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" AI 不是选择题，而是生存题"——这句在企业数字化转型领域流传甚广的论断，在 2025 年末的产业语境下愈发凸显分量。
当谷歌创始人重返前线推动 Gemini 迭代，当 OpenAI 加速模型升级引发巨头军备竞赛，当英伟达 GB300 AI 服务器机柜排期延伸至 2027 年，技术浪潮已从概念狂欢转向产业深耕。然而，与基础层的火热形成鲜明对比的是，企业级 AI 落地仍深陷"投入巨亿，却收效寥寥"的尴尬境地。
在这个过程中，CIO 在企业中的地位与作用也在发生着微妙的变化。对此，引元星河 CEO 李植宇对笔者表示，原先，企业内部将 IT 和数字化视为"成本中心"，以提升效率为主要目的。而到了 AI 时代，AI 技术挑战的是企业运行了几十年的核心业务流程、组织架构和商业模式，甚至可能颠覆过去投入巨资建立的数字化系统，CIO 的角色需要从传统的技术实施者和成本管理者，转变为战略伙伴和变革推动者，但最终的拍板权和资源调配权，必须掌握在"一把手"手中，"如果一把手不愿意让 AI ‘动手术’，只想让它做体检报告，那这个企业的 AI 就永远停留在 PPT 里。"李植宇强调。
企业级 AI 快速发展，核心在"可控决策"
CIO 团队职责与作用发生变化的背后，是 AI 正在颠覆企业传统 IT 架构，同时，企业级 AI 正在成为企业业务增长的核心推动力。
历经数年技术迭代与市场培育，企业级 AI 已告别"野蛮生长"的初级阶段，进入"基础层与应用层协同爆发"的关键周期。从市场规模的指数级增长到技术方向的精准聚焦，从巨头布局到中小企业渗透，产业生态呈现出多元分化又深度融合的鲜明特征。
全球企业对 AI 的投入热情已转化为实打实的市场规模增长。IDC《全球人工智能支出指南》显示，2024 年全球 AI 总投资规模达 3159 亿美元，预计 2029 年增至 12619 亿美元，年复合增长率 31.9%。
聚焦中国市场，IDC《2025 年中国企业 AI 服务市场预测报告》显示，2025 年中国企业 AI 服务市场规模达 456 亿元，年复合增长率 38.2%。细分赛道中，AI Agent 作为核心落地形态表现尤为突出，2025 年中国企业级 AI Agent 应用市场规模已达到 232 亿元，2023-2027 年复合增长率预计高达 120%，到 2027 年将突破 655 亿元；与此同时，AI 大模型应用市场 2025 年规模约 328 亿元，2022-2027 年复合增长率达 131%，预计 2027 年将达 785 亿元，行业逐步迈入盈利临界点。
企业级 AI 在告别"野蛮生长"的过程中，企业对于 AI 的需求也从简单的提供工具，转向了提供价值。当 AI 从"效率工具"向"认知伙伴"跃迁的过程中，AI 的试验阶段已经结束，企业核心竞争力将取决于定制化 AI 应用和可量化的业务成果方面。
对此，李植宇表示，企业有强烈的 AI 落地需求，但传统以"降本增效"为核心的成本视角难以驱动根本性变革，必须转向以"创造新价值、重塑竞争力"为核心的战略价值视角，才能成功将 AI（尤其是智能体）融入企业核心流程。而在李植宇看来，将 AI 真正融入核心流程的过程中，企业需要的不仅是"省人头"的自动化工具，"若想真正要重塑竞争力，企业需要的是一个能参与决策、对结果负责的‘第二大脑’。"李植宇如是说。
显然，从 2025 年开始，全球科技趋势已经开始洗牌，这也清晰折射出企业级 AI 从概念狂欢向" AI+ 场景"实用落地的深刻转型。Gartner 发布的《2025 年新兴技术成熟度曲线报告》中，AI 智能体（AI Agents）从去年的"未入榜"状态一跃登顶，逼近期望膨胀顶峰，预计 2-5 年内进入生产力成熟期；而生成式 AI、提示工程等 8 项曾热门的技术则退出榜单，标志着行业评判标准向"价值兑现"倾斜。
随着市场的成熟，企业级 AI 领域已形成四大类型。
第一类型为大模型技术提供商，以国内外科技巨头为主，核心优势在于底层算力与通用大模型能力，主要提供基础模型服务与 API 接口。这类厂商占据产业链上游，但其产品普遍存在"落地难"问题，需要与行业场景深度结合才能发挥价值。
第二类型为 Agent 专项服务商，聚焦于智能体技术的研发与应用，核心优势在于任务分解与流程自动化能力。这类厂商的产品更偏向工具属性，擅长解决特定环节的自动化问题，但在重构企业端到端流程方面能力不足。
