AI落地2.0：大模型平權，行業Know-how重回王座

在2026年初的這一場大模型敘事里，“唯參數論”正迅速降溫。

如果說2024年是算法與算力的“軍備競賽”，2025年是Agent（智能體）的“概念元年”，那么步入2026年，企業級AI市場已經悄然進入了深水區——AI落地2.0。

在這個階段，從業者與投資人最核心的焦慮已經從“能不能生成”變成了“能不能解決問題”，從“好玩”變成了“好用且省錢”。在這場關于ROI（投資回報率）的長敘事中，不同賽道的AI公司，卻給出了一致答案：

大模型正在變得平權化，而行業Know-how（業務訣竅）才是決定生死的那道“排水渠”。

數據治理：重構知識底座

“AI應用落地趨勢中，正在發生從以模型為中心到以數據為中心的轉變。”金山辦公產研負責人朱熠鍔判斷 。

這個觀點背后隱藏的一個現實是：無論企業選擇哪家的模型，底座本身正逐漸轉化為一種“電力”般的基礎設施

真正能拉開差距的，是企業如何處理那些躺在服務器里“吸灰”的非結構化數據。

“高質量數據已經成為制約今天AI能不能在現有技術水平下發揮作用的關鍵制約點。”金山辦公副總裁吳慶云指出 。這種“高質量”不僅意味著數據的整潔，更意味著數據必須具備業務屬性。

在朱熠鍔看來，文檔并不等于知識 。過去兩年的POC（概念驗證）浪潮中，很多企業發現，即使給AI喂了海量文檔，它的回答依然頻頻出現幻覺。核心癥結在于，目前主流的RAG（檢索增強生成）技術解決的是語義相似度，但“語義相似并不等于邏輯相關” 。為了補上這塊邏輯短板，金山辦公提出了KAG（知識增強生成）框架，試圖通過知識治理的方式，將無序的文檔轉化為結構化的“知識湖” 。

這種轉型在高端制造業的實踐中尤為具象。以某大型制造企業的維修手冊為例，這些文檔往往包含復雜的圖文混排和邏輯嚴密的維修步驟——例如“如果檢查結果為OK，進入步驟三；如果是NG，則執行復位” 。傳統的AI如果僅僅識別文字，根本無法理解其中的決策流。而通過KAG框架，AI能夠識別出業務本體和約束條件，在技術人員詢問時給出符合邏輯，甚至能直接指導操作的精準回答 。

同樣深耕深水區的容聯云也經歷了類似的認知升級。容聯云副總裁、諸葛智能創始人孔淼認為，大模型雖然像一個全才的“本科生”，但要在銀行、券商這些強合規、高門檻的行業里上班，它必須具備幾年的“工作經驗” 。

這一經驗就是Know-how。容聯云通過將保險監管要求、銀行質檢邏輯等行業特定的“黑話”與規則封裝進系統，讓AI不再只是“聊天”工具，而是能夠精準捕捉客戶意圖的業務中樞 。在某城商行的實際業務中，基于Know-how重構的分析Agent，將分析效率從32%拉升至92%以上 。

智能體：業務結果的代位者

“大模型的訓練是軍備競賽，對容聯云而言，我們更清楚自己的選擇——聚焦應用，解決真實業務問題。”孔淼直言 。這種選擇的核心在于對B端痛點的精準捕捉：企業客戶不僅需要大模型的泛化能力，更需要合理的ROI和確定性的交付質量。

在AI落地2.0階段，生產力形態的演進是改寫業務結果的勝負手。AI正從“輔助工具”向“業務角色”進化 。以前是人作為主導，AI提供零散的協助；現在則是Agent（智能體）基于業務目標自主規劃并執行任務 。

這種角色的移位在金融質檢場景下近乎顛覆。傳統的證券質檢由于規則復雜、人手有限，通常只能進行40%左右的抽檢，且漏檢率極高 。容聯云引入大模型Agent后，AI不再只是檢索關鍵詞，而是能夠理解監管背后的合規邏輯，自動完成任務拆解、執行與自我評價。結果是，原本需要8天的審核時間縮短至3.25小時，覆蓋率直接拉滿到100%，準確率高達96% 。

