云、数据、与AI：驱动进步的新引擎

AI正成为全球投资的重点领域，投入规模持续攀升，令人瞩目。美国正推进“Stargate”项目，计划在未来四年内投资5,000亿美元，打造全球迄今为止规模最大的AI数据中心。沙特阿拉伯和阿联酋也在近期宣布，将采购数十万枚先进的AI芯片。预计到2028年，亚太地区在AI和生成式AI方面的投资将达到1,750亿美元。

由此可见，全球对于AI所能带来的经济价值，抱有空前的期待。然而，麦肯锡近期的一项调研显示，全球超过80%的企业尚未在利润方面看到AI带来的实质性成果。[1] 这一预期与现实之间的落差，究竟源于何处？

关键在于，AI并不是一项孤立的技术。要释放其真正价值，必须将AI深度融入企业的业务流程之中。要做到这一点，企业需要构建三大核心能力：现代化的云端软件、现代化的数据管理体系，以及与两者紧密集成的AI技术体系。

首先来看软件层面：所有成功的企业都依赖软件来组织和优化其业务运营——从订单处理、采购，到生产、交付及客户服务。然而，许多企业仍在使用传统的本地部署软件，即安装在自有本地服务器上的各类程序。这类“软件生态”往往由多个分散的系统拼接而成，经过多年定制与修改，不仅彼此割裂、缺乏统一架构，也难以兼容最新的技术创新。这种复杂系统不仅维护成本高昂，还限制了企业应对挑战、把握机遇的能力，难以实现敏捷、高效的响应。

在这样的传统系统中，AI同样难以发挥应有作用：AI往往难以理解企业内部复杂的运行机制，面对分散、碎片化的数据难以整合，甚至无法获取关键信息。

因此，迈向高效的商业AI的第一步，是将传统的本地部署软件迁移至现代化的云端软件——即由专业数据中心统一管理维护、持续更新创新技术、实现高度集成的应用程序，使企业各业务环节之间的信息得以自由流动。

如今，得益于成熟的方法论和先进的数字化工具，企业能够以前所未有的效率、顺畅度和透明度完成云转型。而云转型带来的价值也前所未有：集成化的云应用可实现跨部门的端到端覆盖，天然协同、开箱即用。例如，汽车制造商可借助集成的云系统，大幅压缩从接单到生产再到交付的时间和成本。这类成效也同样适用于其他行业和各类业务流程。

因此，云转型远不只是一次IT升级工程，更是企业实现全面现代化的数字化基础，是从“合格”迈向“卓越”的关键一步。

当企业迁移至云端后，便可以快速引入先进的数据管理解决方案。可以将其想象成一个“智能文件柜”：它能够自动存储并整理所有文档、信息和数据，始终保持最新状态、精准分类、方便检索，无重复、无错误，且具备丰富的业务语境和智能标注。

集成的云应用与先进的数据管理系统相结合，不仅帮助企业管理者全方位掌握业务全貌，也使AI技术能够访问、理解并协同处理企业内的各类业务流程——不仅能协助员工完成重复性任务，还能支持深度分析和洞察。与此同时，AI的下一阶段演进也已悄然展开：基于集成的云应用与数据管理体系，AI“数字同事”（也称“AI智能体”）已能够执行更复杂的工作任务，例如识别逾期发票、分析问题原因、推动解决流程，并确保付款目标的达成。

因此，要真正释放AI的巨大价值，企业必将踏上一段系统性的转型之旅：从本地部署软件迈向云端应用，进而构建现代化的数据管理能力，并在全企业范围内部署AI智能体。正是这段转型路径，让企业得以真正激活AI所蕴藏的巨大潜能，使我们能够重新构想企业运营乃至整个经济体系的运作方式。

[1] 数据来源： 《The State of AI: Global survey》麦肯锡