从“项目交付”到“价值交付”，AI步入“工业化”时代 | ToB产业观察

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文章摘要

AI领域从“手工作坊”向工业化的转型速度远超传统行业，仅用3年便跨越了西方国家200年、中国70余年的工业化历程。当前AI落地已从“项目交付”升级为“价值交付”，这一趋势在红杉资本会议上获得OpenAI、谷歌等150位行业领袖共识，强调下一轮AI的核心是“收益”而非工具。中国通过《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》明确三阶段目标：2027年AI与重点领域深度融合，智能体普及率超70%；2030年普及率提升至90%；2035年全面进入智能社会。政策通过建设中试基地加速技术产业化，为智能体发展提供支撑。

国内外AI发展路径差异显著，中国凭借应用场景优势走出一条特色道路。浪潮集团肖雪指出，国际以基础理论、算力驱动为主，而中国延续互联网时代的成功经验，依托全产业链、统一市场和政策执行力，在移动支付、健康码等场景实现突破。中国企业无需直接对标OpenAI的基础模型，而应聚焦垂直行业结合，解决“最后一公里”落地问题。这种“应用之道”与国外强调金融属性、算力属性的路径形成鲜明对比。

AI工业化面临效率、成本、质量三大核心挑战。传统模式下，政务问答模型需5名工程师耗时1个月标注数据，制造周期达90人天；企业单独采购算力导致单模型成本数千万，全球AI公司研发投入增长45%但商业化率不足30%。模型质量受限于业务匹配度与数据问题：金融与零售行业需求差异显著，而企业数据分散在数十个孤岛系统中，有效数据占比低于10%，80%项目因数据问题停滞。肖雪认为，这种依赖人工经验的“手工作坊”模式是阻碍规模化的主因。

模型工厂模式通过工业化生产破解困境。浪潮云构建包含九大单元的人工智能模型工厂，以标准化流程重塑AI生产链。数据车间通过11道工序清洗、合成数据，确保安全与质量；模型车间用8道工序完成调优训练。该模式将模型制造周期压缩至20人天，效率提升75%。全球已建成4个类似工厂，美的荆州工厂即将投产，标志着集约化生产成为行业趋势。肖雪强调，模型交付仅是服务起点，AI已进入“价值交付”时代。

AI的终极目标是像水电一样普适化。政策明确2030年智能体普及率超90%，但实现这一目标需克服技术理想与现实的差距。瓴羊副总裁林永钦指出，企业应聚焦智能体与业务场景的结合而非技术迭代。从工具到价值、从作坊到工厂的转型，不仅重塑产业形态，更推动智能经济时代的到来，其核心在于通过工业化手段实现效率、成本与质量的平衡，最终释放AI的商业与社会价值。