同樣的提效也發生在復雜的醫藥行業。撰寫一份臨床研究報告（CSR）通常是醫學博士團隊最繁重的工作，耗時長達一個月 。金山辦公通過多Agent協作體系，讓不同的智能體分工明確：有的負責抽取臨床數據，有的負責按藥監規范整理，有的負責格式審核 。在這一套“流水線”下，博士們的工作量從一個月縮減到一周，準確率達到90%以上。

這種提效預示著一種全新的商業邏輯——RaaS（Result-as-a-Service，結果即服務）正在降臨。這意味著企業購買的不再是冰冷的工具系統，而是一個能夠確鑿提升轉化率、降低合規風險的業務結果。這一趨勢得到了全球 CEO 們的認同。BCG 最新的調查顯示，近乎所有首席執行官都認為，AI 代理將在 2026 年產生可衡量的回報，“ROI 將成為 2026 年及以后的核心縮寫”。

金山辦公助理總裁馮文廣在華東市場的觀察印證了這一趨勢。他發現，以華東為代表的發達地區企業，在協同辦公的需求上已經從簡單的“賣產品”轉向了“場景化解決方案”和“行業性解決方案” 。企業關注的不再是單點的工具替代，而是從產研到制造全產業鏈的協同與提效 。

深水區的確定性博弈

盡管前景宏大，但朱熠鍔對 AI 的未來依然保持著一份理性的清醒。

“大模型技術界有一個叫‘苦澀的教訓’——在很細微的層面上做定制化調優，很可能在下一輪被大模型能力提升所取代。”朱熠鍔坦陳。這種技術演進的不確定性，讓每一位 AI 從業者都如履冰。今天的工程化手段，究竟是通往未來的堅實階梯，還是由于大模型能力不足而搭建的臨時腳手架？

這種不確定性也困擾著全球頂尖的 AI 思想者。Anthropic 首席執行官 Dario Amodei 曾警告說，人類正進入技術的“青春期”：一個雖然獲得了神一般的力量，卻面臨由于不可預測性而導致自我毀滅風險的動蕩階段。他認為，“強大的 AI 系統可能在 1 到 2 年內到來（即 2026-2027 年），但確切的時間表仍存在巨大的不確定性”。這種不可預測性，甚至讓 Scaling Law（尺度定律）的支持者們也開始感到不安。

“今天的 AI 更多還是實驗科學，并沒有形式化的數學解釋。”朱熠鍔認為。我們依然無法從原理上徹底講清楚，為什么輸入一段提示詞，AI 就一定能輸出正確的結果。這種“黑盒”屬性，使得行業 Know-how 在現階段顯得愈發珍貴。

正如 OpenAI 首席執行官 Sam Altman 曾提醒的那樣，我們必須在享受 AI 帶來的生產力倍增效應的同時，時刻準備應對其“意外后果”。在那個連模型研發者都無法完全看透的黑盒面前，唯一的確定性，就是那些已經運行了數十年的行業邏輯。大模型雖然能從數據中找規律，表現出概率上的“智慧”，但它依然無法完全取代人類在復雜業務場景下的決策判斷。

因此，AI 落地 2.0 時代的真命題，或許不是如何取代人，而是如何讓 AI “吃透”行業 Know-how：技術的泛化門檻正在降低，真正的壁壘或許是那些看不見的產業規則。

對于 AI 從業者與投資人而言，這意味著必須告別“參數崇拜”，投身于繁瑣的業務細節中。只有當 AI 學會了如何像經驗豐富的老員工一樣，理解那些隱性知識，處理那些沖突的邏輯，它才能真正從“會說話的幻覺”變成企業不可或缺的“數智骨干”。

在這場深水區的長跑中，只有那些能把技術真正“封裝”進業務邏輯的公司，才能跑通關于 AI 與 ROI 的長敘事。（本文首發鈦媒體APP，文 | DeepWrite秦報局，作者｜秦聰慧 ）