2026年的春天，AI的浪潮正以前所未有的速度重塑商業(yè)世界的每一個角落。從年初引爆全球的“小龍蝦”（OpenClaw）到中國政府工作報告中首次寫入的“智能經(jīng)濟”，AI已從技術(shù)話題躍升為國家戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)核心驅(qū)動力。
然而，在消費級AI應(yīng)用如火如荼、智能體（Agent）概念席卷全球的同時，企業(yè)級AI的落地之路卻呈現(xiàn)出更為復(fù)雜、深刻且充滿挑戰(zhàn)的圖景。企業(yè)不再滿足于炫酷的概念驗證（POC），而是迫切尋求能夠帶來真實商業(yè)價值、可規(guī)?；?、安全可控的系統(tǒng)性工程。
當(dāng)前，全球企業(yè)級AI市場正呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢，AI技術(shù)已深度滲透到制造業(yè)、金融、零售等多個行業(yè)，從單一場景的試點應(yīng)用，逐步向全業(yè)務(wù)流程的規(guī)?；涞匮葸M。無論是跨國企業(yè)還是本土民營企業(yè)，都已深刻認識到AI在降本增效、創(chuàng)新升級、市場競爭中的核心價值，企業(yè)級AI應(yīng)用的必要性日益凸顯。
企業(yè)級AI的應(yīng)用必要性，已從“是否要做”的討論，全面轉(zhuǎn)向“如何做好、做深、做透”的實踐探索。這一轉(zhuǎn)變背后，是宏觀環(huán)境、技術(shù)成熟度與企業(yè)內(nèi)在需求共同作用的結(jié)果。
首先，宏觀環(huán)境的“動蕩”與“焦慮”倒逼企業(yè)尋求AI驅(qū)動的確定性增長。 IBM大中華區(qū)董事長、總經(jīng)理陳旭東在溝通會上用“動蕩”、“AI”、“焦慮”三個詞概括了當(dāng)前的大環(huán)境。全球局勢的不確定性、國內(nèi)市場的激烈競爭（“內(nèi)卷”）促使企業(yè)紛紛選擇出海，尋找更大的利潤空間。在這一背景下，AI不再僅僅是降本增效的工具，更是企業(yè)構(gòu)建新競爭力、實現(xiàn)全球化運營的關(guān)鍵支撐。Artefact全球首席執(zhí)行官Edouard de Mézerac（愛德華·德·梅澤拉克）也觀察到，中國企業(yè)出海的決心并未減弱，且需求已從早期的技術(shù)連接、數(shù)據(jù)打通，升級到全球合規(guī)治理、組織人才國際化等更深層次。AI成為企業(yè)應(yīng)對復(fù)雜全球市場、實現(xiàn)“走進去”而非僅僅“走出去”的必備能力。
其次，技術(shù)范式的迭代速度遠超以往，迫使企業(yè)必須以系統(tǒng)性思維擁抱AI。 陳旭東指出，AI的發(fā)展速度令人驚嘆，“去年DeepSeek才出現(xiàn)，感覺好像已經(jīng)過去很久，實際上才一年而已”。從大語言模型到智能體（Agent），技術(shù)的演進周期急劇縮短。
IBM商業(yè)價值研究院（IBV）發(fā)布的《2030年企業(yè)展望》調(diào)研顯示，56%的大中華區(qū)高管和57%的全球高管認為，到2030年，組織的核心競爭力將主要源于AI。然而，更關(guān)鍵的趨勢在于企業(yè)關(guān)注點的變化：從去年追求AI預(yù)測的“完美準(zhǔn)確性”，轉(zhuǎn)向今年更注重“執(zhí)行速度”和通過AI實現(xiàn)“產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新”。這表明，AI的價值評估已從技術(shù)指標(biāo)轉(zhuǎn)向商業(yè)成果，其戰(zhàn)略地位空前提升。
