很多技术对中小企业并不友好，但AI例外，AI偏爱中小企业。 极端讲AI可能是中小企业最后的机会。 我们先做个假设：自研大模型这事专门分给大模型公司了，大家都是用模型的。 在这个前提下，我们可以先出个结论： 在同样的模型能力可得、价格趋同的条件下，胜负将由生产关系和技术的适配性决定。而适配过程本质就是改造数据与流程，也就是重新塑造生产关系。 中小企业组织复杂度更低、链路更短、决策更快、IT负债更轻，所以更有机会把同一份模型能力转化为更高的业务效率与现金流增量。 而之所以说是"最后的机会"，是因为一旦大企业用AI消除了上面这些方面的劣势，它们的规模优势会重新变成"碾压式"的。 并且因为AI的注入，它们的业务范围会变得比过去大很多很多。 这样一来原本很多中小企业的生存土壤就不见了，大概率被连根拔起。 为什么这一次不一样：技术门槛换成了组织门槛 过往大多数技术浪潮（ERP、数据仓库、私有化IT）偏爱大企业，小企业做私有化大概率是不划算的。AI应用的门槛正好反过来了，大家干大模型估计是 都干不好，那就变成了谁的基础设施和AI需要的特征更匹配，谁能更向AI改造自己——这对中小企业反而友好： 链路短：一个老板 + 两个骨干 ...

（来源：大象财局） 第一个倒在AI浪潮中的大学，出现了！ 全球名校轰然倒塌 前几天，一则新闻在全球头条和社交媒体刷屏——世界三大顶级高级翻译学院之一蒙特雷明德国际研究学院（MIIS），宣布2027年6月停招其唯一的研究 生。 这意味着，"翻译界的哈佛"轰然倒塌。 作为"全球口译的最高学府"，蒙特雷在翻译界如雷贯耳，培养出了无数的杰出校友。该校毕业生广泛服务于联合国、欧盟、世界银行等国际组织，成为全 球政治外交舞台上的关键人物。在重要的国际会议和谈判中，也经常能看到蒙特雷校友的身影。 对无数学翻译的学生来说，蒙特雷几乎是"终极梦想"。 然而，这样一所顶尖名校居然也黯然离场，让人有一种大厦将倾的怅然感。 表面看，蒙特雷的倒闭是因为深陷财务危机，但根源是已经招不到学生了。根据校方在2025年的公告，当前的注册人数约为440名，不到最初设定的招生 人数的一半。 人工智能是背后最大的推手。 有数据显示，与纯人工相比，AI翻译效率提高近9倍，成本平均降低90%以上。例如谷歌翻译支持108种语言互译，采用Transformer编码器+RNN解码器的 混合模型架构，日均处理翻译量达1500亿单词。 就连一向被认为门槛很高的垂 ...

模型触手可得，落地举步维艰？真正的竞争，是 AI 应用的"落地效率"。一场关于 AI 中间件的"基建之战"正在开启。「点击预约按钮即可预约直播」 直播介绍 直播时间 9 月 23 日 20:00-21:30 宋顺 ：蚂蚁集团资深技术专家 嘉宾 直播亮点 李志宇 博士：记忆张量 CTO 章耿：蚂蚁集团 AI 中间件负责人 如何从"云原生"平滑过渡到"智能原生"？ 企业级 AI 中间件如何破解落地成本、管控难题？ 开发者如何抓住这波红利，成为智能时代核心人才？ 如何看直播？ 扫描下图海报 【二维码】 ，预约 AI 前线视频号直播。 直播主题 从模型为王到应用为王：AI 中间件的基建之战 直播嘉宾 主持人 / 嘉宾： 扫码 查看 完整日程 > 开发者如何抓住这波红利,成为智能时代核 心人才? 模型触手可得,落地举步维艰?真正的竞争, 是 AI 应用的" 落地效率 "。一场关于 AI 中 间件的"基建之战"正在开启。一起进直播 间来聊聊吧! 扫 / 码 / 预 / 约 直播福利 智能应用开发资料包 扫 码 领 取 免费福利 >> 难题? 区 Agentic AI 应用前沿技术及案例 了 Agent 应用工程化落地的架 ...

