當大模型技術以 “每天上新模型” 的速度迭代，當企業 80% 的 AI 投入僅覆蓋 3% 的核心流程，當傳統組織架構與 10 倍生產力的 AI 工具格格不入 ——AI 工程化落地正站在 “冰火兩重天” 的十字路口。2026 年初，由【Yolanda科技見聞】與【矩陣起源】聯合主辦的 “AI + 數據時代技術戰略與組織進化” 第三期“智能規劃 —— 如何制定一份AI時代的技術戰略藍圖？”主題，墨創數跡 CEO 汪丹Yolanda 擔任主持人，邀請了矩陣起源 CEO 王龍、富滇銀行數字金融中心副主任李濤、硅基流動聯合創始人楊攀三位嘉賓，圍繞企業 AI 落地的現實困境、決策框架與技術趨勢展開深度對話，為行業提供了從戰略到執行的全景式參考。
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一、AI 工程化落地：技術狂奔與組織滯後的矛盾
技術迭代速度顛覆傳統規劃邏輯
楊攀指出，自 ChatGPT 發佈以來，大模型技術已進入 “年萬款新模型” 的爆發期。Hugging Face 數據顯示，全球每年新增模型超 1 萬款，硅基流動平台幾乎 “每天上新”。這種速度使得傳統以 “年” 為單位的工程規劃徹底失效：2023 年企業斥巨資訓練的私有模型，2025 年已無人問津；RAG、LangChain 等曾被視為 “必選項” 的技術，如今在社區引發激烈爭議。
組織管理成為價值釋放的最大瓶頸
AI 帶來的個體生產力提升（如 10 倍效率增益）與傳統組織架構形成尖鋭矛盾。楊攀強調：“若企業仍沿用瀑布式或敏捷開發時代的管理模式，AI 的組織價值可能從 10 倍縮水至 1-2 倍。” 例如，當員工可通過 AI 獨立完成 PPT 撰寫、數據分析等任務時，傳統協作流程、績效考核體系反而成為阻礙。
落地現狀：已卷領域慘烈競爭，企業端猶豫不前
王龍以 2016 年深度學習浪潮為參照，指出當前 AI 落地呈現 “冰火兩重天”：人臉識別、OCR 等 “已卷出” 的領域價格暴跌（如人臉核身從 1 元 / 次降至 0.05 元 / 次），而企業端實際將 AI 用於核心流程的比例不足 5%（中國低於 3%）。其根源在於企業對 AI 效果的低估 ——“能生成視頻卻訂不對機票”“能寫合同卻算錯小數點”，這類 “高精度場景失效” 問題讓企業猶豫不前。
二、企業 AI 投入決策：四類場景與三大策略
面對 AI 投入的 “不確定性”，企業需根據資金與決心的組合制定差異化策略：
- 資金充裕且決心堅定：鎖定 3-5 年長期規劃
王龍建議，此類企業需聯合專業機構制定包含里程碑的長期規劃，同步推進技術落地與組織重塑。例如，某全球頭部零售企業通過 “數據基座 + GPU Infra” 雙輪驅動，以 “終極思維” 倒推技術佈局，即便短期 ROI 不明確，仍堅持構建 AI 原生的基礎設施。
- 決心大但資金有限：小步快跑激活員工價值
核心目標是 “讓員工用起來”。王龍強調：“無需追求場景的‘高大上’，先通過高頻工具（如 Copilot、DeepSeek 一體機）培養員工使用習慣，沉澱數據資產。” 例如，某製造企業通過 “AI 提效工具與績效掛鈎”，3 個月內員工日活提升 40%，為後續場景拓展奠定基礎。
- 有錢但猶豫：按效果分成，降低試錯成本
針對 “觀望型” 企業，王龍提出 “價值場景分成模式”：選擇高潛力場景（如智能客服、供應鏈優化）與服務商合作，按實際效果（如降本金額、營收增量）分成。此模式既規避了一次性投入風險，又能通過 “結果驗證” 逐步建立信心。
中小銀行的 “跟隨策略” 與合規平衡
李濤分享了中小銀行的獨特路徑： 跟隨頭部銀行補齊短板 （如對齊上海銀行、寧波銀行的對話式服務），同時以 “混合架構” 控制成本 —— 不可出域數據採用本地化模型，可出域場景接入 SaaS 服務。例如，富滇銀行通過 “客户經理 AI 工具與績效掛鈎” 推動內部提效，2026 年計劃從 “內部對話即服務” 向 “外部客户服務” 延伸。
三、數據與 AI 基座：從 “垃圾數據” 到 “智能燃料” 的跨越
