2026年，AI驱动的智能经济已成为国家战略核心。年初OpenClaw的全球现象与政府工作报告的定
2026年，AI驱动的智能经济已成为国家战略核心。年初OpenClaw的全球现象与政府工作报告的定调，共同宣告AI从技术议题跃升为产业变革的根本驱动力。
免费影视、动漫、音乐、游戏、小说资源长期稳定更新！ 👉 点此立即查看 👈
然而，当消费级AI应用与智能体概念热度空前时，企业级AI的落地路径却呈现出截然不同的深度与复杂性。企业已不再满足于概念验证，其核心诉求已转向如何实现规模化、安全可控且能直接兑现商业价值的系统性AI工程。
全球企业级AI市场正经历结构性增长。AI技术正从制造业、金融到零售等行业的单点应用，加速渗透为支撑全业务流程的底层架构。无论是跨国集团还是本土企业，共识已然形成：AI在降本增效、驱动创新与构建市场壁垒方面的核心价值无可争议。
当前的核心议题，已从“是否投入AI”彻底转向“如何高效部署、深化应用并实现价值最大化”。这一战略转向，是宏观压力、技术迭代与企业内生需求共同作用的结果。
首先，宏观环境的不确定性与竞争焦虑，正驱动企业向AI寻求确定性的增长杠杆。IBM大中华区董事长陈旭东用“动荡”、“AI”、“焦虑”三个关键词概括当前态势。全球局势波动与国内市场的激烈竞争，促使企业将视野投向海外以拓展利润空间。在此过程中，AI的角色发生根本性演变——它不仅是内部流程优化工具，更是企业构建全球化运营能力、实现精细化管理的战略支柱。Artefact全球首席执行官Edouard de Mézerac的观察印证了这一点：中国企业的出海需求正从初期的技术对接与数据连通，深化至全球合规治理与组织人才国际化等复杂层面。AI成为企业真正实现本地化运营、而非简单业务外迁的关键能力。
其次，技术范式的加速迭代，要求企业必须以系统工程思维驾驭AI。陈旭东指出：“从DeepSeek的出现到智能体普及，技术周期被急剧压缩。”IBM商业价值研究院的《2030年企业展望》揭示了一个更深刻的趋势：超半数高管认为，到2030年，组织的核心竞争力将主要源于AI。企业的关注焦点已从去年追求模型的预测精度，转向今年更看重部署速度以及通过AI实现产品与服务创新。这标志着AI的价值评估体系已完成重构，其战略优先级得到空前提升。
再者，企业数字化基础的成熟与新一代管理者的崛起，为AI的深度应用创造了条件。一个关键机遇窗口正在打开：中国民营企业普遍进入“二代接班”周期。这些具备数字化原生思维的掌舵者，对运用数智化手段管理企业有着更高的接受度与迫切需求。陈旭东观察到：“同等规模的民营与国有企业，其IT投资差距正在因接班进程而逐步改变。”IBM中国科技事业部总经理侯淼补充道，企业创始人及CEO对AI的认知日益深入，他们期望新技术能在财务管控、库存优化及全球化运营中提供战略级洞察。这使AI得以直接进入最高决策视野。
最终，最直接的驱动力来自于明确的经济效益预期。侯淼引用分析指出，人工智能每年有望为全球企业创造4.4万亿美元的经济价值。AI的应用阶段也已从早期的知识库问答，演进至能够独立执行任务的智能体阶段，在代码生成、流程自动化等领域释放出巨大生产力。IBM自身的“零号客户”实践提供了有力佐证：其CEO设定的两年内通过内部应用AI节省20亿美元的目标，在2025年底被大幅超越，实现了超过45亿美元的年化成本节省。如此切实的回报，使得企业级AI从“可选项”变为“必选项”。
尽管前景广阔，但企业级AI的规模化落地之路布满挑战。从认知、数据到安全与投资回报，一系列交织的难题构成了理想与现实之间的关键鸿沟。
首要挑战在于认知误区。仍有不少企业将复杂的AI系统工程简单等同于技术采购或代码转换，这是普遍且危险的误解。陈旭东在沟通中强调：“IT现代化远非代码重写或翻译。”企业级AI是一个涵盖应用、基础设施、数据技术栈、组织与流程的系统性现代化工程。此外，管理层对AI的期望容易走向两极：要么视其为万能解决方案，缺乏耐心等待长期价值；要么对安全与可靠性过度担忧，导致行动迟缓。欧莱雅在全球范围内坚持不使用AI生成公众广告信息，正是基于对品牌信任度的严格守护。
跨越认知鸿沟后，企业面临的核心技术考验在于数据。高质量、治理良好的数据是AI的“高能燃料”，而非副产品。欧莱雅北亚总裁博万尚指出：“数据质量与清洗至关重要，因为它奠定了后续所有工作的基础。”Edouard也强调，智能体AI的有效运行依赖于充足、完整的数据支撑。然而现实是，大量企业的数据散落于不同系统与部门，形成孤岛。IBM大中华区首席技术官翟峰的判断更为尖锐：“以中国民营制造企业为例，具备统一IT基座、全球数据一张网及统一AI管控能力的企业，可能不足1%。”多数企业仍受困于烟囱式系统架构，缺乏现代化的统一基座，使得AI落地缺乏根基。
