# 人工智能的商品化：中小企业和大型企业如何驾驭新的竞争格局

> DeepSeek 用 560 万美元建立了最先进的人工智能模型--GPT-4 耗资 7,800-1.91 亿美元。人工智能的商品化不再是预言，而是现实。但是，如果每个人都能获得相同的技术，优势又在哪里呢？三大支柱：战略问题选择、专有数据作为护城河、卓越整合。只有 1% 的公司认为自己在人工智能方面已经 "成熟"。价值从技术转向围绕技术建立的组织能力。

Source: https://www.electe.net/zh/%E9%82%AE%E5%AF%84/la-commoditizzazione-dellai-come-pmi-e-grandi-aziende-navigano-il-nuovo-scenario-competitivo

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_人工智能不再是大型科技公司的专属特权。了解AI民主化如何彻底改变竞争格局，以及各种规模的_[_企业_](/le-aziende-che-vincono-con-l-ai-misurano-queste-3-metriche-non-le-solite)_正在采取哪些策略以保持竞争力。_

## [大](/ai-che-ha-fatto-il-contrario-di-quello-che-pensavamo-la-grande-sorpresa-del-2025)平权时代：当AI变得人人可及

2025 年是人工智能市场的一个重要转折点。正如行业分析师所指出的，虽然客户的成本正在趋近于零，但一个根本的问题是，在最先进的技术迅速成为商品的情况下，企业如何才能保持其竞争价值。

**AI的商品化**已不再是未来的预测，而是正在改变各类企业游戏规则的现实。人工智能的民主化让中小企业和初创公司能够利用复杂的算法，而这些算法过去只有拥有庞大资源的科技巨头才能使用。

### 人工智能的 "斯普特尼克 "时刻：DeepSeek 案例

最能象征这一转变的事件是2025年1月**DeepSeek**的发布。这家中国初创公司证明了，前沿AI模型仅需560万美元即可开发，而GPT-4和Gemini Ultra则需要7800万至1.91亿美元，DeepSeek的成本只是其中的一小部分。

硅谷最有影响力的风险投资人之一马克-安德森（Marc Andreessen）将 DeepSeek 的推出描述为 "我所见过的最惊人、最令人印象深刻的突破之一--作为开放源代码，它是献给世界的一份厚礼"。

## 商品化对不同规模企业的影响

### 大公司：从技术差异到战略价值

大型企业正面临一场战略性[变革](/ai-middleware-la-rivoluzione-silenziosa-che-trasforma-le-operazioni-aziendali-nel-2025)。正如Databricks的专家所指出的："企业可以通过自动化基础任务和按需生成数据智能来实现巨大的效率提升，但这仅仅是开始"。

例如，**Microsoft**报告称，超过85%的财富500强企业使用Microsoft的AI解决方案，66%的CEO表示从生成式AI计划中获得了可衡量的业务收益。该公司开发了以下创新策略：

- **Copilot业务转型**：Accenture利用Copilot Studio壮大了自己的卓越中心团队，实现了可观的年度节省，并将短期应用的IT需求降低了30%
- **无缝集成**：转变现有流程，而非简单地叠加技术

### 中小型企业：民主化的机遇

对于中小型企业来说，人工智能的商品化是一个历史性机遇。正如一位行业专家所指出的，"人工智能的商品化使获取强大人工智能能力的途径变得更加民主化，从而促进了各行业的竞争优势和创新"。

**中小企业的具体优势：**

1. **准入门槛降低**：获得以前遥不可及的技术
2. **运营成本优化**：自动化昂贵的手工流程
3. **加速扩展能力**：与更大的竞争者抗衡的能力
4. **敏捷创新**：快速试验新的商业模式

然而，正如专家所警告的，"[质量控制](/ai-invisibile-vs-ai-democratica-la-guerra-silenziosa-che-sta-rivoluzionando-il-business-nel-2025)、可扩展性、伦理考量以及市场饱和，对采用商品化AI解决方案的企业构成了重大挑战"。

