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(gè)角落。從年初引爆全球的“小龍蝦”（OpenClaw）到中國(guó)政府工作報(bào)告中首次寫(xiě)入的“智能經(jīng)濟(jì)”，AI已從技術(shù)話題躍升為國(guó)家戰(zhàn)略和產(chǎn)業(yè)核心驅(qū)動(dòng)力。

然而，在消費(fèi)級(jí)AI應(yīng)用如火如荼、智能體（Agent）概念席卷全球的同時(shí)，企業(yè)級(jí)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(yàn)證（POC），而是迫切尋求能夠帶來(lái)真實(shí)商業(yè)價(jià)值、可規(guī)?；?、安全可控的系統(tǒng)性工程。

從“AI嘗鮮”到“AI為先”的戰(zhàn)略躍遷

當(dāng)前，全球企業(yè)級(jí)AI市場(chǎng)正呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，AI技術(shù)已深度滲透到制造業(yè)、金融、零售等多個(gè)行業(yè)，從單一場(chǎng)景的試點(diǎn)應(yīng)用，逐步向全業(yè)務(wù)流程的規(guī)模化落地演進(jìn)。無(wú)論是跨國(guó)企業(yè)還是本土民營(yíng)企業(yè)，都已深刻認(rèn)識(shí)到AI在降本增效、創(chuàng)新升級(jí)、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的核心價(jià)值，企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用的必要性日益凸顯。

企業(yè)級(jí)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(shí)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(dòng)蕩”與“焦慮”倒逼企業(yè)尋求AI驅(qū)動(dòng)的確定性增長(zhǎng)。 IBM大中華區(qū)董事長(zhǎng)、總經(jīng)理陳旭東在溝通會(huì)上用“動(dòng)蕩”、“AI”、“焦慮”三個(gè)詞概括了當(dāng)前的大環(huán)境。全球局勢(shì)的不確定性、國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)（“內(nèi)卷”）促使企業(yè)紛紛選擇出海，尋找更大的利潤(rùn)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(jìng)爭(zhēng)力、實(shí)現(xiàn)全球化運(yùn)營(yíng)的關(guān)鍵支撐。Artefact全球首席執(zhí)行官Edouard de Mézerac（愛(ài)德華·德·梅澤拉克）也觀察到，中國(guó)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(jí)到全球合規(guī)治理、組織人才國(guó)際化等更深層次。AI成為企業(yè)應(yīng)對(duì)復(fù)雜全球市場(chǎng)、實(shí)現(xiàn)“走進(jìn)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(yuǎn)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(jué)好像已經(jīng)過(guò)去很久，實(shí)際上才一年而已”。從大語(yǔ)言模型到智能體（Agent），技術(shù)的演進(jìn)周期急劇縮短。

IBM商業(yè)價(jià)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(rèn)為，到2030年，組織的核心競(jìng)爭(zhēng)力將主要源于AI。然而，更關(guān)鍵的趨勢(shì)在于企業(yè)關(guān)注點(diǎn)的變化：從去年追求AI預(yù)測(cè)的“完美準(zhǔn)確性”，轉(zhuǎn)向今年更注重“執(zhí)行速度”和通過(guò)AI實(shí)現(xiàn)“產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新”。這表明，AI的價(jià)值評(píng)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(gè)重大機(jī)遇：中國(guó)民營(yíng)企業(yè)正進(jìn)入“二代接班”的關(guān)鍵時(shí)期。這些“數(shù)字化原生代”管理者對(duì)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?！巴瑯右?guī)模的民營(yíng)企業(yè)和國(guó)有企業(yè)，IT投資可能相差巨大。隨著二代接班，這個(gè)情況正在慢慢改變。” IBM中國(guó)科技事業(yè)部總經(jīng)理侯淼補(bǔ)充道，企業(yè)創(chuàng)始人和CEO對(duì)AI的認(rèn)知日益深入，希望新技術(shù)能幫助企業(yè)在管理財(cái)務(wù)、庫(kù)存、乃至全球化運(yùn)營(yíng)中提供更大價(jià)值，這使得AI有機(jī)會(huì)進(jìn)入更高層的戰(zhàn)略決策圈。

最后，巨大的經(jīng)濟(jì)效益預(yù)期構(gòu)成了最直接的驅(qū)動(dòng)力。 侯淼引用第三方機(jī)構(gòu)預(yù)測(cè)指出，人工智能每年有望為全球企業(yè)帶來(lái)4.4萬(wàn)億美元的經(jīng)濟(jì)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(shí)庫(kù)、簡(jiǎn)單問(wèn)答，邁向能夠獨(dú)立運(yùn)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(dòng)化、數(shù)字助手等場(chǎng)景釋放生產(chǎn)力。IBM自身的“零號(hào)客戶”實(shí)踐更是提供了有力佐證：CEO Arvind Krishna定下的兩年內(nèi)通過(guò)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(shí)現(xiàn)了超過(guò)45億美元的年化成本節(jié)省。這些實(shí)實(shí)在在的效益，讓企業(yè)級(jí)AI從“可選”變成了“必選”。

