Zoho（卓豪）重磅推出 Zia LLM（Zia 大语言模型）全栈、英语与印地语的ASR（自动语音识别）模型、Zia Agent Studio（Zia 智能体工作室）以及用于管理上下文感知交互的 Model Context Protocol（模型上下文协议，MCP）服务器，标志着其 AI 路线图的重大飞跃。

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这些发布与Zoho长期坚持的“自建基础技术、不依赖超大规模云厂商”战略一脉相承。

Zoho联合创始人兼董事总经理Devroop Dhar（德夫鲁普·达尔）表示：“随着自研 Zia 大模型和智能体工作流平台的推出，Zoho正向市场宣告：从一家拥有强大SaaS（软件即服务）栈的公司，彻底转型为全面整合的 AI 优先企业。过去Zoho一直以客户为中心、以隐私为先，而今天的发布则体现了其以AI 重塑核心身份的全新定位。”

一、全栈押注：Zoho自有大语言模型

Zia LLM 完全由Zoho内部团队基于Nvidia（英伟达）AI 加速计算平台构建，专门针对商务场景，如结构化数据提取、摘要、检索增强生成（RAG）以及代码生成。

该模型系列包含三种规模：13 亿、26 亿和 70 亿参数，各自独立训练并针对不同层级的上下文复杂度进行优化。Zoho表示，这种“按需选型”方式能够在不同用户场景中匹配最合适的模型。公司计划在 2025 年底前进一步扩大模型规模。目前，Zia LLM 已在Zoho全线应用中进行内部测试，预计数月内向首批客户开放。

Counterpoint Research（集点研究）AI 与物联网研究总监Mohit Agrawal（莫希特·阿格拉瓦尔）指出：“模型开发者普遍采用‘尺寸合适’策略，发布多种规模的 LLM 以适应不同场景和设备限制。Zoho打造‘尺寸合适’且高效的 AI 模型，可把成本与算力优势转化为核心价值主张。”

二、Zoho的全栈AI 战略

Zia LLM 的策略与 Microsoft（微软）的Copilot、Salesforce 的 Einstein、Google（谷歌）的 Gemini 等企业级 AI 竞品截然不同——Zoho拥有完整的AI 技术栈。大多数竞争对手依赖第三方基础模型，而Zoho的模型训练、部署与运行全部在其自有基础设施与云环境中完成。

Constellation Research（星群研究）副总裁兼首席分析师Chirag Mehta（奇拉格·梅塔）表示：“自建大模型技术难度高、资源消耗大，在软件公司中极为罕见。Zoho决定自研LLM，源于其保持独立与灵活的战略：既减少对超大规模云厂商的依赖，又能在客户需要时实现集成。由于 LLM 输出与上下文和数据高度相关，Zoho的早期投入使其能够在深耕领域提供差异化的垂直智能。”

Zoho并未采用OpenAI 或 Google API，而是通过自研 LLM 基础设施实现端到端控制。

三、自建、本地部署、数据不出境

与依赖第三方云基础设施的大型LLM 不同，Zia LLM 已部署在Zoho位于美国、印度和欧洲的自营数据中心，确保数据始终留在Zoho生态内。

TechInsights（科技洞察）分析师Manish Rawat（马尼什·拉瓦特）表示：“Zoho对自有LLM 的投资，体现了以控制、数据主权和成本效率为核心的长期战略。对于金融、医疗、政府等高度注重隐私的行业，Zoho通过Zoho Cloud（卓豪云）将数据保留在自有体系内，在欧盟、印度等拥有严格数据驻留法规的地区，具备显著的信任与合规优势。” 他还指出，避免依赖 OpenAI 或 Google Cloud 等第三方 API，可消除数据共享风险，并保护客户免受推理或使用成本持续上涨的影响。

四、两款ASR 模型同步发布

除核心LLM 基础设施外，Zoho还发布了两款自有ASR 模型，用于英语与印地语语音转文字，针对低算力环境优化。公司宣称，在标准基准测试中，其性能较同类模型提升高达 75%，后续还将支持更多印度及欧洲语言。

Zoho同时升级了无代码/低代码开发平台 Zia Agent Studio，现已全面支持基于提示的开发方式，并提供低代码选项；新版内置 700 余种来自Zoho应用的预集成动作，开箱即用。

Chirag Mehta（奇拉格·梅塔）补充道：“Zia LLM 的发布是Zoho战略方向的必然延伸，AI 投资在不背离品牌理念的前提下，进一步强化了其价值主张。”

作者：Nidhi Singal（尼迪·辛格尔）

译者：穿山甲