波士頓咨詢俞晨驁： AI正在從行業議題上升為經濟發展議題

2026年博鰲亞洲論壇中，AI（人工智能）是一個備受關注的話題，相關分論壇幾乎場場爆滿。

一直關注AI發展應用的波士頓咨詢（BCG）董事總經理、全球合伙人俞晨驁仔細聽了每個AI論壇的內容，也與多位AI專家和客戶就AI應用和發展進行了交流。他同時擔任BCG科技和數字化賦能專項的中國區負責人，專注于AI時代的企業戰略與運營轉型工作。

俞晨驁認為，博鰲論壇今年設置多個AI分論壇，本身就釋放出一個重要信號：AI正從技術話題走向實體經濟，從行業議題上升為經濟發展議題。過去AI更多出現在科技論壇，如今在聚焦全球經濟與區域合作的博鰲平臺上成為核心議題，意味著各國政府、企業和資本都在重新思考，AI將如何改變產業競爭格局、企業組織形態與全球創新生態。

俞晨驁說：“我不會從資本市場的視角評判‘AI泡沫’，而是更關注它的實際應用價值。”

經濟觀察報：此次博鰲亞洲論壇開設了多場AI分論壇，這一安排意味著什么？哪些因素推動了本輪AI熱潮？

俞晨驁：博鰲設置多場AI分論壇，本身就是一個非常重要的信號：AI正從技術話題走向實體經濟，從行業議題上升為經濟發展議題。

一方面，AI技術和產品迭代速度極快，過去這段時間幾乎每三個月就會有一次質的突破，持續推高企業對AI的關注度；另一方面，中國AI發展的特點是注重應用落地實效，企業普遍將AI視為提升效率、推動轉型的重要工具。我們接觸的企業幾乎都在不同程度上討論AI應用，只是在落地深度和實施路徑上存在差異。

這一輪AI爆發，本質是技術供給、員工使用方式和商業認知三者同步成熟的結果。

技術層面，AI從過去少數公司掌握的稀缺能力，轉變為可廣泛調用的通用能力。企業不需要從零搭建算法體系，只需在大模型基礎上進行工程化優化和場景適配，就能落地應用，真正實現技術平權。

組織層面，變化源于員工的主動使用。越來越多人切實感受到AI帶來的效率提升，自發去用、去試，并把AI當“玩具”而非“工具”，這種低門檻、高反饋的使用方式，讓AI在組織內快速普及，并不斷催生新的應用場景。

商業層面，企業高管已達成高度共識：生成式AI是一項具有顛覆性的技術革新，已經在多個場景驗證了顯著的降本增效能力，具備重塑行業格局的潛力。因此，沒有企業愿意在這一輪變革中落后，成為下一個“柯達”。

經濟觀察報：很多人在提醒警惕“AI泡沫”，你是如何看待這個問題？

俞晨驁：我不會從資本市場視角評判所謂“泡沫”，而是更關注AI的實際應用價值。AI作為提升效率、支撐轉型的工具，為企業降本增效是真實存在的，但我們必須清晰認識AI的能力邊界，它能在一定程度上解決很多問題，卻暫時無法覆蓋所有需求，尤其難以適配企業大量的長尾應用場景。

我認為AI能力的迭代會持續加速，預計到2026年底，AI的發展水平就會與現在有顯著差異。即便AI在資本市場上出現波動，也不會阻礙AI技術迭代。因為AI發展主要依賴兩方面：一是基礎模型的研發，全球都在持續加大投入；二是AI的工程化開發，這也是當前企業應用的重點領域，所以我對AI能力的持續提升非常有信心。

目前還存在一個現象：部分企業家在充分意識到AI重要性的同時，因擔心落伍而產生“跟風焦慮”，盲目要求企業進行AI轉型。這種心態容易導致轉型動作變形，反而難以發揮AI的實際價值。

經濟觀察報：哪類企業會更快實現AI規模化落地？

俞晨驁：在落地節奏上，三類企業會率先實現AI的規模化應用。

第一類，是核心業務流程相對標準化的企業。這類企業流程中的關鍵節點具備清晰的業務邏輯，AI的價值在于將這些業務邏輯和經驗判斷沉淀為“可復用的知識體系”，再嵌入流程中放大，因此更容易從點狀應用走向規模化的流程重構。

第二類，是具備學習型組織特征、整體擁抱AI的企業。這類企業高層重視AI并主動推動組織轉型，員工在工作中持續嘗試和迭代，逐步形成“全員用AI”的狀態，從而提升AI應用密度和創新速度。

第三類，是業務與大模型能力高度匹配的企業。相較上一代AI，大模型在語言理解、長文本生成以及多模態內容（圖像、視頻）等方面提升顯著，因此在音視頻內容生產、營銷創意、客服等領域，AI價值轉化更快，相關企業落地節奏明顯領先。

