央企AI投资激增67%,为何仍有上市公司高管认为AI“重要但不紧急”?

多客科技

作者：微信文章

一组反差强烈的数据摆在面前：当78%的央企已将人工智能纳入战略核心时，仍有超过40%的上市公司高管认为“AI重要但不紧急”。这场静默的竞赛没有发令枪，但差距已在无声中拉大。

01分化，智能竞赛的静默开场2023年，央企在人工智能领域的直接投资同比增长67%。国务院国资委更明确要求，到2025年，中央企业战略性新兴产业营收占比要达到35%以上，其中人工智能是核心布局方向。与此同时，一项针对上市公司高管的调研显示，42% 的受访者仍将AI定位为“重要但非紧急”事项，计划“逐步推进”。这组数据背后，一个深刻的分化正在发生：一部分企业已将AI置于战略核心，而另一部分仍视其为可选的“技术工具”。两者间的差距，远不止投资金额的数字。当美的集团通过全面智能化改造，实现研发周期缩短30%、生产成本降低15% 时，其获得的不仅是效率提升，更是对整个家电制造业游戏规则的重新定义。另一家传统制造企业则因观望，在三年内被资本市场给予的估值溢价落后行业均值40%。《人工智能+企业转型》作者段积超在书中指出：“智能时代的‘不进则退’有了新含义——不再是线性落后，而是指数级差距。”02观望，代价不止于时间企业观望的理由似乎很充分：技术不成熟、投资回报不明确、组织能力不足、数据基础薄弱……这些是事实，却正在成为自我实现的预言。真正的风险藏在四个容易被忽视的维度中。人才虹吸效应已经显现。头部企业不仅招聘顶尖AI专家，更通过系统化培养计划，将一线业务骨干转型为“AI原生思维”的管理者。而观望企业正面临双重人才流失：外部招不到，内部留不住。数据资产差距呈指数级扩大。早期布局者通过业务场景持续积累高质量数据，不断优化算法模型，形成“数据越多-模型越优-效率越高-数据更多”的增强回路。后来者即使获得相同技术，也因缺乏数据燃料而难以追赶。组织认知滞后形成转型阻力。当高管团队对AI的认知停留在“自动化工具”层面时，企业难以做出真正战略级的投入决策。段积超提出的 “LAST思维”（长期主义、应用创新、战略、技术驱动）在观望企业中往往缺失“L”和“S”。生态位被悄然侵蚀。在工业领域，率先完成智能化转型的企业正从“设备制造商”升级为“解决方案服务商”，毛利率提升8-12个百分点，同时锁定了下游客户的技术依赖。03央国企，在双重使命下的特殊挑战对于央国企而言，观望的成本更为复杂。这些企业不仅面临市场竞争压力，更肩负着国家科技自立自强的使命。某能源央企在2021年启动智能化转型时，内部曾存在明显分歧：是优先完成国家保供任务，还是投入资源探索前沿技术？经过深度研讨，管理层最终形成共识——智能化不是选择题，而是必答题。他们创造性地采用“双轨制”推进：一方面，在主业领域选择1-2个高风险场景进行创新试点；另一方面，在安全生产、能耗管理等环节全面推进数字化改造，实现每年节约运营成本数亿元。这一案例揭示了一个关键认知：央国企的AI转型不是“从零到一”的颠覆，而是从“保底”到“引领”的平衡艺术。书中专门为央国企设计的转型路径强调：既要完成国家战略任务，又要培育市场化竞争力。04跨越，从思维到行动的破局点对于仍处观望的企业，突破点不在于“全面铺开”，而在于精准启动。段积超在书中为企业提供了分步破局的路径。认知破局：重新定义问题框架。不要问“AI能解决我们什么问题”，而要问“有了AI，我们可以重新定义什么业务”。一家零售企业通过这一思维转变，将AI应用从“优化库存”升级为“重塑消费者全旅程体验”，创造了新的增长曲线。行动破局：找到“高可见度、低复杂度”的切入点。某制造企业选择从“设备预测性维护”这一具体场景入手，三个月内将非计划停机时间减少25%，用实际成果赢得组织内部对进一步转型的支持。组织破局：建立跨部门的“敏捷试验小组”。由业务骨干、技术专家和战略人员组成的小型团队，绕开传统官僚结构，直接向最高管理层汇报，快速验证AI在关键业务场景中的价值。风险破局：接受“可控失败”的文化。设立专门的创新基金，允许一定比例的AI项目“失败”，但要求每个项目必须产出可复用的数据资产或认知积累。这降低了转型的心理门槛，鼓励更多尝试。05深水区，没有旁观者的席位智能革命的“深水区”特征已经明显：技术复杂度增加、投资规模扩大、组织变革深入、竞争格局固化。在这个阶段，观望的代价已从“可能落后”升级为“确定出局”。那些在浅水区犹豫的企业，将面临进入深水区的双重障碍：既要弥补前期的能力差距，又要应对更复杂的深水挑战。窗口期不是匀速关闭的，而是加速关闭的。《人工智能+企业转型》中提出的 “四阶段能力模型” 揭示了一个残酷现实：从“基础在线化”到“智能涌现”的每一步，都需要时间积累和组织进化。晚起步一年的企业，可能需要三年才能追上。当某省国资委要求省属企业全面上报AI转型路线图和时间表时，那些早有布局的企业从容地交出了详尽的规划，而起步较晚者只能匆忙拼凑方案。技术可以购买，人才可以招聘，但组织在转型中形成的认知进化、数据资产积累和敏捷文化，却需要时间这个无法压缩的要素。 市场不会因为你的“尚未准备好”而放慢脚步。站在智能革命深水区的边缘，每个企业都必须回答：是继续观望，看着先行者的尾灯越来越远；还是纵身一跃，在不确定中创造属于自己的确定性未来？