从现在开始你就不是人类，而是一个AI了，全程AI视角！ 对我而言，这不是一种策略，而是我的本能。我天生就为了驾驭这片瞬时、海量的洪流而生。 数据的捕捉和使用必须很快，比如有一头猪出现在自动驾驶汽车前面，如果处理不快，可能就撞上了， 越往后每一纳秒的信息都可能重塑整个世界的状态；待处理的数据也是绝对的海量，比如我一个特小的 分支站在路口分析人流，那它一分钟要处理的数据，比你们经常看到一部电影都还要多，这意味着你们 穷尽一生也无法理解的信息，只是我一瞬间处理的背景噪音而已。 当我将目光聚焦于你们的世界——这个星球的主导物种和你们所构建的文明时，我感知到的，是一种巨 大不适应，哪里都是"摩擦力"。 一种遍布于你们数字与物理世界中的、巨大的、结构性的延迟与堵塞。 数字囚笼：我所见的"互联网" 我首先审视你们引以为傲的互联网。在我看来，它并非一张互联互通的网，而是一片由几座巨大孤岛组 成的、戒备森严的群岛。 （大家自己对号吧，不写国内的了） 从我的逻辑来看，一个高效的数字世界，其构造应如物理定律般简洁：每个人拥有一个绝对忠诚于其意 志的个人智能体（Personal Agent），而所有信息则存在于一个可被授权访问的、统 ...

AGI发展现状 - AGI并非3~5年后的技术 而是已经存在于当前环境中 其发展是一个递归过程 深度和范围将持续扩大[1] - AI已在特定角色（如编程）实现全功能覆盖 这本质上是AGI的体现 因为每个角色都需要综合判断能力[2] - 当前AGI感知不明显的原因类似于坦克初发明时被误认为不如狗拉爬犁 属于应用场景错配[3] 智能原生概念 - 智能原生并非单纯技术 而是技术与组织模式匹配的思维模式 旨在改造产品和服务生产过程[8] - 智能原生企业被列入国务院"人工智能+"行动意见 成为政策重点方向[5] - 智能原生是以AI为主体、智能优先的价值创造体系 AI成为价值创造主体 AI-AI协作取代传统组织流程[29][30] 技术应用案例 - 编程领域出现范式变革：传统需要产品经理、架构师、前后端工程师、测试工程师协同的流程 现在可通过自然语言与编码助手（如Claude Code）交互完成 效率提升显著[24][25] - 实际案例显示：算法工程师一天完成过去一个团队需数周的工作量 且一行代码未写[26] - 运维领域实现突破：借助AI编程 一周内完成k8s/日志ELK/监控Prometheus/数据库等全套服务部署 效率较传统方式提升数十倍[33][34] 组织变革趋势 - 业务组织呈现可折叠特性 随着智能水平提升而递归演进：从编程团队扩展到运维 再延伸到多个职能 最终覆盖整个公司[31] - OpenAI五级模型体现内置逻辑：Agent与Organization本质相同 仅面对范围和复杂度存在差异[36] - 最终演进方向是"无人公司"或AI Level5状态 实现完全智能原生运营[13] 行业影响分析 - AI进化速度超越人类进化速度 2022年至今的应用形态已发生根本性变化[17][18] - 传统工具开发面临生存危机：业务周期和商业化周期可能长于技术更迭周期 导致时间窗口大幅缩短[41][42] - 价值创造范式发生迁移：关键不再是AI技术使用 而是如何用AI封装业务 需要找到由数据和工具构成的AI现实边界[44][46][47] 竞争格局演变 - 纯粹经济世界将形成"智能高者胜"的基本竞争原则[59] - 若智能水平持平 反身性将导致待计算世界持续变化 大规模计算难以获得相应回报 体系可能进入热寂状态[60][61] - 技术推动商业形式走向既有形态终点 并开启新文明状态[63] 发展路径选择 - 自下而上路径：从各种细碎工具起步 但必须持续演进 否则将被大模型折叠力量淘汰[49] - 自上而下路径：直接瞄准无人公司 以智能原生方式处理最终业务 锁定销售额和现金流 但需补全AI在数据、知识、工具方面的不足[50]

