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从“企业AI”到“AI企业”,这场会议把AI落地路径讲透了

   日期:2026-01-18 00:37:32     来源:网络整理    作者:本站编辑    评论:0    
从“企业AI”到“AI企业”,这场会议把AI落地路径讲透了

随着模型使用日常化,“token”将成为新的生产要素,企业成本结构可能从“雇人”逐步走向“雇token”。

作者 | 于佳卉
来源 | 至顶科技

在2026第五届AIGC开发者大会上,由至顶科技主办的“企业AI应用与本地算力实践”分论坛成为现场焦点之一。来自企业级AI服务、前沿模型与推理技术、产业应用实践等领域的嘉宾,从产业趋势、工程方法、组织变革等多个维度,围绕企业如何在真实业务场景中落地AI能力、构建高效可靠的本地算力体系,探讨了业务流程重塑与价值增长的可行路径。

至顶科技CEO、PEC China发起人高飞在开场致辞时指出,企业评估AI时容易陷入“刻舟求剑”——用当下体验去推断未来能力,从而低估迭代速度、错过窗口期。他将AI进入企业的过程概括为三个阶段:第一阶段从不了解到了解,关键是避免用旧体验否定新能力;第二阶段将AI用于提效,但更重要的是回答“提效之后下一步怎么做”;第三阶段则是从“用AI”走向“成为AI企业”,在效率之外创造新模式、新岗位与新价值。

至顶科技CEO、PEC China发起人高飞

高飞提出,随着模型使用日常化,“token”将成为新的生产要素,企业成本结构可能从“雇人”逐步走向“雇token”。在这一趋势下,算力形态将走向多层协同:云端、本地数据中心与桌面端等共同承担token生产,以降低成本、提升可负担性。

中智达信创始人杨斌深耕医疗行业35年,他指出,医疗资源长期存在结构性不均衡,顶级医院与顶级外科专家稀缺,患者在面对手术决策时常陷入“要不要做、找谁做”的焦虑。误诊与不必要手术带来的现实风险,也让“将顶级医生经验沉淀为可传承、可研究、可放大的资产”成为迫切需求。

中智达信创始人杨斌

围绕这一目标,杨斌介绍,中智达信长期聚焦外科高风险、复杂场景,打通从医生办公室到手术室、ICU、病房与随访的全流程,形成可追溯的外科临床案例数据库,并在“场景—数据—应用”闭环基础上推进专科专病与AI智能体建设:先以场景确定数据内容与标准,再通过数据采集与治理、模型训练与临床回归形成自驱循环。他强调,体系必须嵌入诊疗流程、不增加医生负担,让数据在真实业务中自然形成,才能真正支撑临床、教学与科研。

OPC(One Person Company)近两个月再度走热,软积木CEO、PEC China发起人刘海峰表示,越来越多个人或小团队正在借助AI独立完成过去需要多人协作的产品研发与业务运营。他以“过去三年与未来三年”为分水岭判断:ChatGPT 3.5发布以来的三年是AI产品落地的关键期,而从2026年开始,尤其是Agent智能体持续成熟,将推动更多可规模化、可变现的应用涌现,为个人、团队与企业带来新机会。

软积木CEO、PEC China发起人刘海峰

刘海峰指出,OPC并不等同于“真的只有一个人”,更像“超强个体/小团队的公司化运营形态”:以个人为主体,借助AI放大生产效率,并让业务模式快速商业化、可复制。他强调,AI上半场沉淀的是模型、算力和数据,下半场拼的则是认知、流程与组织重构能力。

趋境科技生态合作负责人刘显赫在分享中提出,企业落地大模型的痛点正从“训练”转向“推理”。开源模型参数越来越大,免费模型“能不能低成本跑起来、跑得稳、跑得起”,成为规模化应用的关键门槛。他指出,推理阶段对GPU的核心诉求往往集中在显存,而显存成本高昂,使得不少行业在本地化部署超大模型时面临现实阻力。

趋境科技生态合作负责人刘显赫

围绕“如何把硬件潜力发挥到极致”,刘显赫介绍,团队在推理层面持续推进从端侧到集群的优化,并通过开源社区沉淀技术能力,形成面向企业的推理引擎与商业化服务方案。他强调,与单纯追求“每秒生成多少token”不同,企业真正关心的是场景SLO:例如超长文本输入后的首字延迟、多轮对话稳定性、离线批处理交付等。推理引擎的价值,在于围绕这些真实业务指标做定制化优化,实现更高吞吐、更低延迟与更稳定的交付,帮助企业从“可以用”走向“用得起、用得稳”。

雅江智算首席信息官刘克华介绍,为提升资源利用率并向用户提供“好用、低成本”的图像处理能力,雅江智算开发了文生图平台MCS Aihub,用户输入提示词或上传图片即可生成作品。他表示,团队通过前端页面加载优化以及后端算力调度、作业调度优化,实现平台整体的低延迟与高并发处理效果。

雅江智算首席信息官刘克华

在模型侧,平台集成了国内外开源与闭源模型能力;当用户需求超出开源模型范围时,平台还提供API中转站对接多家闭源模型,并可向外部直接提供服务。围绕不同人群,平台形成三类产品形态:创意开发者可制作并分享模板获得分成;普通用户可直接生成或复用模板并一键分享至社交平台;企业用户则可通过独立API系统调用模型,数据不在平台侧流转,满足企业对数据路径与隔离的要求。

一橙智能创始人&CEO杨道存表示,过去一年模型能力显著提升、推理成本持续下降,使企业场景中的智能体应用加速落地。Agent不再只是“聊天工具”,而是逐步渗透到业务流程,成为能够调用工具、执行任务、交付结果的“行动者”“执行者”。

一橙智能创始人&CEO杨道存

会上,杨道存结合实践提出六点建议:第一,先信息化再智能化,数据是落地基础;第二,重视人机协作,规划好人工干预节点;第三,用AI提升人而非替代人;第四,以员工价值为中心构建“爱用、好用”的应用,避免盲目跟风;第五,借助大模型重构现有业务流程;第六,从步骤繁琐但确定性高、重复劳动密集、信息过载效率低的场景切入,优先做企业内部产品验证。

在圆桌对话环节,至顶AI实验室联合主理人陆飞担任主持,与中智达信创始人杨斌、寅谱计算CTO熊巍、至顶AI实验室研究员邓震东、北京智体纪元科技有限公司创始人莫欣围绕“AI落地的关键:场景、算力与组织如何协同重塑企业竞争力?”展开讨论。

圆桌对话

嘉宾普遍认为,进入2026年,企业关注点已从模型参数转向落地成效:场景牵引的刚需是首要驱动力,AI需要融入业务系统与流程形成可执行闭环。与此同时,智能体时代对核心业务数据的触达需求,使本地化/隐私型算力方案的重要性显著上升,而To B落地更需以准确率与工程化能力为底线,避免“功能齐全但交付不可用”。

从“企业AI”到“AI企业”,不仅是工具升级,更是生产方式与组织能力的再造。本次分论坛从趋势判断到工程实践,再到组织与流程重构,勾勒出企业迈向“AI企业”的清晰路径:以场景牵引价值闭环,以推理与本地算力降低门槛与成本,以工程化与治理保障可控可用。随着智能体应用加速渗透业务流程,企业将迎来从“能用AI”到“用好AI、用得起AI”的关键窗口期。

作者投稿邮箱:

yu.jiahui@zhiding.cn

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