北京
“AI的采用速度，是人類歷史上最快的一次。但AI項目的成功率，遠沒有大家想象的那么高。”
2025年的微軟年度大會Ignite上，微軟業務CEO Judson Althoff表示，提高成功率意味著業務和IT專業人員之間需要更緊密的合作，而合作伙伴是將智能技術帶給微軟各行各業客戶的關鍵所在。微軟超過50萬的合作伙伴生態系統，對于微軟達成人工智能交易至關重要。
這意味著，AI時代的微軟，將比此前更依賴于它的合作伙伴生態，去售賣產品和服務。
而在中國，微軟也在試圖吸納新的生態服務商，以此開拓包括Microsoft 365 Copilot副駕駛以及Microsoft Agent 365等在內新的產品和服務市場，并提升微軟在中國IT服務行業的份額與營收。
在此期間，長虹佳華于2025年上半年，加入MAICPP（微軟AI云合作伙伴計劃）。依托微軟的技術生態，長虹佳華構建起了覆蓋云遷移到AI創新的全鏈條服務能力，以及在智能制造、電商、生命科學等行業推動AI云解決方案落地。
AI時代，微軟的生態變遷
“過去，微軟的生態‘準入門檻’高。”
微軟大中華區首席伙伴官慶雪輝對筆者表示，原因在于當時微軟在中國乃至全球的產品結構比較單一，主要是軟件授權，不涉及復雜的技術服務。因此，微軟不需要大量具備特殊技能的合作伙伴，少數幾家渠道就能覆蓋本地市場。
但在“云+AI”時代，這一切發生了變化。
AI時代，微軟產品迭代速度顯著加快。過去Windows和Office的更新周期以年為單位，而現在借助AI，甚至每周都有新產品上線。這對微軟的服務商提出了更高要求——必須深入了解產品和AI，否則無法與客戶有效溝通。
“此外，中國用戶在AI應用場景探索方面全球領先。如果合作伙伴缺乏AI技術服務能力，就無法與客戶探討場景，更無法滿足需求。”
慶雪輝稱，因此，誰能堅定“All in AI”，前瞻布局并投入資源，誰就能在市場中脫穎而出。長虹佳華在AI領域的投入非常果斷，不到兩年的時間里，拿下7項微軟高級認證。
“AI時代，需求重心轉向生產性服務行業，這是一個巨大的市場空間?！?/p>
長虹佳華副總裁鄧鶴明對筆者表示，AI技術的落地需要“最后一公里”的服務商，而中國市場對生產性服務的需求也正日益迫切?；谛枨蠛褪袌龅霓D變，長虹佳華可以基于原有的信息與通信技術（ICT）綜合服務能力，和微軟的技術生態能力，為客戶企業提供軟硬結合的一整套AI解決方案。
公開資料顯示，2023年11月，長虹佳華獲得微軟LSP（Licensing Solution Provider）解決方案供應商認證資質。2025年10月，長虹佳華的“AI銷售情報官”，基于微軟生態的AI Agent，以企業級數據整合、AI驅動精準匹配、全流程自動化三大核心能力，實現了銷售智能化轉型。
商業模式的轉變，從賣產品到賣服務
除了微軟生態的轉變，當AI開始嵌入到微軟各個產品層面后，整體交易模式也隨之改變。
“AI時代的生態與傳統軟件時代最大的本質區別在于：它已經從單純的產品銷售和區域覆蓋，轉變為以服務為核心的全鏈條過程。這個過程是循環的，而不是一次性的?！?/p>
慶雪輝表示，在傳統模式下，產品賣出后，合作伙伴的工作基本結束。但在AI時代，客戶通常從小范圍部署AI開始，如果服務不到位，項目失敗，客戶可能就不會繼續使用；反之，如果服務做得好，客戶不僅會擴大部署到更多部門，甚至可能實現全員推廣。
此外，只有在客戶成功應用并認可AI后，微軟不斷迭代的新產品才有機會通過合作伙伴持續進入同一客戶體系。這意味著，在客戶接受、部署、實施并最終擴展AI的整個過程中，合作伙伴的價值貫穿全鏈條。
“很多開發型公司會主動采購微軟的工具，但這些工具并不是“開箱即用”，需要服務商幫助客戶將智能GitHub Copilot副駕駛與Visual Studio、Python 等不同的開發環境整合，并結合客戶團隊的工作方式，才能真正落地?！?/p>
長虹佳華副總裁夏劍軍表示，通過長虹佳華的服務，客戶的開發投入減少了50%，其中10%用于購買AI工具和服務，剩下的40%節省下來的資金可以投入新的研發領域。
“在出海場景中，長虹佳華的海外數字營銷業務與云、AI的融合趨勢也正愈發明顯。”
長虹佳華副總裁鄧鶴明介紹，最典型的就是中國短劇和漫劇出海業務。短劇、漫劇的消費屬于沖動消費，若支付響應時長超過兩秒，支付轉化率會直接下降70%。這就需要依托云的邊緣部署能力，讓云服務同時承載內容播放與支付系統，保障體驗流暢?！爸袊髽I在這類新興出海領域的反應速度非?？欤@也為我們帶來了全新的業務機會?！?/p>
IDC研究顯示，深度擁抱AI的企業已實現平均13個月的價值回報周期，超過50%的組織正加速定制化AI應用開發，將短期收益轉化為長期競爭優勢。普華永道預測，到2030年，AI將成為全球經濟的規則改變者，貢獻高達 15.7 萬億美元的增長，為中國經濟帶來約26.1%的GDP增量。（作者 | 科技潛線，文 | 饒翔宇 編輯 | 鐘毅）
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