四个案例看AI：如何重塑大宗商品价值

有预测认为，到2027年将有超过40%的agentic AI项目被叫停。问题并非源于技术不过关，而在于投入成本居高不下、商业意义尚不清晰、风险管控也不到位。在大宗商品这种延续千年的行业里，AI真正落地的成功率只会更低。你做的不是简单推荐算法，而是在处理全球天气、地缘政治、矿山停工，以及一笔期货盘面突然上冲10%的变化。

因此真正要解决的并不是“AI会不会替代人”。那些最终活下来的项目反而讲出另一条主线：AI带来的冲击，从来就不是岗位本身，而是“价值创造”该如何被重新定义。未来还能持续前行的公司，未必是用AI去替代人的组织，更多是把人类与智能体形成一个“超级团队”。

我们把目光投向四个正在发生的“转基因式实验”，逐一拆解它们如何改写不同类别的价值。

实验一

中粮油脂的商情团队要面对全球40多个数据源、1500多项数据要素。产地暴雨刚在10分钟内落下，国内豆油期货就可能出现涨跌停。但在2022年以前，研究员每天要做的事情，是逐个打开网站，把信息手工录入Excel——每条数据要花20分钟，一天光是搬运录入就占掉两小时以上。

这等于把高价值的人力锁进低价值的重复劳动里。

2023年，中粮油脂开始建设商情平台。如今，1214个关键数据实现了100%自动抽取，单条录入从原先的20分钟缩短到10秒，综合成本降低了80%。过去需要两小时才能完成的数据分析，现在系统2秒就能产出结果。

由此，研究员从“数据搬运工”转向“决策分析师”，才有机会腾出时间去做以前难以完成的工作。比如：将产地出口政策变动、天气预测、期货走势以及海运状况合在一起做情景推演。

AI负责把关联关系跑通，再把决策空间交还给人。

实验二

上海钢联是国内规模最大的 大宗商品数据服务商，拥有27.6万数据订阅付费用户，且在国内首家通过国际证监会IOSCO认证。它最核心的是“数据”，但真正稀缺的并非数据本身，而是懂得理解数据的人。

2025年，上海钢联推出垂直大模型“钢联宗师”，并围绕三类应用构建AI产品矩阵：包括“小钢”数字智能助手、EBC企业级决策平台以及“小铁”智能办公助手。年报显示，2025年其归母净利润2.13亿元，同比增长31.85%，AI产品已从技术验证走向商业落地。

这就是价值重写的第二层。上海钢联手握价格指数与产业数据，但以往这些数据仍需依靠“人类分析师”完成解读。分析师的规模天然决定服务能力上限。现在，“小钢”在市场分析方面已达到初级分析师水平，能够协助团队开展数据分析与研报撰写。

分析师的人数没有明显增加，但他们的能力被“复制”了。过去一位资深分析师一次只能接一个咨询电话；如今，他的判断力能够在24小时内服务成百上千名客户。

EBC平台则从数据采集阶段就开始打通全流程。这套方案已在煤焦钢电等产业链多个场景落地，曾在单月帮助客户实现采购降本3678万元。背后的关键是“生态协同”——AI不只是提升单个企业效率，更在重塑产业链的分工方式。

不过也必须提醒：大模型的“幻觉”一旦进入大宗商品场景，可能带来灾难性的后果。若AI对库存数据或供需判断出现偏差，一个错误建议就可能牵动千万级的损失。正如IDC在2026年的报告中所强调，智能体要想从“可用”走向“可控”，需要建立严格的约束条件、清晰的权限边界以及可执行的行为控制机制。

实验三

热联集团原先属于传统大宗商品贸易商，但它做的事情已经远不止“低买高卖”。其推出的“五维管家服务”，覆盖实体企业的库存、产能、订单风险管理，以及采购与销售两端的优化。换句话说，它从产业链的交易对手，逐步转变为实体企业的“外部CFO”与“风险管理部”。

一个典型案例是：聚酯产业链某短纤企业在推进扩产时面临产能不确定性。热联介入后，借助聚酯链期货工具帮助企业锁定远期加工费。到2025年初，这家企业的短纤生产线保持满负荷运行，长丝设备也开始逐步试产，最终成为产业链复苏的标杆。

热联集团高级副总裁劳洪波的判断很有代表性：“大宗商品市场通常具有交易对手多、规模大、价格波动剧烈等特点，上游想高价出货、下游想低价买入，上下游容易陷入价格零和博弈。期货、期权等工具的出现，则打破了这种僵局：上下游企业从价格博弈的对手方，逐步变为服务赋能、共同变现的产业链协作伙伴。”

这才是“价值创造定义被重写”最深的一刀。利润的