TL;DR：
企业级AI正从盲目追逐大模型参数转向以投资回报率（ROI）和场景匹配为核心的价值导向。联想SSG的实践揭示，通过全栈AI能力和系统性方案应对幻觉挑战，并以智能体为载体，企业方能实现AI的真正落地与商业价值兑现，驱动深层产业变革。
在数字化的浪潮中，人工智能（AI）的演进轨迹正经历一场深刻的范式转移。从早期的技术探索与算法竞赛，到如今强调实际价值与投资回报的理性落地，AI正在企业级应用中找到其真正的商业锚点。联想方案服务业务集团（SSG）近期分享的洞察，为我们提供了一个审视这一变革的独特视角：AI的重心已然从实验室里的参数规模，转移到企业业务中的_场景匹配_和_价值兑现_。这不仅是一场技术革新，更是一次关于商业逻辑、产业生态乃至哲学思辨的全面重构。
AI应用范式：从参数竞赛到价值回归
过去几年，大模型的参数规模和性能提升一直是AI领域最受瞩目的焦点。然而，正如联想集团高级副总裁胡贯中所指出，AI行业正进入一个“从参数竞赛走向价值回归”的新阶段1。对于大多数企业而言，盲目追求最新、最大的模型，不仅意味着高昂的计算成本与延迟，更可能因与实际业务场景脱节而难以产生明确的投资回报率（ROI）。
这种转变的深层逻辑在于，企业级AI的核心诉求并非构建通用智能，而是解决特定业务痛点，提升效率或创造新价值。在ToB领域，客户真正看重的是AI能否在具体场景中释放价值，而非模型本身的技术极限。这意味着，那些“够用”的中小模型，在很多业务流程中已然足够，并且在成本效益上更具优势。联想“乐享”超级智能体在零售电商场景中的成功，便是这一理念的明证：通过意图识别、任务编排和跨系统执行，它实现了订单转化率提升30%、GMV增长15%、流程人效提升30%1。这组量化数据强有力地证明了“模型够用+场景匹配”才是释放AI价值的关键，也印证了TechCrunch所强调的商业敏锐度。
破解幻觉困境：系统工程与全栈解法
大模型的“幻觉”问题，即生成不准确或虚假信息，一直是其商业应用的最大障碍之一。胡贯中坦言，“幻觉是这一代架构的共性，不可能在短期内完全消除。”1 这揭示了一个重要的哲学思辨点：技术并非万能，其局限性需要被正视，并以系统性思维加以应对。
解决幻觉并非依赖单一技术突破，而是一项复杂的_系统工程_。联想SSG的实践表明，这需要从模型工程化、多模态交互，到RAG（检索增强生成）检索与多模型协作等全链路的优化1。Google搜索结果也印证了这一点，例如DeepSeek通过将企业知识图谱与实时交易数据绑定，显著降低了金融风控场景的幻觉率2；谷歌Med-PaLM 2通过多模态验证矩阵，将误诊率降低62%2。Gartner 2024年的报告更警示，未建立防御体系的企业，大模型应用3个月后幻觉率平均增长47%2，凸显了构建系统性防御机制的紧迫性。
联想的优势在于其软硬件+服务的一体化全栈能力1。从底层算力基础设施到上层应用平台，再到行业场景服务，这种端到端的布局使得企业能够构建更可靠、更可控的AI解决方案。联想供应链智能体“iChain”通过多智能体协同与实时数据连接，将风险识别准确率提升至90%，风险响应周期缩短4倍1，正是这种全栈能力的具体体现，它为复杂多变的供应链场景提供了强大的韧性支撑。这符合MIT Technology Review对技术深度和专业性的要求。
智能体浪潮：企业AI的自主化未来
随着AI技术与业务场景的深度融合，智能体（AI Agent）正成为驱动企业AI自主化的核心力量。无论是单一功能智能体、覆盖多领域的超级智能体，还是协同工作的多智能体系统，其发展方向都指向更强的智能化、更高的自主性与更广的覆盖范围1。这些智能体能够自主规划、记忆、使用工具，甚至实现跨系统任务编排，它们将成为企业数字化的“硅基员工”与“数字大脑”。
联想的“乐享”超级智能体和“iChain”供应链智能体，以及WAIC 2025上首次亮相的天禧个人超级智能体和城市超级智能体3，都是智能体在不同维度赋能企业和个人，乃至智慧城市的缩影。这些智能体的成功，并非因为它们搭载了参数最大的模型，而是因为它们精准识别了特定场景需求，并通过意图识别、任务编排和跨系统执行，实现了业务流程的智能化与自动化。这种以“智能体”为核心的架构，不仅提升了效率，更开启了企业运营的新范式，让AI从辅助工具进化为具备决策和执行能力的自主系统。
重塑产业生态：本地化与全栈策略的战略意义
AI的落地绝非一蹴而就的技术迁移，它深刻地重塑着全球产业生态和商业版图。在部署策略上，中外市场呈现出显著差异：海外客户倾向于SaaS模式直接消费AI，而国内客户则更强调“本地化+混合部署”，以确保数据安全与灵活性1。这种差异背后是深层次的文化、法规和信任体系的考量，也对AI服务商提出了更高要求。
联想通过“内生外化”战略，将其在全球180多个国家的业务实践经验进行验证后，再对外输出方案，并结合本地化需求进行灵活适配1。这不仅是一种商业模式创新，更是一种适应全球多样化市场需求的战略韧性。而其“全栈AI”战略——涵盖AI终端、AI基础设施、AI解决方案与服务——则构筑了其在激烈的市场竞争中的差异化优势。从万全异构智算平台到AI PC、AI手机，再到行业智能体，联想试图构建一个从端到云、从硬件到软件、从平台到应用的完整生态系统3。这种垂直整合与水平赋能的策略，正是应对企业级AI复杂性，并最终实现价值兑现的关键。
前瞻性洞察：AI驱动的商业与社会变革
AI从“参数竞赛”到“价值回归”的转向，预示着一个更加务实且深入的AI时代已经到来。这一趋势不仅将加速企业数字化转型，更将对未来的商业模式、工作方式乃至社会结构产生深远影响。
商业模式的重塑：企业将不再仅仅销售产品，而是通过AI赋能的解决方案提供服务。例如，传统制造业可以通过部署智能体，实现供应链的预测性维护、个性化生产和智能决策，从“产品制造商”转型为“智能服务提供商”。
未来工作的演变：智能体的普及将逐步接管重复性、高风险或数据密集型任务，解放人类员工去从事更具创造性、策略性或情感连接的工作。这要求教育体系和劳动力市场进行相应的调整，培养适应人机协作新范式的技能。Wired的未来主义视角提醒我们，这不仅仅是工作岗位数量的变化，更是工作本质的深刻变革。
伦理与治理的挑战：随着AI系统自主性增强，数据隐私、算法偏见和决策透明度等伦理问题将日益凸显。如何在追求商业价值的同时，构建一个安全、负责任、值得信赖的AI生态，将是未来社会面临的重大挑战。系统性方案来应对幻觉率，其中包含人类校验高风险流程的设计，正是在技术进步与伦理边界之间寻求平衡的有效尝试。
综上所述，AI已不再是一个遥远的概念，而是成为驱动当前企业增长和未来文明进程的关键变量。从底层技术架构到上层应用场景，从单一模型能力到全栈系统集成，以及从全球化趋势到本地化适配，那些能够洞察并驾驭这一复杂系统性变革的企业，将成为新智能时代的领航者。AI的突破，最终将体现在它能否真正帮助人类在复杂的世界中，创造出更具效率、更富价值、更可持续的未来。