2026企业AI管理体验会：炬晖咨询诚邀您参加
点击阅读原文进行报名并锁定席位关于炬晖咨询黑龙江炬晖管理咨询成立于2022年，专注于为企业提供高价值的管理咨询服务。我们的核心业务包括：战略规划、市场营销策略、组织架构优化、人力资源体系建设、精益生产管理、供应链提升以及数字化转型和阿米巴模式落地。炬晖咨询是“用友畅捷通钻石级伙伴”、“五星级服务商”、“阿里钉钉黑龙江区授权服务商”及“同城商旅黑龙江区商务合作伙伴”。2022年荣获畅捷通“新财税领域最美服务商”及“最佳普及财税市场开拓奖”；2023年再获“安全上云最美服务商”、“突出贡献奖”及用友·畅捷通“
春招市场释放积极信号 AI全面渗透企业运营体系
根据脉脉高聘人才智库最新发布的《2026春招职场洞察报告》，今年春季招聘市场呈现"职位扩容、薪酬提升、竞争缓和"的显著特征。数据显示，1至4月期间，新经济领域发布的新职位数量较去年同期增长22.6%，同期平均薪资水平由4.42万元攀升至4.96万元，增幅达12.13%。其中，北京与杭州两地在人工智能相关职位的渗透程度上位居全国前列。人工智能及具身智能成为推动市场增长的核心引擎。2026年前四个月，人工智能相关职位数量同比激增8.7倍，具身智能领域职位更是暴涨15倍，呈现人才需求的快速扩张态势。具身智能岗位
算力普惠开启AI新纪元
AI能够优化工艺流程，提升效益并降低损耗，然而唯有深度融入实际业务场景，才能切实推动生产力跃升，这往往是历次科技与工业变革的规律。当前，企业能否获取低成本的生产力——即算力，成为关键。这意味着算力需与电力、机械等传统生产力要素融合，并同声、光、电、磁、热、核等科学大模型，以及生物医疗、地球物理等领域紧密结合。通过将低成本算力与企业经营及工艺相结合，各企业将获得更多用于端侧小模型训练与推理的能力。然而，若要实现爆发式增长，必须迫使算力巨头削减大部分超高利润（例如英伟达、SK海力士等），从而引爆AI产业的全面
构建AI原生组织的底层逻辑:让智能体自然生长,而非堆砌工具
本文核心价值本文不测评AI工具，讲的是一套让企业AI能力自主演进的管理架构思路。如果你是央企中层或决策者，正在思考「如何真正释放AI价值」，这篇文章值得你花10分钟读完。先说一个让我扎心的问题你们公司采购了多少AI应用？我问过不少央企同行，答案通常是：「买了，但没怎么用。」或者「各部门买了不同的，但各自为战，没形成合力。」这不是预算的问题，也不是员工积极性的问题。根本原因在于：大家把「采购AI应用」等同于「拥抱AI」，但这两件事本质上是两种不同的思路。两种思路的本质差异工具思维操作系统思维采购多款AI应用
AI安全与创新双周观察
● ● ●周二清晨我看到一则新闻，内心颇为震撼。谷歌安全团队发布报告称，他们阻止了全球首起由AI发现并利用的零日漏洞攻击。朝鲜APT45和具有中方背景的黑客组织，借助AI工具大量发送重复指令，递归探测各系统安全弱点，发现漏洞后立即实施攻击。这不是演练。以往我们担忧的是"AI协助撰写钓鱼邮件"，如今已演变为"AI自主寻找未修复漏洞并直接攻击"。谷歌的Veo 3已集成至Flow影音平台——哦，话题扯远了，安全议题容后再详述。先梳理几个重要时间节点：● ● ●此事的影响程度我认为许多人尚未充分认知。过去一年业界
混合式AI赋能实体经济智能化升级
"唯恐错失良机，更忧所托非人"，这恰是AI时代众多企业管理者面临的真实困境。从OpenClaw到Hermes Agent，以"天"为周期的AI技术革新正深刻改变企业组织形态。如何帮助不同规模的市场主体跨越部署、安全与成本这三道障碍，成为AI时代最具现实意义的课题。作为科技制造领域的全球化企业，联想集团立足国家发展全局，紧扣人工智能与实体经济深度融合的时代脉搏，以混合式AI（即个人AI、企业AI与公共AI三者协同互补、混合并用）为核心架构，助力各类企业突破AI应用壁垒，推动AI普惠落地。●在企业AI领域，联
企业AI财税实战：从认知到落地（第四讲）
本节核心：首先明确企业在AI大模型浪潮中的定位；其次掌握大模型的三大核心优化路径，这将直接决定企业的实施策略。专业界定：大模型通用赋能指的是大语言模型在跨行业共性场景中的标准化应用，范畴涵盖：智能问答、文档解析、内容创作、代码辅助、数据洞察、流程自动化等，无需特定行业知识即可释放价值。通俗解读：无论身处何行，AI皆能胜任某些任务：撰写文案、提炼文档要点、解答疑问、生成报告。这些构成了大模型的【通用技能包】。企业财税系统的通用能力（即插即用）：智能问答 → 用户咨询税务政策，AI即时作答文档理解 → 解析合
阿里云AI收入增长迅猛，技术变革引领未来
引言：人工智能相关收入预计年底将达300亿元，标志着商业化进程加速。阿里巴巴最新财报显示，其AI投资正式进入商业回报阶段。5月13日，集团公布了2026财年第四季度业绩。其中，AI相关产品单季收入达到89.71亿元，占阿里云外部收入的比重首次超过30%，并连续十一季度保持三位数增长。在分析师会议上，公司表示6月季度内，百炼MaaS平台及相关AI服务年化收入将突破百亿元，到年底有望达到300亿元。该部分业务展现出高利润率，将成为未来增长的重要支撑。当前，即时零售业务亏损持续收窄，AI+云战略在经历短期压力后
