AI助力中小微企：从犹豫到实践，这些成功故事不容错过
赛迪智库与网商银行联合推出的《AI时代小微经营者观察》揭示了一个值得所有中小企业服务者深思的数字：97.4%的小微经营者知晓AI，53.2%曾尝试使用，但坚持长期应用的仅占三成。原因何在？58.5%的小微经营者因价格因素放弃购买或停止续订AI服务。今年首季，中国小微经营者平均净利润率仅为4.4%。花费数百元购置AI工具，若无法迅速见效，对小本生意而言就是不小的试验成本。上海一位医疗器械创业者投入700元购买AI绘图软件，最终实际使用的图片仅五六张，无奈放弃续费。她的一句感慨尤为真切——"并非不愿投
九卦 | 银行AI竞赛：如何算清这笔投入产出账？
作 者 | 刘建军来 源 | 新金融联盟NFA“银行业迫切需要一套权威且统一的AI价值评估标准。”6月17日，在新金融联盟举办的“AI提升金融业务价值的问题与解决路径”内部研讨会上，邮储银行金融科技部副总经理呙亚南道出了在场嘉宾的共同心声。这是新金融联盟举办的第105期内部研讨会，由秘书长吴雨珊主持，中国金融四十人论坛提供学术支持。工商银行原首席技术官吕仲涛进行主题分享，交通银行金融科技部副总经理朱麟、邮储银行金融科技部副总经理呙亚南、恒丰银行首席信息官徐彤、厦门银行副行长郑承满、蚂蚁数科金融事业部总经理
AI投入为何难见成效
大连6月24日消息（记者丁非白、高爽）当全球科技巨头纷纷斥巨资布局人工智能基础设施时，一个发人深省的现象浮出水面：技术更迭速度惊人，但大多数企业的生产力"账本"上，却难见相应提升。 正在大连举行的世界经济论坛第十七届新领军者年会（夏季达沃斯论坛）上，一场题为"AI无处不在，却非一蹴而就"的论坛座无虚席。"一些企业表示，过去三年AI尚未对公司发展产生可衡量的影响"，成为与会嘉宾热议的焦点，多位学界与产业界人士共同探讨上述行业困境。 数据勾勒出鲜明的反差。科技巨头们今年正在大幅增加在AI基础设施上的资本支出。
中小企业如何科学评估AI获客效果？投入产出比计算方法详解
AI获客的投入产出比该怎么计算？别用"花了多少赚了多少钱"这种方式，要看"AI替代了多少人力成本+带来了多少效率提升"1. 什么是AI获客的ROI先讲一个真实的失败案例。去年有个做企业服务的老板找我咨询，他投入了5万块做AI获客——采购了2款AI工具，聘请了1名AI运营。干了3个月，收获31个潜在客户，成交3单，客单价1.2万，总回款3.6万。然后他说："亏大了，AI获客就是智商税。"我问他："这3个月，你没用AI之前，能获得几个客户？"他回
2360亿AI融资潮：热浪之下需细算回报账
AI债务融资越热越要算清回报账■ 苏向杲伴随数据中心、光通信及电力配套等投入持续攀升，AI产业正由轻资产模式迈向重资产阶段。近期，摩根士丹利发布的报告显示，截至今年5月末，全球AI（人工智能）相关债务融资总额已达2360亿美元，约为去年同期的四倍。审视AI融资热潮，不能仅盯着融资规模，更需关注资金流向、资产收益及现金流状况。与股权融资不同，债务融资有着明确的还本付息义务。债务融资升温，既印证了AI基础设施建设需求的旺盛，也标志着产业扩张正进入财务约束加强的阶段。对于投资者、金融机构及AI产业链企业来说，在
AI产业观察：模型验证提速，企业重算投入产出
2026年6月13日 核心观点 研读今日AI动态，不应只盯着谁又发布了新模型。更应关注四大维度：模型能力是否深入产品，算力瓶颈是否重构成本，企业应用是否完成流程化，合规信任是否内嵌产品。 AI行业已由“技术发布会时代”迈入“产业账本时代”。唯有将模型、算力、数据、场景及合规整合于同一体系，方能在下一轮竞争中占据主动。今日五大焦点 01｜大模型与产品：新加坡与微软探讨前沿模型测试手段。 02｜算力与基建：Google AI项目延期震动芯片股，但数据中心支出持续。 03｜应用与变现：企业客户重新审视AI投入产
AI副业实测报告
开篇说明这个账号只做一件事：用真实数据说话。我不是专家，不是导师，只是一个花了3个月时间、投入真金白银测试AI副业项目的普通人。每一笔投入、每一次产出、每一个坑，都记录在案。为什么做这个账号市面上讲AI副业的内容太多了，但大部分只有两种：1.贩卖焦虑型——"再不入局就晚了"，只讲概念不给方法2.报喜不报忧型——只晒收益截图，从不提投入成本和失败案例这个账号走第三条路：透明账本型。每个项目测完，直接上表格——投入多少、产出多少、耗时多久、踩了什么坑，全部公开。已测试的7个AI副业项目概览关键
