AI落地新范式：从模型军备竞赛转向企业资产的“蒸馏”与“泛化”

行业背景：SaaS并未消亡，资产成为护城河

年初市场曾担忧AI智能体将替代传统SaaS软件，导致相关股票大幅抛售。然而近期Salesforce和Workday等企业的强劲财报打破了这一共识：其AI业务不仅未萎缩，反而带动客户升级高价方案。核心原因在于，这些企业拥有多年积累的专有数据和流程资产，构成了AI难以绕过的护城河。这表明AI并非简单替换产业，而是通过企业自身的结构化资产来兑现价值。

与此同时，斯坦福《人工智能指数报告》显示，中美顶级大模型性能差距已收窄至2.7%，国产开源模型价格极低。模型日益商品化，使得竞争焦点从参数规模转向了如何将通用能力转化为企业专属价值的“蒸馏”与“泛化”路径。

上半场：蒸馏——解决“值不值得投入”

“蒸馏”旨在将通用模型能力提炼为企业深度能力，核心在于组织认知与数据基建的双重进化。

1. 组织与管理形态的进化

• 认知升级： 中国计算机用户协会工业互联网与大数据应用分会理事长朱卫列指出，决定AI嵌入业务的关键在于管理者数字素养的提升，应从“重平台”转向“重应用”。
• 智企定义： 超聚变CEO刘宏云提出“智企”概念，即沿WATT→FLOPS→TOKENS→AGENTS→VALUES价值链产出价值的组织形态，强调企业需先理清认知、经济与价值三重焦虑下的组织形态。

2. 数据与知识的结构化调用

• 逆向落地法： 百丽时尚CIO季燕利分享“先基建，再模型”策略，通过工程化建设，仅在电商领域每月即可由AI接管数十万张超时单据处理。
• 本体模型构建： 滴普科技创始人赵杰辉主张将行业知识和业务规则编码为可推理的“本体模型”，视记忆为智能体的灵魂，而非简单存储数据。
• 基础设施与空间智能： 人保信息科技部总经理何东川探讨了从合规底线到数据底座的焕新；飞渡科技董事长何文武则聚焦空间大模型，强调工业级空间智能基础设施是AI进入物理世界的刚需底座。
• AI原生企业探索： G7 CEO翟学魂与品胜董事长赵国成在对话中探讨不同路径下，企业如何蒸馏出适配“AI原生”的能力，如翟学魂先推硬件夯实基础，赵国成推进AI硬件布局。

下半场：泛化——解决“能不能做大”

“泛化”旨在将单一能力放大为可持续的商业生意，核心在于价值分配重构与商业闭环跑通。

1. 数据、模型与客户三方价值重新分配

• 词元经济： 深圳数据交易所总经理古亮探讨将数据价值拆解为可计量、可定价的词元，推动数据要素市场化。
• 甲方视角： 美的集团副总裁张小懿作为Token消耗大户，关注AI带来的可衡量业务效果，反映了市场对价值分配的直观反馈。
• 本地智能路径： 原点星辉CTO郭权玮介绍本地大模型StartLux-27B，主张将推理部署于终端，以更低算力门槛提供不同于云端集中式的价值分配方案。
• 多方协同： 智识神工、京博控股集团、腾讯云及超聚变代表分别就创业公司、传统集团、行业协会和云厂商的角色，探讨AI生产力形成的协同机制。

2. 具体场景的商业闭环验证

• 汽车金融全链路： 易鑫首席技术官贾志峰展示自研Agentic大模型在获客、风控和运营全链路的嵌入，年交易额约700亿元，验证了交易效率提升的商业潜力。
• 合规刚需数字化： 百望股份董事会首席顾问陈振铭依托超200亿张发票处理经验，将合规能力转化为产业级数字生产力，证明了非性感场景也能形成规模化收入。

结语

当前大型企业AI落地仍面临成本高、见效散、难衡量三大困境。真正的答案不在于空谈模型，而在于跳过任何一层直接追求下一层的务实路径。9月16日举行的2026 ITValue Summit数字价值年会主论坛，将通过上述议程进一步探讨这一主题，并在晚间设置千亿俱乐部闭门研讨会，深入交流体系构建与实效验证。