数智驱动——AI：企业数字化转型的“超级引擎”

解码数字化转型服务商的生态位

©作者|Norlin

来源|神州问学

引言

“未来5年，90%的企业生存能力将取决于数字化转型的深度。” ——Gartner《2024全球数字化趋势报告》

随着 ChatGPT、DeepSeek、Claude 3、GPT-4o 等大模型的崛起，生成式AI已经不再是一个单纯的科技话题，它正在快速渗透到各行各业，成为企业数字化转型的关键驱动力。

从简单的自然语言处理到复杂的决策支持系统，AI大模型的应用场景不断拓展，它们不仅帮助企业提升效率，降低成本，更在重构商业模式、优化客户体验方面发挥着巨大作用。现今，DeepSeek模型的浪潮席卷而来，越来越多的企业、教育机构和行业组织开始注重将AI大模型进行本地化部署。这种本地化部署不仅能够确保数据隐私和安全，还能够在不依赖外部云服务的情况下，提升数据处理速度和精度。

“在本文中，我们将深入探讨AI模型在企业数字化变革中的关键角色，从场景基建到核心驱动的应用，再至业务流程的优化创新，全面展示AI如何推动企业高效数字化转型与未来发展”

第一部分：AI 引领数字化新基建的变革

企业的数字化转型已经进入了一个全新的阶段，AI大模型技术的快速发展，不仅推动了业务数字化、智能化变革，也正在重塑企业基础设施的构建方式。随着计算、存储和网络等硬件与AI技术的深度融合，AI正成为企业数字化转型中的“新基建”。这些AI模型，尤其是大模型，正逐渐从通用型向行业垂直领域延伸，帮助企业在特定领域实现高效的智能应用。

1. AI模型：从“通用”到“垂直”的演进

最初，多数AI大模型都属于通用型，适用于各类任务。随着技术的不断进步，AI模型越来越趋向行业定制化，特别是在IT服务领域，企业开始部署基于特定任务和数据特征的定制模型。例如，DeepSeek-MoE（混合专家模型）就是一个典型的技术演进，它通过引入多个专家模块，根据不同任务动态选择最相关的专家进行计算。这种模型极大地降低了计算资源消耗，同时保留了高效的推理能力，适合高并发和低延迟需求的场景。

2. 多模态模型：跨越单一信息的限制

随着GPT-4o等多模态大模型的出现，AI技术的适用范围不仅限于文本处理，它们开始同时处理文本、图像、语音等多种信息类型。多模态模型的引入，使得企业能够在更加复杂的业务场景中进行高效的信息整合和决策支持。这种技术的进步，特别适用于企业在复杂业务决策中对多维度数据的分析和处理。

3. 强化学习与时间序列分析：长期依赖建模

强化学习（RL）和长短期记忆网络（LSTM）是AI模型中处理时间序列数据和长期依赖关系的关键技术。LSTM广泛应用于预测系统资源需求和设备故障，能够基于历史数据动态调整资源分配策略。此外，强化学习通过自我迭代优化策略，帮助企业在复杂的资源调度和自动化决策中实现最优配置。

DeepSeek-MoE、GPT-4o、LSTM、Claude 3等AI大模型的技术进步和应用，标志着企业数字化转型从传统的IT架构建设，向更加数字化、智能化、自动化和高效的方向迈进。未来，随着模型在更多垂直领域中的定制化应用，AI大模型将不断赋能企业，从根本上提升其业务创新、决策智能化与资源配置的效率。同时，随着硬件基础设施的持续优化，特别是边缘计算、量子计算和专用AI硬件（如TPU）的进一步发展，AI大模型的计算性能将进一步提升。结合云计算平台，企业将能更灵活地配置和调度计算资源，实现从数据采集、处理到智能决策的全流程自动化，这将极大推动企业的智能化转型，并成为引领数字化时代的新基建。

第二部分：AI 驱动企业数字化转型

企业价值重构

传统上，企业的生产力通常依赖于员工的数量和完成任务所需的时间。这意味着企业的工作效率直接与人力资源的投入和时间的积累密切相关。然而，在AI时代，生产力的提升已不再单纯依赖于人力和时间的投入。随着大模型的引入，企业效率的定义经历了深刻的转变。