AI 狂热降温:CFO 主导采购新准则
若你身处企业管理层，近两年或许常陷于两难：不引入 AI 恐被时代抛弃，引入后又惧资金无底洞。2026 年 5 月，三则看似无关的资讯共同指向了一个结论。首则：英伟达创始人黄仁勋直言，AI 正弥合技术差距，毕业生无需恐慌，此刻正是职业启航的「黄金窗口」。次则：Meta 一面严密监控 7.8 万名员工的终端操作以训练模型，一面宣布削减 8000 个岗位，团队士气跌至谷底。第三则：Jellyfish 调研报告披露了一项铁律——消耗 AI Token 最多的团队，效率仅比常规团队提升 2 倍，成本却激增 10 倍
AI编程狂烧8.8亿Token：这笔买卖值不值？
2026年5月，国内AI编程领域流传出一组惊人的数据：单枪匹马、单日时长、8.8亿Token。非团队作战，而是个人独秀。非累计总量，而是单日消耗。具体情形如下：某工程师启动了Agent Team编程模式——即多个AI智能体并行作业，有的负责编写代码，有的负责审查，还有的负责运行测试。在8小时工作时段内，AI全程无休运转，GLM 5.1的上下文窗口不断累积，工具调用频繁交互。直至下班，该工程师惊讶地发现，自己单日竟消耗了8.8亿Token。依据GLM 5.1的API收费标准，这大约折合人民币2700元。单人
物流老板的AI账本：智能体投入产出精打细算
物流老板在询价时，最怕两种情况：一是搞不清厂商在推销什么，二是即便弄懂了，也不敢轻易拍板——担心买便宜的没效果，又怕买贵的收不回成本。我在匠厂工作多年，逐渐形成一个“朴素”的认知：在智能体项目里，最常被高估的是“单价”，而最容易被忽视的是“可量化的应用场景”以及“组织的协同配合度”。同样一套智能能力，应用在不同的业务流程上，其投资回报率（ROI）可能相差巨大。判断价格是否合理，不应只看合同总价，而在于能否将其转化为“减少几个通宵加班”、“少一次客户投诉”、“提前几天收回货款”等实际效益。接下来，我不会教你
中美AI创新力对比：方法与洞见
1 AI产业创新能力比较的理论依据在当前错综复杂的国际局势下，提升产业创新能力是我国增强竞争力、培育新质生产力的关键。产业创新能力，简而言之，是指一个国家或地区在科学、技术和生产领域所拥有的隐性或可编码的专业知识和技能，其核心在于能否在特定创新领域提供具有竞争力的产品或成果。学术界普遍认为，可以通过考察科学出版物、国际专利以及国际贸易数据等维度来衡量一个经济体的产业创新能力。此外，一些学者还提出了复杂性指标、相关性原则和专业化策略等分析方法。其中，复杂性指标用于量化产生特定领域成果所需的专业知识的数量与深
AI从战略到落地：评估新质生产力提升，关键在五层价值穿透指标
技术负责人兴冲冲跑来汇报：“我们的AI准确率已经做到99%了！”你点了点头，又去问业务负责人：“那你们实际感受如何？”业务负责人迟疑了一下：“似乎……有点作用吧。”你再看向CFO：“我们投入了200万，到底节省了多少？”CFO无奈摊手：“很难算清。”——这就是我们在不少企业中，经常真实听见的一类对话。技术本身没出错，业务端也觉得似乎有些帮助，仿佛效率提升了一点，但流程中的关键堵点并没有被打通，AI智能体只是不断往旧流程上加补丁，并没有真正借助AI提升新质生产力，财务结果自然也就无从精确衡量。问题到底出在哪
AI发展中的自然法则
在人工智能领域，“人算不如天算”不是迷信，不是天命。是祖先传承的“道”——自然法则、客观规律、底层逻辑。一、人算：人类对AI的全部谋划谋技术：增算力、研算法、造芯片。谋资本：投重金、争份额、求收益。谋替代：用AI替换人、压缩成本。人类认为：算力足够强、资金足够多，就能主宰全局。二、天算：自然法则设定的四重界限① 能效瓶颈人脑仅需20瓦能耗，便可完成复杂思维。AI若要达成相近能力，需要机房、电力、庞大硬件。能效差异是指数级别的。这是自然给出的最优解，人类无法超越。② 投入产出比智能每提升一分，成本呈指数级攀