理想很豐滿，現(xiàn)實(shí)卻些許骨感

盡管前景廣闊，但企業(yè)級(jí)AI的規(guī)模化落地之路并非坦途。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(diǎn)構(gòu)成了理想與現(xiàn)實(shí)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(rèn)知誤區(qū)。目前為止，還是存在很多企業(yè)將AI工程簡(jiǎn)化為技術(shù)采購(gòu)或代碼翻譯。這是當(dāng)前最普遍也最危險(xiǎn)的誤區(qū)。陳旭東在溝通會(huì)上反復(fù)強(qiáng)調(diào)：“IT現(xiàn)代化遠(yuǎn)不止代碼重寫(xiě)，更不是代碼翻譯?！痹S多企業(yè)誤以為引入一個(gè)現(xiàn)成的大模型或進(jìn)行編程語(yǔ)言轉(zhuǎn)換（如COBOL轉(zhuǎn)譯）就能實(shí)現(xiàn)AI轉(zhuǎn)型。然而，企業(yè)級(jí)AI是一個(gè)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)棧現(xiàn)代化、組織與流程現(xiàn)代化等多個(gè)維度。

此外，部分管理層將AI視為“萬(wàn)能工具”，期望AI能夠快速解決所有業(yè)務(wù)問(wèn)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(duì)AI的安全性、可靠性存在疑慮，不敢大膽推進(jìn)AI應(yīng)用。博萬(wàn)尚提到，歐萊雅在全球范圍內(nèi)，永遠(yuǎn)不會(huì)用AI生成公眾發(fā)布的廣告信息，就是出于對(duì)AI信任度的考量。

逾越認(rèn)知的鴻溝之后，企業(yè)在技術(shù)層面首要面對(duì)的就是數(shù)據(jù)的考驗(yàn)。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(wàn)尚曾公開(kāi)表示：“數(shù)據(jù)的質(zhì)量，數(shù)據(jù)的清洗是非常重要的，因?yàn)槟阍诮⑵鸷罄m(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(wú)法實(shí)現(xiàn)有效的決策與執(zhí)行。

然而，現(xiàn)實(shí)是許多企業(yè)的數(shù)據(jù)散落在不同的系統(tǒng)、部門(mén)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(guó)民營(yíng)制造企業(yè)為例，你們感覺(jué)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(shí)1%不到?！贝蠖鄶?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(wú)本之木。

具體來(lái)看，數(shù)據(jù)痛點(diǎn)主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：

• 一是數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，很多企業(yè)的數(shù)據(jù)存在不完整、不準(zhǔn)確、重復(fù)等問(wèn)題，無(wú)法滿足AI模型訓(xùn)練的需求。例如，在制造業(yè)的質(zhì)量檢測(cè)場(chǎng)景中，由于產(chǎn)品質(zhì)量提升，殘次品數(shù)量減少，AI模型缺乏足夠的負(fù)面樣本進(jìn)行訓(xùn)練，只能通過(guò)學(xué)習(xí)正品特征實(shí)現(xiàn)檢測(cè)，這無(wú)疑增加了模型訓(xùn)練的難度；
• 二是數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象普遍，企業(yè)內(nèi)部不同部門(mén)、不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)相互獨(dú)立，無(wú)法實(shí)現(xiàn)有效打通與共享，導(dǎo)致AI模型無(wú)法獲取全面的數(shù)據(jù)支撐，難以實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景的應(yīng)用；
• 三是數(shù)據(jù)治理能力不足，很多企業(yè)缺乏完善的數(shù)據(jù)治理體系，數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、管理、應(yīng)用缺乏標(biāo)準(zhǔn)化流程，同時(shí)面臨數(shù)據(jù)安全與合規(guī)的壓力，進(jìn)一步制約了數(shù)據(jù)的利用效率。

企業(yè)在面臨數(shù)據(jù)安全問(wèn)題的同時(shí)，整個(gè)AI應(yīng)用全生命周期的安全問(wèn)題也是困擾企業(yè)級(jí)AI落地的一大掣肘。Gartner報(bào)告指出，超過(guò)75%的企業(yè)將在2030年前制定數(shù)字自主戰(zhàn)略，即對(duì)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(wèn)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)模化應(yīng)用，主要還是因?yàn)槠浒踩缘膯?wèn)題，以及對(duì)于開(kāi)放權(quán)限的高度需求。對(duì)這類(lèi)工具，陳旭東和翟峰都表達(dá)了審慎態(tài)度——它們更適合個(gè)人或小企業(yè)，大企業(yè)短期內(nèi)很難允許其隨意進(jìn)入體系，因?yàn)椤昂蠊豢深A(yù)測(cè)”，涉及權(quán)限管理、合規(guī)管控和高危風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于金融、醫(yī)療等強(qiáng)監(jiān)管行業(yè)，安全可控、可溯源的AI模型和平臺(tái)更是剛需。“IBM強(qiáng)調(diào)其Granite模型的開(kāi)源、安全可靠特性，正是為了滿足此類(lèi)需求?！标愋駯|如是說(shuō)。