第三类型为传统软件厂商转型者，以金蝶、用友、SAP 等为代表，依托原有企业管理软件生态，叠加 AI 能力形成增值服务。这类厂商的优势在于拥有成熟的客户基础与行业经验，但 AI 能力多为"附加功能"，难以突破原有软件架构的限制。
第四类型为数据 +AI 垂直服务商，聚焦特定行业的 AI 落地，典型代表包括滴普科技、Palantir 等。这类厂商深耕垂直赛道，拥有精准的行业洞察，但业务覆盖范围较窄，难以满足企业全价值链的 AI 需求。
而在这四类服务商之外，以引元星河为代表的新兴企业则试图突破现有格局。以引元星河为例，其以企业应用 AI 过程中所欠缺的"端到端流程重构 + 组织变革配套"的能力为锚点，以"企业级 AI 大脑"为核心，打造"知识模型 +Agent 治理 + 端到端流程重构"的全链条能力，形成差异化竞争优势。李植宇表示，当前市场上的主流厂商虽各有特色，但在"重塑企业端到端流程"与"解决 AI 落地后的组织变革"等核心问题上仍存在短板，这正是新兴企业的机会所在。
"在引元星河的内部定义中，这个‘企业级 AI 大脑’并不是一个单一产品，而是一套‘决策与行动中枢’"，李植宇进一步指出，"向上，它通过知识模型沉淀企业的规则、经验与约束，让 AI 在"可控边界"内提出方案；向下，它通过对接现有系统和流程，把方案真正落到实单、指令和任务上，形成从‘数据–洞察–行动’的闭环。"
从"提供工具"到"创造价值"，技术可行性已不是核心问题
谈及企业级 AI 当前的核心诉求时，李植宇告诉笔者，企业级 AI 的核心不在"生成"，而在"可控决策"，金沙电玩城"在企业真实场景中，AI 面临的关键挑战并非能力不足，而是生成结果的可信性，决策依据的可追溯性，行为的合规性，以及生成结果的可复盘、可纠偏性。"李植宇强调。
当前，企业级 AI 的应用正从基础的数据分析向核心的决策支持进阶，但这一突破过程困难重重。麦肯锡调研显示，2025 年全球仅有 12% 的企业实现了 AI 在核心业务决策中的常态化应用，其余 88% 的企业仍停留在工具类或分析层应用。
无独有偶，IBM 大中华区技术销售总经理、首席技术官翟峰也曾向笔者表示，IBM 技术团队发现一个显著变化：80% 的客户需求已转向"业务域智能体"，即深度绑定财务、供应链、研发等具体场景，具备工具调用与流程闭环能力的专用智能体。
在分析层应用方面，企业已取得显著进展。例如，在营销领域，AI 可通过用户行为数据分析实现精准推送；在财务领域，AI 可完成发票审核、费用报销等基础工作。这类应用的价值主要体现为效率提升，据 IDC 测算，此类应用可帮助企业平均降低 15-20% 的运营成本。
但在核心决策层应用方面，进展却十分缓慢。以供应链管理为例，虽然多数企业已应用 AI 进行需求预测，但在生产计划调整、库存优化、物流调度等核心决策环节，仍以人工判断为主。对此，李植宇指出，这一现象的核心原因在于，核心决策环节的 AI 应用需要突破"数据 - 洞察 - 行动"的闭环，而当前多数企业的 AI 系统难以实现这一突破。
企业级 AI 难以进入核心决策与执行环节的根本原因已从早期的技术可行性问题，演变为当前的组织适应性与价值实现问题。"这是一个‘认知 - 决心 - 价值’的决策闭环：企业首先需要认知到 AI 是战略变革而非工具；进而要有决心推动组织与流程的重构；最后必须能清晰定义并验证其创造的商业价值。"李植宇强调。而在他看来，只有当这三个环节形成正向循环，AI 才能超越工具和分析层面，真正成为改造企业核心流程的"数字员工"或"智能体"，驱动根本性的效率提升与业务创新。
站在更为宏观的角度来看，李植宇认为，不同行业在落地 AI 时，面临共性和差异化两类问题：共性问题方面，企业级 AI 的核心是价值——企业投入 AI 后，如何衡量和实现其商业价值。"这是每个企业在落地 AI 应用过程中都需要首要考虑的问题。"李植宇强调道。
而差异化问题的核心是企业自身的基础与转型代价。在李植宇看来，这取决于企业现有的产品形态、组织架构、业务流程等历史积累。"在拥抱 AI 新模式时，企业需要评估和应对由此带来的组织变革成本、现有资产（如数据、系统、人员）的再利用或重构成本。"李植宇对笔者表示。
在此背景下，企业对于服务商的交付需求也在发生变化——传统的"项目交付"模式正逐步被"价值验证"模式取代。麦肯锡调研显示，2025 年采用"价值验证"模式的 AI 项目成功率达到 23%，远高于传统"项目交付"模式的 4.8%。这一数据充分说明，以价值为导向的交付模式已成为企业级 AI 落地的关键保障。
