人工智能的商品化：中小型企业和大型企业如何驾驭新的竞争格局

人工智能不再是大科技公司的专利。了解人工智能的民主化如何彻底改变竞争格局，以及各种规模的公司正在采取哪些战略来保持竞争力。

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大平移：当人工智能普及时

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。

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人工智能的商品化不再是对未来的预测，而是实实在在的现实，它正在改变各种规模公司的游戏规则。人工智能的民主化使小公司和初创企业能够利用复杂的算法，而这些算法曾经只有拥有巨大资源的科技巨头才能使用。

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人工智能的 "斯普特尼克 "时刻：DeepSeek 案例

最能体现这一转变的事件是 2025 年 1 月DeepSeek的发布。这家中国初创公司证明，只需 560 万美元就能开发出最先进的人工智能模型，这只是 GPT-4 和 Gemini Ultra 所需的 7,800-1.91 亿美元的一小部分。

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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"。

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商品化对不同规模企业的影响

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大公司：从技术差异到战略价值

大型企业正面临一场战略革命。正如 Databricks 的专家所指出的，"公司可以通过自动化基本任务和按需生成数据智能来实现巨大的效率提升，但这仅仅是个开始"。

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例如，微软公司报告称，《财富》500 强企业中有 85% 以上使用了微软的人工智能解决方案，66% 的首席执行官报告称，生成性人工智能举措带来了可衡量的商业利益。该公司制定了创新战略，例如

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Copilot 业务转型：埃森哲公司利用 Copilot Studio 壮大其卓越中心团队，每年节省大量资金，并将短期应用的 IT 需求减少 30%。
无缝集成：改造现有流程，而不是简单的技术重叠

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"。

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为中小企业带来的具体好处：

降低进入壁垒：获得以前望而却步的技术
优化运营成本：自动化成本高昂的人工流程
加速可扩展性：有能力与大型企业竞争
敏捷创新：快速尝试新的业务模式

然而，正如专家们所警告的，"质量控制、可扩展性、道德因素和市场饱和度对采用商品化人工智能解决方案的公司构成了巨大挑战"。

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后商品化时代竞争优势的三大支柱

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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。

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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。

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部门案例研究：

制造业：制造企业可以利用数字化生产设备的数据资源来优化机器的健康状况
金融服务：根据其深厚的专业知识构建专业模型

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"。

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建立数据护城河的策略：

通过战略伙伴关系进行系统收集
对提供有价值数据的用户的激励机制
部署物理传感器，捕捉真实世界的独特数据
正如专家们所指出的："最有效的数据护城河往往是通过长期坚持不懈的努力积累起来的"。

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。

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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。

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企业如何调整战略

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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。

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投资组合战略的组成部分：

系统的地面游戏:
- 日常工作自动化
- 逐步提高生产率（20-30）
- 关注可衡量的投资回报率
变革性大行动:
- 新的商业模式
- 重塑核心流程
- 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：

快速实验：用有限的投资测试新的人工智能用例
垂直整合：专注于特定的利基市场
战略合作伙伴关系：与人工智能供应商合作，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"。

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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：

基于多模态人工智能的辅助诊断系统
优化收入和业务量
为临床人员短缺提供支持

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。

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商品化的挑战和风险

大公司面临的风险

技术护城河的侵蚀：麻省理工学院的专家警告说，"一旦人工智能变得普遍，它就不再能为公司提供超越对手的优势"。
利润压力：需要重塑价值主张
集成复杂性：企业在将多模态和多代理系统与现有 IT 基础设施集成时面临技术障碍

中小企业面临的挑战

质量控制：商品化解决方案难以确保高标准
可扩展性：在保持效率的同时管理增长
伦理考虑因素：在没有专门资源的情况下处理复杂的隐私和偏见问题

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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，到 2030 年，人类与人工智能之间的合作可释放出高达 15.7 万亿美元的经济价值，但这将取决于对两者优势和技能的衡量。

能力的演变：

技能下降：常规信息处理、基本分析
成长技能：创造性地解决问题、情商
新技能：人工智能代理的协调、内容策划、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。

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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。

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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"。

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进化阶段：

新生代(8%)：极少的人工智能计划
新兴(39%)：显示价值的试点项目
开发(31%)：改变特定的工作流程
扩展(22%)：跨部门扩展
成熟（1%）：从根本上集成了人工智能

