《快看?。?！AI時代，你的工作會消失嗎？》

每隔一段時間，家庭群里就會有長輩分享這樣的文章，隔著屏幕都能感受到他們的焦慮情緒，生怕子女的工作被AI替代。

即使是對AI認知稍深的年輕人，也不可避免地被“焦慮”裹挾。畢竟DeepSeek只需半分鐘就能寫一篇不錯的新聞稿、AI主播全天24小時直播帶貨、“大模型取代腦力勞動”的討論層出不窮，越來越多人開始焦慮怎么才能學會使用AI，以至于社交媒體上充斥著“XX天學會使用XX”的課程。

身處“智能文明的前夜”，許多企業(yè)也沒能逃出焦慮和擔憂的氛圍：購買了一體機、建立了知識庫、不斷向AI投喂語料，結果卻不及預期。不少CEO開始焦慮，到底是哪個環(huán)節(jié)出了錯，大模型的落地究竟要從何處開始？

在5月7日的2025聯(lián)想創(chuàng)新科技大會展會上，我就看到有一名“硅基員工”現(xiàn)場指點迷津，消除打工人的職場內耗，為企業(yè)應對AI焦慮出謀劃策。雖然場面輕松，但卻反映了企業(yè)等普遍的AI焦慮。

IDC和聯(lián)想集團共同發(fā)布的《全球CIO報告：邁入全新AI經(jīng)濟時代》對企業(yè)的“AI焦慮”現(xiàn)象進行了深入調研：2025年企業(yè)AI支出同比增長2倍，超四成資金涌向生成式AI；近3000調研企業(yè)中有一半已部署AI，但大多數(shù)仍處應用早期，遇到了ROI不明確、數(shù)據(jù)不足、內部AI專業(yè)經(jīng)驗缺口等“絆腳石”。

相對樂觀的是，這場AI焦慮有著鮮明的“時間差”，對新技術更加敏感的大廠，早在七八年前就在嘗試駕馭AI，他們摸索出的經(jīng)驗和教訓，為后來者提供了一份“避坑指南”，可以站在巨人的肩膀上少走些彎路。

比如在這屆聯(lián)想創(chuàng)新科技大會上，聯(lián)想的“超級智能體”體系正式揭開面紗。

01 企業(yè)的AI焦慮，到底在焦慮什么？

個人的焦慮，似乎并不難解釋，歸結為一句話——“我的工作會不會被越來越聰明的AI所取代呢？”

早在2023年初，高盛就在一份報告中預計：AI可以取代相當于3億個全職工作的崗位；另一家權威咨詢機構普華永道，也曾進行過全球勞動力調查，近三分之一的受訪者表示，他們擔心自己的角色在三年內被技術取代。

長江商學院在2025年進行了覆蓋國內11814名職場受訪者的調研，報告顯示高達85.53%的受訪者對AI可能對自己的就業(yè)帶來沖擊表示擔憂，甚至67.57%的受訪者認為替代進程將在未來五年內發(fā)生。

而企業(yè)到底在焦慮什么呢？

我們按照時間順序將企業(yè)的AI焦慮細分為三個階段。

第一個階段是對方向的焦慮。

時間回到2022年11月末，ChatGPT火爆走紅后，大模型迅速成為資本追逐的新風口，F(xiàn)OMO（錯失恐懼癥）也成了普遍現(xiàn)象：初創(chuàng)企業(yè)害怕自己步子慢了，被資本冷落；大企業(yè)害怕錯失下一次技術革命，被“彎道超車”；資本害怕押錯了寶，和新一輪紅利擦肩而過。

第二個階段是對機會的焦慮。

當大模型的價值被驗證的2023年前后，幾乎每個禮拜都會有新的大模型上線，同時在算力、數(shù)據(jù)等基礎設施上大手筆投入。彼時大模型被比作是智能化時代的“引擎”，市面上有一種流行論調：只有訓練出自己的大模型，才會有話語權，有參與競爭的機會。

第三個階段是對落地的焦慮。

在大模型落地應用的新敘事下，參與者不再局限于科技行業(yè)，制造、醫(yī)療、金融、政務等行業(yè)的大中小企業(yè)，紛紛開始尋求AI在業(yè)務中落地，想要盡快兌現(xiàn)大模型的價值。

但在基礎設施投入越來越高，產(chǎn)出明顯不及預期的局面下，“焦慮”再次蔓延開來。大模型的落地應用本就是一個復雜的系統(tǒng)工程，不少企業(yè)遇到了技術挑戰(zhàn)、數(shù)據(jù)瓶頸、組織協(xié)同等問題。

比如模型能力與場景不匹配，通用大模型無法滿足制造、保險、政務等場景中對事實準確性、邏輯推理、專業(yè)知識的要求，由于多數(shù)企業(yè)對“微調”理解不足，常常出現(xiàn)大模型“會說話但不懂業(yè)務”的現(xiàn)象。

