2026年，企业级AGI正从“技术能力实验”全面迈入“商业价值决战” 阶段，市场评估重心从底层模型参数转向可量化的业务实效。近日，IDC 与蚂蚁数科联合发布《价值优先，效果为王——2026 企业级AGI 商业价值评估与选型白皮书》，为企业从“盲目跟风”转向“理性务实”提供了可落地的方法论框架。
IDC数据显示，当前90% 的AI POC 无法通过生产验收，企业普遍面临“算不清账、落不下去、不敢授权”三大核心痛点。2026 年成为历史性拐点的核心原因，是大模型能力、多模态理解、工具调用能力与工程化框架四大商业化条件首次同时相对成熟。
其中驾驭工程（Harness Engineering）逐步成为产业共识，首次系统性弥合了从“模型调用”到“生产落地”的工程化鸿沟。
白皮书首次系统提出“Token 效能（Token Efficiency）”理念，指出Token 作为AI 时代的基础计量单元，其角色正从纯技术概念向商业结算语言深度迁移。白皮书同时揭示了“2022-2026 年同等能力模型调用成本下降逾99%，但全球企业AI 云支出却三年增长三倍有余”的AI 版“杰文斯悖论”，引导企业建立“单位Token 有效工作”思维，关注单位Token 的有效产出而非单纯消耗量。
为解决企业“算不清账”的核心痛点，白皮书构建了以“变现力、渗透力、决策力”为核心的“三力”商业价值评估体系，分别回应CEO/CFO、业务负责人与CIO/CTO 的核心关切，让AGI 价值可量化、可审计、可追溯。
金融行业作为强监管领域，对AGI 有着远超通用场景的刚性要求，这也是多数AI项目难以进入核心业务的根本原因。
金融行业AGI 三大核心要求
来源：IDC，2026年5月
白皮书同时明确了一个被行业普遍忽视的真相：模型能力只是AGI 落地的基础，全栈工程化能力才是解锁其商业价值的核心密钥。只有通过体系化的工程建设，才能将通用模型的概率性输出转化为满足金融行业严谨性、专业性、遵从性要求的确定性决策。
蚂蚁数科基于驾驭工程理念打造的“四车间”工程化范式，为金融行业提供了可复制、可规模化的落地路径参考。
基于对行业趋势的深度研判，白皮书还提出了金融AGI 落地的六大核心趋势，并给出了企业AGI 选型的四大核查维度。更多完整的“三力” 评估体系、金融行业落地案例与详细选型指南，可扫描下方二维码下载完整版白皮书。
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