經濟觀察報：當前企業在推進AI系統化應用時，容易陷入哪些誤區？企業該如何規避？

俞晨驁：第一，脫離業務談AI。很多企業一上來就討論模型、工具、平臺，但沒有明確AI要解決什么業務問題、創造什么價值，最終停留在技術試驗層面，難以形成規模化價值。

第二，應用碎片化、缺乏整體路徑。做了很多零散的應用試點，但彼此間沒有連接，更沒有形成從點到線、再到面的演進路徑。AI真正產生價值，往往需要圍繞核心流程，設計一個落地路線，而不是停留在單點優化。

第三，對能力邊界認知不清。很多企業要么高估、要么低估大模型的能力——既不清楚基礎模型本身能做什么，也不清楚在疊加工程化、私有知識之后能做到什么。這種認知模糊，很容易導致場景選擇和技術方案的錯配。

最后，也是最容易被忽視的一點，是沒有同步考慮組織問題。AI不是簡單加一個工具，而是會改變工作方式與崗位分工，包括人才結構、治理機制、流程設計以及激勵方式—本質上是“硅基員工”和“碳基員工”的協同問題。如果這些不提前設計，技術難以轉化為穩定的業務能力。

要規避這些誤區，企業需要從三方面著手。

第一，要認清自身的能力底座。包括核心業務流程、可沉淀的企業知識與經驗，以及員工的技術水平。這本質是在識別哪些場景能被AI有效賦能或重構，以及對應的成本與落地難點。

第二，找對切入角度和發展路徑，并控制好投資節奏。AI落地需要圍繞核心場景逐步推進，從點到線再到面，避免一開始鋪得過散或投入失衡。

第三，將AI視為新的“生產資料”進行系統性布局，這意味著企業需要思考與之匹配的數據治理、技術底座、組織動員和安全治理等配套機制。

經濟觀察報：不同行業、不同規模企業，在推動AI應用時是否有可復制的底層邏輯？

俞晨驁：基于BCG觀察，不同行業、不同規模的企業，推進AI轉型時，底層邏輯是相對一致的，通常體現為三條路徑：應用、重塑、創造。

首先是“即用”，也就是優先在現有業務流程中引入AI工具，簡化日常操作、減少人工依賴，快速提升效率。這一階段的特點是門檻低、見效快，適合作為大多數企業的起點。

其次是“重塑”，用AI重新設計工作流程和業務協同方式，不只是提效，而是改變“怎么做事”，實現跨職能協同和端到端流程優化，這一階段開始體現結構性價值。

最后是“創造”，也就是基于AI能力開發新的產品、服務甚至業務模式，直接面向客戶創造增量價值，這是AI最長期，也是最具戰略意義的空間。

經濟觀察報：AI重構后的企業運營體系，在效率和決策上有哪些變化？

俞晨驁：通過對資深員工經驗的學習，AI可以較快達到接近成熟從業者80%的能力水平，覆蓋大量標準化、重復性，甚至部分復雜的認知型工作，從而把人從執行中解放出來，更多聚焦在高價值的復雜問題和創新任務上。

在決策層面，一方面，AI可以直接調用企業底層數據，使信息的透明度和覆蓋廣度顯著提升，從而讓決策輸入變得更加完整、實時且多元；另一方面，決策過程本身也在重構，不再只是少數人基于有限信息作判斷，而是可以借助多個智能體從不同視角進行分析、推演甚至博弈，讓決策者看到更全面的選項與風險，從而提升決策質量。

經濟觀察報：未來1—3年，企業AI應用會呈現哪些趨勢？

俞晨驁：未來幾年，我們判斷企業AI應用可能出現四個重要趨勢：第一，AI重構核心業務流程與運作模式，從局部提效走向嵌入端到端流程，重塑業務執行方式；第二，AI加速滲透企業的決策體系，持續進入更核心、更復雜的決策場景，提升決策質量與效率；第三，人機協同成為組織常態，“硅基+碳基員工”的分工模式，將驅動組織形態與崗位設計演進；第四，AI與企業獨有的知識深度融合形成核心競爭力，通用AI能力快速同質化，差異將來自AI與企業數據、經驗與業務邏輯的深度綁定。

總體來看，AI帶來的不僅是技術升級，更是一場企業組織、運營模式和商業模式的系統性變革。對企業來說，真正重要的問題已經不再是“是否要做AI”，而是如何更快完成AI轉型，在這一輪技術浪潮中建立新的競爭優勢。

（作者 杜濤）

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杜濤

財稅與環保新聞部主任 長期關注宏觀經濟，財政和貨幣政策領域。主要關注財稅、審計、環保、基建以及PPP等方向。線索請聯系：dutao@eeo.com.cn。