再者，企業(yè)內(nèi)在的數(shù)字化基礎(chǔ)與新一代管理者的崛起，為AI的深度應(yīng)用創(chuàng)造了條件。 陳旭東敏銳地捕捉到一個重大機遇：中國民營企業(yè)正進入“二代接班”的關(guān)鍵時期。這些“數(shù)字化原生代”管理者對利用數(shù)智化手段管理企業(yè)有著天然的高接受度和迫切需求。“同樣規(guī)模的民營企業(yè)和國有企業(yè)，IT投資可能相差巨大。隨著二代接班，這個情況正在慢慢改變。” IBM中國科技事業(yè)部總經(jīng)理侯淼補充道，企業(yè)創(chuàng)始人和CEO對AI的認知日益深入，希望新技術(shù)能幫助企業(yè)在管理財務(wù)、庫存、乃至全球化運營中提供更大價值，這使得AI有機會進入更高層的戰(zhàn)略決策圈。
最后，巨大的經(jīng)濟效益預(yù)期構(gòu)成了最直接的驅(qū)動力。 侯淼引用第三方機構(gòu)預(yù)測指出，人工智能每年有望為全球企業(yè)帶來4.4萬億美元的經(jīng)濟效益，大約相當(dāng)于全球上市公司總市值的3%。AI的應(yīng)用階段也從早期的知識庫、簡單問答，邁向能夠獨立運行、自主執(zhí)行的AI智能體階段，在代碼生成、業(yè)務(wù)流程自動化、數(shù)字助手等場景釋放生產(chǎn)力。IBM自身的“零號客戶”實踐更是提供了有力佐證：CEO Arvind Krishna定下的兩年內(nèi)通過內(nèi)部應(yīng)用AI節(jié)省20億美元的目標(biāo)，最終在2025年底超額完成，實現(xiàn)了超過45億美元的年化成本節(jié)省。這些實實在在的效益，讓企業(yè)級AI從“可選”變成了“必選”。
盡管前景廣闊，但企業(yè)級AI的規(guī)?；涞刂凡⒎翘雇?。從技術(shù)、數(shù)據(jù)到組織、安全，企業(yè)面臨著多重且交織的挑戰(zhàn)，這些痛點構(gòu)成了理想與現(xiàn)實之間的巨大鴻溝。
鴻溝之上，企業(yè)首要面臨的挑戰(zhàn)就是認知誤區(qū)。目前為止，還是存在很多企業(yè)將AI工程簡化為技術(shù)采購或代碼翻譯。這是當(dāng)前最普遍也最危險的誤區(qū)。陳旭東在溝通會上反復(fù)強調(diào)：“IT現(xiàn)代化遠不止代碼重寫，更不是代碼翻譯。”許多企業(yè)誤以為引入一個現(xiàn)成的大模型或進行編程語言轉(zhuǎn)換（如COBOL轉(zhuǎn)譯）就能實現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型。然而，企業(yè)級AI是一個高度關(guān)聯(lián)的系統(tǒng)性工程，涵蓋應(yīng)用現(xiàn)代化、基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)代化、數(shù)據(jù)與技術(shù)?，F(xiàn)代化、組織與流程現(xiàn)代化等多個維度。
此外，部分管理層將AI視為“萬能工具”，期望AI能夠快速解決所有業(yè)務(wù)問題，一旦短期內(nèi)看不到效果就放棄投入；另一方面，還有部分管理層對AI的安全性、可靠性存在疑慮，不敢大膽推進AI應(yīng)用。博萬尚提到，歐萊雅在全球范圍內(nèi)，永遠不會用AI生成公眾發(fā)布的廣告信息，就是出于對AI信任度的考量。
逾越認知的鴻溝之后，企業(yè)在技術(shù)層面首要面對的就是數(shù)據(jù)的考驗。高質(zhì)量、治理良好的數(shù)據(jù)是AI的燃料而非副產(chǎn)品。歐萊雅北亞總裁博萬尚曾公開表示：“數(shù)據(jù)的質(zhì)量，數(shù)據(jù)的清洗是非常重要的，因為你在建立起后續(xù)的工作基礎(chǔ)。”Edouard也指出，智能體AI的應(yīng)用需要足夠的、完整的數(shù)據(jù)作為支撐，若數(shù)據(jù)不足或質(zhì)量不高，智能體無法實現(xiàn)有效的決策與執(zhí)行。
