更强AI能力的具体内涵是什么

李逍遥

我们可以从以下几个层面来深入理解这句话，并探讨如何构建这种“更强AI能力”：


一、为什么“更强AI能力”是破局的关键？
在全球市场这个复杂棋局中，AI正在从“可选工具”变为“核心筹码”。


超越成本优势，构建价值壁垒：


过去：全球化依赖的是成本优势（劳动力、原材料）、规模效应和渠道铺设。


现在：单纯的成本竞争难以为继。AI能帮助企业实现个性化产品、精准营销、高效运营和极致用户体验，从而构建难以复制的价值壁垒。例如，通过AI分析全球用户数据，快速推出符合本地品味的产品。


应对极致的复杂性：


全球市场意味着不同的语言、文化、法规、供应链和消费者行为。传统方法应对这种复杂性效率低下。AI可以：


智能本地化：实时翻译、文化适配内容生成。


风险预测：预测政治、物流、汇率波动带来的风险。


供应链韧性：动态优化全球供应链，应对突发事件。


速度与规模的革命：


在互联网时代，企业需要以“互联网速度”迭代。在AI时代，则需要以“AI速度”学习和进化。谁能更快地洞察全球趋势、更快地调整策略、更快地自动化流程，谁就能抢占先机。AI能将最佳实践瞬间复制到全球各个市场。


数据驱动的精准决策：


全球市场充满信息不对称。AI能够整合和分析海量的跨国数据（销售、社交、卫星图像等），为市场进入、产品定价、投资并购等关键决策提供前所未有的洞察，减少“拍脑袋”决策的风险。


二、“更强AI能力”的具体内涵是什么？
它不仅仅指更先进的算法模型，而是一个系统性的能力。


技术层能力：


前沿模型应用与调优能力：不仅会使用公有AI API，更要具备针对自身行业和场景的微调 和领域自适应能力。例如，为医疗、金融、法律等垂直领域训练专属模型。


多模态理解与生成能力：能同时处理和理解文本、图像、语音、视频，这对于理解全球多元文化内容至关重要。


AI与物联网、机器人技术的融合：实现全球工厂、仓库、物流的智能化。


数据层能力：


全球数据获取与治理能力：合法、合规、高效地获取和处理来自世界各地的数据，并建立统一、高质量的数据湖/仓。


跨域数据融合能力：能将结构化的销售数据与非结构化的社交媒体评论、卫星图像等融合分析，发现隐藏的关联。


应用层能力：


全价值链的AI渗透：从研发（AI辅助设计）、生产（预测性维护）、营销（个性化推荐）、销售（智能客服）到售后（情感分析），将AI深度嵌入每一个环节。


“AI原生”的商业模式：不仅仅是“+AI”，而是像ChatGPT、Midjourney那样，其核心产品和服务就是AI本身。


组织与人才层能力：


AI领导力：管理层深刻理解AI的战略价值，并推动其落地。


跨领域AI团队：拥有既懂技术又懂业务的复合型人才。


AI驱动的企业文化：鼓励数据驱动决策，容忍试错，持续学习。


三、如何构建这种能力，实现“破局”？
战略先行，顶层设计：


将AI定位为公司级核心战略，而非某个部门的技术项目。制定清晰的AI路线图，并与全球业务目标对齐。


场景切入，价值导向：


从全球业务中最痛、价值最高的场景入手（例如，跨境供应链优化、全球客户服务中心自动化、跨语言广告投放等），打造成功案例，快速展现ROI。


夯实数据底座：


“无数据，不AI”。投入资源建设可扩展、安全、合规的全球数据基础设施。这是所有AI应用的基础。


共建生态，善用外力：


与顶尖的AI研究机构、云服务商（如Azure OpenAI, Google Vertex AI）、以及垂直领域的AI初创公司合作，弥补自身技术和资源的不足，加速创新。


投资人才与文化：


内部培养与外部引进并举，建立一支强大的AI团队。同时，在全公司范围内推广AI科普，让业务人员也能提出AI需求，共同推动创新。


重视合规与伦理：


尤其是在欧洲（GDPR）、北美等成熟市场，数据隐私、算法公平性和透明度是AI应用的生命线。必须从一开始就将合规与伦理设计到系统中。


结论
“破局全球市场需要更强AI能力”这个判断是完全正确的。未来的全球领军企业，本质上都将是AI公司。它们利用AI不仅是为了提升效率，更是为了重新定义产品、重塑客户关系、构建全新的竞争维度。


对于任何有志于在全球市场有所作为的企业而言，现在最重要的不是讨论“要不要AI”，而是如何系统性地、战略性地构建属于自身的“更强AI能力”，将这把新时代的“利剑”牢牢握在手中。