（原标题：AI商业化：一场创新投入的持久战）
滕斌圣、曹欣蓓／文
1956年夏天，在美国汉诺斯小镇达特茅斯学院的一次会议上，人工智能（AI）的概念被正式提出。彼时，由于计算能力和数据规模的限制，AI的商业化进展缓慢。直到21世纪，随着深度学习技术的突破和大数据时代的到来，AI才真正进入商业化应用的快车道。
但AI商业化的道路并非一片坦途，技术、商业以及社会伦理的多重博弈，始终贯穿AI的发展。在商业化尚未落地之时，企业仍面临重重挑战。
商业机遇：效率革命的明暗面
AI早期的商业化应用主要集中在一些特定的垂直领域，通过自动化、智能化和数据驱动等技术手段，提升行业效率。
智能客服系统是AI早期应用的典型案例。通过自然语言处理技术，AI能够同时处理各类客户咨询。
安防是另一个应用领域，如通过AI技术帮助公安部门快速识别嫌疑人。
在制造业，特斯拉的“黑灯工厂”也是AI应用的代表。工厂内，AI驱动的机器人承担了电池组装、车身焊接等复杂任务。同时，特斯拉利用计算机视觉实时监测生产流程，快速检测并纠正缺陷。此外，通过AI进行预测性维护，设备故障得以提前预防，减少了停机时间。
效率革命导致资本市场的融资蜂拥而至，投资人不断押注“改变人类文明”的叙事溢价。
美国数据湖独角兽平台Databricks在2024年完成了100亿美元的融资。OpenAI在2024年10月完成了66亿美元的融资，估值达到1570亿美元。在国内的AIGC行业，创业邦睿兽分析的数据显示，2024年第三季度发生融资事件84起，已披露融资金额为105.4亿元，已披露融资规模以2亿—5亿元区间居多，单笔平均融资额为2.6亿元。
但效率神话背后是残酷的行业生态。一方面，场景碎片化成为AI技术从实验室走向规模化落地的阻碍。
在制造业，不同产线因光照条件、传送带速度等差异也可能导致模型失效。这些非标特性提升了AI的开发成本，一些领先企业正不断提升模型的通用性和适应性。
与此同时，随着AI技术的发展，生成能力、泛化能力和自然交互能力得到显著提升，使其能够更好地适应不同工业场景的需求。这些技术进展正在逐步缓解场景碎片化带来的挑战，为AI的规模化落地开辟了新路径。
此外，场景的碎片化不仅源于技术问题，还与行业标准不统一、数据存在孤岛现象等密切相关，这需要建立开放的技术生态，推动数据的标准化和数据共享，同时鼓励设备制造商、软件开发商和终端用户之间的深度合作。
另一方面，头部企业虹吸效应加剧。钛媒体数据显示，自2022年11月30日ChatGPT发布以来至2024年7月29日，国内新注册成立、现在却处于注销吊销或停业异常状态的AI相关公司达78612家。
在追求技术突破和商业化的道路上，众多企业面临巨大挑战。举例而言，在国内大模型领域，智谱AI、月之暗面、百川智能的估值均超过200亿元。其中，月之暗面在2024年2月凭借单轮超10亿美元的融资刷新行业纪录，资本加速向头部聚拢。
这种高浓度的资源倾斜，使得头部企业凭借资金、人才与技术三重优势，形成“融资—研发—市场”的正循环。中小企业则在资本获取、技术突破及行业认证等环节面临系统性困境。
马太效应的深化正在重塑行业生态。一方面，头部阵营通过技术代差构筑护城河；另一方面，在IPO市场面临周期性挑战的背景下，创业投资退出通道缩窄，初创企业可能因此陷入资源匮乏的困境，从而抑制技术路线发展的多样性。
因此，我国需要建立分层支持体系，在保障头部企业国际竞争力的同时，又能通过专项基金、技术开源等方式为中小企业保留创新火种，以实现产业的可持续发展。
数据隐私：AI企业头顶的“达摩克利斯之剑”
在AI技术迅猛发展的浪潮中，数据成为驱动创新的核心资源。随着数据价值的凸显，数据隐私问题也逐渐浮出水面。
早期AI企业往往面临两难选择。一方面，数据是训练算法、优化模型的命脉，没有足够的数据支持，技术突破几乎无从谈起；另一方面，数据治理的双重危机正从被动和主动两个维度撕裂企业防线，用户隐私泄露的风险如同悬在企业头顶的“达摩克利斯之剑”。
在被动层面，AI模型的训练高度依赖海量数据，但合法获取高质量数据的成本居高不下，该矛盾催生了行业乱象。部分初创企业为快速起量，不惜通过隐蔽条款、数据爬虫，甚至是灰色交易等非常规手段获取数据。
在主动层面，据人工智能数据安全公司Cyberhaven的监测，2024年企业员工在AI工具上传敏感数据的频次激增485%，每10万名员工向机器人发送数据超过200万次。
这背后暴露出AI行业正面临创新陷阱：技术突破的加速度与伦理治理的滞后性，构成了数字经济时代最危险的剪刀差。
当人工智能公司DeepMind未经明确授权处理160万患者医疗数据引发诉讼（尽管伦敦法院驳回了该案）；当2024年1月，意大利数据保护局指出ChatGPT数据收集技术违反该国隐私法，对于AI企业而言，如何在创新与隐私保护之间找到平衡，是企业实现长远发展的重要课题。
从更宏观的角度看，这需要建立技术开发者、法律学者与公众的共治网络，实现创新加速度与伦理底线的动态平衡。
