每經記者 許立波    每經編輯 楊夏    

近日，2025年度生成式AI商業高峰論壇于上海召開。學界與業界的多位嘉賓，共同探討生成式AI（人工智能）如何從前沿技術，真正轉化為驅動商業增長的引擎。

長江商學院金融學助理教授、哥倫比亞大學金融學博士梅丹青指出，當下人類正接近“科技奇點”，以大語言模型為代表的強人工智能等前沿技術即將迎來爆發式躍遷的階段。

梅丹青認為，在后GPT時代，企業的核心競爭力將從“技術優勢”轉向“數據壁壘”。所有公開知識都有可能被大模型學遍，唯有企業自身沉淀的垂直數據和行業經驗才是AI無法探查的“護城河”。

AI硬件的“奇點時刻”是否已經到來？

在題為《從ChatGPT到DeepSeek，探索AI的無限可能》的主旨演講中，梅丹青闡述了當前AI技術發展的關鍵趨勢及其對商業世界的深遠影響。

梅丹青 圖片來源：主辦方供圖

梅丹青強調，AI時代的真正變革，不止于模型性能的提升，而在于算力瓶頸的突破和數據作為新生產資料的重構作用。他還提醒企業家，要用發展的眼光看待AI大模型能力的演進，即便當前AI尚無法完全滿足業務場景，也應盡早開展數據體系建設，為未來模型升級后的接入打下基礎。同時，他預測AI將突破傳統商業中“大量的客戶—定制化的服務—可控的成本”的不可能三角，推動商業模式全面變革。

在“AI生產力：效率躍升與組織變革實踐”主題圓桌中，來自多個領域的AI企業創始人和高管分享了他們在AI硬件落地與場景化應用方面的經驗與思考。關于AI硬件的“奇點”時刻是否已至，現場觀點并不統一。部分嘉賓認為挑戰真實存在，例如數據采集難題、用戶習慣的培養、應用場景的模糊、產品本身的續航與隱私考量等。盡管如此，嘉賓們普遍對未來1到2年的發展窗口期抱有期待。

賽博創力創始人兼CEO周羿旭認為，AI硬件領域的“奇點時刻”實際上已經到來。周羿旭表示，從底層技術準備到場景化應用的探索，整個AI硬件產業鏈在過去一年中已逐步走向成熟。特別是到了2025年，不僅是用戶的接受度顯著提升，行業上下游的渠道與供應鏈也開始加速響應，越來越多的合作伙伴投身于AI硬件的打造與推廣。他判斷，整個生態鏈已處于臨界點，正等待新一代“超級硬件”引爆市場。

而松應科技聯合創始人兼CFO（首席財務官）郭斯強則持更為謹慎的態度。他指出，距離AI硬件走向“奇點時刻”的關鍵挑戰在于高質量數據的稀缺，尤其對于具身智能設備而言，在真實物理環境中采集數據很難形成正向循環。缺乏大規模可訓練的高質量數據限制了產品智能水平的提升，因此業界會更依賴虛擬仿真與合成數據，以此解決數據供需不平衡的問題。

后GPT時代，什么才是AI創業的真正壁壘？

在“AI產業：醫療金融雙域創新與智能服務生態躍遷”主題圓桌論壇上，四位AI垂直場景創業者圍繞“非技術壁壘”的構建展開深入討論：盡管技術是推動AI落地的起點，但他們大多認為，決定一家AI公司能否在商業化上走得更遠的，還有扎根產業深處的服務能力、用戶信任關系以及商業需求的匹配度等因素。

“AI產業：醫療金融雙域創新與智能服務生態躍遷”主題圓桌論壇 圖片來源：主辦方供圖

深護智康AI的CEO（首席執行官）葉海峰分享了公司在健康管理場景中的AI實踐。其AI產品通過賦能營養師、運動教練等提升服務能力，實現了人效從“一人管理200人”提升至“管理1000人”的5倍增長。在服務過程中，AI負責“重復、煩瑣、易錯”的模塊，人則保留對復雜情況的處理與情緒價值的輸出。

在接受《每日經濟新聞》記者采訪時，葉海峰指出，AI并非憑空創造價值，而是賦能已有商業模式做得“更快、更好、更可規模化”。特別是在技術普及門檻快速下降的當下，唯有深入垂直業務、融入組織體系的AI能力才能形成真正的商業持續性。

葉海峰強調，AI不能“無中生有”地創造出一個此前不存在、也無法成立的商業模式。如果這個業務在沒有AI的前提下都無法成立，哪怕是AI的幫助下也很難真正跑通。真正可持續的商業，始終應該是建立在合理模式與真實需求之上的，“AI行業應用是增效器和放大器，不是救世主”。

同時，AI從技術走向產品的過程中，服務和運營能力也是最容易被忽視、但也非常重要的非技術壁壘。訊兔科技創始人及CEO（首席執行官）李羅丹認為，AI產品如果僅僅是為用戶提供信息、解決單一問題是不夠的，好的AI產品要能夠沉淀在用戶的私域數據里，成為他每天離不開的工作助手。

“在中國的環境之下，我認為有三個私域場景是很關鍵的，第一個是會議，第二個是微信，第三個是所有的在線文檔。”李羅丹表示，在AI垂直場景落地過程中，一個關鍵能力是打通用戶的生產力工具、溝通工具與會議工具。