近期联想方案服务业务集团（SSG）媒体交流会上的讨论，反映出AI行业正在经历一场深刻的转向：从对技术参数和模型规模的盲目追捧，逐渐回归到以实际应用价值为核心的理性发展阶段。联想集团多位高管围绕大模型迭代放缓、幻觉率挑战、ROI导向及本地化差异等议题，提出了颇具现实意义的观点，揭示了当前企业级AI应用的关键趋势与挑战。
ROI（投资回报率）已成为企业评估AI项目成效的核心指标。随着生成式AI从概念热潮步入落地实践，企业不再仅仅关注技术是否“最新”或“最强”，而是更看重AI能否在具体业务场景中带来可衡量的价值。胡贯中指出，缺乏扎实的数字化基础就仓促推进AI项目往往难以见效。真正具备AI能力的企业，应聚焦于识别合适的工具、找准高价值场景，实现技术投入与业务成效之间的平衡。尤其在ToB领域，客户更关注的是AI能否切实提升效率、降低成本或改善体验，而非一味追求模型的参数量或理论性能。
大模型的发展虽未停滞，但其迭代速度有所放缓，企业应用的重心已从“追求极致技术”转向“实现场景适配”。胡贯中强调，在许多业务流程中，中小模型已足够满足需求，高成本、高延迟的大模型并非唯一选择。联想自身推出的“乐享超级智能体”即是一个例证：该系统并未依赖顶尖大模型，而是通过意图识别、任务编排与跨系统协同，在零售与电商场景中显著提升了订单转化率、GMV及人效。这进一步印证了“模型够用+场景匹配”才是AI价值释放的关键。
在技术挑战方面，“幻觉率”问题依然是大模型落地的一大障碍。胡贯中坦言，幻觉是当前一代AI架构的固有局限，无法彻底消除，但可通过系统性方法进行管控。例如，在高风险流程中引入人工校验机制，低风险环节则逐步交由智能体自主执行。陈敏仪补充指出，解决幻觉需依靠全链路优化，包括模型工程化、多模态交互、RAG检索与多模型协作等环节的持续改进。联想凭借其“软硬件+服务”的一体化能力，在制造业和供应链等领域推出了如iChain智能体等端到端解决方案，实现了风险识别准确率的大幅提升与响应效率的显著优化。
AI的落地不仅关乎技术能力，更是一项需综合考虑基础设施、平台工具、行业知识与本地化需求的系统工程。中外市场在AI应用模式上存在明显差异：海外企业更倾向于SaaS化消费，而国内客户则高度重视数据安全与部署灵活性，强调混合云与本地化方案。联想通过“内生外化”策略，将自身在全球180多个国家的业务实践转化为可复用的解决方案，并结合区域特点进行适配，进一步强化了其作为方案服务提供商的定位。
AI行业正在步入一个更务实、更注重成效的新阶段。企业需摆脱对“大模型”的盲目追逐，转而聚焦于如何结合自身业务场景，通过系统性、全栈化的能力构建，真正释放AI所带来的长期价值。
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