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，行业在落地路径上的分歧将决定AI能否成为新质生产力 [2] 三个共识 - 共识一：落地瓶颈从供给侧转向需求侧：制约AI规模化应用的核心矛盾已从算力、模型等供给侧要素，转向真实业务需求、组织流程调整意愿及成本效益覆盖能力 [4] - 麦肯锡2025年调研显示，88%的中大型企业已在至少一个业务职能中使用AI，但仅三分之一实现规模化部署；62%的企业在试验AI智能体，仅23%完成规模化落地 [4] - 共识二：企业级AI面临定制化困局：当前约70%的AI解决方案需要定制，仅30%可标准化复制，定制化投入难以有效变现并沉淀为可复用的产品能力 [5] - 核心业务逻辑、数据语义与系统集成层的企业差异大，通用化难度高，导致落地主要依赖“API调用+定制服务”模式，实施高度依赖人力投入 [5] - 共识三：商业模式尚未跑通，价格竞争加剧：C端AI应用用户规模大但付费转化率低，B端则陷入激烈的价格竞争，商业模式单一且不成熟 [6] - C端：ChatGPT 2025年付费订阅用户约1500-2000万，付费转化率3%–8%；国内AI应用年经常性收入达1000万美元以上的产品极少 [6] - B端：2024年以来国内头部厂商API价格降幅高达95%-99%，2025年新一轮降幅达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 [6] - 海外已形成多样化商业模式，如微软Copilot按席位收费（每用户每月30美元）、Salesforce Agentforce按对话次数收费（每次2美元）等 [6] 三个分歧 - 分歧一：智能体2026年能走多远：智能体技术从“回答问题”升级为“完成任务”，已在电商、客服等可控场景开始规模化部署，但在高风险场景的可靠性、安全性方面仍面临挑战 [9][10] - 进展：谷歌“通用商务协议”预计覆盖4.5至6亿月活用户；Salesforce的Agentforce已部署超3000家企业客户；微软Copilot企业付费用户超百万 [9][10] - 挑战：在金融、医疗等高危场景，可靠性、可解释性未达企业级标准；端侧AI带来数据安全失控风险，责任边界模糊 [10] - 判断：2026年智能体有望在低风险、高频、可控场景实现有限规模化；高风险场景预计2027年后才能逐步展开 [10] - 分歧二：算力竞争的主战场转向推理侧：随着基础模型能力趋于收敛，竞争焦点正从训练侧转向推理侧，推理效率和成本控制成为AI商业化的关键变量 [11][12] - 需求端：对话式AI、视频生成等应用进入规模化部署，推理调用量呈指数级增长 [11] - 供给端：厂商通过算法和架构创新提升推理效率，如DeepSeek的R1模型API定价仅为OpenAI同类模型的3%左右；谷歌Gemini模型实现算力效率约4倍提升 [11] - 影响：芯片格局、云服务定价、企业采购逻辑将围绕推理效率重构 [11][12] - 分歧三：AI时代的生态结构如何演进：移动互联网以独立App为基本单元的结构，与AI需要跨应用、跨设备获取上下文的特性产生张力，数据流动新规则尚未建立 [13][14] - 核心矛盾：用户便捷性与数据安全、责任划分之间的冲突 [13] - 现状：移动互联网时代的权限和隐私保护机制难以直接适用于智能体跨应用调用数据的新场景，新的规则体系仍在探索 [14] 下一步该怎么走 - 以真实价值为导向，审慎选择落地场景：避免仅以技术使用率为评价依据，应注重应用成效和可持续性，优先在数据基础好、效果易评估、风险可控的领域推进 [16] - 建议领域：工业制造（质量检测、预测性维护）、专业服务（法律文书审核、医疗影像诊断）、政务服务（智能问答、材料审核） [16] - 推动标准化降低定制成本，培育可复制的产品化能力：通过推动行业级数据接口、业务流程、集成规范的标准化，降低企业重复投入，并在重点行业沉淀可复用的基础能力模块 [17] - 强化高风险场景的质量监督与安全审计：对金融、医疗、法律等高风险领域的AI应用，需建立分级管理、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 [18] - 引导多元商业模式，避免低价内卷：建议引导行业探索差异化商业模式，如基础平台费+按使用量付费、垂直领域解决方案按效果付费、咨询+实施集成服务等，营造有利于长期投入的市场环境 [19][20]