作者：于佳卉
在2026第五届AIGC开发者大会上，由至顶科技主办的“企业AI应用与本地算力实践”分论坛成为现场焦点之一。来自企业级AI服务、前沿模型与推理技术、产业应用实践等领域的嘉宾，从产业趋势、工程方法、组织变革等多个维度，围绕企业如何在真实业务场景中落地AI能力、构建高效可靠的本地算力体系，探讨了业务流程重塑与价值增长的可行路径。
至顶科技CEO、PEC China发起人高飞在开场致辞时指出，企业评估AI时容易陷入“刻舟求剑”——用当下体验去推断未来能力，从而低估迭代速度、错过窗口期。他将AI进入企业的过程概括为三个阶段：第一阶段从不了解到了解，关键是避免用旧体验否定新能力；第二阶段将AI用于提效，但更重要的是回答“提效之后下一步怎么做”；第三阶段则是从“用AI”走向“成为AI企业”，在效率之外创造新模式、新岗位与新价值。
至顶科技CEO、PEC China发起人高飞
高飞提出，随着模型使用日常化，“token”将成为新的生产要素，企业成本结构可能从“雇人”逐步走向“雇token”。在这一趋势下，算力形态将走向多层协同：云端、本地数据中心与桌面端等共同承担token生产，以降低成本、提升可负担性。
中智达信创始人杨斌深耕医疗行业35年，他指出，医疗资源长期存在结构性不均衡，顶级医院与顶级外科专家稀缺，患者在面对手术决策时常陷入“要不要做、找谁做”的焦虑。误诊与不必要手术带来的现实风险，也让“将顶级医生经验沉淀为可传承、可研究、可放大的资产”成为迫切需求。
中智达信创始人杨斌
围绕这一目标，杨斌介绍，中智达信长期聚焦外科高风险、复杂场景，打通从医生办公室到手术室、ICU、病房与随访的全流程，形成可追溯的外科临床案例数据库，并在“场景—数据—应用”闭环基础上推进专科专病与AI智能体建设：先以场景确定数据内容与标准，再通过数据采集与治理、模型训练与临床回归形成自驱循环。他强调，体系必须嵌入诊疗流程、不增加医生负担，让数据在真实业务中自然形成，才能真正支撑临床、教学与科研。
OPC（One Person Company）近两个月再度走热，软积木CEO、PEC China发起人刘海峰表示，越来越多个人或小团队正在借助AI独立完成过去需要多人协作的产品研发与业务运营。他以“过去三年与未来三年”为分水岭判断：ChatGPT 3.5发布以来的三年是AI产品落地的关键期，而从2026年开始，尤其是Agent智能体持续成熟，将推动更多可规模化、可变现的应用涌现，为个人、团队与企业带来新机会。
软积木CEO、PEC China发起人刘海峰
刘海峰指出，OPC并不等同于“真的只有一个人”，更像“超强个体/小团队的公司化运营形态”：以个人为主体，借助AI放大生产效率，并让业务模式快速商业化、可复制。他强调，AI上半场沉淀的是模型、算力和数据，下半场拼的则是认知、流程与组织重构能力。
趋境科技生态合作负责人刘显赫在分享中提出，企业落地大模型的痛点正从“训练”转向“推理”。开源模型参数越来越大，免费模型“能不能低成本跑起来、跑得稳、跑得起”，成为规模化应用的关键门槛。他指出，推理阶段对GPU的核心诉求往往集中在显存，而显存成本高昂，使得不少行业在本地化部署超大模型时面临现实阻力。
趋境科技生态合作负责人刘显赫
围绕“如何把硬件潜力发挥到极致”，刘显赫介绍，团队在推理层面持续推进从端侧到集群的优化，并通过开源社区沉淀技术能力，形成面向企业的推理引擎与商业化服务方案。他强调，与单纯追求“每秒生成多少token”不同，企业真正关心的是场景SLO：例如超长文本输入后的首字延迟、多轮对话稳定性、离线批处理交付等。推理引擎的价值，在于围绕这些真实业务指标做定制化优化，实现更高吞吐、更低延迟与更稳定的交付，帮助企业从“可以用”走向“用得起、用得稳”。
雅江智算首席信息官刘克华介绍，为提升资源利用率并向用户提供“好用、低成本”的图像处理能力，雅江智算开发了文生图平台MCS Aihub，用户输入提示词或上传图片即可生成作品。他表示，团队通过前端页面加载优化以及后端算力调度、作业调度优化，实现平台整体的低延迟与高并发处理效果。
雅江智算首席信息官刘克华
在模型侧，平台集成了国内外开源与闭源模型能力；当用户需求超出开源模型范围时，平台还提供API中转站对接多家闭源模型，并可向外部直接提供服务。围绕不同人群，平台形成三类产品形态：创意开发者可制作并分享模板获得分成；普通用户可直接生成或复用模板并一键分享至社交平台；企业用户则可通过独立API系统调用模型，数据不在平台侧流转，满足企业对数据路径与隔离的要求。
一橙智能创始人&CEO杨道存表示，过去一年模型能力显著提升、推理成本持续下降，使企业场景中的智能体应用加速落地。Agent不再只是“聊天工具”，而是逐步渗透到业务流程，成为能够调用工具、执行任务、交付结果的“行动者”“执行者”。
一橙智能创始人&CEO杨道存
会上，杨道存结合实践提出六点建议：第一，先信息化再智能化，数据是落地基础；第二，重视人机协作，规划好人工干预节点；第三，用AI提升人而非替代人；第四，以员工价值为中心构建“爱用、好用”的应用，避免盲目跟风；第五，借助大模型重构现有业务流程；第六，从步骤繁琐但确定性高、重复劳动密集、信息过载效率低的场景切入，优先做企业内部产品验证。
在圆桌对话环节，至顶AI实验室联合主理人陆飞担任主持，与中智达信创始人杨斌、寅谱计算CTO熊巍、至顶AI实验室研究员邓震东、北京智体纪元科技有限公司创始人莫欣围绕“AI落地的关键：场景、算力与组织如何协同重塑企业竞争力？”展开讨论。
圆桌对话
嘉宾普遍认为，进入2026年，企业关注点已从模型参数转向落地成效：场景牵引的刚需是首要驱动力，AI需要融入业务系统与流程形成可执行闭环。与此同时，智能体时代对核心业务数据的触达需求，使本地化/隐私型算力方案的重要性显著上升，而To B落地更需以准确率与工程化能力为底线，避免“功能齐全但交付不可用”。
从“企业AI”到“AI企业”，不仅是工具升级，更是生产方式与组织能力的再造。本次分论坛从趋势判断到工程实践，再到组织与流程重构，勾勒出企业迈向“AI企业”的清晰路径：以场景牵引价值闭环，以推理与本地算力降低门槛与成本，以工程化与治理保障可控可用。随着智能体应用加速渗透业务流程，企业将迎来从“能用AI”到“用好AI、用得起AI”的关键窗口期。
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