## 后商品化时代竞争优势的三大支柱

### 1.战略问题选择

2025 年出现的组织已经认识到，可持续的人工智能优势与其说来自技术本身，不如说来自三个相互依存的因素，首先是问题的选择和战略框架。

这不再是一个将人工智能应用于显而易见的用例的问题，而是一个开发系统性方法，以确定人工智能能够释放出巨大价值的高度利用型业务问题的问题。

**行业案例研究：**

- **制造业**：制造企业可以利用来自数字化生产设备的[数据](/che-ti-piaccia-o-no-i-tuoi-dati-alimenteranno-l-ia)资源，优化其机器的健康状况
- **金融服务**：基于其深厚的专业经验构建专门的模型

### 2.专有数据的优越性

虽然模型本身已经商品化，但专有数据仍然是一个强大的差异化因素。正如数据战略专家所指出的，"随着人工智能能力日益商品化，专有数据成为可持续竞争优势的关键差异化因素"。

**构建"数据护城河"的策略：**

- 通过战略合作伙伴关系进行系统性数据收集
- 为提供有价值数据的用户设立激励机制
- 部署物理传感器以捕获独特的真实世界数据
- 正如专家所强调的："最有效的数据护城河往往是通过长期持续和刻意的努力积累而成的"

### 3.卓越的一体化

最成功的实施案例是将人工智能功能无缝融入现有工作流程，为员工和客户创造直观体验。

这种整合专长--围绕人工智能功能重新设计流程而不是简单地将技术叠加到现有系统上的能力--或许已成为当前环境中最稀缺、最宝贵的技能。

## 企业如何调整战略

### 投资组合法：大型公司

有效的人工智能战略采用的是一种组合方法，即组合中的一部分开发出强大的 "地面游戏"，通过系统化的方法取得许多小的胜利。

**投资组合策略的组成部分：**

1. **系统化基础布局**：
2.
  - 日常任务自动化
  - 生产力的渐进式提升（20-30%）
  - 专注于可衡量的投资回报率
3. **变革性大举措**：
4.
  - 新的商业模式
  - 核心流程的再造
  - 颠覆行业的应用

### 敏捷方法：中小企业和初创企业

规模较小的公司正利用其与生俱来的灵活性：

- **快速试验**：以有限投资测试新的AI应用场景
- **垂直整合**：专注于特定的细分市场
- **战略合作伙伴关系**：与AI供应商合作以获取先进能力

正如一位行业专家所指出的，"建立特定领域解决方案或在商品化模型上叠加专有数据的公司将占据优势"。

## 转型中的前沿部门

### 医疗保健：人工智能创新先锋

医疗保健行业推动了人工智能的应用，重点是劳动力转型、定制化、技术升级和消除人工智能前流程的 "流程债务"。

**变革性应用：**

- 基于多模态AI的辅助诊断系统
- 收入和运营量的优化
- 缓解临床人员短缺问题的支持

### 金融服务：重塑金融科技

金融科技领域的原生人工智能公司重新崛起，它们专注于利用新平台和商业模式解决老问题。

**新兴趋势：**

- 尽职调查和合规自动化
- 基于专有数据的风险评估系统
- 民主化的算法交易平台

### 制造业：数字孪生时代

到 2030 年，许多公司将接近 "数据无处不在"，数据将嵌入系统、流程、渠道、互动和决策点，从而推动自动化行动。

## 商品化的挑战和风险

### 大公司面临的风险

1. **技术护城河的侵蚀**：正如MIT专家所警告的，"一旦AI变得普及，它就不再为企业提供相对竞争对手的优势"
2. **利润率压力**：需要重新构想价值主张
3. **集成复杂性**：企业在将多模态、多智能体系统与现有IT基础设施集成时面临技术[障碍](/abbattere-le-barriere-lalgoritmo-dentro-di-noi-come-superare-gli-ostacoli-ovvero-come-ho-imparato-a-non-preoccuparmi-e-ad-amare-lintelligenza-artificiale)

