從“燒錢”到“賺錢”：企業(yè)AI的轉(zhuǎn)折點(diǎn)來(lái)了

撰文 | 李信馬
題圖 | 豆包AI

如果你問(wèn)一家企業(yè)的IT負(fù)責(zé)人，AI在他們公司最大的用處是什么，有的人可能會(huì)支吾其詞。AI的用處應(yīng)該是有，但算賬卻未必算得明白，有可能算完發(fā)現(xiàn)，花的錢比賺的還多不少。不過(guò)，進(jìn)入2026年，這個(gè)情況正在發(fā)生轉(zhuǎn)變。

作為全球領(lǐng)先的智能終端廠商，榮耀在全球擁有超過(guò)2.5億用戶，上下游產(chǎn)業(yè)鏈遍布各地。業(yè)務(wù)快速擴(kuò)張的背后，是每年數(shù)萬(wàn)份采購(gòu)合同的風(fēng)險(xiǎn)排查與數(shù)據(jù)提取壓力。傳統(tǒng)模式下，審查一份合同動(dòng)輒需要數(shù)天流轉(zhuǎn)，新法規(guī)出臺(tái)還需全量排查，效率與風(fēng)控難以兼得。通過(guò)騰訊電子簽的AI能力處理合同，榮耀訓(xùn)練出一套“懂榮耀業(yè)務(wù)語(yǔ)言”的專屬合同AI，將單份合同的數(shù)據(jù)提取時(shí)間從數(shù)小時(shí)壓縮到分鐘級(jí)，AI完成度超80%，準(zhǔn)確率90%以上。

類似的故事也在酒店行業(yè)上演。作為全球第四大酒店集團(tuán)，華住集團(tuán)旗下管理酒店超過(guò)1.2萬(wàn)家，住客需求千差萬(wàn)別且24小時(shí)不間斷，人力有限與響應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)化的矛盾長(zhǎng)期存在。基于騰訊云智能體開發(fā)平臺(tái)，華住打造了一個(gè)酒店AI助手，現(xiàn)在在5000+家門店跑著，能自動(dòng)處理73%的高頻服務(wù)需求——從訂房、改房到投訴，全自動(dòng)。

這兩個(gè)案例算不上“黑科技”，但都把AI用在能產(chǎn)生價(jià)值的地方，真正地解決了問(wèn)題。就像騰訊集團(tuán)副總裁、政企業(yè)務(wù)總裁李強(qiáng)在采訪中所表示：“不同行業(yè)的客戶切入點(diǎn)不一樣，核心是不能簡(jiǎn)單擁抱，要真的和自己的核心業(yè)務(wù)結(jié)合。人們希望提供的是好用的AI，真正地能夠跟他的核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景結(jié)合才行。”

2026年，AI產(chǎn)業(yè)迎來(lái)一個(gè)關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）最新報(bào)告顯示，截至2025年12月，中國(guó)生成式AI用戶規(guī)模已達(dá)6.02億人，全國(guó)人口普及率42.8%，較2024年提升25.2個(gè)百分點(diǎn)。以同期11.25億網(wǎng)民規(guī)模計(jì)算，每10個(gè)中國(guó)網(wǎng)民中約有5個(gè)在日常使用生成式AI，標(biāo)志著我國(guó)生成式AI已邁入規(guī)模化應(yīng)用階段。

比用戶規(guī)模更具說(shuō)服力的是Token調(diào)用量的爆發(fā)式增長(zhǎng)。國(guó)家數(shù)據(jù)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2024年初，中國(guó)日均Token調(diào)用量為1000億；到2025年底躍升至100萬(wàn)億；2026年3月，這個(gè)數(shù)字已突破140萬(wàn)億，兩年增長(zhǎng)超千倍。

商業(yè)回報(bào)的加速兌現(xiàn)同樣值得關(guān)注。普華永道2026年2月發(fā)布的《第29期全球CEO調(diào)研中國(guó)報(bào)告》顯示，針對(duì)全球95個(gè)國(guó)家和地區(qū)超過(guò)4400位CEO的調(diào)研中，52%的中國(guó)CEO表示應(yīng)用AI后企業(yè)收入有所增加，遠(yuǎn)高于全球約30%的平均水平；17%的中國(guó)CEO更是實(shí)現(xiàn)了降本增收的雙贏，高出全球平均水平5個(gè)百分點(diǎn)。