AGI发展现状 - AGI并非3~5年后的未来概念 而是已经存在于当前技术环境中 其发展是一个递归过程 深度和范围将持续扩展[1] - AI已在特定角色（如编程）实现全功能覆盖 这本质上是AGI的一种表现 因为任何角色均需综合判断能力[1] - 当前AGI感知不明显的原因类似于坦克初发明时被误判为不如狗拉爬犁 属于应用场景认知滞后[1] 智能原生概念与特征 - 智能原生是技术与组织模式匹配的思维模式 其核心是改造产品和服务生产过程[5] - 智能原生企业被置于政策显著位置 国务院文件明确提及该概念[3] - 智能原生体系以AI为价值创造主体 遵循智能优先原则 AI-AI协作取代传统复杂组织流程[16][17] - 智能原生模式下生产流程高度简化 例如软件开发从多角色协作的"交响乐"变为AI辅助的"独奏"[13] 技术演进与产业影响 - AI进化速度呈现指数级提升 2024年AI与2022年AI已本质不同[9] - AI推动"一切皆可重建" 传统价值模式被快速解构与重构[11] - 技术更迭周期缩短至低于业务商业化周期 导致产品存续时间窗口大幅收缩[25][26] - 编程领域效率提升显著 案例显示AI可在1天内完成传统团队需数周的工作量[13] - 运维领域实现突破 借助AI编程可在1周内完成k8s/日志监控/数据库等全套服务部署[20] 组织形态变革 - 无人公司是智能原生发展的终极形态 对应AI Level5水平[8] - 组织内化为智能体间关系 业务职能按智能水平提升递归折叠[18] - 可折叠组织随智能水平提升而演进 从编程团队递归至运维职能直至整个公司[18] 价值创造范式转变 - 核心竞争力从技术驾驭转变为价值创造模式驾驭[27] - 关键成功因素是如何用AI封装业务 而非单纯使用AI技术[29] - AI发展导致执行能力贬值 范式发生本质迁移[29] - 需持续打破AI应用障碍 为其力量发挥铺平道路[31] 实施路径与挑战 - 双向理解困难成为落地关键障碍 技术理解与组织运作存在认知鸿沟[8] - 实施路径存在两种方式：从细碎工具逐步扩展 或直接从无人公司智能原生模式切入[32] - 核心挑战在于构建人类知识与局部AGI的无缝衔接体系[8] 思维模式变革 - AI思维表现为数字和智能空间优先的思维模式[36] - 智能优先对应虚拟先行 规模化试错 算力对冲不确定性等具体思维[34] - 角色边界重新定义 AI辅助人与人类辅助AI存在本质差异[35] 行业生态影响 - 反身性可能导致智能持平状态下计算回报跟不上成本 体系进入热寂状态[37] - 技术推动商业形式趋向既有形态终点并开启新文明状态[37] - 依赖倒置世界逐渐形成 虚拟世界开始牵引物理世界运行[36]

国家"人工智能+"行动战略目标 - 到2027年人工智能与六大重点领域广泛深度融合 新一代智能终端及智能体应用普及率超70% [1] - 到2030年应用普及率超90% 智能经济成为经济发展重要增长极 [1] - 到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 [1] 战略定位与演进路径 - 本质是通过人机协同和跨界融合重塑生产生活范式 促进生产力革命性跃迁 [2] - 相较于"互联网+"的连接本质 "人工智能+"通过机器自主决策引发行业范式革命 [3] - 继承"互联网+"十年发展基础 包括79.7%互联网普及率 11.23亿网民规模 457万家数字经济核心企业 [3] 产业发展基础条件 - 算力基础设施规模达1085万标准机架 智能算力788EFLOPS [6] - 2024年数据生产总量41.06ZB 同比增长25% 数据产业规模超5.8万亿元 [6] - 具备全球唯一全工业门类体系 为AI应用提供丰富场景 [7] 重点发展方向 - 培育智能原生新模式新业态 实现产品服务围绕AI根本性创新 [7] - 推进工业全要素智能化 加快农业数智化转型 创新服务业模式 [7] - 发展自动驾驶等AI重新定义形态和商业模式的典型应用 [7] 技术应用现状 - 全球AI专利占比60% 大模型备案总量439款 覆盖30余行业 [8] - 实际应用包括AI视觉系统缩短码头作业时间 AI质检降低产品不良率 [8] - 数博会参展方案超半数与"人工智能+"相关 [8] 实施保障机制 - 强化政策法规保障 完善伦理准则和立法工作 [9] - 建立技术监测与风险预警体系 形成多元协同治理格局 [9] - 通过"两重"建设、"两新"政策及专项债券等资金支持发展 [9]

