在這四類服務(wù)商之外，以引元星河為代表的新興企業(yè)試圖突破現(xiàn)有格局。以引元星河為例，其以企業(yè)應(yīng)用AI過程中所欠缺的“端到端流程重構(gòu)+組織變革配套”的能力為錨點(diǎn)，以“企業(yè)級(jí)AI大腦”為核心，打造“知識(shí)模型+Agent治理+端到端流程重構(gòu)”的全鏈條能力，形成差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。李植宇表示，當(dāng)前市場(chǎng)上的主流廠商雖各有特色，但在“重塑企業(yè)端到端流程”與“解決AI落地后的組織變革”等核心問題上仍存在短板，這正是新興企業(yè)的機(jī)會(huì)所在。

“在引元星河的內(nèi)部定義中，這個(gè)‘企業(yè)級(jí)AI大腦’并不是一個(gè)單一產(chǎn)品，而是一套‘決策與行動(dòng)中樞’”，李植宇進(jìn)一步指出，“向上，它通過知識(shí)模型沉淀企業(yè)的規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)與約束，讓AI在‘可控邊界’內(nèi)提出方案；向下，它通過對(duì)接現(xiàn)有系統(tǒng)和流程，把方案真正落到實(shí)單、指令和任務(wù)上，形成從‘?dāng)?shù)據(jù)–洞察–行動(dòng)’的閉環(huán)?！?/p>

談及企業(yè)級(jí)AI當(dāng)前的核心訴求時(shí)，李植宇告訴筆者，企業(yè)級(jí)AI的核心不在“生成”，而在“可控決策”。在企業(yè)真實(shí)場(chǎng)景中，AI面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)并非能力不足，而是生成結(jié)果的可信性，決策依據(jù)的可追溯性，行為的合規(guī)性，以及生成結(jié)果的可復(fù)盤、可糾偏性。當(dāng)前，企業(yè)級(jí)AI的應(yīng)用正從基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析向核心的決策支持進(jìn)階，但這一突破過程困難重重。麥肯錫調(diào)研顯示，2025年全球僅有12%的企業(yè)實(shí)現(xiàn)了AI在核心業(yè)務(wù)決策中的常態(tài)化應(yīng)用，其余88%的企業(yè)仍停留在工具類或分析層應(yīng)用。

無獨(dú)有偶，IBM大中華區(qū)技術(shù)銷售總經(jīng)理、首席技術(shù)官翟峰也曾表示，IBM技術(shù)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)顯著變化：80%的客戶需求已轉(zhuǎn)向“業(yè)務(wù)域智能體”，即深度綁定財(cái)務(wù)、供應(yīng)鏈、研發(fā)等具體場(chǎng)景，具備工具調(diào)用與流程閉環(huán)能力的專用智能體。在分析層應(yīng)用方面，企業(yè)已取得顯著進(jìn)展。例如，在營(yíng)銷領(lǐng)域，AI可通過用戶行為數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)推送；在財(cái)務(wù)領(lǐng)域，AI可完成發(fā)票審核、費(fèi)用報(bào)銷等基礎(chǔ)工作。這類應(yīng)用的價(jià)值主要體現(xiàn)為效率提升，據(jù)IDC測(cè)算，此類應(yīng)用可幫助企業(yè)平均降低15-20%的運(yùn)營(yíng)成本。