AI技术的应用不仅推动了自动化和智能化的进步，还实现了企业在这些领域的显著跃升。AI大模型的引入，使得人力资源不再局限于传统的劳动密集型工作，而是能够更多地聚焦于高价值决策和创意任务的创新与执行。同时，企业的数据资产逐渐成为提升效率的关键驱动力。通过AI对数据进行深度学习和智能化分析，企业能够从中提取出更具价值的洞察，进而实现精确决策和高效运营。在这种背景下，企业不再单纯依赖人工操作和经验积累，而是依托AI模型对海量数据进行智能挖掘，推动企业在各个领域的持续优化和创新。

中国计算机学会TF数字化转型与企业架构SIG主席史凯认为：“数据已经成为了企业业务的存在形式，大量原来靠人工、经验、流程去完成的工作，现在本质上已经成为了对数据的生产分析和加工。如何利用云计算、软件工程、人工智能等技术，挖掘利用数据，在数据中找到优化业务，改进流程，降本增效的场景，最终实现企业高质量发展，成为了所有企业在当下数字化转型的汹涌浪潮中的灯塔目标。”

AI 驱动场景落地

在“2024全球商业创新大会”上，围绕“AI+成就数智企业”的主题，AI技术如何助力智能化业务流程优化成为了焦点议题之一。随着企业数字化转型的不断深入，传统的手动操作和人工流程已无法满足快速变化的市场需求，信息流转的效率低下、跨部门沟通不畅等问题使得企业在竞争中处于劣势。AI，尤其是基于深度学习和强化学习的模型，正在成为企业优化业务流程的核心驱动力。

1. 智能化的业务流程优化

传统的工作流程通常基于固定规则和流程，而在不断变化的市场需求下，这些规则往往无法灵活应对。通过强化学习，AI可以模拟业务决策环境，并根据实时数据不断调整决策策略。举例来说，在供应链管理中，AI能够动态优化库存管理、物流调度和生产计划，基于历史数据和实时反馈自动调整最优策略。随着强化学习算法的不断优化，AI系统在处理复杂、多变的决策时能够逐步趋向最优解，从而实现高效的资源配置和流程管理。

23年底，亚马逊云科技（AWS）在2023 re:Invent全球大会上推出了库存管理和供应链优化等方面的Amazon Supply Chain新功能，这些功能借助了强化学习（RL）和机器学习等技术来优化供应链管理。通过Q-learning和Deep Q-Networks (DQN)等强化学习算法，系统可以“学习”最合适的库存管理策略。“其中Amazon Q是由Amazon Bedrock支持的生成式AI助手，它为Amazon Supply Chain应用程序提供了自然语言界面，使客户能够查询Amazon Supply Chain Data Lake中的数据，并获得对“什么？”、“为什么？”和“如果？”等问题的智能答案。”库存策略并不是单一依赖过去的需求数据，而是通过与环境（如订单需求、供应链波动等）的互动来动态调整策略，实时响应不断变化的需求。每个决策（动作）将根据历史的库存数据、需求预测等多个因素得到最优的奖励（优化成本、最大化库存周转率等）。

2. 变革数据决策管理

在数字化时代，数据已经成为企业最宝贵的资产之一。随着信息技术的飞速发展，海量数据涌入各行各业，如何有效管理和利用这些数据，提取出有价值的商业洞察，成为企业在竞争日益激烈的市场中脱颖而出的关键。传统的依赖经验和静态分析的决策模式逐渐暴露出其局限性，尤其在快速变化的环境中，企业往往难以快速响应市场和客户的需求。人工智能为解决这一问题提供了新的解决方案，在这一进程中，数据资产将被赋予更多智能。AI的引入不仅推动了企业从自动化到智能化的跃迁，还帮助企业重新定义了决策管理模式，使得决策过程更加精准、及时、科学和灵活。

3.赋能智能化企业架构

云计算已经成为现代企业数字化转型的基础架构之一，尤其是对于 IT 企业而言，云平台的部署使得资源的共享、协同和灵活扩展成为可能。目前，京东云、华为云、腾讯云、百度智能云、阿里云和火山引擎都接入了DeepSeek模型，支持公有云和私有化部署。