### 中小企业面临的挑战

1. **质量控制**：使用商品化解决方案确保高标准存在困难
2. **可扩展性**：在保持效率的同时管理增长
3. **伦理考量**：在没有专门资源的情况下应对复杂的隐私和偏见问题

## 人类与人工智能合作的关键作用

### 重新定义工作角色

研究表明，人类与人工智能的协作到2030年可能释放高达15.7万亿美元的经济价值，但这将取决于对双方优势和[能力](/come-adattare-competenze-ai-2025-guida-definitiva-per-non-essere-sostituiti)的衡量。

**技能演变：**

- **衰退中的技能**：常规信息处理、基础分析
- **增长中的技能**：创造性问题解决、情商
- **新兴技能**：AI智能体编排、内容策展、战略思维

### 新兴伙伴关系模式

研究发现，工人与人工智能之间的日常互动主要有三种类型：作为下属的机器、作为上司的机器和作为队友的机器。

2025 年，企业将开始利用人工智能代理改变整个工作职能，如人才招聘，主动寻找被动候选人并实现外联自动化。

## 成功实施战略

### 人工智能成熟度框架

尽管 92% 的公司计划在未来三年内增加人工智能投资，但只有 1% 的领导者称其公司在人工智能部署方面 "成熟"。

**演化阶段：**

1. **萌芽期**（8%）：AI举措极少
2. **新兴期**（39%）：试点项目显示出价值
3. **发展期**（31%）：特定工作流程的变革
4. **扩展期**（22%）：跨部门规模化
5. **成熟期**（1%）：AI从根本上融入

### 实用建议

**对大型企业而言：**

- 制定均衡的组合战略
- 大规模投资于数据优势
- 采用模块化方法，"避免供应商锁定，并能快速实施AI新进展，而无需不断重塑技术栈"

**对中小企业而言：**

- 专注于利用专有数据的"特定领域应用"
- 在可控预算下进行敏捷实验
- 建立战略合作伙伴关系以获取先进能力

## 治理与风险管理

### 治理的必要性

2025 年，企业领导者将不再奢望以不一致的方式或在业务的孤立领域解决人工智能治理问题。我们需要一种系统而透明的方法。

**必要组成部分：**

- 拥有决策权的AI治理委员会
- 与NIST AI RMF等标准接轨的风险管理框架
- 对偏见、透明度和合规性的持续监控

### 影子人工智能：隐藏的挑战

在企业环境中，"员工自下而上地推动应用，往往没有监督"，这就造成了巨大的影子人工智能风险。

**缓解策略：**

- 主动发现所有正在使用的AI工具
- 基于数据敏感性的精细化政策
- 部署"能够在员工共享数据时识别和分类信息的模型"

## 未来趋势：迈向 2030 年

### 多模态人工智能系统

2024 年，多模态人工智能市场规模超过 16 亿美元，预计 2025 年至 2034 年的复合年增长率将达到 32.7%。Gartner预测，2023年只有约1%的公司在使用这项技术，但预计到2027年，这一数字将跃升至40%。

### 边缘人工智能和分布式处理

随着人工智能应用成为关键业务，传统云方法的局限性正推动企业转向边缘人工智能，以减少延迟、改善数据隐私并提高运营效率。

### 自主代理时代

谷歌预测，人工智能代理、多模态人工智能和企业搜索将在 2025 年占据主导地位，重点是 "代理治理"，以支持 "不同的代理无处不在，并在所有这些不同的系统中工作"。

## 结论：引领商品化后的未来

人工智能的商品化并不代表创新的终结，而是一个新时代的开始，价值将从技术转向组织能力。正如研究指出的那样，"人工智能实验时代已经过去。我们已经进入了人工智能操作化的时代，在这个时代，持久的优势来自于围绕技术建立的组织能力"。

