【亿邦原创】2025年的商业世界，人工智能（AI）无疑是最炙手可热的词汇。及至2026，其势未减。从全球科技巨头到初创公司，无不将AI视为关乎未来生存与发展的核心战略。然而，经过几年的狂热追逐与巨大投资，市场出现了高预期、高估值与高度不确定性交织的状况。一种更为冷静和务实的共识开始兴起：对于绝大多数企业而言，真正的竞争壁垒并非来自于独立研发一套通用大模型或尖端算法，而是源于企业自身独一无二的业务数据，以及利用AI技术将这些数据转化为可衡量经济收益的能力。
一、告别喧嚣：AI的价值幻觉与企业核心的“数据竞争力”
在过去的几年里，AI，特别是生成式AI，引发了一场全球性的技术竞赛。许多企业陷入了一种“能力焦虑”，认为必须拥有自己的大模型才能在未来立足。然而，实践证明，这是一条成本高昂且充满不确定性的道路。高昂的算力成本、海量的数据需求以及顶尖人才的稀缺，使得自研大模型成为少数巨头的游戏。更重要的是，通用大模型虽然能力强大，但缺乏行业深度（Know-How）和特定业务场景的理解，难以直接解决企业的核心痛点。
事实是，AI项目的失败率居高不下。多项研究表明，企业AI项目的失败率普遍在60%至95%之间，许多项目未能产生可衡量的投资回报（ROI）。不少投资大佬和专业机构，都在为AI泡沫的破灭发出预警。2026年甚至被认为有可能是“AI泡沫破灭之年”，企业必须证明AI投资能够转化为可量化的商业价值，否则将面临预算削减甚至项目终止的风险。
在这场AI热潮中，企业需要重新审视自身最核心、最独特的资产。对于一家制造企业而言，是其数十年的生产工艺数据、设备运行数据和供应链协同数据；对于一家零售企业而言，是其海量的用户行为数据、交易数据和库存流转数据。这些与核心业务流程紧密绑定的私域数据，是任何外部通用大模型都无法替代的战略资源，是构建企业核心竞争力的真正“护城河”。
AI的真正价值，在于成为解锁这笔宝贵资产的“钥匙”。AI技术，特别是机器学习、深度学习等，能够从企业沉睡的数据中发现规律、预测趋势、优化决策，从而实现降本增效、提升客户体验和创造新的收入来源。
因此，企业的战略目标应从“拥有AI技术”转变为“实现企业AI化”。“AI化”并非简单地采购几套AI软件或搭建一个算法团队，而是将AI深度嵌入到企业的每一个业务流程和决策环节中，使其成为像水和电一样的基础设施。这也是当前AI Agent大行其道的根本原因。
二、从战略到执行：企业构建数据要素竞争力的技术实施蓝图
实现“企业AI化”的核心前提，是构建强大的数据要素竞争力。这意味着企业必须具备高质量数据的采集、治理、管理和应用能力。没有干净、规整、可信的数据，再强大的AI模型也只是“无米之炊”，无法发挥真正的效力。这正是国家将2026年定为“数据要素价值释放年”的深层逻辑所在——引导企业夯实数据基础，为AI的真正价值化落地铺平道路。
对于希望在2026年抓住机遇的企业而言，构建企业数据要素竞争力并非一蹴而就，而是一个系统性工程。以下是一个清晰、可操作的技术实施蓝图。
首先，AI的落地必须始于业务，终于价值。企业在启动AI项目前，应避免“为了AI而AI”，而是要全面梳理自身业务流程，识别出最迫切的痛点和最有价值的优化点。这些场景通常具备以下特征：数据基础好、业务价值高、流程重复性强、改进空间大。譬如，制造业中的设备预测性维护、产品质量智能质检、能耗优化、供应链需求预测；零售业中的用户个性化推荐、智能选品与定价、库存自动补货、客户服务自动化；金融业中的智能风控、反欺诈、量化交易、智能投顾。