然而，現(xiàn)實是許多企業(yè)的數(shù)據(jù)散落在不同的系統(tǒng)、部門甚至地域，缺乏有效的治理、清洗和整合。IBM大中華區(qū)首席技術(shù)官翟峰犀利地指出：“以中國民營制造企業(yè)為例，你們感覺有多少企業(yè)已經(jīng)在做這樣的現(xiàn)代化？有多少能具備統(tǒng)一的IT基座，全球數(shù)據(jù)一張網(wǎng)，統(tǒng)一的AI管控？其實1%不到。”大多數(shù)企業(yè)仍在煙囪式地布局業(yè)務(wù)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，缺乏統(tǒng)一的現(xiàn)代化基礎(chǔ)，這使得AI成為無本之木。
具體來看，數(shù)據(jù)痛點主要體現(xiàn)在三個方面：
企業(yè)在面臨數(shù)據(jù)安全問題的同時，整個AI應(yīng)用全生命周期的安全問題也是困擾企業(yè)級AI落地的一大掣肘。Gartner報告指出，超過75%的企業(yè)將在2030年前制定數(shù)字自主戰(zhàn)略，即對自身數(shù)據(jù)、基礎(chǔ)設(shè)施、標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)發(fā)展擁有選擇和控制權(quán)。AI的治理、模型安全、數(shù)據(jù)隱私、應(yīng)用安全等問題日益突出。
就以最近爆火的OpenClaw為例，其之所以尚未能在ToB領(lǐng)域得以規(guī)?；瘧?yīng)用，主要還是因為其安全性的問題，以及對于開放權(quán)限的高度需求。對這類工具，陳旭東和翟峰都表達了審慎態(tài)度——它們更適合個人或小企業(yè)，大企業(yè)短期內(nèi)很難允許其隨意進入體系，因為“后果不可預(yù)測”，涉及權(quán)限管理、合規(guī)管控和高危風(fēng)險。對于金融、醫(yī)療等強監(jiān)管行業(yè)，安全可控、可溯源的AI模型和平臺更是剛需。“IBM強調(diào)其Granite模型的開源、安全可靠特性，正是為了滿足此類需求。”陳旭東如是說。
當(dāng)企業(yè)拉平了AI認知，做好了數(shù)據(jù)就緒，也充分考量了AI帶來的安全問題之后，擋在企業(yè)面前最后一個比較大的挑戰(zhàn)就是AI的價值，也就是ROI（投資回報率）的問題。
企業(yè)投資最終要回歸商業(yè)價值。羅克韋爾自動化中國區(qū)總裁石安提出了一個深刻的問題：在產(chǎn)能過剩的背景下，AI提升的生產(chǎn)力和效率，是否創(chuàng)造了別人愿意付費的新需求？企業(yè)需要思考如何通過AI從端到端創(chuàng)造新價值，而非僅僅優(yōu)化現(xiàn)有流程。無獨有偶，Edouard也指出，AI的投資回報需要時間，且衡量方式正在變化——AI可以幫助企業(yè)在同樣投資下獲得更好的產(chǎn)出。然而，許多企業(yè)仍困于短期POC的試錯中，Edouard警告“不主張一些企業(yè)可以盲目地進行很多的試點，因為這會花很多錢，而且可能這方面數(shù)據(jù)的質(zhì)量各方面不是很好，這樣會浪費時間”。如何規(guī)劃一條清晰的、價值可衡量的AI實施路徑，是企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。
面對上述挑戰(zhàn)，作為全球領(lǐng)先的科技企業(yè)與專業(yè)咨詢機構(gòu)，IBM和Artefact基于自身實踐與客戶服務(wù)經(jīng)驗，提出了一系列頗具洞察的建議，并指出了需要規(guī)避的風(fēng)險。而這些思路的核心是：構(gòu)建一個既能快速創(chuàng)新又能確保安全可控的現(xiàn)代化AI基礎(chǔ)。