過(guò)去兩年，Token價(jià)格從每百萬(wàn)50-100元降至幾塊錢甚至幾毛錢，降幅達(dá)99%。過(guò)去只有大企業(yè)才用得起的技術(shù)，今天中小企業(yè)甚至個(gè)人開發(fā)者都能觸手可及。與此同時(shí)，AI工具已深度滲透到日常辦公和協(xié)作場(chǎng)景，企業(yè)無(wú)需從零搭建基礎(chǔ)設(shè)施、無(wú)需組建專業(yè)AI團(tuán)隊(duì)，即可將AI能力嵌入真實(shí)業(yè)務(wù)流程。

IDC報(bào)告預(yù)測(cè)，到2027年，G2000企業(yè)（全球最大的2000家上市公司）的Agent使用量將增長(zhǎng)10倍，Token和API調(diào)用量增長(zhǎng)1000倍。無(wú)論是從用戶基礎(chǔ)、技術(shù)成本、商業(yè)回報(bào)還是應(yīng)用形態(tài)來(lái)看，AI在政企業(yè)務(wù)領(lǐng)域已站在產(chǎn)業(yè)級(jí)爆發(fā)的臨界點(diǎn)。AI不再是“我們?cè)囋嚳?”心態(tài)，而是“我們每天都在用”的現(xiàn)實(shí)。

“無(wú)論是從用戶規(guī)模、技術(shù)成本、商業(yè)回報(bào)還是應(yīng)用形態(tài)，AI已經(jīng)站在了產(chǎn)業(yè)級(jí)爆發(fā)的臨界點(diǎn)。”李強(qiáng)說(shuō)，“過(guò)去一年，跟各行各業(yè)的客戶交流，聽到最多的一句話是AI怎么才能更好用。今天的企業(yè)思考的不再是要不要擁抱AI，而是如何用好AI。”

在這個(gè)轉(zhuǎn)折期，誰(shuí)能提供完整的解決方案，誰(shuí)就能吃到這波紅利。

3月27日，2026騰訊云城市峰會(huì)首站落地上海。騰訊集團(tuán)副總裁、政企業(yè)務(wù)總裁李強(qiáng)演講中介紹，騰訊云打造了從能源到應(yīng)用的五層AI服務(wù)體系。

先說(shuō)能源。AI模型訓(xùn)練和推理都是電老虎，成本能占到總成本的大頭，騰訊云和遠(yuǎn)景集團(tuán)合作在內(nèi)蒙古赤峰建了全球首個(gè)100%綠電直供數(shù)據(jù)中心，綜合能源成本降低40%，年減少碳排放18萬(wàn)噸。

“算力的盡頭可能就是電力。” 李強(qiáng)介紹，“我們跟合作伙伴在內(nèi)蒙古利用當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)電跟光儲(chǔ)直接對(duì)當(dāng)?shù)氐臄?shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)進(jìn)行供電。直供的方式能夠大幅度降低用電成本，Token 還是算力的成本都是息息相關(guān)的。更重要的一點(diǎn)是，新能源的供給也大幅度降低碳排放。”

再說(shuō)算力。騰訊云的AI Infra提供千萬(wàn)級(jí)IOPS、PB級(jí)存儲(chǔ)的底座，針對(duì)大模型訓(xùn)練和推理做了深度優(yōu)化。這意味著什么？意味著你的AI模型跑得快、跑得穩(wěn)、成本還低。

模型層面，騰訊的策略是“自研+開源”。騰訊混元大模型在持續(xù)迭代，混元3D的開源版本下載量超300萬(wàn)。

智能體層，騰訊云的開發(fā)平臺(tái)讓企業(yè)快速構(gòu)建行業(yè)專屬Agent，華住的酒店AI就是這樣出來(lái)的。

最后是應(yīng)用層。AI能力被融入到日常的協(xié)作和知識(shí)管理工具里。這樣做的好處是什么？員工不需要學(xué)習(xí)新工具，打開他們每天都用的軟件，AI就在那兒，自然而然地提升效率。

“從應(yīng)用側(cè)到PaaS側(cè)到基礎(chǔ)設(shè)施，一直到能源的供給，我們希望能夠提供全棧式的解決方案，最后能夠服務(wù)到我們的客戶業(yè)務(wù)端——那是一個(gè)好用的AI。”李強(qiáng)說(shuō)。