实用建议

大公司

制定平衡的投资组合战略
对数据优势进行大规模投资
采用模块化方法，以 "避免供应商锁定，并快速实施新的人工智能进展，而无需不断重塑技术堆栈"。

针对中小企业：

重点关注利用专有数据的 "特定领域应用程序
预算可控的敏捷实验
利用先进能力的战略伙伴关系

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。

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基本组成部分：

拥有决策权的人工智能治理委员会
与 NIST AI RMF 等标准相一致的风险管理框架
持续监测偏差、透明度和合规性

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。

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缓解战略：

主动发现正在使用的所有人工智能工具
基于数据敏感性的细粒度策略
在员工共享数据的同时，实施 "能够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%。

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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。

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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"。

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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"。

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能够繁荣发展的公司将是这样的公司：

他们建立了可持续的数据护城河
他们擅长人工智能与人类的融合
保持采用新技术的灵活性
制定稳健而灵活的管理办法

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"。

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常见问题：人工智能商品化与企业战略

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问题 1："人工智能商品化 "究竟是什么意思？

答：人工智能商品化是指曾经独一无二、高利润的人工智能技术变得与市场上的其他产品无异，从而导致竞争加剧、价格下降的过程。正如行业分析师所强调的那样，人工智能代币成本向零下降，以及获取尖端能力的途径民主化，都加速了这一进程。

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问题 2：在人工智能商品化时代，中小企业如何与大型科技公司竞争？

答：在人工智能商品化的时代，中小企业有几个优势：

敏捷性：快速试验和转向的能力
垂直重点：专注于特定的利基市场
降低成本：使用 "过去只有科技巨头才能使用的复杂算法"。
战略伙伴关系：与人工智能供应商合作，提高能力

问题 3：人工智能商品化给企业带来的主要风险是什么？

答：主要风险包括

对大公司而言：现有技术优势的削弱、利润率的压力、整合的复杂性
对于中小型企业："质量控制、可扩展性、道德考虑和市场饱和 "的挑战。
适用于所有情况：影子人工智能风险、合规性、对外部供应商的依赖性

问题 4：实施有效的人工智能战略需要多长时间？

答：研究表明，超过三分之二的领导者在一年多前推出了他们的第一个生成式人工智能用例，但只有 1% 的领导者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：基础和速赢
6-18 个月：扩展和高级集成
18 个月：完成业务转型

问题 5：在人工智能商品化时代，员工需要培养哪些技能？

答：关键能力包括："解决问题和创新的创造力、情商和人际交往能力，以及迅速掌握新技能或适应不断变化的环境的能力"。此外，它们还变得至关重要：

及时工程和人工智能内容策划
数字代理的协调
战略思维和商业头脑

问题 6：企业如何建立可持续的 "数据护城河"？

答：专家建议采取系统的方法，包括 "通过战略伙伴关系有意识地收集数据，对提供有价值数据的用户采取激励机制，以及部署物理传感器以捕捉独特的真实世界数据"。重要的是要记住，最有效的数据护城河是通过长期不懈的努力建立起来的。

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问题 7：哪些行业从人工智能商品化中获益最多？

答：领先行业包括医疗保健、技术、媒体和电信、先进工业和农业。医疗保健行业以劳动力转型和个性化为重点，而金融服务行业则以原生人工智能解决方案见证了金融科技的复兴。

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问题 8：如何管理公司的 "影子人工智能 "风险？

答：有效的管理需要："主动发现所有正在使用的人工智能工具，根据数据敏感性和角色制定细化政策，持续监控并进行风险分类"。必须从'封锁和等待'策略转变为主动治理方法。

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问题 9：人工智能投资的典型投资回报率是多少？

答：目前，只有 19% 的 C 级高管表示收入增长超过 5%，39% 的高管表示收入增长在 1-5% 之间。不过，87% 的高管预计，在未来三年内，人工智能将带来收入增长，这表明在中长期内将实现全部价值。

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问题 10：如何在专有和开源人工智能解决方案之间做出选择？

答：选择取决于几个因素：

开放源码：灵活性更高、成本更低、透明度更高，但需要内部技术专长
专有：专用支持，集成更容易，但成本较高，可能会被供应商锁定
专家建议采用 "模块化方法"，以避免被供应商锁定，并快速实施新的人工智能进展。

资料来源和有用链接：

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