企业AI转型避坑指南:三大认知误区阻碍智能化进程,三步思维升级与五阶段落地路径详解
过去两年间，众多企业纷纷涌入AI应用浪潮。投入资金培训、引入AI工具、对接智能系统，热火朝天推进大半年后，绝大多数企业却陷入相同困境：AI设备摆在工位，却成了摆设，资金投入后，业绩毫无起色。行业数据直白揭示：近85%的企业AI投资，最终沦为一次性支出，工具被搁置、员工不愿使用、流程脱节，AI始终游离于核心业务之外。根本原因：大多数企业从起点就选错了方向。盲目跟风堆砌技术、追逐网络热点工具，忽视了业务适配、团队赋能与长期迭代。表面上看是拥抱人工智能，实则只是采购了一批高端摆设品。今天为大家解析一套可落地、可
企业AI新动向：从聊天助手迈向可治理代理运行时
全球企业级 AI 观察近期信号高度汇聚：企业级 AI 正从“对话助手”转型为“可管控的 Agent 运行时”。表象上，OpenAI、Microsoft、Google、ServiceNow、Anthropic 等巨头持续推出新品、平台及合作。但核心主线并非模型性能提升，而是 AI 开始融入身份认证、权限管理、工具调用、业务流程、审计追踪及交付体系。01 核心变革过往的企业 AI 多聚焦于辅助撰写、查询及总结。下一阶段的焦点在于：AI 能否深入业务一线，稳定自动化处理某类重复任务。企业采购的不再仅是能聊天的
271亿美元！OpenAI正式进军企业AI服务市场
就在DeployCo成立之际，OpenAI还披露将收购AI咨询与工程服务商Tomoro。Tomoro长期致力于协助企业将AI技术落地实际业务场景，其服务对象涵盖：交易完成后，约150名前沿部署工程师及AI实施专家将并入DeployCo团队。OpenAI指出，这支队伍将助力企业实现：DeployCo采用"驻场工程师"模式，工程师直接嵌入客户企业内部，与业务部门协作完成AI系统搭建与部署工作。OpenAI同时透露：DeployCo由OpenAI控股，并已获得超过40亿美元初期融资。投资方涵盖19家全球投资机构
OpenAI巨资成立部署公司：企业AI实战竞争白热化
5月11日，OpenAI宣布成立新公司"OpenAI Deployment Company"，初始投资40亿美元，折合人民币272亿元。这不是研发投入，是deployment——部署。换句话说：OpenAI不满足于卖API了，它要亲自下场，把AI"塞"进企业里。新公司将由OpenAI控股，收购AI咨询公司Tomoro扩充规模。核心业务只有一个：把前沿AI部署工程师嵌入企业，与不同团队紧密合作，识别AI能产生最大影响的领域。这哪里是新公司，这分明是OpenAI的"陆军
零代码也能搞AI？企业如何低成本训练智能体
AI如今炙手可热，仿佛不聊AI、不做AI，就会掉队，甚至被时代抛弃。大家都渴望能拿到这张通往未来的入场券。然而，公司既缺AI工程师，又缺算法专家，甚至连个开发人员都找不到。这种情况下还能做AI吗？小智可以肯定地告诉你：完全可行，而且当下正是中小企业入局的好时机，可以用低成本进行尝试。如今的大模型赛道，已从“比拼技术”转向“比拼落地应用”，能否找到切实可行的应用场景至关重要。绝大多数企业真正迫切需求的，并非从头训练一个新模型，而是要做到以下几点：①让AI理解自家公司的业务逻辑（确保输出内容同频）；②能够连接
OpenAI斥资40亿美元布局企业AI市场，收购Tomoro团队加速商业化
OpenAI于本周一披露，将创建一家名为"OpenAI部署公司"（OpenAI Deployment Company）的新实体，首期注资超过40亿美元（约合272.29亿元人民币），专门帮助各类型组织构建并部署人工智能解决方案。与此同时，OpenAI完成了对AI咨询企业Tomoro的收购，一并吸纳约150名资深AI工程师与部署实施专家，迅速充实新业务团队。Tomoro创立于2023年，曾与OpenAI携手合作，服务客户包括美泰、红牛、乐购、维珍大西洋航空等知名企业。新合资企业将由OpenA
打通企业AI应用最后一公里：API×AI助力业务从「概念验证」迈向「价值交付」
进入2025年，大模型技术正加速向各行业渗透，众多企业争相接入通用大模型，期望这项技术能为业务增长带来革命性突破。然而在实际落地过程中，多数企业的AI应用却陷入了“表面化困境”——始终停留在“交互对话”的初级阶段：向AI提出一个问题，获得一段标准回复，便再无下文，难以真正嵌入业务流程、创造实质价值。大模型拥有出色的语言理解与推理能力，但企业部署AI的真正目的，从来不是“拥有一个能回答问题的工具”，而是“获得一个能处理实际业务问题的助手”。最典型的场景便是：当业务人员询问AI“本月销售业绩怎样”时，理想情况