生成式AI的狂热试错期已过，中国企业正站在AI竞赛的关键转折点。Gartner高级研究总监闫斌在专访中直言，当前行业已从“技术比拼”全面转向“业务价值兑现”，本土模型凭借性价比崛起，智能体走向分化，物理AI将重塑中国制造。
一、AI竞赛下半场：企业不再为技术而技术，要真价值
ChatGPT问世数年后，全球生成式AI完成了从概念到落地的跨越。闫斌明确提出，中国AI已进入下半场——上半场是技术尝鲜、模型竞赛、部署上线；下半场核心只有一件事：向AI要业务价值。
数据印证了这一转折：2023年7月，中国企业生成式AI生产环境部署率仅6%；2025年5月受DeepSeek模型突破带动明显提升，如今绝大多数企业已将AI投入生产。但部署≠用好，大量企业仍停留在“上线即结束”。
闫斌指出，企业普遍陷入失衡：一边是大模型、微调、Agent等技术创新扎堆，另一边是业务落地严重缺位。很多企业做完AI问答、聊天机器人后，用户迅速流失，甚至“不如问豆包”。
真正的瓶颈不在模型，而在变更管理与AI产品化思维：AI引入后，工作流程、员工思维、组织协作必须重构，而非用新技术跑旧流程。他举例，用AI写周报、老板用AI读周报毫无意义，正确路径是重新设计流程，甚至直接取消周报，由AI完成协同确认与结论输出。
“先做到AI in the loop，把AI真正嵌进流程，再谈Human in the loop。”闫斌强调，这是企业AI落地的第一堂课。
二、中国模型：能力第二梯队，性价比成全球杀手锏
在全球大模型竞技场，第一梯队仍被Anthropic、Google、OpenAI等美国厂商占据，中国模型整体处于第二梯队。但用户用脚投票，改变了市场格局。
OpenRouter数据显示，模型调用量排名中，MiniMax位居榜首，阶跃星辰、DeepSeek、Kimi、千问等国产模型紧随其后，超越Gemini、Claude。闫斌解释，核心原因是够用、便宜、快。
他用“法拉利与家用车”作比：顶级模型性能极强，但多数企业场景只需“限速120公里”的够用能力。中国模型开源率高、可本地部署、成本可控，在客服、IT、文档处理等通用场景完全满足需求，而Anthropic等顶级模型Token成本高昂，仅适合极致场景。
Gartner预测：2027年全球企业使用中国大模型占比将从5%升至50%。性价比、本地化部署、合规适配，将成为国产模型横扫全球市场的核心武器。
三、智能体（Agent）成熟度割裂：编程与研究先行，通用仍早期
当前AI圈最火的“龙虾”（OpenClaw）等智能体，在Gartner框架中呈现严重成熟度割裂。
闫斌表示，市场没有完全成熟的企业级Agent，仅两类进入相对成熟阶段：
1、深度研究Agent：自动搜集信息、整合数据；
2、编程Agent：可验证、边界清晰、能闭环迭代。
“龙虾”的优势在于长时运行、自我迭代，但成本高、安全性不足，短期内只适合C端超级个体，企业级大规模落地为时尚早。闫斌判断，通用Agent终将走向垂直专业化，“样样通=样样松”，面向金融、制造、法务的专属Agent才是未来。
他同时提示，从提示词工程→上下文工程→约束工程（Harness Engineering）的演进，仅在编程领域跑通，开放业务场景仍极难落地，企业不必盲目跟风。
四、物理AI：2030年渗透80%企业，人形机器人被“泼冷水”
AI的下一程是物理AI——将大模型与视觉、动作结合，融入真实世界。闫斌给出大胆预测：2030年超80%中国企业将在设计、制造、服务中采用物理AI，当前渗透率不足1%。
他明确“祛魅”：物理AI≠人形机器人。春晚跳舞的机器人短期缺乏实用场景，双足行走性价比极低，轮式、多足、机械臂+大模型才是务实方向。自动驾驶、智能家电、工业智能设备、无人机，才是物理AI的核心战场。
“中国是生产大国，物理AI将把供应链优势再推上一个台阶。”闫斌认为，这不是短期炒作，而是3–5年可见的制造业革命。
五、企业落地忠告：刚需场景外购，核心能力自建
面对企业“怎么选模型、怎么建AI”的普遍困惑，闫斌给出清晰原则：
1、效率类AI：直接买，不自建
客服、文档、报销、通用问答等工具型场景，直接采购成熟产品，成本更低、回报更快，如同企业不会自研笔记本。
2、核心业务AI：必须自建/深度定制
自动驾驶、产品研发、核心工艺等决定竞争力的场景，需深度绑定模型、数据与流程，持续迭代。
3、拒绝AI滥用
能用搜索解决的场景，不必强上AI；为技术而技术，只会增加成本、降低效率。
六、未来关键词：智能体→物理AI，2026是关键节点
闫斌勾勒出清晰行业路线：
短期（2026年前）：智能体爆发，编程领域率先实现“自然语言编程”，白领工作被重新定义；
中长期（至2030年）：物理AI渗透制造与实体产业，中国供应链全面智能化；
商业模式：Token计费仍是初期形态，云厂商将聚焦模型多样性与企业级Agent刚需。
他同时坦言，国内仍缺乏杀手级AI应用，C端偏娱乐、B端缺信任，幻觉、可靠性、可追溯仍是最大痛点。但随着技术下放与场景深耕，中国AI将从“跟随”走向“引领”。
结语
从比拼参数到兑现价值，从追逐热点到深耕场景，中国AI正在完成一次冷静的蜕变。对企业而言，下半场不再是“有没有AI”，而是“AI能不能真正解决问题”。性价比、业务重构、物理融合，将成为穿越周期的真正主线。