再比如數(shù)據(jù)上的“負擔”，不少企業(yè)數(shù)據(jù)孤島嚴重，業(yè)務系統(tǒng)之間數(shù)據(jù)難以打通，導致缺乏結構化、高質量的訓練數(shù)據(jù)，直接“鎖死”了大模型的能力。特別是工業(yè)、醫(yī)療等場景，還存在數(shù)據(jù)合規(guī)等問題。

以及跨部門協(xié)同溝通的障礙，大模型落地往往涉及IT、數(shù)據(jù)、安全、法務等多個部門，每個環(huán)節(jié)都可能拖慢進度或成為“攔路虎”，再加上缺少熟悉大模型工程化的復合型人才，常常是花了錢，卻看不到回報。

可以列舉的痛點還有很多。

原因并不難解釋，企業(yè)需要的不是大模型，不是算力，而是好用的AI產(chǎn)品和解決方案。

02 聯(lián)想式突圍，對行業(yè)有什么啟示？

怎么破解企業(yè)的AI焦慮？不妨先將注意力聚焦在一個典型樣本——經(jīng)歷了信息化、數(shù)字化、智能化全過程的聯(lián)想集團。

早在上世紀末，聯(lián)想就開始了信息化轉型，可以說是國內信息化最成功的企業(yè)。不管是信息化、數(shù)字化還是智能化，都不是純粹的技術問題，而是企業(yè)管理、研產(chǎn)供銷服的Know-How問題。

所謂的Know-How，就像古代工匠對徒弟口傳心授的“行業(yè)秘訣”，不少企業(yè)直到近兩年才搞懂。

AI的落地應用也是如此，大模型的性能可以用各種指標評估，但在To B場景中能釋放多少生產(chǎn)力，關鍵點還是Know-How。

當大多數(shù)企業(yè)還在為AI焦慮時，擅長行業(yè)Know-How的聯(lián)想，已經(jīng)“提前”交出了一份AI成績單：即將收官的2024/25財年，聯(lián)想集團前三個財季累計營收同比增長21%，凈利潤年比前年提升了70%。

對應到企業(yè)AI焦慮的三個階段，聯(lián)想的“突圍”也可以分為三個過程：

第一個過程是明確目標。

2017年的聯(lián)想創(chuàng)新科技大會上，首次提出了“All in AI”戰(zhàn)略，涵蓋“設備+云”和“基礎設施+云”兩大核心領域；到了2019年，聯(lián)想確立了“3S轉型”戰(zhàn)略，即智能設備、智能基礎設施、智能解決方案和服務，加快以解決方案和服務為導向的業(yè)務轉型，成為各行各業(yè)智能化轉型的引領者和賦能者。

第二個過程是優(yōu)化路徑。

外界普遍為AI“船票”焦慮的2023年，聯(lián)想率先認準并確定了混合式AI技術路徑：將個人智能、企業(yè)智能與公共智能共存互補，混合并用。其中企業(yè)智能基于企業(yè)的私有數(shù)據(jù)和知識庫，部署在企業(yè)私有云或本地數(shù)據(jù)中心，能夠同企業(yè)的各種數(shù)字化系統(tǒng)無縫對接，進行智能化運營和決策。

第三個過程是加速落地。

AI不是黃金麥田，只有用起來才能產(chǎn)生價值。大模型是底層技術，而非開箱即用的產(chǎn)品和服務，所以在AI的落地應用上，遵循第一性原理的聯(lián)想，選擇通過智能體釋放大模型能力，改造各行各業(yè)的場景。

在To C場景中，聯(lián)想一邊和芯片廠商合作開發(fā)定制化的算力解決方案，一邊設計了軟硬件協(xié)同優(yōu)化的“聯(lián)想推理加速引擎”，實現(xiàn)了跨端跨生態(tài)的多模型多智能體協(xié)同，幫助用戶打造“超級個體”。

在To B場景中，日前亮相的企業(yè)超級智能體聯(lián)想“樂享”，將作為聯(lián)想面向公眾、客戶、大聯(lián)想伙伴的新一代官方入口，擔綱意圖理解和任務規(guī)劃，并調度指揮領域智能體，為用戶提供服務。

做一個總結的話：聯(lián)想是一個堅定的AI應用主義者，沒有盲目去卷通用大模型，而是將籌碼押注到智能體，讓大模型跳出對話框，融合到不同的工作流中，不斷為個人和企業(yè)組織提高生產(chǎn)力。

03 超級智能體，一份可復制的“作業(yè)”