當(dāng)企業(yè)拉平了AI認(rèn)知，做好了數(shù)據(jù)就緒，也充分考量了AI帶來(lái)的安全問(wèn)題之后，擋在企業(yè)面前最后一個(gè)比較大的挑戰(zhàn)就是AI的價(jià)值，也就是ROI（投資回報(bào)率）的問(wèn)題。

企業(yè)投資最終要回歸商業(yè)價(jià)值。羅克韋爾自動(dòng)化中國(guó)區(qū)總裁石安提出了一個(gè)深刻的問(wèn)題：在產(chǎn)能過(guò)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(fèi)的新需求？企業(yè)需要思考如何通過(guò)AI從端到端創(chuàng)造新價(jià)值，而非僅僅優(yōu)化現(xiàn)有流程。無(wú)獨(dú)有偶，Edouard也指出，AI的投資回報(bào)需要時(shí)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(cuò)中，Edouard警告“不主張一些企業(yè)可以盲目地進(jìn)行很多的試點(diǎn)，因?yàn)檫@會(huì)花很多錢(qián)，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(huì)浪費(fèi)時(shí)間”。如何規(guī)劃一條清晰的、價(jià)值可衡量的AI實(shí)施路徑，是企業(yè)面臨的重大挑戰(zhàn)。

企業(yè)如何解？

面對(duì)上述挑戰(zhàn)，作為全球領(lǐng)先的科技企業(yè)與專(zhuān)業(yè)咨詢機(jī)構(gòu)，IBM和Artefact基于自身實(shí)踐與客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，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(xiǎn)。而這些思路的核心是：構(gòu)建一個(gè)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(jìn)行長(zhǎng)期、系統(tǒng)的規(guī)劃。IBM自身作為“零號(hào)客戶”的實(shí)踐提供了范本。其CEO曾定下通過(guò)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(shí)現(xiàn)，節(jié)約了45億美元。這種內(nèi)部先行的大規(guī)模實(shí)踐，不僅驗(yàn)證了技術(shù)可行性，更積累了流程改造、組織適配和價(jià)值衡量的寶貴經(jīng)驗(yàn)。IBM咨詢大中華區(qū)及韓國(guó)總裁陳科典分享的國(guó)內(nèi)某企業(yè)案例也印證了這一點(diǎn)：客戶明確要求規(guī)劃一個(gè)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(dòng)匹配、提升人效和利潤(rùn)。

具體來(lái)看，企業(yè)應(yīng)首先從內(nèi)部低風(fēng)險(xiǎn)、高回報(bào)的流程（如財(cái)務(wù)、人力資源、IT支持）開(kāi)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(chǎng)景擴(kuò)展。這要求管理層具備強(qiáng)烈的變革意識(shí)。

其次，在技術(shù)層面，企業(yè)需要一個(gè)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(tái)。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(guò)watsonx平臺(tái)，企業(yè)可以管理來(lái)自IBM、開(kāi)源社區(qū)或其他廠商的多種模型。IBM自己的Granite模型強(qiáng)調(diào)安全、開(kāi)源和可溯源，但平臺(tái)本身保持開(kāi)放。此外，翟峰表示，近年來(lái)IBM通過(guò)一系列的收購(gòu)行為，不斷加強(qiáng)著自身在AI領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)力。比如，IBM收購(gòu)DataStax（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）、webMethods（系統(tǒng)集成）、Confluent（實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流）等公司，旨在強(qiáng)化數(shù)據(jù)編排、流程打通和實(shí)時(shí)處理能力，這正是智能體能否“落地干活”的關(guān)鍵。

而平臺(tái)化的思路也體現(xiàn)在了Artefact的戰(zhàn)略布局之上。對(duì)此，Edouard表示，Artefact的核心優(yōu)勢(shì)在于不鎖定任何技術(shù)路線，而是根據(jù)客戶需求動(dòng)態(tài)調(diào)度千問(wèn)、DeepSeek、火山引擎等多種模型?！凹夹g(shù)的公司關(guān)心的是產(chǎn)品的銷(xiāo)售，而對(duì)我們來(lái)講我們更關(guān)心是企業(yè)使用這個(gè)技術(shù)最終能得到什么樣的結(jié)果?！?這種立場(chǎng)使其在競(jìng)標(biāo)中更能贏得客戶信任。

展望未來(lái)，企業(yè)級(jí)AI的競(jìng)爭(zhēng)，將是系統(tǒng)工程能力的競(jìng)爭(zhēng)。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(jià)值的整體能力。中國(guó)的速度與開(kāi)放性，與全球的合規(guī)經(jīng)驗(yàn)與系統(tǒng)思維，正在碰撞融合。正如Edouard所言，結(jié)合中國(guó)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(wú)論是IBM的“深耕”與“全?！?，還是Artefact的“中立”與“人才為本”，其核心都指向同一個(gè)方向：幫助企業(yè)跨越從概念到價(jià)值的鴻溝，在智能經(jīng)濟(jì)的新時(shí)代，構(gòu)建堅(jiān)實(shí)而靈活的競(jìng)爭(zhēng)力底座。（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨蓋虹達(dá)）