文章核心观点 生成式人工智能正从“技术可行”走向“价值可行”的关键验证期，行业在落地路径上存在深刻分歧，这些分歧将决定AI能否成为新质生产力[1] 行业共识 - 落地核心矛盾从供给侧转向需求侧：制约AI规模化应用的关键不再是算力、模型等供给问题，而是真实业务需求、组织流程调整意愿及成本收益考量[2] - 企业级AI面临定制化困局：约70%的AI解决方案需要定制，仅30%可标准化复制，定制化投入难以变现和沉淀为可复用产品能力，导致交付高度依赖人力且难以形成规模效应[3] - 商业模式尚未跑通且价格竞争激烈：C端AI应用付费转化率低，国内年经常性收入达1000万美元以上的产品极少；B端API价格在2024年降幅高达95%-99%，2025年继续下降75%-90%，国内头部AI创业公司年营收仅数亿元人民币且普遍亏损，商业模式高度趋同于低价竞争[4][5] 行业关键分歧 - 智能体在2026年的发展边界：智能体在电商、客服等可控场景开始规模化部署，但金融、医疗等高风险场景的可靠性、可解释性未达企业级标准，且存在数据安全责任边界模糊的风险，预计2026年仅在低风险场景实现有限规模化[6] - 算力竞争主战场转移：竞争焦点正从预训练侧转向推理侧，推理调用量呈指数级增长，厂商通过架构创新提升效率，如DeepSeek R1模型的API定价仅为OpenAI同类模型的3%左右，谷歌Gemini模型算力效率提升约4倍，推理效率和成本控制正成为AI商业化的关键变量[7][8] - AI时代生态结构演进方向：移动互联网以独立App为单元的结构与AI需要跨应用获取上下文的特性产生冲突，核心在于数据流动规则、用户授权机制及责任划分框架尚未建立，需在保障安全的前提下探索新规则[9][10] 行业发展建议 - 以真实价值为导向选择落地场景：优先在数据基础好、效果易评估、风险可控的领域推进，如工业制造的质量检测、专业服务的法律文书审核等，形成可复制的应用模式[11] - 推动标准化以降低定制成本：通过制定行业级数据接口、业务流程等共性标准，降低重复投入，并在重点行业沉淀可复用的基础能力模块[12] - 强化高风险场景的质量监督与安全审计：建立AI应用分级管理和审计机制，明确数据安全责任边界，推动与现有合规风控体系集成，并对应用过程进行可验证的记录[13] - 引导多元商业模式避免低价内卷：鼓励探索基础平台费+按使用量付费、垂直领域按效果付费、咨询+实施等差异化商业模式，营造有利于长期投入的市场环境[14]