政策与成本双轮驱动：AI转型从选择题变成生存题

2026年，企业拥抱AI转型的动力正在从“技术好奇”转变为“生存压力”。常兴龙博士在发布会上用三组数据勾勒出这一现实：国务院政策定调、推理成本断崖式下降、企业AI采用率飙升。这三股力量交汇，让AI转型从“选择题”变成了“生存题”。

国家政策：智能体普及率70%的硬指标

2026年5月，国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，明确提出到2027年智能体应用普及率需达70%，到2030年这一数字将提升至90%。这是国家层面对智能体应用首次提出明确的量化目标，意味着智能体不再是“可选项”，而是“必选项”。

为落实这一目标，国家网信办、国家发展改革委、工业和信息化部联合印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》，明确智能体是“具备自主感知、记忆、决策、交互与执行能力的智能系统”。政策的明确导向，为AI Agent的大规模落地扫清了制度障碍。

成本拐点：推理成本18个月降至1/280

与此同时，模型推理成本正在经历断崖式下降。麦肯锡的数据显示，模型推理成本在18个月内降至原来的1/280。这意味着，过去只有大企业才能负担得起的AI能力，如今中小企业也能轻松接入。

成本的下降正在改变企业的采购决策。联想智库指出，“模算效能”成为企业选择和应用大模型的第一准则。企业不再盲目追求“最强模型”，而是综合考量模型性能、推理成本、延迟、并发、运维复杂度、可靠性与安全合规等因素，全面衡量在目标业务下的综合性价比。

企业采用率：从88%到规模化鸿沟

麦肯锡2025年AI现状调研显示，88%的受访企业已在至少一个职能中常态化使用AI。这组数据看似乐观，但深入分析就会发现——真正将AI Agent规模化部署到核心业务的企业，在任何一个具体职能中都不超过10%。

从“试点”到“规模化”之间存在巨大的鸿沟。试点阶段验证的是“技术可行性”，而规模化阶段考验的是“组织适配性”。绝大多数企业仍在鸿沟中挣扎——AI工具买了、试点做了，但无法真正嵌入核心业务流程。

“三座大山”下的生存压力

发布会现场，常兴龙博士用“三座大山”概括了企业面临的现实压力：用人成本上涨、HR效率见顶、人才流失加剧。

用人成本方面，社保基数连年上调、最低工资标准持续提高、人才竞争日趋激烈，企业的人力成本压力不断攀升。HR效率方面，传统HR管理方式已经触及天花板——靠堆人、靠加班，这条路已经走到头了。人才流失方面，Z世代员工对职业体验的要求越来越高，传统的事务型HR管理无法满足新一代人才的需求。

德勤《2026年全球人力资本趋势报告》揭示了一个残酷的现实：85%的企业领导者认为“组织适应能力”至关重要，但仅有7%的领导者表示已在此领域取得实际进展。这巨大的鸿沟，恰恰源于企业缺乏能够“自主决策”的AI系统。

当政策、成本、采用率三股力量交汇，当“三座大山”的压力持续累积，AI转型已经从“要不要做”变成了“怎么做”。正如常兴龙博士所言：“AI转型已不再是选择题，而是企业的生存题”。