其次，是构建企业数据资产管理体系。这是整个蓝图中最为关键也最容易被忽视的一步。企业必须投入资源进行数据治理，将散落在各个业务系统（ERP、CRM、MES等）中的数据孤岛打通，构建统一的数据底座。经常采用的具体措施包括有：建立数据标准与规范、数据清洗与整合、构建数据中台或数据湖仓等等。
然后，在坚实的数据底座之上，企业可以灵活选择和集成AI工具链，而不必自研底层技术。这包括利用云服务商的AI平台、引入成熟的AI应用以及构建MLOps体系，提升AI应用开发的效率。等等。
而在价值实现的最后一步，则是将AI模型和应用深度嵌入到实际业务流程中，驱动流程的自动化和智能化，最终形成“数据驱动业务决策，业务产生新的数据”的良性循环。这样的一个完整的实施流程，就囊括了从商业案例定义、数据准备、模型构建，到运营服务、交付计划，再到最终的治理与运营的全程，形成一个不断迭代优化的基业长青之闭环。
三、产业互联网：数据要素流通的“超级连接器”与价值孵化器
要释放数据要素的价值，“数据孤岛”和“数据烟囱”是困扰各行各业的顽疾。这其中最主要的原因还在于单个企业的数据往往是片面和局限的，只有当产业链上下游的数据实现互联互通时，才能产生巨大的乘数效应。在此背景下，产业互联网平台的价值与作用得以凸显。
与通用型互联网平台不同，产业互联网平台深植于特定垂直行业，如钢铁、化工、建筑、农业等，具备无可比拟的优势。譬如，产业互联网通常是作为高价值数据汇聚地。在平台中，汇聚了来自产业链上中下游企业的大量高价值、高密度、高时效性的结构化“热数据”，这些数据直接反映了产业运行的真实脉搏。更多的，则是因为产业互联网不仅拥有数据，更重要的是理解这些数据背后的行业逻辑和业务场景，能够将数据与行业知识深度融合。加之，通过SaaS服务、供应链协同、物联网接入等方式，产业互联网平台还天然打通了产业链各环节的数据链路，为数据要素的安全、合规流通提供了基础设施。
当前，产业互联网平台的盈利模式也已超越了传统的交易佣金或会员费模式，演化出更为多元和高级的形态。而增值数据服务，即通过提供数据清洗、分析、建模、可视化报告等服务，帮助企业从原始数据中提炼商业洞察。例如，上海钢联、卓创资讯等老牌产业数据服务商已通过数据订阅和咨询服务形成了成熟的盈利模式。而对经过处理和建模的数据封装成标准化的数据产品，如行业景气指数、价格预测模型、供应链风险预警等，直接进行销售。
通过这些模式，产业互联网平台不仅是数据的“管道工”，更成为了数据价值的“孵化器”和“放大器”，为整个产业的AI化转型提供了肥沃的土壤。而企业，则可以基于产业互联网平台提供的数据要素，与自身的数据资源相结合，多维数据结合以便于深入挖掘其中价值。产业互联网，也就成为企业数据要素竞争力提升过程中不可或缺的助力。
只有把2026年作为“数据要素价值释放年”做好，才能让2026年不成为“AI泡沫破灭年”。站在2026年春节前，回顾AI发展的澎湃浪潮，我们愈发清晰地认识到，技术的价值最终要回归于商业的本质——创造客户价值和实现经济收益。国家数据局将2026年定为“数据要素价值释放年”，不仅是一项政策部署，更是对所有市场参与者的战略指引。
喧嚣终将散去，价值方能永存。那些能够抵御诱惑、保持战略定力，回归商业本质，将AI视为释放自身数据要素价值的强大工具的企业，无论规模大小，都将在新一轮的竞争中脱颖而出，构筑起真正可持续的核心竞争力。亿邦智库将持续关注企业数据要素竞争力的打造，报道领军企业的创新案例，以及相关产业链发展的新成果。
联系邮箱为：huangbin@ebrun.com
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