此外，训练数据或算法的失衡也可能演变为系统性歧视的放大器。
美国非营利性在线新闻网站ProPublica的报道显示，作为一款预测罪犯可能会成为再犯的风险评估软件，COMPAS的算法存在偏见，黑人更有可能被误判，白人更有可能被漏判，尽管被预测为低风险，但该部分白人依然继续犯罪。
当算法决策介入生死攸关的领域时，伦理失范还可能引发致命危机。
据英国《每日电讯报》当地时间6月7日报道，美国佛罗里达14岁少年的母亲正起诉谷歌公司和由两名前谷歌员工创办的Character.AI，指控其开发的AI聊天机器人导致她14岁的儿子自杀。
当技术触碰人性底线时，任何算法优化都不能凌驾于生命价值之上，AI系统在道德责任界定、内容安全机制等方面的伦理规范是所有企业必须思考的课题。
技术失控的风险不仅存在于司法领域，更会渗透到社会生活的方方面面。基于用户行为数据的个性化推荐系统，正在制造数字化时代的“认知茧房”。
当算法捕捉到用户对某类题材的兴趣，会启动自我强化的推荐循环，如连续选择悬疑剧会触发更多同类推送，观看历史剧则导向相似内容的推荐。
这种看似贴心的服务模式，实则构建起了固化的信息闭环，公共讨论的理性空间不仅遭到侵蚀，社会整体的价值光谱也将趋于单一化。
政府和监管机构应发挥主导作用，制定并完善针对AI技术的伦理法规和行业标准。由于不同国家和地区的法律规定存在差异，企业要想在全球范围内合规运营，也需要综合了解，建立伦理影响前置评估机制，在技术研发初期就引入多元利益相关方参与价值的对齐和校准。
此外，教育机构也需要强化对学生和从业者的伦理教育，培养其对技术伦理问题的敏锐洞察力和正确价值观。
只有多方协同合作、防范技术失控带来的风险，AI技术才能在伦理的轨道上稳健发展。
未来已来
AI技术以效率工具的身份切入市场，通过自动化流程与数据分析实现商业突破，但这背后是高昂的成本。
2024年12月，通用汽车宣布将停止对Cruise的Robotaxi业务投资，转而将Cruise的技术整合到通用汽车的辅助驾驶系统SuperCruise中，以推动个人车辆的自动驾驶发展。转变的背后正是过高的成本以及商业化进展过慢的挑战。
据中国工业互联网研究院数据，2024年，字节火山引擎、阿里云、百度云等头部厂商主动打破成本困局，掀起大模型价格战，降价幅度普遍达到90%以上。
看似惨烈的价格博弈，实则是生态培育的战略举措：通过价格杠杆撬动市场需求，短期让利换取长期地位，以促进大模型应用的快速落地和生态繁荣。
中国 本 土 研 发 的 大 模 型DeepSeek-R1则证明了另一种有效路径，通过“算法创新+有限算力”，实现了性能比肩OpenAIo1正式版的同时，又将成本压缩至前者的数十分之一。
DeepSeek的开源生态还吸引了大量开发者和企业的参与，当参与规模达到一定程度时，会形成强大的技术力量和社区影响力。DeepSeek通过开源吸引全球开发者基于其技术进行创新，使其技术路径成为行业标杆，同时通过降低技术门槛，还能激发长尾创新。
此外，开源生态带来的技术扩散有望突破企业边界，形成跨行业的协同创新网络，从而产生正向外部性。
创新范式也在加速商业应用的落地。华山医院就在不同平台部署测试DeepSeek70B和满血版大模型。瑞金医院联合华为发布国内首个病理大模型“瑞智病理”，实现病理切片自动化分析，日均处理量达3000张，印证了垂直场景的规模化落地潜力。
AI大模型研发的背后是规模定律，DeepSeek的突围则揭示了在数据要素投入的边际产出下降时，依然可以通过创新重构生产函数。
这给行业带来的启示是：在AI快速发展的背景下，效率革命并非一蹴而就，而是一场需要持续投入和创新的持久战。企业需要不断探索如何在有限的资源下实现技术的最大化利用，同时寻找与商业需求的深度融合点。
然而，AI系统的运行依赖海量数据，数据在收集、存储、使用和共享的过程中涉及诸多伦理问题，如数据隐私保护、数据偏见、算法歧视等。只有在数据伦理得到充分保障的前提下，AI技术才能真正实现其应有的社会价值和商业潜力。
最后，AI使用者在使用AI提升效率的同时，也要警惕AI幻觉，即AI系统生成看似合理但实际虚假或误导性的信息，普通用户往往难以辨别其真实性。这种现象不仅会误导用户决策，还可能引发信任危机。
从认知层面看，数字素养教育需要被纳入公民基础教育体系，建立技术局限性认知，养成信息溯源性验证、多源数据对比等底层逻辑，培养“怀疑—求证—研判”的思维范式。针对某些特定专业场景，通过引入人工复核制度，在能释放AI效能红利的同时，又能构筑风险防火墙，促进AI技术健康、可持续发展，从而实现技术可靠性与商业可行性的共振。
（滕斌圣系长江商学院战略学教授、副院长、新生代独角兽全球生态体系研究中心主任，曹欣蓓系长江商学院新生代独角兽全球生态体系研究中心研究员）
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