从技术竞赛到商业验证：AI革命进入组织与人才技能重构时代

　　过去一年，人工智能从一场以模型参数和算力为核心的“技术竞赛”，迅速走向“商业验证期”。资本仍在加速涌入，但全球企业，尤其是正在出海的中国公司，已经开始更冷静地审视一个现实问题：人工智能究竟能在多大程度上，真正带来商业收益，而不仅仅停留在提升单位生产力效率和完成繁冗工作。

　　从资本市场来看，2025年全球人工智能投资呈现出高度集中的特征。多家海外研究机构和主流财经媒体的统计显示，过去一年，全球风险投资中约三分之二流向了少数具备底层模型能力的头部人工智能公司，单笔融资规模频繁达到数十亿甚至百亿美元量级。与此同时，人工智能相关融资在全球风险投资中的占比持续攀升，成为少数仍能吸引大额长期资本的赛道之一。

　　资本对“通用模型”的热情并未减退，但企业端的态度正在发生变化。随着模型调用、算力、数据存储和基础设施成本不断累积，越来越多管理层开始正面讨论一个问题：是否值得长期、持续地为人工智能投入买单?这一问题，正在从技术部门走向董事会层面。

　　这种谨慎情绪，在消费端已经有所体现。以零售行业为例，在刚刚过去的假日消费季中，AI推荐和AI导购对线上消费产生了明显拉动。相关行业数据显示，在AI驱动的购物路径中，消费者点击率和购买转化率普遍高于传统路径，使用AI导购的用户，其下单概率和客单价均出现显著提升。部分平台披露的数据甚至显示，AI引导的消费者在页面停留时长和浏览深度上，明显高于非AI路径。

　　但站在企业视角，问题并未就此解决。当越来越多平台、工具和模型参与同一竞争后，AI是否还能持续产生足以覆盖巨大投入的商业回报，仍有待验证。尤其是在零售、电商和内容平台之外，更多B端企业开始意识到，AI并非“即插即用”的效率工具，而是需要长期配套投入的系统工程。

　　在全球范围内，这种对“回报可持续性”的讨论，正在推动人工智能竞争从“参数与算力”转向“系统能力”。多家科技企业在推进新一轮AI项目时发现，真正的瓶颈不再只是算法和算力本身，而是电力、土地、数据中心建设周期，以及支撑这些项目运行的工程和运维人才。公开信息显示，部分地区的数据中心建设周期已被拉长至数年，能源成本和基础设施协调正成为长期约束。

　　对中国企业而言，这一趋势在出海过程中被进一步放大。科技能力不再只是“买模型、接API”，而是一整套组织、数据、运营和决策能力的综合考验。

　　一家正在拓展欧洲与东南亚市场的中国制造企业，近一年将AI工具引入其海外业务体系。最初，公司希望借助生成式AI提升跨语言沟通和市场分析效率，用于销售线索筛选和客户响应。但很快他们发现，如果前端使用AI、后端数据仍然分散在不同地区、不同系统之间，AI给出的建议往往难以真正落地。最终，这家公司将重点从“前端工具应用”转向“重构整体流程”：统一海外市场的数据口径，让销售、市场和供应链信息形成可被模型理解的结构。AI没有直接替代任何岗位，却显著缩短了海外团队的决策周期，也让总部对不同市场的真实需求有了更清晰的判断。