首先，企業(yè)一定要將AI上升到公司整體戰(zhàn)略高度，進行長期、系統(tǒng)的規(guī)劃。IBM自身作為“零號客戶”的實踐提供了范本。其CEO曾定下通過內(nèi)部應(yīng)用AI節(jié)省20億美元的目標(biāo)，結(jié)果在2025年底超額實現(xiàn)，節(jié)約了45億美元。這種內(nèi)部先行的大規(guī)模實踐，不僅驗證了技術(shù)可行性，更積累了流程改造、組織適配和價值衡量的寶貴經(jīng)驗。IBM咨詢大中華區(qū)及韓國總裁陳科典分享的國內(nèi)某企業(yè)案例也印證了這一點：客戶明確要求規(guī)劃一個三年的智能供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型旅程，而非一次性的POC，目標(biāo)直指供需自動匹配、提升人效和利潤。
具體來看，企業(yè)應(yīng)首先從內(nèi)部低風(fēng)險、高回報的流程（如財務(wù)、人力資源、IT支持）開始AI化，在積累能力、建立信心后，再向外部的客戶服務(wù)、產(chǎn)品創(chuàng)新等復(fù)雜場景擴展。這要求管理層具備強烈的變革意識。
其次，在技術(shù)層面，企業(yè)需要一個能夠整合多模型、連接新舊系統(tǒng)、保障全鏈路安全的技術(shù)平臺。在這方面，IBM的布局頗具代表性：其戰(zhàn)略并非“卷”大模型，而是持續(xù)投資于AI的“基礎(chǔ)設(shè)施”。
比如，通過watsonx平臺，企業(yè)可以管理來自IBM、開源社區(qū)或其他廠商的多種模型。IBM自己的Granite模型強調(diào)安全、開源和可溯源，但平臺本身保持開放。此外，翟峰表示，近年來IBM通過一系列的收購行為，不斷加強著自身在AI領(lǐng)域的競爭力。比如，IBM收購DataStax（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、webMethods（系統(tǒng)集成）、Confluent（實時數(shù)據(jù)流）等公司，旨在強化數(shù)據(jù)編排、流程打通和實時處理能力，這正是智能體能否“落地干活”的關(guān)鍵。
而平臺化的思路也體現(xiàn)在了Artefact的戰(zhàn)略布局之上。對此，Edouard表示，Artefact的核心優(yōu)勢在于不鎖定任何技術(shù)路線，而是根據(jù)客戶需求動態(tài)調(diào)度千問、DeepSeek、火山引擎等多種模型。“技術(shù)的公司關(guān)心的是產(chǎn)品的銷售，而對我們來講我們更關(guān)心是企業(yè)使用這個技術(shù)最終能得到什么樣的結(jié)果。” 這種立場使其在競標(biāo)中更能贏得客戶信任。
展望未來，企業(yè)級AI的競爭，將是系統(tǒng)工程能力的競爭。它比拼的不是單一模型的優(yōu)劣，而是企業(yè)整合技術(shù)、數(shù)據(jù)、流程、組織與安全，并將其轉(zhuǎn)化為持續(xù)商業(yè)價值的整體能力。中國的速度與開放性，與全球的合規(guī)經(jīng)驗與系統(tǒng)思維，正在碰撞融合。正如Edouard所言，結(jié)合中國的敏捷與歐洲的謹(jǐn)慎，或許能走出更穩(wěn)健的AI落地之路。而無論是IBM的“深耕”與“全棧”，還是Artefact的“中立”與“人才為本”，其核心都指向同一個方向：幫助企業(yè)跨越從概念到價值的鴻溝，在智能經(jīng)濟的新時代，構(gòu)建堅實而靈活的競爭力底座。（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨蓋虹達）
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