我最近半年的一個明顯體感是： 很多企業的一把手都有 AI 焦慮 。
這些焦慮集中體現在 ——
AI必須上，但從哪兒入手？哪些是核心能力，哪些可以暫緩？企業 AI 架構該長什麼樣？能力該自建還是外採？ 節奏應該如何推進？
目前還沒有一份標準答案。
我們來看
一組數據裏——
KPMG 2026 年一季度對全球 2110 名高管的調研顯示， 95% 的企業已經制定了 AI 戰略，但只有 11% 真正做到了 AI 深入嵌入業務並量化價值產出。
95% 有戰略， 11% 見到錢。
這中間 84 個百分點的巨大落差，就是 2026 年最大的商業機會。
5 月 20 日，超聚變（ xFusion ）將在鄭州 開一場 匯聚客戶、夥伴、專家學者、企業數智化轉型實踐者 的探索者大會。
這家成立剛
4
年多的公司，要在這場大會上第一次系統性地
提出
一個新
定位——
企業在 AI 和數據時代的水平全棧解決方案提供者。
這個定位聽上去很長，但拆開看，信息量不小。
今天這篇文章，我們就從企業 AI 落地的真實困境出發，聊聊超聚變到底在做什麼，以及它爲什麼選在這個時間點亮出這張牌。
一、企業 AI轉型，到底卡在哪？
先說一個很多人可能沒意識到的事實：全球每天的 Token 消耗量，估算值已經到了 500 到 600 萬億這個量級。
其中中國市場大概 180 到 220 萬億。
這個數字意味着什麼？
意味着 AI 應用正在從辦公場景走向生產場景，從邊緣業務走進核心流程，對算力的需求是百倍千倍級別的增長。
但企業想真正用起來 AI ，面前至少橫着三道坎。
第一道坎，數據散。
以一箇中型製造企業爲例，它的經營數據可能分散在 ERP 、 MES 、 CRM 、 OA 等七八個系統裏。
想做一次跨領域的經營分析，光是把數據口徑對齊就要花好幾天，而且各個部門的數據定義還不一樣。
第二道坎，算力用不起來。
本地要跑 AI 模型， Token 的自供量遠遠不夠。
放到雲上呢？
成本驚人，一箇中等規模企業如果全面上雲跑 AI 推理，一年的算力開支不小。
而且數據安全的問題擺在那裏 —— 企業的核心經營數據、客戶數據、供應鏈數據，真的敢全丟到公有云上去？
第三道坎，國產化。
這個不用多解釋， 現實 就 擺在那裏。
很多央國企和關鍵行業的企業， IT 基礎設施必須走國產化路線。
但國產化的生態成熟度跟西方體系還有差距，等於說上面兩道坎你得再走一遍，用國產化的方式。
三道坎疊加在一起，結果就是： AI 戰略 基本 都有， 但 AI 落地寸步難行。
二、爲什麼智能體是企業 AI2026年的關鍵詞？
2026 年 AI 最重要的技術範式轉移是從 LLM 到 Agent 。
大模型解決了理解，多模態解決了感知，智能體解決了行動。
三者疊加， AI 才能深度嵌入行業流程、創造實際價值。
Google Cloud 對全球 3466 位企業決策者的調研顯示，超過一半的先行企業已經把 Agent 投入了生產環境。
Capgemini 的數據更激進 ——82% 的組織計劃在 2026 年集成 AI Agent 。
那麼問題來了 —— 年初龍蝦熱跟這個趨勢是什麼關係？
龍蝦熱本質上是 C 端的一次 Agent 形態驗證。
它證明了一件事：用戶已經準備好讓 AI 去做事了，而且做事的方式（ Agent 調用工具）是成立的。
C 端驗證了形態， B 端纔是金礦。
一個企業裏的 IPD 智能體、 CRM 智能體、 ISC 供應鏈智能體、 TQM 質量管理智能體、 HR 智能體。
這些東西如果能跑起來，創造的價值是 C 端小龍蝦們完全無法比擬的。
麥肯錫 2025 年的調研數據很說明問題： 88% 的企業已經在至少一個職能部門常態化使用 AI 了，但只有 31% 推進了企業級規模化部署。
近三分之二的企業還卡在探索和試點階段。
卡在哪？
就卡在 Agent 需要一整套基礎設施來支撐 —— 算力、數據平臺、業務系統、行業適配。
簡單地說：企業想招一批智能體員工入職，但連辦公室都還沒蓋好。
三、給 Agent蓋辦公室，要幾層樓？
我們不妨簡單拆解一下，企業要讓 Agent 真正幹活，底下需要什麼。
最底層是算力基礎設施。
Agent 跑起來要消耗大量 Token 。
大模型訓練要集羣算力，日常推理和邊緣應用要分佈式算力，而且還得兼容東西方兩套芯片生態。
中間層是數據和 AI 平臺。
Agent 要有數據、有模型、有工具。企業需要一個能把散落在各個系統裏的數據治理好、把大模型管理好、把 AI 應用快速生成出來的平臺層。
再上面是業務系統層。
ERP 、 CRM 、 IPD 、 HR 、 TQM…… 這些企業核心的商業系統，要能讓 Agent 接入、理解、操作。
傳統的 ERP 是給人用的，按鈕、菜單、審批流，人的操作邏輯跟 Agent 的操作邏輯完全不同。
所以業務系統本身需要重構 —— 從面向人變成面向 Agent 。
最上面是行業 Agent 。
不同行業、不同企業的業務邏輯千差萬別。一個航空公司的排班邏輯跟一個零售企業的定價邏輯完全不同。
通用的 Agent 框架到了行業裏，必須做深度的場景化適配。