2025年，随着大规模预训练语言模型如 Claude 3 的出现及其在AWS上的落地应用，通过与 Amazon SageMaker 的集成，Claude 3的训练和推理得以在AWS的云端环境中进行，借助其弹性计算能力，模型可以根据业务需求进行动态扩展，确保低延迟响应。在这一过程中，AWS Lambda 和 Fargate 等无服务器技术进一步简化了部署流程，使得企业无需关注底层基础设施的复杂性。此外，Claude 3利用 AWS Glue 对企业的数据进行智能化处理与清洗，而与 Amazon Redshift 和 Aurora 的结合，则能够确保大规模数据的高效查询和分析，进而为企业决策提供数据支持，全面推动智能化、数字化转型。

AI 大模型与云计算的结合，为企业提供了更强大的计算能力和更高效的资源利用方式。通过将 AI 模型部署到云平台上，企业可以根据业务需求进行灵活扩展和弹性部署，而不必担心本地硬件资源的局限。这种模式不仅使得企业能够低成本地接入和使用先进的 AI 技术，还能通过云计算的资源池，快速响应市场和业务需求的变化。

第三部分：AI 赋能数字化业务优化与创新

1.新产品与服务创新：基于生成对抗网络（GAN）的创新设计

AI 大模型不仅能优化现有业务流程，还能够推动新产品的创新，特别是在 IT 服务企业中。生成对抗网络（GAN）作为一种强大的深度学习技术，能够通过“生成”模型和“判别”模型的博弈生成新的数据样本，推动创新设计和产品原型的快速开发。

在 IT 企业中，GAN 技术可以应用于多个领域，例如软件开发、UI 设计和技术方案生成等。通过 AI 系统对市场需求、用户反馈的分析，企业可以快速生成符合用户期望的设计方案，缩短开发周期，提高产品的市场适应性。借助 GAN，企业能够在短时间内实现创意到落地的转化，使新产品和服务更具竞争力。AI 大模型的加入，极大地促进了 IT 企业在产品创新和技术研发上的突破。

2.AI推动智能生态建设：跨行业协同与全链条创新

AI的应用不仅仅局限于单一企业的业务流程优化，它还在推动跨行业协同和智能生态建设方面发挥着越来越重要的作用。多个行业之间通过AI技术的连接，形成了一个智能化的产业链。以智能交通为例，AI通过对交通数据的实时监控与分析，可以优化城市交通的流畅度，减少交通拥堵，推动智能城市的建设。AI技术在大数据、IoT（物联网）、5G等领域的融合应用，正在为各行各业带来前所未有的效率提升和创新机会。

AI在智能制造、智慧物流、智能金融等多个领域的广泛应用，推动了从产品设计、生产制造到供应链管理、售后服务的全链条创新。这种全链条的数字化和智能化转型，不仅仅提升了企业的生产力，还为各行业开辟了全新的业务模式和市场空间。

3.AI+云计算+5G的深度融合：全局智能化管理

随着云计算和5G技术的普及，AI技术正在与这两大技术深度融合，共同推动数字化转型的步伐。云计算为企业提供了强大的计算资源和灵活的服务部署能力，而5G网络则通过其超高速的传输能力，将信息的流通速度提升到前所未有的水平。AI借助云计算的强大计算能力和5G的高速传输，能够更精确地处理和分析海量数据，从而实现全面智能化的决策支持。阿里云通过其“云+AI”的解决方案，为企业提供了包括计算、存储、网络等在内的全方位服务，帮助企业实现智能制造、智慧物流、智慧医疗等领域的全面数字化。

未来，随着5G网络的进一步普及，AI将能够实现更加实时、精准的业务决策，从而推动全行业的智能化和数字化转型。

结语：

人工智能和数字化转型相辅相成。即使企业专注于其中一个方面，另一个方面往往也在幕后推动变革。例如促进创新的生成式人工智能不仅能分析数据，还能创造。企业利用生成式人工智能来开发文本、图像和软件代码，从而加快生产速度并提高创造力。

AI不仅是数字化转型的驱动力，更是企业在未来竞争中立于不败之地的关键；未来的竞争，也不仅取决于企业如何持续创新、完善并扩展其AI能力，更在于如何根据自身需求深度定制和灵活部署大模型，推动智能化决策和创新。

“人工智能不仅是IT技术的升级，它是所有企业数字化转型的基础。企业的未来竞争力将取决于它们如何利用AI来加速决策过程并提升客户体验。”——Ginni Rometty，前IBM CEO。