直通达沃斯|艾睿铂合伙人唐昭平:企业对AI领域投入步入理性阶段

市场资讯
Jun 26, 2025

  炒股就看金麒麟分析师研报,权威,专业,及时,全面,助您挖掘潜力主题机会!

  中新经纬6月26日电 (魏薇 周奕航)“企业对AI的部署已进入新的阶段,DeepSeek等开源模型的涌现,让AI从‘为创新而创新’转向‘为效益而落地’。”25日,艾睿铂合伙人兼董事总经理唐昭平在世界经济论坛2025年新领军者年会(第十六届夏季达沃斯论坛)期间接受中新经纬专访时说。

  公开资料显示,艾睿铂成立于1981年,总部位于美国纽约,是一家以结果为导向的全球化专业咨询公司。

艾睿铂合伙人兼董事总经理唐昭平 受访者供图

  唐昭平表示,过去几年,部分AI试点项目失败的核心原因是应用AI的成本过高,企业的产出无法支撑其持续投入,最终导致投入产出比例失衡。

  “如今,DeepSeek的出现,有效缩减了企业应用AI的成本。对于一些商业化公司来说,其面临的核心问题从‘AI的创新效果’转变为‘AI的落地效果’。”在唐昭平看来,这种转变的核心驱动力是投入成本的下降,这使得成本曲线与收益曲线找到了平衡点,让AI项目的商业价值变得可预期、可计算。

  谈及企业在AI领域的投入规模时,唐昭平表示,AI预算占企业支出的具体比例难以一概而论。各公司需要根据自身性质和需求,在技术、研发等核心领域进行优先级分配。目前,企业已不再追求设定一个固定的AI投入比例,而是进入了更为理性务实的阶段。

  “企业在应用AI时面临的最大挑战,首要且基础的是数据问题。AI高度依赖高质量数据支撑效能。数据化程度低、缺乏高质量数据基础的企业难以应用AI。因此,AI落地反过来会推动企业提升数据化和数字化水平。”唐昭平称。

  在唐昭平看来,中国企业在AI领域的核心优势在于其庞大的“数字化”企业群体。“中国很多互联网企业自诞生起便建立在数据基础之上,业务模式天然依赖数据驱动。这使得这些企业在数据化程度、数据丰富度及数据渗透率方面具有显著优势。”她称。

  唐昭平同时指出,在企业级软件与解决方案领域,中国企业正面临挑战。“相比欧美成熟的SaaS生态和企业软件渗透率,中国企业的业务流程数字化程度参差不齐,这在一定程度上制约了AI的深度整合和落地速度。”

  如今,出海正逐渐成为众多中国企业的选择。对此,唐昭平表示,“出海”正从简单的“出口产品”转向深度的“本地化运营”。

  “企业需要在目标市场建立全价值链能力,包括供应链重组、本地化运营以及销售体系的再造。”唐昭平称,中国制造的低成本优势不再是出海“通行证”,海外客户更看重供应商的风险管控能力、质量协同保障以及是否能提供超越制造的增值服务。

  (更多报道线索,请联系本文作者魏薇:weiwei@chinanews.com.cn)(中新经纬APP)

  (文中观点仅供参考,不构成投资建议,投资有风险,入市需谨慎。)

  中新经纬版权所有,未经书面授权,任何单位及个人不得转载、摘编或以其他方式使用。

责任编辑:罗琨 李中元

海量资讯、精准解读,尽在新浪财经APP

Disclaimer: Investing carries risk. This is not financial advice. The above content should not be regarded as an offer, recommendation, or solicitation on acquiring or disposing of any financial products, any associated discussions, comments, or posts by author or other users should not be considered as such either. It is solely for general information purpose only, which does not consider your own investment objectives, financial situations or needs. TTM assumes no responsibility or warranty for the accuracy and completeness of the information, investors should do their own research and may seek professional advice before investing.

Most Discussed

  1. 1
     
     
     
     
  2. 2
     
     
     
     
  3. 3
     
     
     
     
  4. 4
     
     
     
     
  5. 5
     
     
     
     
  6. 6
     
     
     
     
  7. 7
     
     
     
     
  8. 8
     
     
     
     
  9. 9
     
     
     
     
  10. 10