具体而言，数据痛点体现在三个层面：一是数据质量参差，不完整、不准确及重复问题普遍，难以满足模型训练要求。例如在制造业质检场景，随着产品质量提升，缺陷样本稀少，AI模型只能通过学习正品特征进行判断，难度显著增加。二是数据孤岛顽固，部门与系统壁垒阻碍了数据的有效流通与协同，导致AI模型视角局限。三是数据治理能力薄弱，缺乏标准的采集、存储与管理流程，同时需应对数据安全与合规的多重压力，进一步制约了数据价值的释放。
在数据之外，贯穿AI应用全生命周期的安全问题，是企业级落地的另一大制约。Gartner预测，超过75%的企业将在2030年前制定数字自主战略。AI治理、模型安全与数据隐私等问题日益突出。以近期备受关注的OpenClaw为例，其未能在ToB领域规模化应用，核心原因在于安全顾虑以及对开放权限的过高需求。对于此类工具，陈旭东与翟峰均持审慎态度——它们可能更适合个人或小团队使用，大型企业短期内很难允许其随意接入核心系统，因其涉及复杂的权限管理与不可预测的风险。对于金融、医疗等强监管行业，安全可控、全程可溯的AI平台更是刚性需求。这也解释了IBM为何强调其Granite模型的开源与安全可靠特性。
当企业摆正认知、夯实数据基础并评估安全风险后，横亘在前的最终挑战，便是AI的终极价值命题——投资回报率。
企业的一切投资终需回归商业价值。罗克韦尔自动化中国区总裁石安提出了一个深刻问题：在产能过剩的背景下，AI提升的效率是否创造了他人愿意付费的新需求？企业需要思考如何通过AI端到端地创造新价值，而非仅仅优化现有流程。Edouard持相似观点，他认为AI的投资回报需要时间，且衡量方式正在演变——AI能帮助企业在同等投资下获得更优产出。然而，不少企业仍陷入短期概念验证试错的循环中。Edouard警告：“不主张企业盲目进行大量试点，这会耗费大量资金，且可能因数据质量等问题而浪费时间。”如何规划一条价值清晰、可衡量的AI实施路径，是企业面临的重大挑战。
面对上述挑战，作为深度参与者，IBM与Artefact基于自身实践与客户服务经验，提出了系列洞察。其核心思路高度一致：构建一个既能支持敏捷创新又能确保安全可控的现代化AI基础。
首要举措，是将AI提升至公司整体战略高度，进行长期、系统的规划。IBM以自身为“零号客户”的实践提供了范例。其CEO设定的内部AI节省目标被大幅超额完成，这不仅是技术胜利，更是流程改造、组织适配与价值衡量方法论的成功。IBM咨询大中华区及韩国总裁陈科典分享的某企业案例同样印证了战略规划的重要性：客户明确要求规划一个为期三年的智能供应链转型旅程，目标直指供需自动匹配、人效与利润提升，而非追求孤立的概念验证。具体执行上，企业可从内部低风险、高回报的流程（如财务、HR、IT支持）切入，积累能力、建立信心后，再逐步推向客户服务、产品创新等更复杂的前端场景。这一切的前提，是管理层必须具备坚定的变革决心。
其次，在技术实现层面，企业需要一个能够整合多模型、无缝连接新旧系统、并保障全链路安全的技术平台。IBM的布局策略具有代表性：其战略重心并非“卷”大模型参数，而是持续深耕AI“基础设施”。例如，通过watsonx平台，企业可以统一管理来自IBM、开源社区或第三方厂商的多样化模型。IBM自家的Granite模型虽强调安全与开源，但平台本身保持开放包容。翟峰透露，近年来IBM通过收购DataStax（强化非结构化数据处理）、webMethods（增强系统集成）、Confluent（提升实时数据流能力）等一系列动作，正不断加强其在数据编排、流程打通等关键环节的竞争力——这些恰恰是智能体能否真正“落地干活”的核心。
这种平台化、解耦式的思路，在Artefact的战略中也得到体现。Edouard表示，Artefact的核心优势在于不锁定任何单一技术路线，而是根据客户具体需求，灵活调度千问、DeepSeek、火山引擎等多种模型。“技术公司关心产品销售，而我们更关心企业使用技术最终能获得什么结果。” 这种中立、以结果为导向的立场，往往更能赢得追求实效的客户信任。
展望前路，企业级AI的竞争，本质上是系统工程能力的竞争。它比拼的已不是单个模型的优劣，而是企业整合技术、数据、流程、组织与安全，并将其转化为持续商业价值的整体能力。中国市场的速度与开放心态，正与全球的合规经验及系统思维发生碰撞融合。正如Edouard所言，结合中国的敏捷与欧洲的审慎，或许能走出一条更稳健、更可持续的AI落地之路。无论是IBM强调的“深耕”与“全栈”，还是Artefact秉持的“中立”与“人才为本”，其最终指向都殊途同归：助力企业跨越从概念到价值的鸿沟，在智能经济的新纪元，构筑起既坚实又灵活的竞争力底座。
（文｜Leo张ToB杂谈，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）
菜鸟下载发布此文仅为传递信息，不代表菜鸟下载认同其观点或证实其描述。
