于“生成答案”。而这，也正是“幻觉”产生的根源——当模型在其知识库中找不到确切答案时，它会倾向于根据其学到的模式，“创造”一个看似合理的答案。
WisdomAI则完全规避了这条路径。
它不让LLM去“回答问题”，而是让LLM去“编写查询代码”。
当用户用自然语言提问时，WisdomAI的LLM，其唯一的任务，是将其转化为一段能够在企业自有的、结构化的数据仓库（如Snowflake、Databricks）中执行的、精确的查询代码（如SQL）。
然后，这段代码，会被发送到企业的数据仓库中，去检索和提取真实的数据。最终呈现给用户的，是来自其自身数据源的、未经AI“再创作”的、100%真实的结果。
这种模式的精妙之处在于，它极大地降低了“幻觉”所能造成的破坏。
即使LLM在理解用户意图时出现了偏差，其最坏的结果，也仅仅是生成了一段无法被正确执行的、无效的查询代码。
它可能会返回一个“查询错误”的提示，但它绝对不会，为用户虚构出一个不存在的答案。
“不说谎”，成为了这套系统最核心、最可靠的护城河。
凭借这种对“真实性”的坚守，WisthamAI的商业化进程，展现出了惊人的增长速度。
自2024年底正式推出产品以来：
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客户数量： 在不到一年的时间里，从最初的2家，增长到了约40家，其中不乏像思科（Cisco）、康菲石油（ConocoPhillips）和Patreon这样的行业巨头。
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使用深度： 客户的使用频率，正在快速攀升。一个客户，在短短两个月内，其平台的使用量就翻了一番；而另一个客户，则将其采购的席位数，从最初的10个，迅速扩大到了450个，几乎覆盖了公司的所有员工。
在过去的六个月里，WisdomAI还新增了一项**“实时警报”**功能。
用户可以预先设定自己所关注的关键业务指标。一旦这些指标发生异动，系统会立刻主动地，向用户发送提醒。
创始人Soham Mazumdar表示，这项功能，让数据分析，从一种静态的、滞后的“报告”，进化为了一种动态的、主动的“反馈”。
AIbase的分析认为，WisdomAI的成功，深刻地揭示了企业级AI应用落地的一个核心真理：
在商业决策的场景下，可信度，永远高于创造力。
用户需要的，不是一个能够旁征博引、口若悬河的“万事通”，而是一个绝对可靠、绝不说谎的“数据分析师”。
WisdomAI通过巧妙地重塑LLM在工作流中的角色，成功地，将AI的“语言理解能力”，与传统数据仓库的“事实准确性”，进行了完美的结合。
它没有去尝试解决“AI幻觉”这个世界级的难题，而是通过流程的再造，让这个问题，从一开始，就不再成为一个问题。
这种务实的、以解决真实商业痛点为导向的工程化思维，或许比模型参数的又一次跃升，更值得整个行业深思。
