當華爾街還在爭論AI是否存在泡沫時,科技巨頭們已悄然轉向新的競技場。在經歷數年的軍備競賽后,企業競爭焦點正從基礎模型參數規模轉向更深層次的技術融合——如何讓AI真正融入企業血脈,成為驅動增長的內在動力。這場變革的核心,在于構建具備自主進化能力的生態系統。
紅杉資本最新研究指出,真正的競爭不在于簡單應用AI技術,而在于打造能夠持續創造價值的有機體。這種轉變要求企業將AI從輔助工具升級為戰略核心,使其滲透至產品開發、業務流程乃至組織架構的每個環節。百度董事長李彥宏用"內化"概念詮釋這一過程:當AI成為原生能力,智能將轉化為生產力,推動決策優化、成本降低與創新加速。
硅谷科技公司的內部備忘錄已開始強調AI與日常工作的深度整合,企業越來越關注如何實現技術要素與業務流程的有機融合。這種轉變在百度世界大會上得到充分展現,該公司全面升級的AI業務矩陣中,蘿卜快跑自動駕駛、伐謀智能決策系統、"秒噠"應用開發平臺等原生產品加速商業化落地,標志著技術融合進入新階段。
摩根士丹利分析顯示,AI全面普及可能為美國企業每年節省9200億美元成本,并推動標普500指數企業市值增長16萬億美元。但實現這個愿景的前提是技術深度應用,這個過程可能需要數十年時間。當前部分企業面臨重大風險,根源在于AI內化不足導致投入產出失衡,無法充分發揮技術潛力。
中國信通院定義AI原生為以智能技術為底層邏輯,驅動技術架構、業務流程、組織角色和價值創造方式的全面重構。這不同于簡單疊加AI工具,而是要求從產品設計之初就深度融合智能能力。福特流水線革命生產方式的案例被多次引用,強調需要從根本上革新運作模式。
ChatGPT的顛覆性不在于對話界面,而在于構建了"用戶反饋-模型迭代-體驗升級"的閉環系統。這種持續進化能力使其區別于傳統技術,成為生成式AI的核心特征。企業能否充分利用這種特性,決定著AI投資的回報率。當技術被僵化嵌入預設流程時,其價值上限受限于原有系統效率;只有讓AI成為流程驅動者和數據連接者,才能突破既有邊界。
以智能客服為例,傳統系統只能被動響應預設問題,而AI原生客服可主動發起對話、預判需求,甚至自動整合支付、物流等環節。這種轉變不僅提升效率,更創造預測性服務、個性化體驗等新價值,推動業務系統整體升級。實現這種變革需要企業進行全面改造,這對大型組織構成特殊挑戰。
谷歌在I/O 2025大會上對搜索引擎進行AI模式重構,展現出破釜沉舟的決心。中國科技企業同樣開啟轉型進程,百度2023年末就提出"卷應用而非卷模型"的戰略判斷。這種前瞻性布局使其在無人駕駛、智能體開發等領域取得突破,蘿卜快跑全無人駕駛里程突破1.4億公里,事故率優于人類駕駛員水平,服務覆蓋22個城市。
AI Agent成為技術融合的關鍵載體。百度推出的伐謀智能體專注于復雜決策場景,既能優化城市交通信號,也能輔助金融機構識別風險。其價值在于將人類從繁重計算中解放,同時提升決策精準度。對話式開發平臺"秒噠"上線半年即吸引40萬用戶創建應用,海外版發布標志著技術輸出進入新階段。
這種轉型不僅催生新產品,更推動企業能力全面升級。百度通過十年布局完成"芯片-框架-模型-應用"的全棧技術錘煉,昆侖芯三萬卡集群的建成和十億級訂單的獲取,驗證了自主技術路線的可行性。文心大模型5.0實現多模態統一建模,在創意寫作、復雜理解等任務中達到全球領先水平。
資本市場對這種轉變給予積極回應,百度美股年內漲幅超80%,跑贏多數科技股。機構評價從質疑轉向認可,稱其為"最接近谷歌的中國科技公司"。這種反轉源于技術積累的質變——當其他企業仍在解決算力瓶頸時,百度已構建起完整的技術生態,為產業賦能積累勢能。
昆侖芯的發展軌跡頗具象征意義。從2018年發布計劃時的質疑聲中起步,到如今形成覆蓋訓練推理的全產品線,其歷程印證了技術突破的艱難。三萬卡集群的建成和行業訂單的獲取,不僅解決自身算力需求,更為國產芯片樹立標桿。這種堅持在文心大模型迭代中同樣體現,充足算力支撐使其躋身全球頂級模型行列。
真正的技術革命從來不是單一要素的突破,而是系統能力的重構。從蒸汽機到流水線的演變用了兩個世紀,期間無數技術要素的積累才實現生產方式的質變。AI原生轉型同樣需要這種系統性變革,它要求企業打破既有路徑依賴,在底層技術到上層應用的每個環節實現創新。百度的實踐表明,這種轉型雖然艱難,但每步積累都在為未來突破奠定基礎。