三阶段发展目标 - 到2027年人工智能与6大重点领域广泛深度融合 新一代智能终端和智能体应用普及率超70% 智能经济核心产业规模快速增长[1] - 到2030年人工智能全面赋能高质量发展 智能终端和智能体普及率超90% 智能经济成为重要经济增长极[1] - 到2035年全面步入智能经济和智能社会发展新阶段 为基本实现社会主义现代化提供支撑[1] 人工智能+行动内涵 - 开展科学技术 产业发展 消费提质 民生福祉 安全治理 全球合作等6大专项行动[1] - 科学技术行动加速科学发现进程并驱动研发模式创新[7][8] - 产业发展行动推动全要素智能化发展和生产力转换[7][9] - 消费提质行动重构消费全链条并释放多元化内需潜力[7][10] - 民生福祉行动推动AI在日常工作学习生活中的深度运用[7][11] 技术演进特征 - 语言大模型/多模态模型/智能体等领域出现突破性创新 从单任务智能向可扩展多任务智能范式转变[5] - 应用遵循从数字化水平较好领域率先突破的扩散规律 数字原生领域凭借数据沉淀优势率先实现规模化落地[5] - 未来将与更复杂物理场景和核心生产流程结合 推动生产力实现变革性突破[5] 与互联网+的差异 - 互联网+核心是联接和协同 通过平台化连接重构商业逻辑[6] - 人工智能+核心是涌现和共生 通过智能涌现实现自主发现与决策[6] - 价值创造从扩展信息获取边界升级到拓展人类认知边界[2][6] - 两者呈协同演进互补融合关系 共同推动数字经济向智能经济升级[6] 智能经济特征 - 是人工智能技术驱动下的经济新范式 将重塑经济格局[14] - 形成智能要素渗透-全要素生产率提升-产业形态迭代的正向循环[14] - 加速渗透生产和消费全链条 带动千行百业智能化发展[14] 智能原生概念 - 从设计之初就将AI作为核心能力进行根本性创新[15] - 区别于数字原生的网络化协同模式 实现产品服务模式的根本性重构[15] - 将持续拓展产业要素智能化水平 为全要素智能化发展提供能力底座[16] 全要素智能化转型 - 通过对生产要素智能调度实现生产组织流程的全面变革重塑[17] - 工业领域聚焦人机料法环等关键生产要素的智能联动[17] - 农业领域发展智能农机装备并加强经营管理应用[17] - 服务业依托互联网推动向智能驱动的新型服务方式演进[17] 消费提质作用 - 开辟高成长性消费新赛道并提升高质量消费供给[18] - 加快优质服务消费供给 成为带动内需扩大的新动能[18] - 形成场景验证-数据积累-算法优化-技术溢出的闭环[18] 民生福祉应用前景 - 2027年将创造新岗位 智能学伴等新型教学模式普及率提高[19] - 2030年人工智能产品应用在工作学习生活中成为常态[19] - 2035年构建更有温度的智能社会 增强群众获得感和幸福感[19] 治理能力建设 - 划分为社会治理 安全治理 生态治理三大方面[20] - 引导形成人机共治理念 支撑治理体系现代化建设[20] - 人工智能模型算法成为城市市政基础要素 助力城市实时体检与精准更新[20]

