人工智慧，一個近年來在商業世界掀起滔天巨浪的詞彙。它不再只是科幻電影的情節，而是實實在在影響著各行各業運作模式的強大力量。從優化客戶服務到精準市場行銷，從提升生產效率到開創新商業模式，AI的可能性幾乎無遠弗屆。然而，面對這股浪潮，許多企業主或許感到既興奮又焦慮：我們該如何搭上這班高速列車？AI升級聽起來很遙遠，投入成本會不會是個無底洞？《香港01》舉辦的企業AI升級交流日，恰好提供了一個平台，讓業界得以共同探討這些關鍵議題。尤其引人注目的是，來自科技巨頭百度的分享，揭示了他們在AI研發上的驚人投入：每年將營收的20%用於此。這個數字，不僅僅是一個冰冷的數據，它背後蘊含著對未來趨勢的判斷、對技術實力的自信，以及對企業AI化轉型的深刻啟示。
AI浪潮下的企業焦慮與機遇
今日的商業環境，變化之快令人目不暇給。消費者行為模式不斷演變，市場競爭日趨激烈，而技術的迭代速度更是指數級增長。在這場變革中，AI無疑扮演著關鍵角色。它能幫助企業從海量數據中提取有價值資訊，預測市場趨勢；它能自動化重複性任務，釋放人力投入更具創造性的工作；它能個性化客戶體驗，提升品牌忠誠度。這些都是AI帶來的實實在在的機遇。
然而，機遇總是伴隨著挑戰。對於許多傳統企業而言，AI升級不僅僅是購買一套軟體或引入幾個演算法那麼簡單。它涉及到企業文化的轉變、員工技能的再培訓、數據基礎設施的重塑，以及業務流程的再設計。許多企業在起步階段可能會面臨「不知道從何開始」、「缺乏相關人才」、「數據品質不高」等問題。這種不確定性和複雜性，正是企業焦慮的來源。交流日這樣形式的活動，其價值便在於提供一個學習、分享與交流的機會，讓企業能夠從先行者或技術提供商那裡獲取經驗，釐清思路，找到適合自己的AI轉型路徑。
百度的大手筆投資：20%營收的意義
當百度提到他們每年將20%的營收投入到AI研發時，這是一個極具分量的聲明。這個比例遠高於許多行業，甚至是科技行業的平均研發投入水平。它至少傳達了以下幾個重要訊號：
首先，這體現了百度對AI作為未來核心競爭力的堅定信念。自從將其戰略聚焦於「AI」以來，百度一直在不遺餘力地投入資源。20%的營收占比，意味著無論公司整體營收規模如何，AI研發都享有高度的優先權，即使在經濟下行或營收波動時期，對AI的投入力度也可能保持穩定或持續增長。這是一種將「寶」完全押在AI賽道上的姿態。
其次，高研發投入是AI尖端技術突破的必然要求。不同於應用層面的開發，基礎AI技術，如大模型、晶片、演算法框架等，需要長期、巨額的資金投入和頂尖人才的匯聚。20%的營收，得以支撐百度在自然語言處理、電腦視覺、自動駕駛等前沿領域進行持續深入的研究，構建自己的技術護城河。這也是為什麼少數幾家科技巨頭能夠引領全球AI基礎研究的原因之一。
第三，這也反映了AI技術商業化和產品化的巨大成本。將實驗室裡的AI模型轉化為能夠服務億萬用戶或企業客戶的產品，需要龐大的計算資源、數據處理能力以及工程團隊。百度可能將部分研發投入用於優化其雲計算平台、開發行業解決方案、甚至投資AI硬體，以確保其AI技術能夠規模化落地。
對於其他企業來說，百度20%的營收投入可能是一個遙不可及的數字。但這個數字的意義不在於要求所有企業都達到這個比例，而在於揭示了在AI領域取得領先地位所需的決心和資源規模。它提醒著企業，AI升級不是一蹴可幾的小修小補，而是一項需要長期規劃和持續投入的系統工程。
企業AI升級的挑戰與路徑
借鏡百度的高投入以及市場上普遍存在的企業焦慮，我們可以進一步探討企業在AI升級過程中面臨的具體挑戰和可行的實施路徑。
最普遍的挑戰是「人才」和「知識」。許多企業缺乏具備AI技能的數據科學家、機器學習工程師，甚至缺乏理解AI潛力並能將其應用於業務場景的複合型人才。此外，企業內部對AI技術的認知不足，也可能導致對AI的期望過高或過低，影響導入的決策和效果。
