摘要：当ChatGPT引发的AI飓风席卷全球时，特别是DeepSeek引爆全球大大降低了AI算力与使用成本，许多传统企业决策者开始摩拳擦掌、跃跃欲试，似乎看到弯道超车的曙光。

当ChatGPT引发的AI飓风席卷全球时，特别是DeepSeek引爆全球大大降低了AI算力与使用成本，许多传统企业决策者开始摩拳擦掌、跃跃欲试，似乎看到弯道超车的曙光。

但残酷的现实是：这场AI智能革命对数字化基础薄弱的企业，更像是照妖镜而非加速器。那些在信息化阶段不舍得投入、只是零敲碎打地修修补补，毫无标准化、流程化的传统企业，在大模型时代可能连入门的资格都没有。

01.

大模型的真相：不是万能的魔法棒而是放大的照妖镜

在走访长三角制造业集群时，某零部件加工企业CIO的感慨颇具代表性："我们连ERP系统里的基础数据都经常打架，谈AI落地就像在沙滩上建高楼。"这揭示了大模型的本质——它是数字化进程的催化剂，而非万能解药，本质上依赖的是高可靠的数IT架构、成熟的业务流程及高质量的数据。

富士康的灯塔工厂早已实现设备数据联网，其工业互联网平台每天产生PB级数据，这使得接入大模型后能快速优化产线排程。而某家年产值超50亿的铸造企业，车间主任仍靠经验判断熔炉温度，当尝试引入智能质检系统时，发现连最基础的工艺参数都是靠纸质表格管理，更别说参数数字化了。

金融领域同样呈现冰火两重天。高盛的Marquee平台每天处理数百万笔交易数据，其风控模型经过二十年迭代，接入大模型后如同装上涡轮引擎。反观某城商行，核心系统仍是十年前架构，客户数据分散在27个独立系统，数据孤岛致使数据不一致难以统一，所谓的智能投顾只能做出"建议储蓄"的初级判断。

02.

数据质量的暗战：黄金与沙砾的较量

在沃尔玛的智慧供应链中心，RFID标签与AI算法相互交融，实现98%的库存周转效率。而某区域连锁超市的仓库里，商品编码仍依赖人工录入，错误率高达3.2%，当尝试用AI预测补货时，系统被垃圾数据误导，反而造成20%的库存积压。

医疗领域的数字鸿沟更令人深思。梅奥诊所的电子病历系统已记录超过1.5亿份患者数据，其AI辅助诊断系统能预判83%的术后并发症。而某三甲医院的信息科主任坦言："我们的病历库里，30%的影像资料是胶片扫描件，结构化数据不足5%，所谓AI应用不过是噱头。"

数据治理正在成为比算法更重要的战场。某消费电子巨头在启动AI项目前，先用两年时间构建数据中台，清洗出120TB的无效的垃圾数据，这种"笨功夫"反而让后续的智能质检系统准确率提升40%。

03.

算力之外的陷阱：系统性缺失的致命伤

波音公司的AI实验室拥有每秒千万亿次计算能力的超算中心，但这并非其智能制造的核心优势。真正形成壁垒的是从设计到生产的全流程数字化体系，这使得AI能渗透到每个毛细血管。而某工程机械制造商斥巨资采购了相同算力的设备，却发现CAD图纸、BOM与MES系统数据脱节，AI模型根本无法有效训练。

媒体行业的转型困境更具典型性。某报业发行社用AI生成新闻摘要时，背后是三十年积累的结构化稿件库。而某地方报业集团尝试类似项目时，发现历史报纸的电子化率不足30%，所谓的智能编辑系统只能重复生产标题党。

这种系统性缺失正在制造新的数字鸿沟。据SAP的调研显示，数字化成熟企业接入大模型后效率提升62%，而基础薄弱的缺乏标准规范数据治理的企业中有41%出现负向优化。某化工企业CIO的反思很有代表性："我们以为买的是智能引擎，结果买回个放大版的照妖镜，把管理粗放、数据脏乱差的牛鬼蛇神等问题照得纤毫毕现、无处遁形。"

写在最后

站在大模型时代的潮头，当企业看到DeepSeek带来的热潮时，传统企业需要的不是弯道超车的投机，而是要冷静下来，直面数字化的短板与不足，要转变思想，建立数字化与AI的正确认知，是时候对数字化转型好好地补补课了。

就像建造摩天大楼，地基的深度决定高度，钢筋的质量决定稳定性。对于那些仍在用算盘计算库存、用Excel管理客户的企业，真正的突围密码不是追逐最新技术，而是扎扎实实完成从信息化到数字化的进化，完成从传统经验思维到数据思维的转变。当数据开始流动，流程变得透明，企业数字化地基足够牢固可靠，业务拥有数字神经时，大模型的魔法才能真正生效。

来源：正正杂说