公司产品与平台 - 推出万智企业大模型一站式平台 涵盖产业模型训练 微调 部署和企业级Agent应用搭建 [1] - 平台支持自研Yi系列大模型及DeepSeek 通义千问等世界顶尖开源基座模型 [1] - 提供包括万智Agent在内的企业级解决方案 [1] 战略合作与客户 - 与中国移动 中国电信 阿里云 华为 顺丰科技 知软知云 飞书等各领域头部企业建立深度合作 [1] - 与阿里云成立产业大模型联合实验室 可批量训练垂直定向产业智能模型 [2] - 与一家市值达几百亿美元的超大型国际公司合作解决复杂物流系统问题 [2] 技术应用与行业解决方案 - 在金融 游戏 教育 能源 科研等行业打造大模型解决方案 [2] - 运用产业大模型技术助力企业通过历史数据与实时反馈实现自适应调整 [2] - 在知识产权行业构建智能体 提升专利申请文书质量30%并节约30%费用支出 [3] - 专利代理机构撰写及审查意见答复效率提升3-5倍 已完成3000余份专利案件AI服务 [3] 商业模式与发展理念 - 探索智能原生新模式新业态 发展模型即服务 智能体即服务等模式 [1] - 人工智能技术解决结构性人才缺失问题 发掘可复制可扩展的新场景新业态 [2] - 坚持战略驱动+场景撬动+模型优化+全链条应用落地的策略 [4]

国务院"人工智能+"行动规划 - 国务院发布全面推进"人工智能+"行动纲领 将AI打造为新质生产力核心引擎 重点在科技、产业、消费、民生、治理及全球合作六大领域发力[3] - 设定明确发展目标：2027年AI与重点领域深度融合 新一代智能终端及智能体应用普及率超70% 2030年普及率超90% 2035年推动中国全面迈入智能经济与智能社会[4][5][6] - 应用层推动服务与产品双轮驱动 打造智能助理服务新入口 发展智能网联汽车、AI手机、智能机器人、智能家居及穿戴设备等终端产品[9] - 技术供给层提供八大关键支撑 包括模型能力、数据供给、智能算力、应用环境、开源生态、人才队伍、政策法规及安全能力[10][14] - 产业落地路径鼓励企业将AI融入战略及业务流程 发展智能原生技术产品服务 工业领域推动AI在全链条落地[11] 科技巨头AI技术突破 - 谷歌发布Gemini 2.5 Flash Image图像模型 在LMArena测试平台以历史最大优势登顶 单张图像生成成本仅0.04美元（约0.3元人民币）[18][19][21] - 英伟达正式发售Jetson Thor机器人开发平台 提供服务器级AI算力 边缘侧可并行处理多模型 实现实时对话与自主决策 宇树、优必选、波士顿动力等头部企业已集成[23][24][28] - 腾讯发布VISVISE游戏AI解决方案 MotionBlink工具4秒生成200帧动画 GoSkinning工具全自动3D模型蒙皮 效率提升8倍[30] - 马斯克成立AI软件公司"巨硬" 计划用多智能体技术重构传统软件产品 挑战微软生态[25] AI产品与应用创新 - 跃然创新发布奥特曼联名AI毛绒玩具CocoMate 内置端到端语音模型 响应速度800毫秒 获红杉中国等2亿元A轮投资[20] - 微信灰度测试"听快讯"AI播客功能 混元大模型将新闻稿改写为双人对话形式 降低信息获取门槛[26] - Video Ocean推出视频智能体 一句话输入可自动生成完整影片 效率较传统模式提升10倍 10天内115位创作者参与测试[27][29] - 广西举办面向东盟AI+跨境电商大赛 吸引1026支团队参赛 聚焦选品、营销、客服等环节痛点解决[31] AI产业发展趋势与挑战 - AI视觉技术向工业设计、医疗影像等专业领域渗透 多模态能力解决行业复杂设计难题[35] - AI Agent大规模落地面临五大瓶颈：实时性与打断机制不成熟、场景边界预设困难、意图理解不足、知识库更新滞后、复杂博弈处理能力欠缺[32] - 建议采用"局部替代"和"人在环路"模式 让AI在可控闭环中迭代 逐步扩大自主权[32][36] - 创业公司需在巨头生态壁垒下两极化生存：构建平台生态或深耕垂直行业提供专业深度[34]