AI的应用正在呈现出一对愈来愈深的矛盾：一方面，AI模型能力正以每1.5—3个月一轮的速度快速迭代，技术创新层出不穷；另一方面，企业所获取的业务价值却并没有与AI技术的进步保持同步增长。一道明显的影响力鸿沟横亘在技术能力与商业成果之间。
Gartner高级研究总监孙鑫解释了这对矛盾的成因：AI竞赛的胜负早已不在模型本身，而在于企业AI成熟度，这将是连接创新与价值的核心桥梁。
Gartner高级研究总监 孙鑫
数字里的鸿沟
Gartner的调研数据清晰地显现出这道鸿沟的存在：尽管77%的CEO坚信未来三年AI将深刻影响所在行业，88%的企业计划在2026年持续加大AI投入，然而仅有11%的CFO确认企业在2025年实现了AI带来的实际财务价值。
从企业侧的数据可以看出，AI投入与价值回报呈现鲜明反差。但另一方面，AI的应用前景却又吸引着企业高层，让他们不得不跟进。
孙鑫认为，企业早已跨过“要不要做AI”的阶段，如今需要直面的核心命题是：如何交付可量化、可验证的AI业务价值，企业AI项目高层负责人正因此而承受着前所未有的价值交付压力。
对于破解鸿沟的方法，孙鑫强调，看待AI市场绝对不能只看单一维度，而需要同时兼顾当下执行能力与未来前瞻性竞争力，而连接二者的关键正是企业成熟度。当下很多AI厂商的误区，并非缺乏创新，而是误判了客户成熟度，从追求产品市场匹配（Product Market Fit ，PMF）转向更关键的人员与远见匹配（People Vision Fit ，PVF），也就是企业AI项目高层负责人的认知与厂商提供的AI战略远见能否契合，已成为破局的核心。
企业落地AI所面临的核心矛盾
在孙鑫看来，当前企业AI落地普遍面临四组核心矛盾。
其一是AI采用率高涨，但企业级能力薄弱。处于Agentic AI探索与规划阶段的企业占比超七成，真正部署至生产环境的仅16%，试点成功却并不等于规模化落地，试用热度更不等于系统化能力。
能实现生产落地的企业，普遍建立了企业级学习系统与价值评估系统，前者可以形成闭环反馈、提升全员AI素养，后者能够明确成功标准、量化AI价值。预计到2028年，随着企业机构自动分析和决策实施规模的扩大，至少20%的数据和分析AI用例预算将分配给评估设计、控制与反馈循环机制。
其二是企业能力提升不直接等同于业务价值增长。在驱动AI价值的核心要素中，数据基础占据首位，远超AI技术，治理、业务对齐、预算也同样关键。
但当前仅有4%的企业拥有AI就绪数据，37%的企业有望实现数据的AI就绪，多数企业仍在数据准备中挣扎。AI项目的真正瓶颈已从模型转向上下文工程，缺失结构化语义、业务工作流上下文，再强的模型也无法稳定产出企业级价值。反过来看，做好语义建模与上下文管理的企业，AI效能提升2.2倍、准确率提升40%以上，词元（Token）消耗减少70%。
其三是极致模型能力与业务落地可靠性脱节。企业能轻松做出炫酷的AI应用样本，却难以在生产环境稳定运行，形成AI智能体可靠性鸿沟。
Gartner中国区的调研显示，仅8%的企业通过AI实现营业收入增长，多数仅停留在生产力提升层面。演示环境可控单一，而生产环境需对接数据、安全、监控、基础设施等复杂系统，执行缺口显著。
其四是企业多在消费外部AI，而非拥有私有AI。全球63%的开发负责人使用或规划云端生成式AI，本地部署占比仅有1%，核心智能与推理仍掌握在外部模型手中。长期来看，同质化的共享模型无法构建竞争壁垒，企业需从调用外部智能转向掌控自有上下文，结合顶尖模型形成差异化优势，预计2028年，超过20%的企业会将AI工作负载部署至本地数据中心。
提升企业AI成熟度，路在何方
针对当前企业AI落地普遍面临的核心矛盾，孙鑫谈了提升企业AI成熟度的方法。
孙鑫强调，上下文是2026年AI领域的核心关键词，市场竞争正从模型能力转向上下文精确度。价值不再源于原始数据或模型输出，而来自被精准筛选、编排、管理的企业级上下文，掌控上下文的主体，才是未来 AI市场的赢家。
要实现AI业务成功，就必须补上缺失的AI执行层，其中包含了前线部署工程师（FDE）、智能体编排、智能体训练环境三大核心。FDE负责打通AI落地最后一公里，将技术能力转化为业务流程；编排与训练环境保障系统持续稳定运行、迭代优化。预计到2028年，超50%的AI技术服务商将采用FDE加速方案落地，2030年底超半数新产品经理将具备FDE才能。
从成熟度维度看，企业AI发展历经规划、试验、稳定化、扩展、引领五个阶段，当前多数中国企业卡在试验向稳定化过渡阶段，Demo与POC效果亮眼，却无法实现规模化生产。核心障碍在于数据基础薄弱、新旧系统衔接困难、组织能力未匹配。AI绝非局部技术项目，而是横贯企业上下的一把手工程，需统一业务、IT、数据战略，明确项目优先级，搭建治理、运营、组织能力体系，且需按季度迭代战略，适配模型快速更新节奏。
对于中小微企业，无需纠结海量数据与高额预算，核心是聚焦大模型未覆盖的上游场景与日常工作流入口，在用户常用工具中嵌入AI能力，构建反馈回路，快速实现价值落地。
在企业AI成熟度的提升过程中，AI厂商的作用同样不容小觑。而对于AI厂商，孙鑫给出了明确建议：告别POC阶段的短期优势，主导后POC全流程；将学习、评估、上下文管理、执行能力嵌入产品，而非单纯售卖模型；摒弃追求快速演示的捷径，陪伴客户搭建长期AI成长体系，助力客户实现AI所有权，从演示提供商转型为系统级解决方案行家。
孙鑫强调：“AI的价值从来不是单点功能的堆砌，而是由上下文底座、学习、执行、评估、所有权构成的完整成长体系。当技术趋于同质化，企业AI成熟度与上下文管控能力，将最终决定谁能真正跨越影响力鸿沟，把AI创新转化为可持续的业务价值。”
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