其次是「數據」問題。AI的能力高度依賴於數據的品質和數量。許多企業的數據分散在不同的系統中，存在格式不統一、缺失值多、甚至數據不準確等問題。缺乏清晰的數據治理策略和有效的數據收集、清洗、標註機制，是AI應用落地的絆腳石。
再次是「基礎設施」和「成本」。運行複雜的AI模型需要強大的計算能力，這可能意味著需要投資高性能伺服器、雲計算資源，甚至是專用的AI晶片。這些投資往往成本不菲，對於資源有限的中小企業來說尤其具有挑戰性。
面對這些挑戰，企業可以探索多條AI升級路徑。一條是「內部孵化」，即組建自己的AI團隊，從零開始建立AI能力。這條路徑投入大、週期長，但能構建最核心的競爭力。另一條是「外部合作」，與AI技術提供商合作，利用現成的AI平台、工具或解決方案。這條路徑起步快、成本相對可控，適合快速試錯和應用落地。
更為現實和普遍的路徑是「混合模式」。企業可以先從外部引入標準化的AI服務（如雲端AI API），解決特定業務問題，同時內部逐步培養理解和使用AI的團隊。隨著對AI認知的加深和業務需求的明確，再考慮更深入的定制開發或自建部分AI能力。無論選擇哪條路徑，成功的關鍵都在於將AI與企業的實際業務場景緊密結合，從能夠產生實際業務價值的小項目開始，逐步擴展。
從百度看未來AI趨勢與合作可能
百度每年將20%營收投入AI研發的策略，不僅僅是關於百度的故事，更是關於未來AI發展方向的一個縮影。這樣大規模的投入，很可能集中在以下幾個方向：
一是「基礎大模型」的持續演進。生成式AI的興起證明了大型預訓練模型的巨大潛力。百度很可能將持續投資研發更強大、更多模態、更具通用性的大模型，作為其AI能力的基石。這將為上層應用提供強大的智能底座。
二是「產業AI解決方案」的深化。將通用的AI能力與垂直行業的know-how結合，提供針對特定行業痛點的解決方案，是AI商業化的重要方向。百度可能會在自動駕駛、智慧交通、智慧金融、智慧醫療等領域投入更多資源，推出更成熟、更易於部署的行業AI產品。
三是「AI生態系統」的構建。任何單一公司都無法獨自滿足市場對AI的所有需求。百度可能會透過開放平台、開發者工具、投資孵化等方式，構建一個繁榮的AI生態系統，吸引更多的合作夥伴和開發者在其平台上構建應用。
這為尋求AI升級的企業提供了重要的啟示和合作可能性。對於大多數企業而言，直接與百度這樣的AI巨頭合作，利用他們已經投入巨大資源構建的基礎能力或行業解決方案，可能是一條事半功倍的途徑。這可以是採用他們的雲端AI服務，使用他們的開發者平台來構建應用，甚至是與他們共同開發定製化的行業AI解決方案。透過合作，企業可以 leverage 巨頭的技術積累和資源，避免重複投入基礎研發，將更多精力放在如何將AI與自身業務深度融合、創造獨特的競爭優勢上。
轉型的催化劑
百度將20%營收投入AI研發這一事實，像是一面鏡子，映照出AI時代競爭的激烈程度和所需投入的巨大規模。它也像是一個催化劑，敦促著所有企業認真思考自身的AI戰略。AI升級已不再是可選的加分項，而是關乎未來生存和發展的必選項。成功實現AI轉型的企業，將能在效率、成本、客戶體驗和創新能力等方面獲得顯著提升，從而在激烈的市場競爭中脫穎而出。
當然，並非所有企業都需要成為AI技術的研發者。大多數企業的重點應該放在如何成為AI技術的「使用者」和「整合者」。關鍵在於：首先，樹立清晰的AI應用願景，確定AI能為企業解決哪些具體問題、帶來哪些價值；其次，建立一支理解AI並能推動轉型的團隊，不一定是技術專家，也可以是懂業務、懂數據、懂協作的「翻譯者」；最後，選擇合適的技術路徑和合作夥伴，從小處著手，快速迭代，在實踐中不斷學習和完善。
《香港01》企業AI升級交流日提供了一個縮影，展示了業界對AI的高度關注和探索。百度的巨額投入，更是為這場企業AI升級的大潮注入了一劑強心針，也明確了AI在未來商業版圖中的核心地位。對於每一個渴望在數字時代持續發展的企業而言，現在是時候行動起來，勇敢地擁抱AI，開啟屬於自己的智能轉型之旅。這條路或許充滿挑戰，但終點的光明，絕對值得我們為之努力。