能够繁荣发展的公司将是这样的公司：

- 构建可持续的数据护城河
- 在AI与人类的融合方面表现出色
- 在采用新技术方面保持敏捷性
- 建立稳健而灵活的治理体系

正如麻省理工学院研究人员总结的那样，"公司必须培养创造力、决心和激情。这些正是创新的支柱，它们一直是伟大公司的标志；人工智能不会改变这一切"。

## 常见问题：人工智能商品化与企业战略

### **问题1："AI商品化"究竟意味着什么？**

**答：**AI商品化是指曾经独特且利润丰厚的AI技术在市场上变得与其他产品无异的过程，从而导致竞争加剧和价格下降。正如行业分析师所指出的，这一进程因AI代币成本趋近于零以及先进能力获取的民主化而加速。

### **问题2：在AI商品化时代，中小企业如何与大型科技公司竞争？**

**答：**在AI商品化时代，中小企业拥有多项优势：

- **敏捷性**：快速试验和调整方向的能力
- **垂直聚焦**：专注于特定市场细分领域
- **成本降低**：获得"曾经只有科技巨头才能使用的复杂算法"
- **战略合作**：与AI供应商合作以获取先进能力

### **Q3：AI商品化对企业的主要风险是什么？**

**答：**主要风险包括：

- **对大企业而言**：现有技术优势被削弱、利润率承压、集成复杂性增加
- **对中小企业而言**："质量控制、可扩展性、伦理考量和市场饱和"方面的挑战
- **对所有企业而言**：影子AI风险、合规监管、对外部供应商的依赖

### **Q4：实施有效的AI战略需要多长时间？**

**答：**研究显示，超过三分之二的领导者在一年多前就已推出首批生成式AI应用案例，但只有1%的企业认为自己在实施方面已经"成熟"。典型的路线图包括：

- **0-6个月**：基础建设与快速见效
- **6-18个月**：规模化扩展与深度整合
- **18个月以上**：业务全面转型

### **Q5：在AI商品化时代，员工需要培养哪些技能？**

**答：**关键技能包括："解决问题的创造力和创新能力、情商和人际交往能力，以及快速掌握新技能或适应变化环境的能力"。此外，以下能力也变得至关重要：

- 提示工程与AI内容筛选
- 数字代理编排
- 战略思维与商业敏锐度

### **Q6：企业如何构建可持续的"数据护城河"？**

**答：**专家建议采用系统化方法，包括："通过战略合作进行有意识的数据收集、为提供有价值数据的用户设置激励机制，以及部署物理传感器来捕获独特的真实世界数据"。需要牢记的是，最有效的数据护城河是通过持续不断的努力，经过时间积累建立起来的。

### **Q7：哪些行业从AI商品化中受益最大？**

**答：**领先行业包括医疗健康、科技、媒体和电信、先进制造业以及农业。医疗健康行业走在前列，重点关注劳动力转型和个性化服务，而金融服务业则迎来了以AI原生解决方案为特征的金融科技复兴。

### **Q8：如何管理企业中的"影子AI"风险？**

**答：**有效的管理需要："主动发现所有正在使用的AI工具、基于数据敏感性和角色制定精细化政策、以及带有风险分类的持续监控"。从"封堵和观望"策略转向主动治理方法至关重要。

### **Q9：AI投资的典型投资回报率是多少？**

**答：**目前，只有19%的C级高管报告收入增长超过5%，39%的高管表示收入实现1-5%的适度增长。然而，87%的高管预计未来三年内生成式AI将带来收入增长，这表明其全部价值将在中长期内得以体现。

### **Q10：如何在专有AI解决方案和开源方案之间做出选择？**

**答：**选择取决于多个因素：

- **开源方案**：灵活性更高、成本更低、透明度更好，但需要内部具备技术能力
- **专有方案**：提供专属支持、集成更简便，但成本更高，且可能存在供应商锁定风险
- 专家建议采用"模块化方法，以避免供应商锁定并能快速采用新的AI进展"

**资料来源与相关链接：**

- [麦肯锡2025年AI报告](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/superagency-in-the-workplace-empowering-people-to-unlock-ais-full-potential-at-work)
- [普华永道AI商业预测](https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html)
- [Databricks战略重点](https://www.databricks.com/blog/strategic-priorities-data-and-ai-leaders-2025)
- [NIST AI风险管理框架](https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework)