導語
如今，企業 AI 化已如十年前的企業互聯化般成為行業趨勢，但它并非簡單的技術疊加，而是通過 AI 重塑業務流程、構建智能生態的系統性變革。不同于互聯網解決信息不對稱，AI 聚焦處理海量知識以提升決策效率，其核心仍在于與企業主營業務的深度綁定。
當前企業 AI 落地雖面臨場景難尋、數據不規范等痛點，且大模型因依賴公開數據缺乏差異化，但破局路徑已清晰：從 “小模型” 起步激活隱性知識，結合私有數據與公開文獻補足數據短板，再通過 “場景選擇 - 戰略保障 - 技術規劃” 三步走構建體系。未來，擁有優質數據的企業，將在競爭中占據先機。
一、企業AI化已經成為趨勢
企業AI化已經成為趨勢與共識，就如同前十年企業互聯化一般，那么企業AI化是指什么？綜合各家之言可歸納為企業在人工智能時代，為適應技術變革、提升競爭力而制定的系統性規劃，旨在通過AI技術重塑業務流程、優化決策機制、創造新價值，并構建可持續發展的智能生態。
其核心在于將AI從工具升級為戰略驅動力，通過數據驅動、人機協同、動態迭代等方式，實現企業從傳統運營模式向智能時代的轉型。其具體可包括AI戰略愿景與目標、技術與數據基礎、組織與人才轉型、應用場景與價值實現等等。
從概念而言，企業AI化與之前的企業互聯網化從形式上有眾多相似之處，那么現在企業的AI化戰略與十年之前的企業互聯網有什么區別，這個需要從本質上進行思考。
互聯網核心是處理海量信息，解決的是信息不對稱的問題，通過網絡效應進行價值放大！
AI核心是處理海量知識，解決的是決策效率與成本的問題，通過創造新的供給進行價值放大！
互聯網與AI 智能本質上存在眾多的相關性和繼承性。
十年前判斷一個企業的互聯化的關鍵在于其主營業務+互聯網的程度，同樣今天判斷一個企業AI化的關鍵也是與主營業務結合的程度。
那么如何將企業的主營業務與AI深度綁定呢？
這需要通過結合AI的基本三要素：算法、算力和數據，這與互聯網三要素：數據化、算法化和產品化存在連續性與繼承性。
二、算法與算力是AI“智慧程度”突破的關鍵
數據是建立差異化的關鍵，更多、更準、更豐富、更多維，數據質量更好，AI的質量越高。
目前大模型遇到了一定的瓶頸，很大原因是因為目前所強調預訓練是針對網上公開數據的訓練，各大模型的差異化其實是不大的，更無法降維打擊。
在算法與算力相對平均的實際情況下，數據成為未來企業能否真正實現AI的勝負手。
幾年前歐賽斯曾服務過一家做可信計算的客戶，其負責人曾說未來不是“大數據”的時代，而是“小數據”！
什么是“小數據”呢？舉個例子，真正的行業專家的能力不是基于其對公開知識的知曉程度，而是基于公開知識的理解、思考所構建的屬于自己的知識架構，這是知識與經驗的總和，是公開知識所無法掌握的，也是其成為專家的關鍵。同樣的道理，“小數據”是針對某一領域/行業的深度知識的掌握，這是未來AI成敗的關鍵，在這里我稱之為 “行業深度知識”。
對于企業AI結合作為企業發展要素中的新供給，最大的難點，其實不是技術，而是場景。
很多事不是AI做不到，而是場景沒找準、數據亂、流程沒打通、人也沒準備好，比如數據不規范。比如企業數據很多，但缺乏語義標簽，AI根本“看不懂”。再比如數據太少，這是做垂類模型最致命的痛點等等。
因此企業AI建設不是一日之功，需要系統規劃，從成果而言，未來企業AI可能并非單一大模型主導，而是形成“大模型+無數小模型”的組合生態。小模型深入現場、理解具體工況；大模型在上層進行知識歸納與智能決策。只有這樣，企業龐雜的隱性知識才能被真正激活，讓數據不再沉默，推動AI從“能用”走向“好用”。
因此企業在實際操作中可以先從“小模型”開始，明確企業發展中的關鍵難點與節點，通過組織業務流程，整理數據，將業務邏輯轉化成數據邏輯，進行快速的上線不斷訓練算法與投喂知識，上線跑起來，先“智障”再“智能”。逐步圍繞企業經營形成若干個“小模型”，為企業經營提供新“供給”，逐步逆向構建企業級的“大模型”。
同樣針對企業的場景數據不充足的問題，可以采用把企業內部數據和公開文獻結合，用大模型去理解文獻中的實驗邏輯，比如材料配比、工藝參數這些，再做仿真性的數據擴充。當然，確保這些擴充數據是“靠譜”的。這樣一來，既補足了數據，也提升了模型泛化能力。
解決企業落地AI兩大核心痛點之后，從系統構建上可遵循“三步走”策略。
第一步：場景選擇：根據模型的能力邊界和成長性，進行三維價值評估——業務價值、技術難度與數據支撐，選擇關鍵場景、預期效果與分階段實施路徑；
在AI技術架構的全面升級層面，傳統架構已到極限，軟件的復雜性和數據規模都在指數級增長，人工規則式的系統越來越難適應變化，AI架構能以更低的邊際成本處理更復雜的任務。過去企業拼的是執行力，現在拼的是“智能密度”，誰能讓AI更好地理解業務，誰就能跑得更快。
第二步：戰略與組織保障：制定適合的AI戰略，并建立相應的組織保障，如達能成立“AI攻堅組”，把業務和技術人員放在一起，從數據、流程到文化全面推進。首先是讓分散在不同渠道的數據沉淀下來，形成可復用的資產；其次是重構業務流程，而不是在舊流程上簡單加一個AI模塊；最后則是推動文化變革，讓員工日常工作中習慣性使用AI工具，甚至自己動手訓練小模型或小Agent。
第三步：技術架構與規劃：選擇適當的技術架構，需要AI全棧架構與AI落地規劃相結合。
開源與各類平臺降低了“會用AI”的門檻，但懂業務、懂流程、懂合規的門檻在迅速升高。如To B的難點不在“能不能接模型”，而在“能不能嵌進流程”。把“制度、工藝、質控要求、審批流”翻譯成機器能理解的知識與約束，再讓AI去輔助或半自動執行。
未來一到兩年，“模型越強，企業越強”，而不是“模型越強，企業越慌”。
模型能否真正幫到企業，關鍵還是在于——有沒有優質、獨屬于企業自己的“私有數據”。
這些私有數據，其實就是企業的培訓體系、研發文檔、產品規范，這些都決定了模型能學到多少“業務真相”。
因此企業趁早去做結構化積累！
三、企業 AI 未來布局
未來的企業競爭屬于是AI為核心的體系化的競爭，是更強大的智能體對低維度智能體的吞噬，產生產業“黑洞效應”，這是對過往經濟模式的最大改變。企業目前所做的是要跟上潮流，從現在做起，從小做起哪怕只是規范測試文檔、整理項目經驗、標準化報告格式，都是在為未來的大模型打地基。
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