超聚變把這個邏輯體系濃縮成了一個概念 —— 智企。
什麼是智企？
超聚變的表述是：以企業業務本體模型爲核心，打破 HR 、 CRM 、 ISC 、 TQM 等業務系統邊界，實現全業務流程的智能感知和動態編排。
它有幾個很硬的指標： 3 到 5 分鐘就能上線一個新的業務流程（傳統模式可能要幾個月）， 1 小時就能呈現跨域的分析結果（傳統模式可能要幾天甚至幾周）。
數據從靜態的報表變成了可模擬、可推理、可決策、可行動的活數據。
這棟給 Agent 的辦公樓要蓋起來，需要一個能從地基打到天花板的總承包商。
四、如何理解超聚變的新定位？
作爲一家 2021 年才成立的年輕公司，超聚變起點高，發展迅速——
根據
IDC
統計數據顯示，
在中國服務器市場，
自
2022
到
2025
年
，
超聚變的排位是：整體第二
。
國產化業務第一
。
2023 年至 2025 年， AI 訓練 服務器第一， 液冷標準服務器 第一。
海外 成績 同樣 不俗 。
業務覆蓋 100 多個國家和地區，服務客戶超過 10000 家 ，其中 包括 100 多家世界 500 強及 60 多個算力高地，全球品牌知名度和影響力不斷提升。
但今天業界真正看重的，並非超聚變的 算力 業務有多能打，畢竟這個市場它已經證明過了，業界更關心的是它的新定位 ——
企業在 AI 和數據時代的水平全棧解決方案提供者 。
這個定位裏有三個關鍵詞值得拆開看。
首先是 —— AI 和數據時代 。
在
AI
、數據、算力、能源、材料、生物技術這幾大驅動未來
10
到
20
年變革的核心要素中。
AI 和數據是唯一覆蓋幾乎所有行業、所有企業全流程的普適性要素。
算力重要但並非所有行業都有高頻需求，能源技術因行業而異，材料技術的適用面更窄。
超聚變把自己錨定在普適性最強、需求最持久的那條主線上。
其次是 —— 企業 。
超聚變的服務對象鎖定爲企業，包括央國企、全國性大企業、中小企業在內的各類 ToB 客戶。
即便部分業務對接的是政府廳局委辦，背後也多有對應的平臺公司或大數據公司，運營邏輯與企業高度一致。
最後是 —— 水平全棧 。
這四個字是這個定位最核心的信息。
水平的意思是去行業垂直化，它聚焦的是剝離行業屬性後所有企業都需要的共性能力 —— 算力、數據管理、流程管控、 AI 使能。
全棧的意思是全層級覆蓋：從底層算力基礎設施（服務器、液冷、操作系統、算力調優），到 AI 與數據使能平臺（數據治理、模型管理、智能應用生成），到水平商業流程軟件（以 ERP 爲核心，搭配 CRM 、 IPD 、 HR 、 TQM 等通用管理軟件），再到業務變革與數智化轉型的實施服務 —— 四層全部覆蓋，不缺失任何關鍵環節。
對於行業垂直場景（比如製造業的產線控制、航空業的調度系統），超聚變通過與行業 ISV 合作形成聯合方案來間接支撐，自己不下場做垂直業務。
我認爲這個定位體現了超聚變對自身優勢和行業趨勢的深刻理解，如果後續能堅定地執行，有望探索一條獨特的 AI 基建的發展之路。
五、先行者已經跑起來了
最後聊幾個已經在用 AI 創造實際價值的企業案例，讓大家感受一下智能體落地的真實進展。
安踏把頂尖 10% 骨幹員工的經驗沉澱成了模型，同崗位效能提升 50% 以上。
這意味着人走了，能力留下了。
永輝超市的 AI 大腦做到了動態定價，單店坪效超出行業均值 30% 。連鎖零售最核心的經營指標就是坪效， 30% 的提升是碾壓級的競爭優勢。
超聚變自己在軟件研發領域的實踐也很有說服力。
2025 年初 其 啓動 AI for R&D 項目之後持續迭代，已經把 AI 輔助軟件研發從試用、能用打磨到了好用的階段。
理想汽車的 AI 視覺質檢與動態排產，讓良率穩定在 99% 以上，爬坡週期縮短了近一半。
瑞金咖啡用 AI 驅動每年上新近百款 SKU ，遠超行業傳統水平。
這些案例有一個共同點： AI 實實在在地改變了企業的決策速度、運營效率和商業模式。
權威諮詢機構的調研顯示 ，企業對 AI 認知的早晚、實踐的深淺， 3 到 5 年內會拉開 15% 左右的效率差距。
對於充分競爭的行業來說， 15% 的差距，足以決定生死。
結語
2026 年，智能體的主戰場正在從 C 端的龍蝦熱切換到 B 端的深水區。
Agent 要在企業裏幹活，前提是有一整棟辦公室 —— 算力、數據、平臺、業務系統、行業適配，缺一層都不行。
超聚變選擇在這個時間點亮出 企業和數據時代的企業 水平全棧解決方案提供者的定位，就是在說：我來當這棟樓的總包，從地基到精裝修，我全乾。
這個定位能不能兌現，得看產品、看交付、看客戶口碑。
從目前看，超聚變手裏的牌不算差。
5 月 20 日，鄭州， 超聚變 探索者大會 2026 。
去看看這棟樓蓋到哪了。
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——End——
作者簡介：衛夕，公衆號“衛夕指北”出品人，科技專欄作者，專寫長文，專寫不一樣的，專注剖析AI、廣告及互聯網的底層邏輯；不關注這個賬號，你都不知道你會錯過神馬！