传统 IT 项目的交付模式多为"先 demo 再落地"，POC 周期较短，通常为 1~2 周，核心是验证系统是否能正常运行。而企业级 AI 项目的 POC 周期明显延长，李植宇向笔者透露，引元星河目前在企业侧的 POC 周期大概在四周，核心原因在于：AI 项目的 POC 需要完成"数据准备 - 场景适配 - 价值验证"的全流程。李植宇解释道："四周 POC 不仅要验证技术可行性，更要验证 AI 能为企业带来的实际价值，比如物流费用降低多少、库存周转率提升多少等核心业务指标。"
更进一步来讲，POC 周期的加长核心是因为 AI 项目的 ROI（投资回报率）难以精准衡量，而这也是导致企业投入犹豫的核心原因之一。麦肯锡调研显示，2025 年全球 68% 的企业因"无法准确评估 ROI "而放缓或暂停了 AI 项目投入。
与传统 IT 项目"投入 - 产出"的线性关系不同，AI 项目的价值呈现具有滞后性、间接性等特点，难以用传统财务指标精准量化。
从优先级来看，企业管理层最关注的是 AI 的经济价值，但李植宇认为，AI 的价值不应仅局限于经济价值，还应包括社会价值与企业责任。例如，AI 在节能减排、安全生产等领域的应用，虽短期经济回报不明显，但长期可提升企业的可持续发展能力。然而，当前多数企业仍以短期经济指标为核心衡量标准，这进一步加剧了 AI 项目的 ROI 困境。
破局关键在一体化能力
尽管面临多重挑战，但企业级 AI 的发展趋势已逐渐清晰。随着技术的不断成熟、企业认知的不断深化，2026 年及未来几年，企业级 AI 将朝着"可控化、协同化、生态化"的方向演进，从"工具赋能"走向"系统重构"，实现从"数据 - 洞察 - 行动"的全闭环。
综合企业的需求来看，接下来企业级 AI 规模化应用的关键在于一体化的体系能力的构建。红帽发布的《2025 中国企业级 AI 实践调研分析年度报告》中指出，AI 已成为企业战略布局的"标配"，但战略深度与成熟度差异悬殊。市场正处在从"是否要用 AI "到"如何让 AI 真正创造业务价值"的拐点。下一阶段的竞争焦点，将不再是技术的有无，而是 AI 战略落地的体系化能力与价值化水平。
而在一体化能力的背后，是企业对于 AI 能力从"单点赋能"到"全价值链重构"的核心诉求。以制造业为例，" AI+ 脑 + 端"的融合模式在 2026 年将成为主流。IDC 预测，2028 年全球 60% 的制造企业将采用" AI+ 脑 + 端"的融合模式，生产效率提升 30% 以上。
而在用户需求的另一方面，对于 ToB 服务商而言，"可控性"将成为其企业级 AI 产品和技术的核心竞争力，以知识模型为核心的技术路线将逐步成为主流。李植宇告诉笔者，引元星河想要打造的企业 AI 大脑正是以知识模型为核心技术底座，实现 AI 的可解释、可治理、可审计。
李植宇将"企业级 AI 大脑"定位为一个超越单点工具或垂直应用的、能够驱动企业业务流程彻底重塑与自动化的平台级解决方案。其核心差异化优势不仅在于技术整合，更在于能够为企业提供一套伴随组织变革的、负责任的、成本最优的完整转型蓝图，而不仅仅是技术工具本身。据李植宇介绍，引元星河将于 2026 年第一季度发布的"企业级 AI 大脑"就是在上述理念的基础上，遵循所有 AI 决策必须可追溯到清晰的规则与数据来源；所有关键行动都要有责任主体与审计链路；所有系统行为都必须在企业既有治理框架之内运行。三个设计原则所打造的产品。"与绝大多数友商产品不同的是，我们的产品除了具备整合内外部数据（含内部报表、天气、舆情等），通过合规校验完成"若 A 发生则 B 应对"的场景推演之外。还一改传统弹窗提示的模式，直接对接接口执行指令（改价格、调度货车等）。而这也是引元星河的核心壁垒。"李植宇向笔者剧透了即将发布的"企业级 AI 大脑"的部分核心能力。
企业级 AI 的发展已告别"野蛮生长"的初期阶段，进入需要"精耕细作"的价值验证期。从技术驱动到价值导向，从单点赋能到系统重构，企业级 AI 的演进之路虽充满挑战，但未来前景广阔。
{jz:field.toptypename/}展望未来，在李植宇看来，未来的企业级 AI 不该再仅仅是企业的"顾问"或者聊天机器，而是而应该开始真正承担起企业"操盘手"的职责。"谁先让 AI 走上前台，谁就有机会改写下一轮竞争格局。"李植宇强调。而在这个过程中，企业级 AI 的竞争将不再是单一技术的竞争，而是生态能力、组织能力、价值创造能力的综合竞争。那些能够穿越技术周期、坚守价值导向的企业，必将在 AI 时代的竞争中脱颖而出。（文｜Leo 张 ToB 杂谈，作者｜张申宇，编辑丨盖虹达）
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