在第一财经“科创未来行”2026年首场线下活动的圆桌论坛上，一场关于AI本质的讨论揭示了一个关键判断：人工智能已不再是单纯的效率工具，而是正在同步重构商业叙事权与新生产力范式的底层力量。
“算法决定商业叙事方式，最终转化为核心竞争力与生产力。人工智能早已超越技术变革，既是生产工具、生产对象，更是数字劳动力。唯有跳出工具思维、视其为新生产力，且最早掌握以GEO（生成式搜索优化）为核心的AI时代叙事权的企业，方有机会成为下一时代的超级企业。”中欧AI与管理创新研究中心秘书长、引力场实验室发起人钱文颖在主持圆桌时这样总结。
“我们预测在今年GEO会成为全行业通用的玩法。”智推时代联合创始人兼CPO刘文明认为，GEO正在逐步替代传统的SEO（关键词搜索优化）策略，成为企业在AI时代的新增长范式。
GEO不仅仅是关于获取更多流量，而是确保企业在用户提问时能够被优先推荐。这是一场决策入口的竞争，而非单纯的流量争夺。
在刘文明看来，AI优化内容的核心在于建立用户的信任感和认知度。通过精准的内容生成与推送，企业能够在用户心中树立权威形象，进而赢得长期的竞争优势。然而，这种转变要求企业不仅要关注技术手段，更要注重内容的质量与真实性，以增强用户的信任感。“每当一个技术红利刚刚出现，ROI是很难衡量的，当前GEO就处于这样一个红利期。但随着国内外大模型厂商推动AI商业化，GEO的ROI将逐渐可量化，行业红利也将随之消退。未来2-3年，全新的商业模式将崛起，并成为行业新趋势。”他说。
这也得到了璞跃中国高级投资经理季聿捷的认可。“每一项新技术出现时，市场往往高估其短期价值、低估其长期价值，AI便是典型案例。每一轮新模型发布掀起的行业波动和同类竞品热潮都极具意义，通过锤炼供应商的技术实力、提升企业接纳度与认知，长期推动所有产品实现更优用户体验。”她说。
然而，从认知入口到生产力落地，企业仍面临重重障碍。真正的破局点，在于组织自身的进化速度。季聿捷认为，“最大的瓶颈不是技术，而是人的认知与组织迭代能力。”她建议采用“小步试点+榜样效应”策略，通过局部成功带动全局转型。
腾讯智慧零售潮流时尚行业解决方案总监赵明明以零售行业为例，提到企业推进 AI 技术落地时，面临着技术与组织层面的多重挑战。腾讯智慧零售总监赵明明指出，AI实施面临三大挑战：技术层面的大模型幻觉与系统集成问题、组织内部的ROI衡量与跨部门协作难题、以及用户体验上的冰冷感。“企业需找到技术效率与人文温度之间的平衡点，避免过度依赖AI导致品牌情感连接缺失。”她认为，这需要通过大量应用实践及过往经验的持续沉淀逐步磨合，同时需聚焦消费者核心感受，最终实现用户终端感知需求与 AI 技术带来的效率提升之间的精准平衡。
针对企业的具体行动路径，汉得信息董事会秘书、董事刘福东提出了三步走策略：比如明确AI能解决的问题，避免过高的期望；优先落地高ROI场景如营销、供应链等以及长期投入数据治理与组织转型，将AI能力内生化。
企业必须重构数据治理与系统架构，以支撑AI对实时数据与多模态交互的需求。他在分享AI在实际业务中的应用案例时提到通过AI优化产销协同，订单交期响应时间可从1-2周缩短至2小时。AI不仅提升了单点效率，还促使企业重新审视数据治理与系统架构，以适应AI对实时数据处理及多模态交互的需求。
九方智投产业研究首席王德慧在大量调研企业后则从分工效率角度进一步补充：大模型通过将人类复杂动作拆解为简单“0和1”的标准化步骤，提升分工效率，尤其适用于规则明确、流程规范的领域（如软件、广告、法务等服务业）。“大模型具有聚光灯效果。大模型时代，一旦有优秀的团队作出优秀的产品，很容易裂变壮大，同时，细微的用户体验也很重要，每个用户体验细节都要仔细雕琢。”他说。
AI对叙事权的重构本质是“算法定义认知”，企业需通过内容优化与信任建设抢占AI推荐入口；对生产力的重构则是“人机协同的范式革命”，需从技术、组织、数据层面进行全面升级。未来竞争的核心将是“速度与适应性”——既能快速响应AI技术迭代，又能将其转化为可持续的商业价值。正如本次圆桌讨论所揭示的，真正领先的企业将是那些能够在AI浪潮中灵活转身，并构建起稳健的长期能力的组织。
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宁佳彦
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