文章核心观点 - 人工智能产业竞争焦点已从模型能力本身转向企业将大模型转化为业务系统能力的“系统性整合能力” [1][11] - 当前AI的真正分水岭在于企业是否具备将模型、数据、业务流程与行业知识深度结合的综合实力 [1][11] 产业AI落地阶段与竞争转向 - 大模型正从“稀缺技术”变为“可获得能力”，产业进入新阶段，核心是“谁能把AI用得更好、用得更久、用进核心业务” [1][11] - 决定产业竞争格局的关键是对行业场景的系统性整合能力，即将大模型变成“业务系统的一部分” [1][11] 系统性整合能力的内涵 - 首先体现在场景选择与拆解能力，需找准高频、高价值业务场景并将AI无缝嵌入流程 [3][13] - 其次是数据与知识能否形成闭环，长期竞争力来自企业自身积累的数据与行业Know-how [3][13] - 第三是工程化落地能力与性价比，部署成本、推理效率、算力利用率决定AI能否长期存在于业务系统 [3][13] - 腾讯推出了多款开源小模型，可在手机和电脑上流畅运行，以应对“用得起”的挑战 [3][13] AI落地的主要挑战与卡点 - 行业普遍存在“投入不少但效果有限”的现象，许多企业投入时间、预算和资源后成效不彰 [4][14] - 首要问题是业务场景判断偏差，企业常从技术能力而非业务目标出发，导致应用与核心价值脱节 [5][15] - 真正能产生价值的场景通常出现在高频、刚需且容错率适中的环节，如智能客服、代码生成、营销文案优化 [5][15] - 例如，DHL利用腾讯云智能体开发平台（ADP）编排了41条企业专属工作流，快速搭建物流智能客服，效率大幅提升 [5][15] - 其次是数据准备度不足，数据治理是最易被低估却最耗时的基础工程，数据孤岛、口径不统一等问题导致效果不佳 [5][15][16] - 此外，缺乏既懂业务又理解AI的复合型人才，以及组织考核机制未调整，也阻碍AI项目融入日常运营 [5][16] 企业采纳AI的推荐路径 - 应采取“小步快跑”策略，先在核心小场景验证闭环，同时将数据治理作为智能化的前置工程 [6][16] - 应以长期主义、务实进取的态度拥抱AI，避免“短期高估进度，长期低估效果” [6][16] - AI变化是在细微之处发生，从量变到质变，不可能快速改变世界 [6][16] 技术路线与生态战略 - 腾讯将长期坚持“自研 + 开源”的双轨策略，这基于对未来AI生态的长期判断 [7][17] - 未来不会出现“一模型统治天下”，而是多模型、多场景并存 [8][18] - 云厂商的角色是提供开放、稳定的技术底座，让企业根据自身需求灵活组合 [8][18] - 自研模型是“基石”，确保安全性、可控性和稳定性；开源模型是“杠杆”，提供更多选择与灵活度 [8][18] - 该策略本质是坚持“以用户价值为中心”，让技术适配场景，并相信开放与生态的价值 [8][18] 全球化发展的战略转变 - “增长优先、合规靠补”的模式不再成立，在数据保护、AI监管强化下，合规已成为进入市场、建立信任的前置条件 [9][19] - 合规需提升到公司战略层面，转化为信任资产和核心竞争力，例如腾讯是国内首家获得CISPE牌照的云服务厂商，并完全符合欧盟GDPR要求 [9][19] - “一套产品走全球”的路径正在失效，真正可持续的全球化必须建立在深度本土化与生态共建之上 [9][19] - 腾讯持续加大全球基础设施建设以适配当地需求，3年来腾讯云国际业务持续高双位数增长，服务全球客户数同比去年翻番 [10][19][20] - 服务客户包括美团Keeta、美的、泡泡玛特、杨国福等出海企业，以及印尼GoTo集团、泰国正大集团、阿联酋电信e&UAE、法国电信Orange、日本Tabelog等海外本土企业 [10][20] - 企业应成为当地数字经济发展的“贡献者”而非“收割者”，增长需在合规、安全、可持续的前提下才有意义 [10][20]