剛剛結束的2025聯(lián)想創(chuàng)新科技大會上，聯(lián)想邁出了沉淀內功到對外賦能的重要一步，給出的破解企業(yè)AI焦慮的新思路。

聯(lián)想集團董事長兼CEO楊元慶在演講中發(fā)布了覆蓋全場景的超級智能體矩陣，包括聯(lián)想天禧個人超級智能體、聯(lián)想樂享企業(yè)超級智能體、聯(lián)想城市超級智能體，并首次定義了超級智能體的三大核心功能。

1、感知與交互：能夠實時捕捉并深度理解環(huán)境信息與用戶當前所處的狀態(tài)，支持文本、圖像、語音、手勢、眼動追蹤、面部表情分析等多種方式協(xié)同的主動感知，并能夠跨終端實現(xiàn)對用戶意圖的精準解讀和響應。

2、認知與決策：支持調用跨設備、跨生態(tài)的本地的個人和企業(yè)知識庫，通過知識積累、經(jīng)驗反思、實時學習和高效反饋，建立并維持端邊云一體的可追溯、可關聯(lián)的長期記憶，準確理解復雜意圖，做出推理和判斷。

3、自主與演進：結合用戶意圖和先驗知識，將復雜任務分解為子任務，并派發(fā)給相應的領域智能體，然后自主編排執(zhí)行順序，規(guī)劃執(zhí)行步驟，基于智能體互聯(lián)協(xié)議調用跨生態(tài)工具來主動執(zhí)行任務，并通過自我學習不斷演進和升級。

如果說聯(lián)想在AI賽道的闖關突圍，為千行萬業(yè)示范了讓AI成為創(chuàng)新生產(chǎn)力的可能，樂享企業(yè)超級智能體就是一份可復制的“作業(yè)”。拆解“企業(yè)超級智能體”的結構，針對性消除了兩大落地難點：

一是混合式基礎設施的部署。

算力是企業(yè)邁向超級智能體的第一步，聯(lián)想基于“端-邊-云-網(wǎng)”四層架構，構建了高效的混合計算基礎設施。

其中云平臺涵蓋公有云和私有云，依托聯(lián)想萬全異構智算平臺的GPU內核態(tài)虛擬化技術，顯著降低了AI訓練成本，加速了推理效率。企業(yè)可借助智能調度系統(tǒng)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效且安全地采集、存儲與處理，并將數(shù)據(jù)智能分發(fā)至混合云中進行模型訓練。模型成熟后，還可以靈活部署至邊緣設備或終端硬件，實現(xiàn)分布式推理和實時決策。

二是利用私有數(shù)據(jù)構建應用。

不僅僅是混合基礎設施，聯(lián)想還提供了模型工廠和智能體平臺，能夠基于企業(yè)私有的數(shù)據(jù)和知識庫，使用不同的模型和工具開發(fā)通用及垂直行業(yè)解決方案，構建人工智能解決方案的應用庫。

簡單來說，企業(yè)超級智能體不是單一的工具，而是涉及企業(yè)和組織內不同部門需求的合集，聯(lián)想將超級智能體定義為“認知操作系統(tǒng)”。以聯(lián)想“樂享”為例，可以是明星銷售，找它下單、求推薦還能拿折扣；可以是資深采購，跟它協(xié)商成為聯(lián)想供應商；還可以是服務工程師，聯(lián)系它做設備定期保養(yǎng)；甚至是和人形機器人融合，化身企業(yè)的“硅基員工”……

無可否認，企業(yè)超級智能體適配的場景依然有限，還無法滿足企業(yè)的所有需求，卻也給出了破解AI焦慮的良方：與其對著“空氣”焦慮，不如先按照聯(lián)想跑通的路徑把AI用起來，在落地應用中持續(xù)挖掘AI的價值。

04 寫在最后

十多年前，信息化轉型風頭正勁時，也有無數(shù)企業(yè)為部署ERP焦慮，坊間流傳著著名的“ERP找死論”，認為上馬ERP需要人力、物力、財力投入，對于企業(yè)管理要求也在增加，對企業(yè)來說“是在尋死”。

歷史經(jīng)驗告訴我們，冒險上了ERP的企業(yè)，生產(chǎn)、研發(fā)、營銷等方面的競爭力持續(xù)提升，不少企業(yè)挖掘出了第二增長曲線，反倒是一些畏手畏腳的企業(yè)，最終被時代所淘汰。

到了AI時代，企業(yè)的焦慮有各種來源，核心癥結仍然是“不會轉、怎么轉”。而聯(lián)想在內的科技大廠，正在用企業(yè)超級智能體改寫智能體的部署和開發(fā)邏輯，全面重塑生產(chǎn)力范式，幫助企業(yè)擺脫“AI焦慮癥”。

相較于繼續(xù)為AI焦慮，不如順應楊元慶在演講結束時的呼吁：“讓AI成為創(chuàng)新生產(chǎn)力，為我們構建一個更智慧、更美好的未來！”