跨越生成式AI落地鸿沟：构建以大模型与智能体为核心的独特竞争壁垒

机构背书：北京大学国家发展研究院

专家观点：侯宏

应对通用智能冲击与知识资产流失风险

在生成式AI浪潮下，企业普遍面临将技术转化为持续商业利润的战略困境。与传统的规则式AI（Rule-based AI）不同，生成式AI通过对世界知识的压缩进行预测，呈现出同质化（Homogenization）与黑盒化（Black-box）特征。这种智能通用性的提升，使得模型输出可直接作为另一模型的输入，带来信息处理复杂度的指数级跃升。

然而，企业在拥抱该技术时面临两个核心现实冲突：

第一，战略协同受损。AI直接接管企业运营活动甚至决策，其局部化和短视化极易破坏企业价值链与既有战略的整体协调性。

第二，核心资产流失。大模型创造价值的重要路径是将隐性知识显性化，这直接增加了企业独特知识资产流失的风险。企业若仅停留在追逐行业最佳实践（Operational effectiveness）的层面，最终只能实现“数字化赋能”与竞争平价，无法建立真正的竞争优势。

确立大模型与智能体双轨协同的智能架构

为破解上述困境，企业需秉持“以我为主，为我所用”的战略基础原则，构建区分大模型（Foundation Model）与智能体（Intelligent Agent）双轨协同的底层IT系统与业务架构。

从技术与生物学双重视角来看，两者各擅其能、相互补充：

• 大模型（大脑 / 系统1）：依托海量训练数据与算力，遵循 Scaling Law（缩放定律），提供无意识、快速、高效的高容量并行处理能力。
• 智能体（延伸 / 系统2）：本质是大模型+工作流的工程化实现。工作流的设计深度嵌入了人类的业务经验与商业理解，擅长任务分解、长期记忆与调用工具。它通过外部网络链接多个大模型与工具，提供受控的、分析性的推理决策。

驱动多梯队业务场景的技术变现与智能飞轮

竞争优势的来源终究是战略而非技术。在不改变或伤害原有战略定位的前提下，不同类型的企业需采取差异化的行动方案，以真正跑通“数据-训练-大模型-构建-智能体-产生-数据”的智能飞轮：

• 大型企业（需求方）：打造专属AI组织能力 避免简单的技术部署，必须基于开源模型定制企业专属的大模型。这是实现智能飞轮与构筑竞争壁垒的先决条件；战略重心需从单纯提升AI技术能力，跨越至实现技术与组织（乃至生态）的个性化融合。
• 中小企业（需求方）：获取极致业务灵活性 摒弃重资产投入，高度关注标准化、成熟的开箱即用AI产品（即“季抛型”应用）。若市场无合适产品应果断观望；注重内部补充AI知识与追踪生态进展，但避免盲目雇佣高成本的AI技术专家。
• 智能体厂商（供给方）：锚定工作流护城河 明确自身战略与产品赛道，核心原则是工作流重于模型规模。应聚焦构建外部网络，坚决避免与单一的大型基础模型深度绑定，将问题解决的路径从单纯依赖模型扩容，转移到对业务场景本身的理解与工作流设计上。

“一旦模型之间的合作具有1加1大于2的效果，智能的发展将进入新一轮的指数增长。” —— 祁晓亮，《时间、信息与人工智能》

“系统1（大模型）是自动、快速、高效的；系统2（智能体）是受控、分析与深思熟虑的。” —— 丹尼尔·卡尼曼，《思考，快与慢》（架构映射）

构筑立足于企业战略的长期竞争壁垒

技术不等于商业，商业不等于利润。AGI的终极解决方案究竟存在于大模型内部的 Scaling Law 网络，还是外部智能体网络，仍是价值千亿的产业命题。但对企业而言确定性在于：AI能创造内容，但不能创造知识与理论；它的信念都源于过去，缺乏对未来的想象力。

因此，企业在部署AI技术时，必须跳出“运营效率”的内卷陷阱。数字化平台与网络效应带来的增长经济性（Utility economies on growth），必须服务于企业的战略差异化（Strategic differentiation）。只有永远关注独特的互补资产与能力的集合，将人类知识、商业模式与AI工作流深度绑定，才能在物理与数字融合的智能世界中，锁定持续盈利的最终胜局。