AI从技术可行到价值可行的关键验证期

经过近两年高速演进，生成式人工智能正步入“技术可行”向“价值可行”转变的关键验证阶段。围绕人工智能如何落地，行业已达成若干共识，但在更关键的路径选择上仍存在深刻分歧。这些分歧的走向，将决定AI能否真正成为新质生产力。 

三大共识

（一）落地瓶颈已从供给侧转向需求侧

过去两年，“人工智能+”的讨论焦点主要集中在算力、模型和数据等供给侧要素。进入2026年，尽管这些问题尚未完全解决，但已不再构成规模化落地的唯一核心矛盾。真正制约AI扩展应用的，正在转向需求侧：真实业务需求是否成立，组织是否愿意为AI调整流程，以及AI带来的效率增量能否覆盖引入与改造成本。 

麦肯锡2025年调研显示，在受访的中大型企业中，88%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。目标不明确、集成准备不足、难以证明商业价值位列阻碍因素前三，均指向需求侧。 

（二）企业级AI落地面临定制化困局

数据显示，当前AI解决方案约70%需要定制，仅30%可标准化复制。定制化比例偏高本身不是问题，关键在于定制化投入既难以有效变现，又难以持续沉淀为可复用的产品能力。 

从技术与业务结构看，对话界面、基础工作流等交互层能力相对容易标准化，但一旦进入核心业务逻辑、数据语义与系统集成层，企业差异迅速放大，通用化难度显著上升。这决定了当前企业级AI落地仍主要依赖“API调用+定制服务”的交付模式，实施过程高度依赖人力投入。 

（三）商业模式尚未成熟，价格竞争加剧压力

C端AI应用依托移动互联网生态快速获客，头部产品月活已达亿级，但用户规模尚未有效转化为收入，订阅付费转化率远低于海外。B端情况更具挑战，2024年以来，国内头部厂商API价格降幅高达95%-99%，部分产品甚至免费开放；2025年降价趋势延续，新一轮降幅达75%-90%。 

三大分歧

（一）智能体 2026 年能走多远？

从技术演进看，智能体正从“回答问题”升级为“完成任务”，但在金融、医疗、法律等高风险场景，可靠性、可解释性、可审计性均未达到企业级标准。安全问题也亟待解决。综合来看，2026年智能体有望在低风险、高频、可控场景实现有限规模化。

（二）算力竞争的主战场在哪里？

随着基础模型能力趋于收敛，竞争焦点正转向推理侧。这意味着芯片格局、云服务定价、企业采购逻辑都将围绕推理效率重构。

（三）AI时代的生态结构将如何演进？

现有移动生态在AI时代面临挑战。支持加速开放的观点认为，用户被迫在多个App间切换；主张审慎推进的观点则指出，用户数据被AI读取后流向何处、出了问题谁担责。短期内，稳步推进是更务实的选择。

下一步该怎么走？

（一）以真实价值为导向，审慎选择落地场景

建议避免简单以“是否使用AI”“覆盖率低”等指标作为评价依据，而应更注重应用成效和可持续性。

（二）推动标准化降低定制成本，培育可复制的产品化能力

推动行业级数据接口、业务流程、集成规范的标准化，逐步形成最低限度的共性标准体系。

（三）强化高风险场景的质量监督与安全审计

探索建立AI应用的分级管理和审计机制，明确数据安全的责任边界。

（四）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：对技术能力强的企业，支持其基础平台费+按使用量付费的复合定价模式；对具备深厚行业积累的企业，鼓励其发展垂直领域解决方案；对服务能力突出的企业，支持其发展咨询+实施的集成服务模式。