制造业、零售业、能源等行业加速数字化转型的进程中，许多企业面临“系统繁杂、数据分散、协同困难”的共性问题；具体表现为：业务系统长期分散建设，数据标准不统一、接口割裂，导致运营决策依赖经验判断，跨部门协作效率低下；同时，尽管企业希望将大模型等新技术应用于研发设计、供应链管理、设备运维和客户服务等领域，但算力调度、数据治理、模型落地及安全合规等环节投入大、周期长，难以实现规模化复制。 原因分析： 业内人士指出，企业级应用从“单点尝试”转向“体系化建设”的核心瓶颈，已从算法技术转向基础设施与组织协同能力。首先，数据作为关键生产要素，需通过统一的数据底座、指标体系和权限管理，才能支撑模型训练、智能检索等应用；其次，大模型应用对稳定性、成本和可控性要求更高，企业需要像使用水电一样便捷调用能力，避免资源浪费；最后，外部竞争压力促使企业将智能化从“可选技术”变为“经营刚需”。基于此，鼎捷数智提出向“人工智能原生”基础设施服务升级，旨在通过平台化能力降低企业应用门槛。 影响评估： 这个战略调整可能重塑企业服务行业的商业逻辑。鼎捷数智探索的“基础设施服务+价值分润”模式，不同于传统的软件许可和项目交付，更强调与客户基于实际经营成果的长期合作：服务商需优化模型和流程，客户则按实际收益或指标改善付费。若成功推行，服务模式将从“一次性交付”转向“持续运营”，推动供需双方在业务目标、数据治理诸上深度协作。不过，新模式也面临挑战，如价值量化、收益核算、责任界定及数据合规等问题，需建立明确的行业标准和合同框架。 解决方案： 根据企业“低成本、高稳定、易落地”需求，鼎捷数智依托“雅典娜数智底座”提供三方面支持：一是构建统一的数据治理和指标体系，为模型应用提供高质量数据；二是将知识库、流程编排等能力模块化，降低开发成本；三是通过开放接口和行业合作，提升人、设备与智能体的协同效率。业内认为，基础设施服务的成效取决于能否坚持“场景驱动、数据优先、治理同步”，避免脱离实际业务需求。 未来展望： 企业智能化将从“功能叠加”转向“原生重构”，即底层架构、数据治理和流程设计中为智能应用预留空间。未来，平台服务商的竞争将聚焦于三类能力：跨系统数据整合与语义治理、可复制的行业场景方案，以及安全合规与审计能力。此外，价值分润模式的普及还需在收益评估、成本分摊和风险共担上形成行业共识。
数字化转型是产业变革的核心驱动力，需要技术与商业模式的协同创新；鼎捷数智的战略探索不仅关乎自身发展，也为行业转型升级提供了参考。在数字经济时代，构建高效、智能、可持续的企业服务体系，仍是业界持续探索的重要方向。