騰訊云還公布了2026年AI演進(jìn)路線：首次發(fā)布涵蓋基礎(chǔ)設(shè)施、模型、生態(tài)到應(yīng)用的Agent產(chǎn)品全景圖，將MaaS平臺(tái)升級(jí)為TokenHub，推出企業(yè)級(jí)Agent治理方案，底層平臺(tái)Cube全面開源，同時(shí)開放了涵蓋自研Skills、開源SkillHub、微信、小程序、企微、元寶、QQ等在內(nèi)的豐富技能生態(tài)，展現(xiàn)出在AI應(yīng)用場(chǎng)景中的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

當(dāng)被問(wèn)及如何衡量企業(yè)級(jí)AI產(chǎn)品的成效時(shí)，李強(qiáng)的回答很務(wù)實(shí)。

“Token還是一個(gè)很重要的指標(biāo)，但它一定不是一個(gè)唯一的指標(biāo)。”李強(qiáng)說(shuō)，“如果沒(méi)有人用，Token都沒(méi)有人消化，毫無(wú)疑問(wèn)是一個(gè)很差的產(chǎn)品。但是消耗量過(guò)大，成本過(guò)高，效率過(guò)低，它也不是一個(gè)好的產(chǎn)品。”

對(duì)于市場(chǎng)上一些廠商用極端激勵(lì)政策推動(dòng)Token消耗的做法，李強(qiáng)表示騰訊不會(huì)跟進(jìn)。“Token的切換是很容易的，它不是一個(gè)有黏性的業(yè)務(wù)。如果你過(guò)度激勵(lì)，用低價(jià)或者補(bǔ)貼方式獲取了一些沒(méi)有黏性的業(yè)務(wù)，哪天當(dāng)你不準(zhǔn)備繼續(xù)補(bǔ)貼的時(shí)候，這些業(yè)務(wù)是比較容易流失的。”

李強(qiáng)打了個(gè)比方：“Token就假定是油耗一樣，如果只關(guān)注油耗，不關(guān)注造引擎的經(jīng)濟(jì)性、輸出的能力，那客戶最終也會(huì)舍棄。還是要更關(guān)注產(chǎn)品本身，有一個(gè)好用的AI產(chǎn)品，客戶能夠從中獲得價(jià)值，自然而然就會(huì)產(chǎn)生Token真實(shí)的消耗。”

無(wú)論從數(shù)據(jù)看，還是從案例看，AI從“燒錢”到“賺錢”的轉(zhuǎn)折點(diǎn)確實(shí)來(lái)了。對(duì)于騰訊云這樣的基礎(chǔ)設(shè)施提供商來(lái)說(shuō)，正如騰訊集團(tuán)高級(jí)執(zhí)行副總裁、云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群CEO湯道生指出的：當(dāng)前，人工智能的應(yīng)用范式正從Chatbot向AI Agent躍遷。AI落地不只是一道算法題，更是一道工程題——隨著主流大模型能力差距逐步縮小，企業(yè)比拼的不再是誰(shuí)的模型更強(qiáng)，而是誰(shuí)能通過(guò)工程化手段把模型用好。李強(qiáng)也表示，AI應(yīng)該像水電一樣，打開就能用，接上就能跑。

“今天我們正身處一個(gè)充滿不確定性的時(shí)代，但越是在不確定的環(huán)境中，越需要找到確定性的力量。” 李強(qiáng)說(shuō)，“而AI，就是當(dāng)下最大的確定性變量。我們期待與客戶和伙伴一起，把AI技術(shù)變量變成增長(zhǎng)定量，共同邁向智能驅(qū)動(dòng)的增長(zhǎng)新時(shí)代。”

但市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)也在加劇，其他云廠商都在做類似的事情。最終誰(shuí)能贏，還要看誰(shuí)能更好地理解企業(yè)的真實(shí)需求，這個(gè)故事還遠(yuǎn)沒(méi)有結(jié)束。

「創(chuàng)新無(wú)邊界」是我們的slogan，我們不局限于對(duì)互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的追蹤與探索，更要向未來(lái)、向未知的方向大膽邁進(jìn)。因此，「打造行業(yè)新標(biāo)桿、解讀商業(yè)新動(dòng)向」是我們秉持的方向之一。