“教會 AI 為企業服務，數據必須完整、有代表性、一致且新鮮。” 王龍的觀點直指核心：垃圾數據會導致 AI “神經錯亂”，不新鮮的數據無法支撐核心流程決策（如庫存調整、物流排產）。
企業數據治理的三大誤區
- 盲目治理而非場景驅動 ：李濤指出，中小銀行若為 AI 升級單獨啓動 “千萬級數據治理項目”，最終往往 “數據沒治好，AI 也用不好”。
- 忽視混合架構的靈活性 ：富滇銀行採用 “特徵工程 + 知識圖譜 + AI 推薦” 的混合模式，將不可出域數據與開源模型 API 結合，降低應用複雜度。
- 低估 “數據新鮮度” 的價值 ：王龍舉例，某零售企業因使用 3 個月前的庫存數據，導致 AI 推薦系統誤判商品需求，損失超千萬元。
中小銀行的破局之道：輕量切入，數據先行
李濤建議，中小銀行可從 “數據集運營” 起步：先明確 AI 應用場景（如交叉鏈式營銷推薦），再針對性構建知識圖譜，而非追求 “大而全” 的基座建設。例如，通過 “本地化模型處理客户隱私數據 + SaaS 服務處理通用場景”，實現成本與合規的平衡。
四、自研與外包決策：成本、可控性與迭代速度的三角平衡
企業應如何在 “自研” 與 “引入服務商” 間抉擇？三位嘉賓提出三維度框架：
- 成本維度：高頻場景優先 SaaS 化
李濤以銀行為例：“OCR、人臉識別等高頻調用場景，除監管要求外，應優先採用 SaaS 服務降低邊際成本。例如，某銀行通過接入第三方 OCR API，將票據處理成本降低 60%。”
- 業務可控性維度：核心邏輯必須自研
涉及客户資產、隱私數據、風控模型的場景需堅決自研。李濤強調：“營銷 SOP 中的客户定價算法、基於知識圖譜的交叉推薦邏輯，若採用外部服務，可能導致核心競爭力流失。”
- 市場迭代維度：標準化場景 “數據 + 外部推理” 結合
王龍指出，對於 Coding、營銷推薦等標準化程度高、迭代快的場景，可將數據標記後與外部推理服務結合（如 “企業私有數據 + 通用大模型 API”），既利用外部算力優勢，又保障數據安全。
服務商選擇的範式轉移：從 “賣工具” 到 “交付結果”
楊攀提出 “2025 年不要再給人類做 SaaS” 的觀點：“AI 時代，工具型 SaaS 的價值將被 Agent 取代。企業應選擇能提供‘給Agent 調用的基礎設施’的服務商，或直接按結果付費（如‘節約 1000 萬人力成本，分成 200 萬’）。”
五、顛覆性技術應對：世界模型與組織進化的未來
當技術以 “斷層式” 速度演進，企業應如何佈局下一代 AI？
- 世界模型：物理規律與規則嵌入的突破
王龍預測，下一個產業革命引爆點將是 “世界模型”—— 一種能嵌入物理規律、理解時空關係的智能系統。“當前大模型缺乏時間觀念（如‘1 小時內不準説話’無法執行）、方位認知（如‘A 地在 B 地東邊’判斷錯誤），而世界模型可解決規則理解與幻覺檢測問題，推動 AI 從‘模糊輔助’走向‘高精度決策’。”
- 中小銀行的 “務實派” 策略
李濤直言，中小銀行對顛覆性技術需 “觀望 + 跟隨”：“等工行、招行驗證對話即服務（CaaS）的可行性後，我們再投入私有化部署，同時通過‘客户經理績效綁定 AI 工具使用率’解決內部推廣難題。”
- 組織進化：從 “管控” 到 “賦能” 的轉型
楊攀建議，企業需構建 “AI 原生” 的組織架構：“當員工可通過 AI 獨立完成 80% 工作時，管理者應從‘流程管控者’轉型為‘資源協調者’，例如允許員工自主選擇模型工具、靈活調整協作流程。”
結語：在不確定性中尋找確定性
AI 工程化落地的本質，是技術狂奔與商業現實的平衡藝術。企業既需以 “終極思維” 佈局數據基座、彈性 Infra 等長期能力，又需通過 “小步快跑” 驗證場景價值；既需警惕 “為 AI 而 AI” 的技術狂熱，又需避免 “因猶豫而錯失窗口期” 的保守。正如王龍所言：“今天的難而正確之事，終將成為明天的行業標配。” 在這場智能化轉型的長跑中，唯有將戰略定力轉化為執行細節，才能穿越技術迭代的迷霧，真正釋放 AI 的組織價值。
