数智链主的全球竞争与行业重塑 - 智能化进程正在突破行业门槛，对传统链主企业形成毁灭性竞争，数智链主必须成为全球首个突破AI大规模实用化门槛的企业[5][6] - AI应用一旦突破行业性门槛（如图像识别车牌准确度达标），将快速颠覆行业模式（如全国停车场取消收费员）[6] - 电动车替代燃油车和纺织业"黑灯工厂"案例显示，智能化可能引发产业逆转移[8] 技术路线之争与链主生态 - AI发展存在霸权与平权两条路线：OpenAI代表的"AI霸权"追求单一通用AGI，DeepSeek代表的"AI平权"推动开源社区扩散[9] - 技术路线竞争呈现动态特征：每月/每周AI排行榜更新，霸权与平权相对存在（如局部行业小霸主）[10] - 数智链主需在场景化AI开发中承担领导角色，带领产业链智能化[9] 数智链主的三大核心责任 - 深度数字化：需进行流程精细数字化（如记录工人每个动作数据），而非表面数字化[12] - 用中学AI：从边缘到核心渐进应用AI，避免等待成熟导致落后[13] - 全链数智化：链主需主导供应链智能化，防止AGI巨头从外部颠覆行业（如烹调机器人威胁餐饮业）[14] 长期趋势与行业洗牌 - 全社会数智化是长期过程，AI发展历经多次潮起潮落（如图灵时代至今）[15] - 未来竞争聚焦两大方向：中美AGI主战场+行业垂类AI应用（中国被认为具产业优势）[15] - 行业龙头若未能转型数智链主，将面临类似互联网颠覆服务业的淘汰风险[15]