核心观点 - 人工智能与传统产业融合推动智能化转型，但企业普遍面临高成本、低投资回报率等挑战，尤其是中小企业[1] - 企业正通过分阶段投资、利用政策支持等路径应对挑战，以推进AI应用落地[4] AI部署的成本与投资规模 - AI基础设施前期投入巨大，AI一体机投资规模达数百万元至上千万元[1] - 中型企业定制化模型开发等初始投入在50万至500万元之间，年运营成本约30万至200万元[1] - 大型企业大模型训练及本地算力集群的初始硬件与研发投入需5000万元至数亿元，年运维成本从千万元级起步[1] - 成本五大核心板块中，数据工程成本占比最高，约为30%—50%[1] 企业面临的主要挑战 - 40%的中国受访企业将财务成本高、投资回报率偏低列为首要挑战，中小企业中该比例达49%[1] - 技术人才短缺是中小企业推进AI应用的突出短板，部分企业缺乏专职IT部门，推高了综合成本[2] - AI输出结果在透明度和可解释性方面不足，难以完全获得企业信任[3] - 数据安全和隐私保护的担忧随AI系统复杂度提升而加剧[3] AI应用落地现状与问题 - 约37%—40%的企业已尝试引入AI应用，主要集中于招聘初筛、排班管理、流程自动化等场景[3] - AI落地遭遇现实挑战，例如AI面试生成内容与本人情况严重不符，影响评估效果[3] 企业推进AI的策略与路径 - 中小企业可优先采用轻量化、已通过POC验证的第三方AI工具，以控制风险和投入[4] - 大型企业可按“试点—推广—深化”路径推进，先在财务、客服等易落地场景积累经验[4] - 企业可利用国内配套政策支持，如资金扶持计划、科技创新再贷款及利率优惠等金融工具[4]