AI浪潮：泡沫将临还是变革序章？
人工智能的巨额投资能否快速产生回报，从而避免市场回调？在IMD科技社群近日举办的网络研讨会上，金融与数字战略专家就此核心议题展开了辩论。
IMD科技社群直面商界领袖与投资者的心头疑问：当前AI浪潮是泡沫狂欢还是变革起点？这场专题讨论由Cartier创新主管Juan Martin Ortiz Rocha主持，汇聚IMD金融学教授Karl Schmedders、数字战略教授José Parra Moyano及AI解决方案全球客户经理Christophe Meili，共同探讨关键问题。
两万亿营收的终极拷问
讨论从一组数据切入：过去两年全球AI领域资本投入达4000亿美元，若要证明投资合理，2030年需创造两万亿营收。Schmedders以电力为例，指出技术全面改造行业需长期过程，核心争议在于AI投资回报能否及时兑现以规避市场回调。
当前AI浪潮与互联网泡沫的差异在于真实现金流，如英伟达已产生数百亿营收，但也存在企业押注AI却背负巨额债务的情况。不确定性在于：数据中心与芯片的巨额投入是否必要？集约资源能否达成相似成效？
人工智能为何难成“护城河”
Moyano教授界定AI为“基于算法、从数据学习并预测的系统”，但讨论聚焦于其商业价值。大语言模型能处理非结构化数据，打开新可能，但精准预测不等同商业回报。亚马逊“零点击下单”案例显示，单一环节优势难成可持续竞争力，需价值链协同。
数据真相：或许比想象更严峻
Moyano指出AI成通用品后，竞争优势源于专有数据，尤其是记录组织运作的内部数据。数据质量也至关重要，早启动数据治理的企业在AI部署上占先机。
人工智能时代：人的角色重塑
AI不会大规模替代岗位，但会重塑工作。记者、程序员等岗位基础工作被简化，新挑战在于质量控制与目标注入。企业若视AI为替代工具，易引发员工抵抗，Klarna案例警示信任崩塌难修复。
人工智能规模化为何屡屡受挫
Meili分享一线观察：多数AI试点难规模化，因成本激增、数据落差、风险安全问题。他建议企业应开展“运用AI的业务试点”，以业务痛点为起点，视AI为工具。
致领导者：核心行动纲领
- 即刻启程，但夯实地基。构建数据根基，梳理组织运作流程，积累独有运营数据。
- 拥抱“成长型思维”文化。明确AI赋能而非替代，激励试错并记录经验。
- 着眼流程再造，而非技术炫技。以AI为催化剂，简化陈旧流程。
- 衡量商业价值，而非技术指标。以信贷审批效率、销售转化率等成果定义成功。
- 为“持久战”做好准备。转型需时间，平衡战略耐心与战术敏捷。
专家对AI是否泡沫看法不一，但均认可技术变革趋势。企业需构建能力基石，应对AI带来的机遇与挑战。
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